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Testen von Trends für 2020

Gruß, Chabrowsk. Im Vorfeld des Starts des Kurses Mobile QA Engineer 2.0 haben wir für Sie eine Übersetzung eines weiteren Materials zum Testen von Trends im Jahr 2020 vorbereitet.



Das Gebiet der Softwaretests entwickelt sich Tag für Tag weiter. Wir sind Zeugen der Entwicklung von Trends im Jahr 2019 sowie der Bildung neuer Trends. In diesem Jahr hat unser Team von Testautomatisierungsexperten verschiedene Vorhersagen zu den wichtigsten Trends beim Testen von Software getroffen. Wir laden Sie ein, sich mit ihnen vertraut zu machen!

Um einen Eindruck von den Trends beim Testen von Software im Jahr 2019 zu bekommen, lesen Sie unseren Artikel .

1. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen beim Testen


Aufgrund der vielen eingegangenen Berichte kann man mit Sicherheit sagen, dass die intelligente Automatisierung auch 2020 auf dem Radar der Tester bleiben wird.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ist im Bereich des Softwaretests keine neue Idee mehr. KI macht das Testen literarischer. Teams können AI / ML verwenden, um ihre Automatisierungsstrategien zu optimieren, sich schneller anzupassen und die Arbeitseffizienz zu steigern.

Im Jahr 2019 verwendeten QS-Teams (Quality Assurance) AI / ML, um die Qualität von Tests vorherzusagen, Testfälle zu priorisieren, Fehler zu klassifizieren, Testobjekte zu erkennen, mit getesteten Anwendungen (AUT) zu interagieren und viele andere Ziele zu erreichen.

Es wird erwartet, dass künstliche Intelligenz überall in allen Bereichen der Informationstechnologie eingesetzt wird. Die Investitionen in diesem Bereich belaufen sich allein in Nordamerika auf etwa 6 bis 7 Milliarden Dollar. Prognosen zufolge werden die Investitionen bis 2025 fast 200 Milliarden US-Dollar erreichen. Wir erwarten den Einsatz von KI in einer Vielzahl von Testbereichen. Viele davon beziehen sich natürlich auf Berichte und Analysen:

  • Protokollanalyse: Identifizieren Sie eindeutige Testfälle, die manuelle und automatisierte Tests erfordern.
  • Testsuite-Optimierung: Erkennen und beseitigen Sie redundante, nutzlose Testfälle.
  • Bereitstellen der Abdeckung von Testanforderungen : Abrufen von Schlüsselwörtern aus der Anforderungsverfolgungsmatrix (RTM).
  • Predictive Analytics: Vorhersage wichtiger Parameter und Besonderheiten des Benutzerverhaltens sowie Identifizierung von Bereichen der Anwendung, auf die Sie sich konzentrieren sollten.
  • Fehleranalyse : Identifizierung von Bereichen des Softwareprodukts und Fehlern, die mit Geschäftsrisiken verbunden sind.

Eine weitere Säule, auf der intelligente Automatisierung basiert, ist das maschinelle Lernen. Im Jahr 2020 wird ML eine neue Anwendungsebene betreten. Laut dem Capgemini World Quality-Bericht planten 38% der Organisationen, 2019 Projekte für maschinelles Lernen durchzuführen. Branchenexperten gehen davon aus, dass diese Zahl in diesem Jahr steigen wird.

Was bedeutet das für Organisationen?


Trotz der wachsenden Nachfrage nach KI und ML beim Testen glauben Experten immer noch, dass diese Technologien erst beim Testen auftauchen. Sehr bald werden wir jedoch ihr Wachstum sehen.

Da KI neue Anforderungen an Qualitätssicherungsteams stellt, müssen agile Teams beginnen, KI-bezogene Fähigkeiten einzuführen, die das Erlernen von Data Science, Statistik und Mathematik umfassen. Neue Fähigkeiten ersetzen nicht die grundlegenden Fähigkeiten im Bereich des automatisierten Testens und Entwickelns (S-DET), sondern ergänzen diese.

Darüber hinaus wird Geschäftssinn eine weitere wichtige Fähigkeit sein. Ein guter Tester sollte gute KI-Fähigkeiten und außergewöhnliche Fähigkeiten kombinieren. Im vergangenen Jahr wurden neue Beiträge veröffentlicht, darunter AI QA Analyst und Data Analysis and Testing Specialist.

Die Entwickler von Automatisierungstools haben die Aufgabe, sich auf die Erstellung der praktischsten Tools zu konzentrieren.

Unternehmen testen Konzepte und überarbeiten die traditionelle Arbeitsweise, um KI unter Berücksichtigung von Budgets optimal umzusetzen. Ein gutes Tool mit Unterstützung für künstliche Intelligenz sollte sowohl wirtschaftliche Geschäftseffizienz als auch technische Aspekte bieten, z. B. das Anzeigen von Produktionsprotokollen, das Generieren von Testskripten oder das Reagieren auf Produktionsaktivitäten.

2. Testen Sie die Automatisierung in agilen Teams


Die Testautomatisierung ist im Bereich der Qualitätssicherung keine Neuheit. Tatsächlich planten 44% der IT-Unternehmen, 2019 mehr als 50% zu automatisieren . Der Prognose zufolge wird der Prozentsatz der Implementierung automatisierter Tests im Jahr 2020 nur noch zunehmen.

Da immer mehr Unternehmen die neuesten Agile- und DevOps-Prozesse implementieren, um so schnell wie möglich ein Qualitätsprodukt zu liefern, wird die Testautomatisierung zu einem integralen Bestandteil dieses Systems. Die Testautomatisierung ist führend darin, Teams dabei zu unterstützen, sich wiederholende Aufgaben zu erledigen, Fehler schnell zu erkennen, kontinuierliches Feedback zu geben und die Testabdeckung zu vervollständigen. Unternehmen, die automatisierte Tests in ihren Qualitätssicherungsprozessen implementieren, können somit eine erhebliche Menge an Geld, Zeit und Personal einsparen.

Es wird erwartet, dass die Testautomatisierung im Jahr 2020 besonders von tausendjährigen Unternehmern begrüßt wird, die eine Kombination aus offenen und kostenpflichtigen Tools verwenden.

Was bedeutet das für QS-Profis?

Auf die eine oder andere Weise schließt die Testautomatisierung ein vollständig manuelles Testen nicht aus. In der Tat sollten gute QS-Teams manuelle und automatisierte Tests richtig kombinieren, um die Effizienz zu maximieren und die richtige Softwarequalität sicherzustellen. Die Bedeutung automatisierter Tests ist schwer zu argumentieren, aber einige Arten von Tests, wie z. B. Erkundungs- oder Usability-Tests, müssen noch manuell durchgeführt werden.

Darüber hinaus müssen QS-Experten eine intelligente Gesamt- und Querschnittsumgebung entwickeln. Zunehmend müssen Prozesse von der Montage bis zur Bereitstellung automatisiert werden. Die Testautomatisierung wird heute nicht mehr als funktionale Anforderung, sondern als integraler Bestandteil des Produktlebenszyklus betrachtet.

Leichter gesagt als getan. Aus diesem Grund konnten viele Unternehmen die Automatisierung nicht optimal nutzen und den gewünschten Return on Investment erzielen. Der Capgemini World Quality-Bericht enthält eine Empfehlung, dass Tester die Automatisierung nicht als Chance betrachten, sondern als große, intelligente und vernetzte Plattform betrachten sollten.

Was bedeutet dies für Entwickler von Testautomatisierungslösungen?

Entwickler von Testautomatisierungstools müssen die Tools ständig aktualisieren und aktualisieren, um sicherzustellen, dass ihre Lösungen den Anforderungen der Qualitätssicherungsteams entsprechen. Automatisierte Testlösungen für die Zukunft müssen bestimmte Kriterien erfüllen, zum Beispiel:


3.


Big Data spielt eine wichtige Rolle in verschiedenen Marktsektoren, sei es Technologie, Gesundheitswesen, Banken, Handel, Telekommunikation, Medien usw. Der Verwendung von Daten zur Segmentierung und Optimierung von Entscheidungsprozessen wird immer mehr Aufmerksamkeit geschenkt.

Durch das Testen von Big Data können Branchen produktiv mit großen Datenmengen und ihren verschiedenen Typen arbeiten. Es hilft auch, durch genaue Datenvalidierung bessere Entscheidungen zu treffen, und verbessert auch die Marketingstrategie. Solche Tests sind nicht mehr neu. In diesem Bereich wird ein exponentielles Wachstum erwartet, da viele Branchen einen datengesteuerten Ansatz verfolgen.

Der Trend zum Testen von Big Data ist weit verbreitet, hauptsächlich aufgrund der Zuverlässigkeit der Prozesse, denen die meisten Unternehmen folgen, um ihre Marketingstrategien optimal zu nutzen. Das Testen von Big Data ist keine Seltenheit und wird immer beliebter. Wir gehen davon aus, dass der Bedarf zum Testen von Big-Data-Anwendungen erst im Jahr 2020 zunehmen wird.

4. QAOps: Qualitätssicherung und DevOps-Transformation


Wenn Sie noch nichts über den Begriff QAOps gehört haben, ist dies nur eine Frage der Zeit.

Möglicherweise kennen Sie bereits DevOps, eine Reihe von Methoden für die Softwareentwicklung, die Entwicklung (Dev) und Operationen im Bereich der Informationstechnologiedienste (Ops) kombinieren. Das Hauptziel von DevOps ist die Vereinfachung des SDLC (System Development Life Cycle), während sich die Teams darauf konzentrieren können, neue Funktionen zu erstellen, Fehler zu beheben und häufige Updates durchzuführen, die den kommerziellen Zielen entsprechen. DevOps optimiert die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Unternehmensvertretern.

In ähnlicher Weise hilft QAOps, den direkten Kommunikationsfluss zwischen Testern und Entwicklern zu verbessern, indem Tests in die CI / CD-Pipeline integriert werden und sichergestellt wird, dass Tester mit anderen in einem Team zusammenarbeiten. Einfach ausgedrückt basiert QAOps auf zwei Hauptprinzipien:

  1. CI/CD.
  2. CI/CD.



Facebook ist eines der besten Beispiele für die Implementierung von QAOps. 2014 beschloss das Facebook-Team, auf Facebook Graph API 2.0 umzusteigen und in allen Anwendungen eine Anmeldeüberprüfung zu erzwingen. Um eine reibungslose Migration zu gewährleisten, wollte das Team die neue Version auf den 5000 größten Anwendungen testen. Interne Tests erwiesen sich als unmöglich, weshalb sie sich für ausgelagerte QAOps entschieden. Am Ende konnte das Team in einem Monat mehr als 5.000 Anwendungen testen und kritische Probleme lösen, die nicht möglich wären, wenn nur das eigene Team von Facebook in diesen Prozess involviert wäre.

QAOps können nicht nur in globalen Technologieunternehmen, sondern auch in mittleren und kleinen Teams eingesetzt werden. Diese Vorgehensweise lässt sich gut an die Größe eines Unternehmens anpassen.

Da sich immer mehr Teams für DevOps interessieren, erwarten wir für 2020 einen Aufwärtstrend bei QAOps.

5. IoT-Tests


Das Wachstum beim Testen von Internet of Things (IoT) -Geräten wurde bereits 2019 verzeichnet . Laut Gartner soll die Anzahl der Internet of Things-Geräte im Jahr 2020 20,5 Milliarden erreichen. Beim

IoT-Test werden Internet of Things-Geräte auf Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit, Zuverlässigkeit, Kompatibilität von Geräteversionen und -protokollen, Vielseitigkeit von Softwareelementen und Überwachung der Verbindungsverzögerung getestet Skalierbarkeit, Bewertung der Datenintegrität, Geräteauthentizität usw.

IoT-Tester stehen in diesem Bereich häufig vor einem enormen Arbeitsaufwand, insbesondere bei der Überwachung von Kommunikationsprotokollen und Betriebssystemen sowie zahlreichen Kombinationen verschiedener Elemente des Internet-of-Things-Systems. Aus diesem Grund sollte das Testerteam seinen Wissensbereich kontinuierlich erweitern und das Kompetenzniveau im Bereich Benutzerfreundlichkeit, Sicherheit und Leistung von IoT-Tests verbessern.

Ein weiteres Problem, mit dem IoT-Tester in den kommenden Jahren konfrontiert sein werden, sind Strategien. Trotz der Tatsache, dass die Anzahl der Geräte und Anwendungen für das Internet der Dinge exponentiell zunimmt, gaben 34% der Befragten an, dass ihre Qualitätssicherungsteams trotz des Vorhandenseins von Internet der Dinge-Modulen in ihren Produkten immer noch keine ausgereifte Teststrategie haben, wie im World Quality Report angegeben .

6. Anforderungen an Cybersicherheit und Risikokontrolle


Die digitale Revolution treibt Sicherheitsbedrohungen in die Höhe. CIO und CTO fast aller Unternehmen in vielen Branchen erkennen an, wie wichtig es ist, die Sicherheit ihrer Software, Anwendungen, Netzwerke und Systeme zu testen. Softwareentwicklungsteams arbeiten mit Partnerunternehmen zusammen, um ihrem Produkt das richtige Maß an Sicherheit zu bieten.

Sicherheitstests bieten nicht nur Transaktionssicherheit (unabhängig davon, ob es sich um Geld oder Daten handelt), sondern auch den Schutz der persönlichen Daten der Benutzer. Da Cyber-Bedrohungen jederzeit und in jeder Form auftreten können, werden Sicherheitstests auch in Zukunft ein beliebtes Thema bleiben.

Fazit


Hier finden Sie eine Liste unserer Prognosen zu den wichtigsten Trends beim Testen von Software im Jahr 2020. Unabhängig davon, wie die digitale Transformation stattfinden wird, besteht kein Zweifel daran, dass Tester und Softwareunternehmen weiterhin neue Änderungen und Anpassungen vornehmen werden. Daher müssen sich Qualitätsteams, Führungskräfte und Fachleute ständig weiterentwickeln, um in dieser sich ständig verändernden Branche flexibel zu bleiben.


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