💎 🔶 ♍️ 2020 में देखने के लिए परीक्षण के रुझान 👎🏿 🤾 💪🏼

सलाम, ख़ब्रोवस्क। मोबाइल क्यूए इंजीनियर 2.0 पाठ्यक्रम के शुभारंभ की प्रत्याशा में , हमने आपके लिए 2020 में परीक्षण रुझानों पर एक अन्य सामग्री का अनुवाद तैयार किया है।

सॉफ्टवेयर परीक्षण का क्षेत्र दिन-प्रतिदिन विकसित हो रहा है। हम 2019 में दिखाई देने वाले रुझानों के विकास के साथ-साथ नए लोगों के गठन के साक्षी रहे हैं। इस साल, परीक्षण स्वचालन विशेषज्ञों की हमारी टीम ने सॉफ्टवेयर परीक्षण में मुख्य रुझानों के बारे में कई भविष्यवाणियां कीं। हम आपको उनके साथ खुद को परिचित करने के लिए आमंत्रित करते हैं!

2019 में सॉफ़्टवेयर परीक्षण रुझानों का विचार प्राप्त करने के लिए, आप हमारे लेख को पढ़ सकते हैं ।

1. परीक्षण में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग

प्राप्त कई रिपोर्टों के आधार पर, यह कहना सुरक्षित है कि 2020 में बुद्धिमान स्वचालन परीक्षकों के रडार पर रहेगा।

सॉफ्टवेयर परीक्षण के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग अब एक नया विचार नहीं है। एआई परीक्षण को अधिक साक्षर बनाता है। टीमें एआई / एमएल का उपयोग अपनी स्वचालन रणनीतियों का अनुकूलन करने, तेजी से अनुकूलन करने और कार्य क्षमता बढ़ाने के लिए कर सकती हैं।

2019 में, गुणवत्ता आश्वासन (क्यूए) टीमों ने परीक्षणों की गुणवत्ता का अनुमान लगाने, परीक्षण के मामलों को प्राथमिकता देने, त्रुटियों को वर्गीकृत करने, परीक्षण वस्तुओं का पता लगाने, परीक्षण किए गए अनुप्रयोगों (ऑटो) और कई अन्य लक्ष्यों के साथ बातचीत करने के लिए एआई / एमएल का उपयोग किया।

उम्मीद है कि सूचना प्रौद्योगिकी के सभी क्षेत्रों में हर जगह कृत्रिम बुद्धिमत्ता लागू होगी। अकेले उत्तरी अमेरिका में इस क्षेत्र में निवेश लगभग 6-7 बिलियन डॉलर के स्तर पर है। पूर्वानुमान के अनुसार, 2025 तक, निवेश लगभग $ 200 बिलियन तक पहुंच जाएगा। हम बड़ी संख्या में परीक्षण क्षेत्रों में एआई के उपयोग को देखने की उम्मीद करते हैं, निश्चित रूप से उनमें से कई रिपोर्ट और एनालिटिक्स से संबंधित हैं:

लॉग एनालिटिक्स: अद्वितीय परीक्षण मामलों की पहचान करें जिन्हें मैनुअल और स्वचालित परीक्षण की आवश्यकता होती है।
टेस्ट सूट अनुकूलन: निरर्थक और बेकार परीक्षण मामलों का पता लगाएं और उन्हें खत्म करें।
टेस्ट रिक्वायरमेंट्स कवरेज प्रदान करना: रिक्वायरमेंट ट्रेसिंग मैट्रिक्स (RTM) से कीवर्ड प्राप्त करना ।
भविष्य कहनेवाला विश्लेषण: उपयोगकर्ता के व्यवहार के प्रमुख मापदंडों और बारीकियों के साथ-साथ अनुप्रयोग के उन क्षेत्रों की पहचान करना जिन पर आपको ध्यान देना चाहिए।
त्रुटि विश्लेषण : सॉफ्टवेयर उत्पाद के क्षेत्रों की पहचान और व्यावसायिक जोखिमों से जुड़ी त्रुटियों को दूर करना।

एक अन्य स्तंभ, जिस पर बुद्धिमान स्वचालन आधारित है, मशीन लर्निंग है। 2020 में, एमएल आवेदन के एक नए स्तर पर प्रवेश करेगा। कैपजेमिनी वर्ल्ड क्वालिटी की रिपोर्ट के अनुसार, 38% संगठनों ने 2019 में मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को लागू करने की योजना बनाई। उद्योग विशेषज्ञों का अनुमान है कि इस साल यह आंकड़ा बढ़ेगा।

संगठनों के लिए इसका क्या मतलब है?

परीक्षण में एआई और एमएल की बढ़ती मांग के बावजूद, विशेषज्ञों का अभी भी मानना है कि ये प्रौद्योगिकियां केवल परीक्षण में उभर रही हैं। हालांकि, बहुत जल्द हम उनकी वृद्धि देखेंगे।

जैसा कि एआई गुणवत्ता आश्वासन टीमों पर नई मांग रखता है, एजाइल टीमों को एआई-संबंधित कौशल शुरू करना चाहिए, जिसमें डेटा साइंस, सांख्यिकी और गणित सीखना शामिल है। नए कौशल प्रतिस्थापित नहीं होंगे, लेकिन स्वचालित परीक्षण और विकास (एस-डीईटी) के क्षेत्र में बुनियादी कौशल के पूरक हैं।

इसके अलावा, व्यापार कौशल एक और महत्वपूर्ण कौशल होगा। एक अच्छे परीक्षक को अच्छे AI कौशल और असाधारण कौशल को जोड़ना चाहिए। पिछले साल, नए पोस्ट दिखाई दिए, जैसे एआई क्यूए विश्लेषक और डेटा विश्लेषण और परीक्षण विशेषज्ञ।

स्वचालन उपकरण के डेवलपर्स के लिए, उनका कार्य सबसे व्यावहारिक उपकरण बनाने पर ध्यान केंद्रित करना है।

कंपनियां अवधारणाओं का परीक्षण करती हैं और बजट को ध्यान में रखते हुए एआई को सर्वोत्तम रूप से लागू करने के लिए काम करने के पारंपरिक तरीके को संशोधित करती हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के समर्थन के साथ एक अच्छा उपकरण आर्थिक व्यापार दक्षता और तकनीकी पहलू दोनों प्रदान करना चाहिए, जैसे उत्पादन लॉग देखना, परीक्षण स्क्रिप्ट उत्पन्न करना या उत्पादन के लिए गतिविधि का जवाब देना।

2. फुर्तीली टीमों में टेस्ट ऑटोमेशन

परीक्षण स्वचालन गुणवत्ता आश्वासन के क्षेत्र में एक नवीनता से दूर है। वास्तव में, 44% आईटी कंपनियों ने 2019 में 50% से अधिक को स्वचालित करने की योजना बनाई है । पूर्वानुमान के अनुसार, 2020 में स्वचालित परीक्षण के कार्यान्वयन का प्रतिशत केवल बढ़ेगा।

अधिक से अधिक कंपनियों के रूप में जल्द से जल्द एक गुणवत्ता के उत्पाद देने के लिए नवीनतम चुस्त और DevOps प्रक्रियाओं को लागू करने, परीक्षण स्वचालन इस प्रणाली का एक अभिन्न अंग बनता जा रहा है। टेस्ट ऑटोमेशन टीम को दोहराव वाले कार्यों को पूरा करने में मदद कर रहा है, त्रुटियों का शीघ्र पता लगाता है, निरंतर प्रतिक्रिया और पूर्ण परीक्षण कवरेज प्रदान करता है। इस प्रकार, अपनी गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रियाओं में स्वचालित परीक्षण को लागू करने वाले संगठन वित्तीय, समय और मानव संसाधनों की एक महत्वपूर्ण राशि बचा सकते हैं।

यह उम्मीद की जाती है कि 2020 में परीक्षण स्वचालन का विशेष रूप से सहस्राब्दी उद्यमियों द्वारा स्वागत किया जाएगा जो खुले और भुगतान किए गए उपकरणों के संयोजन का उपयोग करते हैं।

क्यूए पेशेवरों के लिए इसका क्या मतलब है?

एक तरह से या किसी अन्य, परीक्षण स्वचालन पूरी तरह से मैन्युअल परीक्षण का प्रस्ताव नहीं करता है। वास्तव में, अच्छी क्यूए टीमों को दक्षता को अधिकतम करने और उचित सॉफ्टवेयर गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए मैन्युअल और स्वचालित परीक्षण को ठीक से संयोजित करना चाहिए। स्वचालित परीक्षण का महत्व विवाद करना कठिन है, लेकिन कुछ प्रकार के परीक्षण, जैसे कि खोजपूर्ण या प्रयोज्य परीक्षण, अभी भी मैन्युअल रूप से किए जाने की आवश्यकता है।

इसके अलावा, क्यूए पेशेवरों को एक स्मार्ट समग्र और क्रॉस-कटिंग वातावरण विकसित करने की आवश्यकता है। तेजी से, विधानसभा से तैनाती तक प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की आवश्यकता है। टेस्ट ऑटोमेशन अब एक कार्यात्मक आवश्यकता के रूप में नहीं, बल्कि उत्पाद जीवन चक्र के अभिन्न अंग के रूप में माना जाता है।

कहना आसान है करना मुश्किल। यही कारण है कि कई संगठन ऑटोमेशन से बाहर नहीं निकल सके और निवेश पर वांछित रिटर्न प्राप्त कर सके। कैपजेमिनी वर्ल्ड क्वालिटी की रिपोर्ट में एक सिफारिश है कि ऑटोमेशन को एक अवसर के रूप में मानने के बजाय, परीक्षकों को इसे एक बड़े, बुद्धिमान और कनेक्टेड प्लेटफॉर्म के रूप में सोचना चाहिए।

परीक्षण स्वचालन समाधान डेवलपर्स के लिए इसका क्या मतलब है?

टेस्ट ऑटोमेशन टूल डेवलपर्स को लगातार यह सुनिश्चित करने के लिए टूल को अपडेट और अपग्रेड करना चाहिए कि उनके समाधान गुणवत्ता आश्वासन टीमों की आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। भविष्य के लिए स्वचालित परीक्षण समाधान कुछ मानदंडों को पूरा करना चाहिए, उदाहरण के लिए:

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

3.

विभिन्न बाजार क्षेत्रों में बड़ा डेटा एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, यह प्रौद्योगिकी, स्वास्थ्य सेवा, बैंक, व्यापार, दूरसंचार, मीडिया, आदि। निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के विभाजन और अनुकूलन के लिए डेटा के उपयोग पर अधिक से अधिक ध्यान दिया जाता है।

बड़े डेटा का परीक्षण उद्योगों को डेटा के बड़े संस्करणों और उनके विभिन्न प्रकारों के साथ उत्पादकता से काम करने की अनुमति देता है। यह सटीक डेटा सत्यापन के माध्यम से बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है, और विपणन रणनीति में सुधार भी करता है। ऐसा परीक्षण अब नया नहीं है। इस क्षेत्र में घातीय वृद्धि की उम्मीद है, क्योंकि कई उद्योग डेटा-चालित दृष्टिकोण के लिए आगे बढ़ रहे हैं।

बिग डेटा टेस्टिंग का चलन व्यापक है, जिसका मुख्य कारण उन प्रक्रियाओं की विश्वसनीयता है, जो अधिकांश कंपनियां अपनी मार्केटिंग रणनीतियों का सबसे अधिक लाभ उठाने के लिए करती हैं। बड़े डेटा का परीक्षण असामान्य नहीं है और इसकी लोकप्रियता बढ़ रही है। हम भविष्यवाणी करते हैं कि बड़े डेटा अनुप्रयोगों के परीक्षण की आवश्यकता केवल 2020 में बढ़ेगी।

4. QAOps: गुणवत्ता आश्वासन और DevOps परिवर्तन

यदि आपने QAOps शब्द के बारे में नहीं सुना है, तो यह केवल समय की बात है।

आप पहले से ही DevOps से परिचित हो सकते हैं, सॉफ्टवेयर विकास के लिए तरीकों का एक सेट जो विकास (Dev) और सूचना प्रौद्योगिकी सेवाओं (Ops) के क्षेत्र में संचालन को जोड़ता है। DevOps का मुख्य लक्ष्य सिस्टम डेवलपमेंट लाइफ साइकल (SDLC) को सरल बनाना है, जबकि टीमें नई सुविधाओं को बनाने, बग को ठीक करने और व्यावसायिक लक्ष्यों को पूरा करने वाले लगातार अपडेट पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं। DevOps डेवलपर्स और व्यापार प्रतिनिधियों के बीच सहयोग को सुव्यवस्थित करता है।

इसी तरह, क्यूएओपीएस, सीआई / सीडी पाइपलाइन में परीक्षण को एकीकृत करने के साथ-साथ बाकी के साथ एक टीम में परीक्षकों के काम को सुनिश्चित करके, परीक्षकों और डेवलपर्स के बीच सीधे संचार के प्रवाह को बढ़ाने में मदद करता है। सीधे शब्दों में कहें, QAOps दो मुख्य सिद्धांतों पर आधारित है:

CI/CD.
CI/CD.

फेसबुक QAOps को लागू करने के सबसे अच्छे उदाहरणों में से एक है। 2014 में, फेसबुक टीम ने फेसबुक ग्राफ एपीआई 2.0 पर स्विच करने और सभी अनुप्रयोगों में एक लॉगिन समीक्षा को बाध्य करने का निर्णय लिया। सुचारू प्रवास सुनिश्चित करने के लिए, टीम 5000 सबसे बड़े अनुप्रयोगों पर नए संस्करण का परीक्षण करना चाहती थी। घर में परीक्षण असंभव हो गया, इसलिए उन्होंने आउटसोर्स किए गए QAOps का उपयोग करने का निर्णय लिया। अंत में, टीम एक महीने में 5,000 से अधिक अनुप्रयोगों का परीक्षण करने में सक्षम थी और महत्वपूर्ण समस्याओं को हल करने में कामयाब रही, जो कि केवल फेसबुक की अपनी टीम इस प्रक्रिया में शामिल होने पर संभव नहीं थी।

QAOps का उपयोग न केवल वैश्विक प्रौद्योगिकी कंपनियों में किया जा सकता है, बल्कि मध्यम और छोटी टीमों में भी किया जा सकता है। यह अभ्यास किसी भी व्यवसाय के आकार को अच्छी तरह से मापता है।

अधिक से अधिक टीमें DevOps की ओर बढ़ती हैं, हम 2020 में QAOps में अपट्रेंड देखने की उम्मीद करते हैं।

5. IoT परीक्षण

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) उपकरणों के परीक्षण की वृद्धि 2019 में वापस नोट की गई । गार्टनर के अनुसार, 2020 में इंटरनेट ऑफ थिंग्स डिवाइसों की संख्या 20.5 बिलियन तक पहुंचनी चाहिए।

IoT टेस्टिंग इंटरनेट ऑफ थिंग्स डिवाइसों की सुरक्षा, उपयोग में आसानी, विश्वसनीयता, डिवाइस वर्जन और प्रोटोकॉल की अनुकूलता, सॉफ्टवेयर तत्वों की बहुमुखी प्रतिभा, कनेक्शन में देरी की निगरानी के लिए परीक्षण कर रही है। मापनीयता, डेटा अखंडता मूल्यांकन, उपकरण प्रामाणिकता, आदि।

IoT परीक्षक अक्सर इस क्षेत्र में जबरदस्त काम करते हैं, विशेष रूप से संचार प्रोटोकॉल और ऑपरेटिंग सिस्टम की निगरानी, साथ ही साथ इंटरनेट ऑफ थिंग्स सिस्टम के विभिन्न तत्वों के कई संयोजन। इस कारण से, परीक्षकों की टीम को निरंतर अपने ज्ञान का विस्तार करना चाहिए, IoT परीक्षण के प्रयोज्य, सुरक्षा और प्रदर्शन के क्षेत्र में कौशल के स्तर में सुधार करना चाहिए।

एक और मुद्दा जो आने वाले वर्षों में IoT परीक्षकों का सामना करेगा वह रणनीति है। इस तथ्य के बावजूद कि इंटरनेट ऑफ थिंग्स डिवाइस और एप्लिकेशन की संख्या तेजी से बढ़ रही है, 34% उत्तरदाताओं ने कहा कि उनके उत्पादों में इंटरनेट ऑफ थिंग्स मॉड्यूल की उपस्थिति के बावजूद, उनकी गुणवत्ता आश्वासन टीमों के पास अभी भी एक स्थापित परीक्षण रणनीति नहीं है, जैसा कि विश्व गुणवत्ता रिपोर्ट में नोट किया गया है। ।

6. साइबर सुरक्षा और जोखिम नियंत्रण आवश्यकताओं

डिजिटल क्रांति सुरक्षा खतरों को बढ़ा रही है। कई उद्योगों में लगभग सभी कंपनियों के सीआईओ और सीटीओ अपने सॉफ्टवेयर, एप्लिकेशन, नेटवर्क और सिस्टम की सुरक्षा के परीक्षण के महत्व को पहचानते हैं। सॉफ्टवेयर विकास दल अपने उत्पादों को सुरक्षा के सही स्तर प्रदान करने में मदद करने के लिए भागीदार कंपनियों के साथ काम करते हैं।

सुरक्षा परीक्षण न केवल लेनदेन सुरक्षा प्रदान करता है (चाहे वह धन या डेटा हो), लेकिन उपयोगकर्ताओं के व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा भी। चूंकि साइबर खतरे किसी भी समय और किसी भी रूप में हो सकते हैं, भविष्य में सुरक्षा परीक्षण एक लोकप्रिय विषय रहेगा।

निष्कर्ष

2020 में सॉफ्टवेयर परीक्षण में मुख्य रुझानों के बारे में हमारे पूर्वानुमानों की एक सूची है। भले ही डिजिटल परिवर्तन कैसे होगा, इसमें कोई संदेह नहीं है कि परीक्षक और सॉफ्टवेयर कंपनियां नए बदलाव और समायोजन करना जारी रखेंगी। परिणामस्वरूप, इस बदलते उद्योग में लचीले बने रहने के लिए गुणवत्ता टीमों, नेताओं और पेशेवरों को लगातार विकसित होना चाहिए।

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2020 में देखने के लिए परीक्षण के रुझान