😛 ✖️ 🔁 اتجاهات الاختبار للنظر إليها في عام 2020 🤰 🚶🏼 😒

تحية ، خابروفسك. تحسبًا لإطلاق دورة Mobile QA Engineer 2.0 ، أعددنا لك ترجمة لمواد أخرى حول اتجاهات الاختبار في عام 2020.

يتطور مجال اختبار البرمجيات يومًا بعد يوم. نحن نشهد تطور الاتجاهات التي ظهرت في عام 2019 ، وكذلك تشكيل اتجاهات جديدة. في هذا العام ، قام فريقنا من خبراء اختبار الأتمتة بعمل العديد من التنبؤات فيما يتعلق بالاتجاهات الرئيسية في اختبار البرمجيات. نحن ندعوك للتعرف على نفسك!

للحصول على فكرة عن اتجاهات اختبار البرمجيات في عام 2019 ، يمكنك قراءة مقالتنا .

1. الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الاختبار

استنادًا إلى العديد من التقارير الواردة ، من الآمن أن نقول أن الأتمتة الذكية ستبقى على رادار المختبرين في عام 2020.

لم يعد استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فكرة جديدة في مجال اختبار البرمجيات. الذكاء الاصطناعي يجعل الاختبار أكثر معرفة بالقراءة والكتابة. يمكن للفرق استخدام AI / ML لتحسين استراتيجيات الأتمتة الخاصة بهم ، والتكيف بشكل أسرع ، وزيادة كفاءة العمل.

في عام 2019 ، استخدمت فرق ضمان الجودة (QA) AI / ML للتنبؤ بجودة الاختبارات ، وتحديد أولويات حالات الاختبار ، وتصنيف الأخطاء ، واكتشاف كائنات الاختبار ، والتفاعل مع التطبيقات المختبرة (AUT) ، والعديد من الأهداف الأخرى.

من المتوقع أن يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في كل مكان في جميع مجالات تكنولوجيا المعلومات. تبلغ الاستثمارات في هذا المجال حوالي 6-7 مليار دولار في أمريكا الشمالية وحدها. وفقًا للتوقعات ، بحلول عام 2025 ، سيصل الاستثمار إلى ما يقرب من 200 مليار دولار. نتوقع أن نرى استخدام الذكاء الاصطناعي في عدد كبير من مجالات الاختبار ، بالطبع ، يرتبط الكثير منها بالتقارير والتحليلات:

تحليلات السجل: تحديد حالات الاختبار الفريدة التي تتطلب الاختبار اليدوي والآلي.
Test Suite Optimization: الكشف عن حالات الاختبار الزائدة وغير المفيدة والقضاء عليها.
توفير تغطية متطلبات الاختبار: استرجاع الكلمات الرئيسية من مصفوفة تتبع المتطلبات (RTM).
التحليلات التنبؤية: توقع المعلمات الرئيسية وتفاصيل سلوك المستخدم ، بالإضافة إلى تحديد مجالات التطبيق التي يجب التركيز عليها.
تحليل الأخطاء : تحديد مجالات منتج البرنامج والأخطاء المرتبطة بمخاطر الأعمال.

الركيزة الأخرى التي تعتمد عليها الأتمتة الذكية هي التعلم الآلي. في عام 2020 ، ستدخل ML مستوى جديدًا من التطبيق. وفقًا لتقرير Capgemini World Quality ، خططت 38 ٪ من المؤسسات لتنفيذ مشاريع التعلم الآلي في عام 2019. يتوقع خبراء الصناعة أن هذا الرقم سيرتفع هذا العام.

ماذا يعني هذا للمنظمات؟

على الرغم من الطلب المتزايد على AI و ML في الاختبار ، لا يزال الخبراء يعتقدون أن هذه التقنيات لا تظهر إلا في الاختبار. ومع ذلك ، قريبا جدا سنرى نموها.

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يفرض مطالب جديدة على فرق ضمان الجودة ، يجب على فرق Agile البدء في تقديم المهارات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتي تشمل تعلم علوم البيانات والإحصاءات والرياضيات. لن يتم استبدال المهارات الجديدة ، ولكنها تكمل المهارات الأساسية في مجال الاختبار والتطوير الآلي (S-DET).

بالإضافة إلى ذلك ، ستكون فطنة الأعمال مهارة أخرى مهمة. يجب أن يجمع المختبر الجيد بين مهارات الذكاء الاصطناعي الجيدة والمهارات الاستثنائية. في العام الماضي ، ظهرت مشاركات جديدة ، مثل محلل AI QA وأخصائي تحليل البيانات واختبارها.

أما بالنسبة لمطوري أدوات الأتمتة ، فإن مهمتهم هي التركيز على إنشاء أكثر الأدوات العملية.

تقوم الشركات باختبار المفاهيم ومراجعة الطريقة التقليدية للعمل من أجل تنفيذ الذكاء الاصطناعي على أفضل وجه مع مراعاة الميزانيات. يجب أن توفر الأداة الجيدة التي تدعم الذكاء الاصطناعي كلاً من الكفاءة الاقتصادية للأعمال والجوانب التقنية ، مثل عرض سجلات الإنتاج أو إنشاء نصوص اختبار أو الاستجابة للنشاط المتعلق بالإنتاج.

2. اختبار الأتمتة في فرق Agile

إن أتمتة الاختبار أبعد ما تكون عن التجديد في مجال ضمان الجودة. في الواقع ، خططت 44٪ من شركات تكنولوجيا المعلومات لأتمتة أكثر من 50٪ في عام 2019 . وفقًا للتنبؤات ، ستنمو نسبة تنفيذ الاختبار الآلي في عام 2020 فقط.

مع تنفيذ المزيد والمزيد من الشركات لأحدث عمليات Agile و DevOps لتقديم منتج عالي الجودة في أقرب وقت ممكن ، أصبحت أتمتة الاختبار جزءًا لا يتجزأ من هذا النظام. تقود أتمتة الاختبار الطريق لمساعدة الفرق على إكمال المهام المتكررة ، والكشف عن الأخطاء بسرعة ، وتقديم ملاحظات مستمرة وتغطية كاملة للاختبار. وبالتالي ، يمكن للمنظمات التي تنفذ الاختبار الآلي في عمليات ضمان الجودة لديها توفير قدر كبير من الموارد المالية والوقتية والبشرية.

من المتوقع أن يتم الترحيب بأتمتة الاختبار في عام 2020 بشكل خاص من قبل رجال الأعمال الألفي الذين يستخدمون مجموعة من الأدوات المفتوحة والمدفوعة.

ماذا يعني هذا لمحترفي ضمان الجودة؟

بطريقة أو بأخرى ، لا يمنع التشغيل الآلي للاختبار الاختبار اليدوي تمامًا. في الواقع ، يجب على فرق ضمان الجودة الجيدة الجمع بين الاختبار اليدوي والآلي بشكل صحيح من أجل زيادة الكفاءة وضمان جودة البرامج المناسبة. من الصعب مناقشة أهمية الاختبار الآلي ، ولكن بعض أنواع الاختبار ، مثل الاختبار الاستكشافي أو اختبار قابلية الاستخدام ، لا تزال بحاجة إلى إجراء يدوي.

بالإضافة إلى ذلك ، يحتاج محترفو ضمان الجودة إلى تطوير بيئة ذكية شاملة ومتداخلة. على نحو متزايد ، هناك حاجة لأتمتة العمليات من التجميع إلى النشر. لا تعتبر أتمتة الاختبار الآن متطلبًا وظيفيًا ، ولكن كجزء لا يتجزأ من دورة حياة المنتج.

القول اسهل من الفعل. هذا هو السبب في أن العديد من المنظمات لم تستطع تحقيق أقصى استفادة من الأتمتة والحصول على العائد المطلوب من الاستثمار. هناك توصية في تقرير Capgemini World Quality أنه بدلاً من اعتبار الأتمتة فرصة ، يجب على المختبرين التفكير في الأمر باعتباره منصة كبيرة وذكية ومتصلة.

ماذا يعني هذا لمطوري حلول أتمتة الاختبار؟

يجب على مطوري أدوات أتمتة الاختبار تحديث الأدوات وترقيتها باستمرار للتأكد من أن حلولهم تلبي متطلبات فرق ضمان الجودة. يجب أن تستوفي حلول أتمتة الاختبار المستقبلية معايير معينة ، على سبيل المثال:

;
, . Autohealing Smart XPath Katalon Smart Wait.
.
- , API, .
CI/CD .
(, Katalon TestOps)

3.

تلعب البيانات الضخمة دورًا مهمًا في مختلف قطاعات السوق ، سواء كانت التكنولوجيا ، أو الرعاية الصحية ، أو البنوك ، أو التجارة ، أو الاتصالات ، أو الإعلام ، إلخ. يتم إيلاء المزيد والمزيد من الاهتمام لاستخدام البيانات لتجزئة وتحسين عمليات صنع القرار.

يسمح اختبار البيانات الضخمة للصناعات بالعمل بشكل مثمر مع كميات كبيرة من البيانات وأنواعها المختلفة. كما أنه يساعد على اتخاذ قرارات أفضل من خلال التحقق من صحة البيانات بدقة ، ويحسن أيضًا استراتيجية التسويق. لم يعد هذا الاختبار جديدًا. من المتوقع حدوث نمو أسي في هذا المجال ، حيث تنتقل العديد من الصناعات إلى نهج قائم على البيانات.

ينتشر اتجاه اختبار البيانات الضخمة على نطاق واسع ، ويرجع ذلك أساسًا إلى موثوقية العمليات التي تتبعها معظم الشركات لتحقيق أقصى استفادة من استراتيجياتها التسويقية. اختبار البيانات الضخمة ليس من غير المألوف وشعبية متزايدة. نتوقع أن الحاجة إلى اختبار تطبيقات البيانات الضخمة لن تنمو إلا في عام 2020.

4. QAOps: ضمان الجودة وتحويل DevOps

إذا لم تكن قد سمعت عن مصطلح QAOps ، فهذه مسألة وقت فقط.

قد تكون بالفعل على دراية بـ DevOps ، وهي مجموعة من الأساليب لتطوير البرامج التي تجمع بين التطوير (Dev) والعمليات في مجال خدمات تكنولوجيا المعلومات (Ops). الهدف الرئيسي لـ DevOps هو تبسيط دورة حياة تطوير النظام (SDLC) ، بينما يمكن للفرق التركيز على إنشاء ميزات جديدة ، وإصلاح الأخطاء ، والتحديثات المتكررة التي تلبي أهداف العمل. يعمل DevOps على تبسيط التعاون بين المطورين وممثلي الأعمال.

وبالمثل ، تساعد QAOps على زيادة تدفق الاتصال المباشر بين المختبرين والمطورين ، من خلال دمج الاختبار في خط أنابيب CI / CD ، بالإضافة إلى ضمان عمل المختبرين في فريق مع الباقي. ببساطة ، تستند QAOps على مبدأين رئيسيين:

CI/CD.
CI/CD.

يعد Facebook أحد أفضل الأمثلة على تطبيق QAOps. في عام 2014 ، قرر فريق Facebook التبديل إلى Facebook Graph API 2.0 وفرض مراجعة تسجيل الدخول في جميع التطبيقات. لضمان الترحيل السلس ، أراد الفريق اختبار الإصدار الجديد على أكبر 5000 تطبيق. تبين أن الاختبار الداخلي غير ممكن ، لذلك قرروا استخدام QAOps الاستعانة بمصادر خارجية. في النهاية ، تمكن الفريق من اختبار أكثر من 5000 تطبيق في شهر واحد وتمكن من حل المشكلات الحرجة ، الأمر الذي لن يكون ممكنًا إذا كان فريق Facebook نفسه هو الوحيد الذي شارك في هذه العملية.

يمكن استخدام QAOps ليس فقط في شركات التكنولوجيا العالمية ، ولكن أيضًا في الفرق المتوسطة والصغيرة. هذه الممارسة تتناسب بشكل جيد مع حجم أي عمل تجاري.

مع انجذاب المزيد والمزيد من الفرق نحو DevOps ، نتوقع رؤية اتجاه صعودي في QAOps في عام 2020.

5. اختبار إنترنت الأشياء

تمت ملاحظة نمو اختبار أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) في عام 2019 . وفقًا لـ Gartner ، في عام 2020 يجب أن يصل عدد أجهزة إنترنت الأشياء إلى 20.5 مليارًا.

اختبار إنترنت الأشياء هو اختبار أجهزة إنترنت الأشياء من أجل الأمان ، وسهولة الاستخدام ، والموثوقية ، وتوافق إصدارات الأجهزة والبروتوكولات ، وتعدد عناصر البرامج ، ومراقبة تأخر الاتصال قابلية التوسع ، وتقييم سلامة البيانات ، وصحة الجهاز ، وما إلى ذلك.

غالبًا ما يواجه مختبرو إنترنت الأشياء قدرًا هائلاً من العمل في هذا المجال ، خاصة مراقبة بروتوكولات الاتصال وأنظمة التشغيل ، بالإضافة إلى مجموعات عديدة من العناصر المختلفة لنظام إنترنت الأشياء. لهذا السبب ، يجب على فريق المختبرين توسيع نطاق معرفتهم باستمرار ، وزيادة مستوى المهارات في مجال سهولة الاستخدام والأمن وأداء اختبار إنترنت الأشياء.

هناك مسألة أخرى سيواجهها مختبري إنترنت الأشياء في السنوات القادمة وهي الاستراتيجيات. على الرغم من حقيقة أن عدد أجهزة وتطبيقات إنترنت الأشياء في تزايد مطرد ، قال 34٪ من المستجيبين أنه على الرغم من وجود وحدات إنترنت الأشياء في منتجاتهم ، إلا أن فرق ضمان الجودة لا تزال لا تملك استراتيجية اختبار راسخة ، كما هو مذكور في تقرير الجودة العالمية .

6. متطلبات الأمن السيبراني ومراقبة المخاطر

تقود الثورة الرقمية التهديدات الأمنية. يدرك رئيس قسم تقنية المعلومات و CTO لجميع الشركات تقريبًا في العديد من الصناعات أهمية اختبار أمان برامجها وتطبيقاتها وشبكاتها وأنظمتها. تعمل فرق تطوير البرمجيات مع الشركات الشريكة للمساعدة في تزويد منتجهم بالمستوى المناسب من الأمان.

لا يوفر اختبار الأمان أمن المعاملات فقط (بغض النظر عما إذا كان المال أو البيانات) ، ولكن أيضًا حماية البيانات الشخصية للمستخدمين. نظرًا لأن التهديدات السيبرانية يمكن أن تحدث في أي وقت وبأي شكل ، سيظل اختبار الأمان موضوعًا شائعًا في المستقبل.

استنتاج

فيما يلي قائمة بتوقعاتنا بشأن الاتجاهات الرئيسية في اختبار البرمجيات في عام 2020. بغض النظر عن كيفية حدوث التحول الرقمي ، ليس هناك شك في أن المختبرين وشركات البرمجيات ستستمر في إجراء تغييرات وتعديلات جديدة. ونتيجة لذلك ، يجب على فرق الجودة والقادة والمهنيين التطور باستمرار من أجل الحفاظ على المرونة في هذه الصناعة المتغيرة باستمرار.

تعلم المزيد عن الدورة

اتجاهات الاختبار للنظر إليها في عام 2020