Hvilke teknologier brukes av programvaretestere?

Innholdsfortegnelse

Introduksjon

Programvaretesting er et kritisk trinn i programvareutvikling, og ingen programvare må noen gang utgis uten den riktige testplanen som er obligatorisk for hvert prosjekt. I en tidligere artikkel beskrev vi pliktene til en programvareingeniør i detalj, og nå fortsetter vi med å undersøke de forskjellige verktøyene og teknologiene; disse er eviggrønne verktøy og vil alltid spille en sentral rolle i å sikre kvaliteten på programvaren.

Programvaretesting er et viktig fokus å ta vare på, da det vil hjelpe deg med å gjøre de nødvendige endringene og forbedringene i hver programvareapplikasjon. Det vil også bidra til å møte de mange utfordringene som programvareutviklere over hele verden står overfor.

Nedenfor er de beste teknologiene innen programvareutvikling, noen av disse har blitt utviklet for en stund siden, men er fortsatt på moten og stadig populære. La oss sjekke de beste verktøyene og teknologiene nå:

Verktøyene og teknologiene som er populært brukt

1. Agile og DevOps

Programvareutviklere går god for brukbarheten til smidige teknologier i programvareutvikling fordi det er det perfekte svaret på de endrede kravene i programvareutviklingsverdenen. DevOps, som er et sett med praksiser som kombinerer IT-drift og programvareutvikling, har som mål å forkorte programvareutviklingssykluser og gi ut programvare med høyeste kvalitet.

Å ta i bruk begge disse teknologiene kan definitivt hjelpe i raskere-til-markedet programvareapplikasjoner, og frigjøre fullførte prosjekter uten problemer. Gjennom teamsamarbeid, inkrementell levering, kontinuerlig planlegging, har programvareutvikling gått til et helt nytt nivå, takket være teknologiene innen programvaretesting.

2. QAOps

QAOps er den neste tingen å gjøre etter DevOps. Det er en fremvoksende praksis som integrerer kvalitetssikring i programvareleveringsrørledningene. QAOps tilnærming plasserer kvalitetssikring i sentrum av verdikjeden for levering. QA-teamet jobber direkte med utviklingsteamet og driftsteamet, og de jobber sammen ved å integrere QA-prosedyrene, automatisering og et QA-rapporteringsdashbord. Det er to hovedprinsipper i QA:

  • Det må være integrert i CI (kontinuerlig integrasjon) og CD (kontinuerlig distribusjon)
  • Programvareingeniører jobber tett med teamet mens de bygger CI og CD.

3. Test automatisering

Testautomatisering er et integrert element i implementering av DevOps-praksis. Med dette kan du erstatte manuell testing med automatisert testing der det er mulig. I de fleste tilfeller er testautomatisering underutnyttet fordi selv om den kan automatisere testene og du kan bruke resultatene til å forbedre programvarekvaliteten, er det noen områder der den ikke blir riktig brukt. Følgende er de forskjellige stadiene i testautomatisering – enhetstesting, integrasjonstesting, ende-til-ende-testing og utforskende testing . Testautomatisering dekker all ‘testing’ som behandles på en rask og kostnadseffektiv måte med bedre resultater. Tidligere ble testene gjort manuelt og de var vanligvis feilutsatte og tidkrevende.

For å utnytte testautomatiseringspakkene best mulig, vil QA-teamet innrette seg etter DevOps-praksis, og sørge for at testene er automatiserte med 100 % kodedekning.

Automatiseringsverktøyene som brukes i dag er mye mer effektive enn de forrige. Dette var fordi de forskjellige teamene fulgte sine egne testautomatiseringsrammeverk, og når nye medlemmer kom inn, hadde de vanskelig for å krysse den bratte læringskurven.

Dagens applikasjoner kjører på flere enheter med forskjellige bevegelige deler, så det må være noe kjent som syntetisk transaksjonsovervåking , der tester kjøres i produksjonsfasen for å fange opp «feil i aksjon» før det blir brukt på tredjepartsplattformer og brukerne oppdager feil.

Noen av de mest populære testautomatiseringsverktøyene er Selenium, Katalon og TestComplete , og disse verktøyene fortsetter å utvikle seg, slik at testingen blir enklere og mer effektiv.

4. Utnytte magien til kunstig intelligens

Med AI og ML kan du oppnå umulige bragder innen programvareutvikling, og til og med møte flere utfordringer som en gang var umulige. Imidlertid er det ennå ikke på tide å utforske det fulle potensialet til AI og ML i testing fordi det fortsatt er i de tidlige stadiene. Men én ting er sikkert, smart analyse og visualisering kan hjelpe teamene til å forstå og oppdage feilene og fokusere på områder som trenger forbedring. Du kan forvente mer presisjon i testing med AI og ML de neste årene, med fullt fokus på kvalitet, feilklassifisering, testcaseprioritering mm.

Siden vi har flere programvareutviklere og flere apper og flere lanseringer i årene som kommer, gjør kunstig intelligens i programvaretesting det raskere og mer effektivt, og automatisert testing tar det til et helt nytt nivå. Med AI og ML i programvaretesting kan hele programvareutviklingssyklusen forkortes. Kjedsommelige oppgaver innen utvikling og testing vil nå være raske gjennom metoder som resonnement og problemløsning.

Utviklerne og testerne har oppgavene sine, og de trenger ikke å bekymre seg for hvilke tester de skal kjøre og ikke kjøre. ML kan øke ferdighetene til AI, ved å samle inn og analysere enorme mengder data etter at testingen er utført, og dette hjelper i beslutningsaspektet av dataene basert på de tidligere innsamlede.

Ved bruk av AI og ML er det viktig å vite hvor man skal fokusere testingen, så dataene må samles inn fra alle faser – testfasen, selvfølgelig, men også kravene, design, implementering osv.

5. Skriptløse automatiseringsverktøy

Som navnet antyder, er skriptløs eller kodeløs testing metoden for å automatisere tester ved hjelp av verktøy og ikke ved å skrive testskript. Dette gjøres ved å bruke testautomatiseringsrammeverk som Selenium, og de kombinerer AI- og ML-algoritmer, med utmerkede og konsistente resultater. Disse testene er brukervennlige og sparer absolutt mye tid og reduserer vedlikeholdskostnadene.

Andre skriptløse testverktøy som brukes mye er Perfecto, TestGrid, Virtuoso, testRigor, Katalon Studio, Accelq, ZapTest og TestCraft , for å nevne noen.

6. Big Data-testing

Dette er et veldig fremtredende testverktøy som har blitt mye brukt i ulike bransjer som bank, helsevesen, detaljhandel, media, telekom, finans etc. Som navnet sier, brukes big data-testing for å teste og validere big data. En av spesialitetene er batchdatabehandlingstesten hvor testprosedyrene finner sted når applikasjonene er i batchbehandlingsmodus. Det er også sanntidsdatabehandling, og dette gjøres når applikasjonen er i sanntidsbehandlingsdatamodus. Og så har du den interaktive databehandlingstesten. I denne teknikken integrerer du de virkelige testprotokollene (nøyaktig som hvordan en bruker vil samhandle med appen) for å fullføre testingen.

Konklusjon

Det blir flere testmiljøer og data, takket være utviklingen av IoT. Dette er en stor lettelse for programvareutviklere på grunn av størrelsen på programvare som fungerer i så mange forskjellige typer enheter, store og små. Det er allerede en spurt i de skybaserte og containeriserte testmiljøene, og det er mye å se frem til.

Interessante lenker:

Hva er programvaretesting og hvordan fungerer det?

Vil du bli programvaretester?

Bilder: Canva


Forfatteren: Sascha Thattil jobber på Software-Developer-India.com som er en del av YUHIRO Group. YUHIRO er en tysk-indisk bedrift som tilbyr programmerere til IT-selskaper, byråer og IT-avdelinger.

Legg igjen en kommentar

Dette nettstedet bruker Akismet for å redusere spam. Lær om hvordan dine kommentar-data prosesseres.