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Tendances des tests à examiner en 2020

Salut, Khabrovsk. En prévision du lancement du cours Mobile QA Engineer 2.0, nous avons préparé pour vous une traduction d'un autre document sur les tendances des tests en 2020.



Le domaine des tests logiciels évolue jour après jour. Nous assistons au développement de tendances apparues en 2019, ainsi qu'à la formation de nouvelles. Cette année, notre équipe d'experts en automatisation des tests a fait plusieurs prédictions concernant les principales tendances des tests de logiciels. Nous vous invitons à vous familiariser avec eux!

Pour avoir une idée des tendances des tests de logiciels en 2019, vous pouvez lire notre article .

1. Intelligence artificielle et apprentissage automatique dans les tests


Sur la base des nombreux rapports reçus, il est sûr de dire que l'automatisation intelligente restera sur le radar des testeurs en 2020.

L'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique n'est plus une idée nouvelle dans le domaine des tests logiciels. L'IA rend les tests plus alphabétisés. Les équipes peuvent utiliser l'IA / ML pour optimiser leurs stratégies d'automatisation, s'adapter plus rapidement et augmenter l'efficacité du travail.

En 2019, les équipes d'assurance qualité (AQ) ont utilisé l'IA / ML pour prédire la qualité des tests, hiérarchiser les cas de test, classer les erreurs, détecter les objets de test, interagir avec les applications testées (AUT) et de nombreux autres objectifs.

Il est prévu que l'intelligence artificielle sera appliquée partout dans tous les domaines des technologies de l'information. Les investissements dans ce domaine se situent approximativement entre 6 et 7 milliards de dollars rien qu'en Amérique du Nord. Selon les prévisions, d'ici 2025, l'investissement atteindra près de 200 milliards de dollars. Nous nous attendons à voir l'utilisation de l'IA dans un grand nombre de domaines de test, bien sûr, beaucoup d'entre eux concernent les rapports et les analyses:

  • Analyse des journaux: identifiez les cas de test uniques qui nécessitent des tests manuels et automatisés.
  • Optimisation de la suite de tests: détectez et éliminez les cas de test redondants et inutiles.
  • Fourniture de la couverture des exigences de test: récupération des mots clés de la matrice de suivi des exigences (RTM).
  • Analyse prédictive: prédiction des paramètres clés et des spécificités du comportement des utilisateurs, ainsi que l'identification des zones de l'application sur lesquelles vous devez vous concentrer.
  • Analyse des erreurs : identification des zones du produit logiciel et des erreurs associées aux risques commerciaux.

Un autre pilier sur lequel repose l'automatisation intelligente est l'apprentissage automatique. En 2020, ML entrera dans un nouveau niveau d'application. Selon le rapport Capgemini World Quality, 38% des organisations prévoyaient de mettre en œuvre des projets d'apprentissage automatique en 2019. Les experts de l'industrie prévoient que ce chiffre augmentera cette année.

Qu'est-ce que cela signifie pour les organisations?


Malgré la demande croissante d'IA et de ML dans les tests, les experts estiment toujours que ces technologies ne font qu'émerger dans les tests. Cependant, très bientôt, nous verrons leur croissance.

Alors que l'IA impose de nouvelles exigences aux équipes d'assurance qualité, les équipes Agiles doivent commencer à introduire des compétences liées à l'IA qui incluent l'apprentissage de la science des données, des statistiques et des mathématiques. Les nouvelles compétences ne remplaceront pas, mais compléteront les compétences de base dans le domaine des tests et du développement automatisés (S-DET).

De plus, le sens des affaires sera une autre compétence importante. Un bon testeur doit combiner de bonnes compétences en IA et des compétences exceptionnelles. L'année dernière, de nouveaux postes sont apparus, tels que Analyste AI QA et Spécialiste de l'analyse et des tests de données.

Quant aux développeurs d'outils d'automatisation, leur tâche est de se concentrer sur la création des outils les plus pratiques.

Les entreprises testent des concepts et révisent la façon traditionnelle de travailler pour mettre en œuvre au mieux l'IA tout en tenant compte des budgets. Un bon outil prenant en charge l'intelligence artificielle devrait fournir à la fois une efficacité économique et des aspects techniques, tels que l'affichage des journaux de production, la génération de scripts de test ou la réponse à une activité en production.

2. Automatisation des tests dans les équipes Agile


L'automatisation des tests est loin d'être une nouveauté dans le domaine de l'assurance qualité. En effet, 44% des entreprises informatiques prévoyaient d'automatiser plus de 50% en 2019 . Selon les prévisions, en 2020, le pourcentage de mise en œuvre de tests automatisés ne fera qu'augmenter.

Alors que de plus en plus d'entreprises mettent en œuvre les derniers processus Agile et DevOps pour fournir un produit de qualité dès que possible, l'automatisation des tests devient une partie intégrante de ce système. L'automatisation des tests ouvre la voie en aidant les équipes à effectuer des tâches répétitives, à détecter rapidement les erreurs, à fournir une rétroaction continue et une couverture complète des tests. Ainsi, les organisations mettant en œuvre des tests automatisés dans leurs processus d'assurance qualité peuvent économiser une quantité importante de ressources financières, temporelles et humaines.

On s'attend à ce que l'automatisation des tests en 2020 soit particulièrement bien accueillie par les entrepreneurs de la génération Y qui utilisent une combinaison d'outils ouverts et payants.

Qu'est-ce que cela signifie pour les professionnels de l'assurance qualité?

D'une manière ou d'une autre, l'automatisation des tests n'empêche pas les tests entièrement manuels. En fait, de bonnes équipes d'assurance qualité doivent combiner correctement les tests manuels et automatisés afin de maximiser l'efficacité et d'assurer une bonne qualité logicielle. Il est difficile de contester l'importance des tests automatisés, mais certains types de tests, tels que les tests exploratoires ou les tests d'utilisabilité, doivent encore être effectués manuellement.

De plus, les professionnels de l'assurance qualité doivent développer un environnement global et transversal intelligent. De plus en plus, il est nécessaire d'automatiser les processus de l'assemblage au déploiement. L'automatisation des tests est désormais considérée non pas comme une exigence fonctionnelle, mais comme une partie intégrante du cycle de vie du produit.

Plus facile à dire qu'à faire. C'est pourquoi de nombreuses organisations n'ont pas pu tirer le meilleur parti de l'automatisation et obtenir le retour sur investissement souhaité. Le rapport Capgemini World Quality recommande que, au lieu de considérer l'automatisation comme une opportunité, les testeurs devraient la considérer comme une grande plate-forme intelligente et connectée.

Qu'est-ce que cela signifie pour les développeurs de solutions d'automatisation des tests?

Les développeurs d'outils d'automatisation des tests doivent constamment mettre à jour et mettre à niveau les outils pour s'assurer que leurs solutions répondent aux exigences des équipes d'assurance qualité. Les solutions de tests automatisés pour l'avenir doivent répondre à certains critères, par exemple:


3.


Les mégadonnées jouent un rôle important dans divers secteurs du marché, que ce soit la technologie, la santé, les banques, le commerce, les télécommunications, les médias, etc. De plus en plus d'attention est portée à l'utilisation des données pour la segmentation et l'optimisation des processus de décision.

Le test des mégadonnées permet aux industries de travailler de manière productive avec de gros volumes de données et leurs différents types. Il aide également à prendre de meilleures décisions grâce à une validation précise des données et améliore également la stratégie marketing. Ces tests ne sont plus nouveaux. Une croissance exponentielle est attendue dans ce domaine, car de nombreuses industries adoptent une approche basée sur les données.

La tendance des tests Big Data est répandue, principalement en raison de la fiabilité des processus que la plupart des entreprises suivent pour tirer le meilleur parti de leurs stratégies marketing. Tester les mégadonnées n'est pas rare et sa popularité augmente. Nous prévoyons que le besoin de tester des applications de Big Data ne fera qu'augmenter en 2020.

4. QAOps: assurance qualité et transformation DevOps


Si vous n'avez pas entendu parler du terme QAOps, ce n'est qu'une question de temps.

Vous connaissez peut-être déjà DevOps, un ensemble de méthodes de développement logiciel qui combine le développement (Dev) et les opérations dans le domaine des services informatiques (Ops). L'objectif principal de DevOps est de simplifier le cycle de vie du développement système (SDLC), tandis que les équipes peuvent se concentrer sur la création de nouvelles fonctionnalités, la correction de bogues et des mises à jour fréquentes qui répondent aux objectifs de l'entreprise. DevOps rationalise la collaboration entre les développeurs et les représentants commerciaux.

De même, QAOps aide à augmenter le flux de communication direct entre les testeurs et les développeurs, en intégrant les tests dans le pipeline CI / CD et en s'assurant que les testeurs travaillent avec les autres membres d'une équipe. En termes simples, QAOps est basé sur deux principes principaux:

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



Facebook est l'un des meilleurs exemples de mise en œuvre de QAOps. En 2014, l'équipe Facebook a décidé de passer à Facebook Graph API 2.0 et de forcer une révision de connexion dans toutes les applications. Pour assurer une migration en douceur, l'équipe a voulu tester la nouvelle version sur les 5000 plus grandes applications. Les tests en interne se sont avérés impossibles, ils ont donc décidé d'utiliser des QAOps externalisés. Au final, l'équipe a pu tester plus de 5000 applications en un mois et a réussi à résoudre des problèmes critiques, ce qui ne serait pas possible si seule l'équipe de Facebook était impliquée dans ce processus.

Les QAOps peuvent être utilisés non seulement dans les entreprises technologiques mondiales, mais aussi dans les moyennes et petites équipes. Cette pratique s'adapte bien à la taille de toute entreprise.

Alors que de plus en plus d'équipes gravitent vers DevOps, nous nous attendons à voir une tendance à la hausse des QAOps en 2020.

5. Test IoT


La croissance des tests des dispositifs Internet des objets (IoT) a été notée en 2019 . Selon Gartner, le nombre d'appareils Internet des objets devrait atteindre 20,5 milliards en 2020. Les

tests IoT testent les appareils Internet des objets pour la sécurité, la facilité d'utilisation, la fiabilité, la compatibilité des versions et des protocoles des appareils, la polyvalence des éléments logiciels, la surveillance du délai de connexion évolutivité, évaluation de l'intégrité des données, authenticité de l'appareil, etc.

Les testeurs IoT sont souvent confrontés à une énorme quantité de travail dans ce domaine, en particulier la surveillance des protocoles de communication et des systèmes d'exploitation, ainsi que de nombreuses combinaisons de divers éléments du système Internet des objets. Pour cette raison, l'équipe de testeurs devrait étendre en permanence son domaine de connaissances, augmenter le niveau de compétences dans le domaine de l'utilisabilité, de la sécurité et des performances des tests IoT.

Un autre problème auquel les testeurs IoT seront confrontés dans les années à venir est celui des stratégies. Malgré le fait que le nombre d'appareils et d'applications Internet des objets augmente de façon exponentielle, 34% des répondants ont déclaré que malgré la présence de modules Internet des objets dans leurs produits, leurs équipes d'assurance qualité n'ont toujours pas de stratégie de test établie, comme indiqué dans le Rapport mondial sur la qualité. .

6. Exigences en matière de cybersécurité et de contrôle des risques


La révolution numérique fait monter les menaces de sécurité. CIO et CTO de presque toutes les entreprises dans de nombreux secteurs reconnaissent l'importance de tester la sécurité de leurs logiciels, applications, réseaux et systèmes. Les équipes de développement logiciel travaillent avec des entreprises partenaires pour fournir à leur produit le bon niveau de sécurité.

Les tests de sécurité fournissent non seulement la sécurité des transactions (qu'il s'agisse d'argent ou de données), mais également la protection des données personnelles des utilisateurs. Étant donné que les cybermenaces peuvent survenir à tout moment et sous toute forme, les tests de sécurité resteront un sujet populaire à l'avenir.

Conclusion


Voici une liste de nos prévisions concernant les principales tendances des tests de logiciels en 2020. Quelle que soit la façon dont la transformation numérique se déroulera, il ne fait aucun doute que les testeurs et les éditeurs de logiciels continueront d'apporter de nouveaux changements et ajustements. En conséquence, les équipes de qualité, les dirigeants et les professionnels doivent constamment évoluer afin de rester flexibles dans cette industrie en constante évolution.


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