Get best of the week

Tren Pengujian untuk Diperhatikan pada 2020

Salute, Khabrovsk. Untuk mengantisipasi peluncuran kursus Mobile QA Engineer 2.0, kami telah menyiapkan untuk Anda terjemahan materi lain tentang tren pengujian pada tahun 2020.



Bidang pengujian perangkat lunak berkembang hari demi hari. Kami menyaksikan perkembangan tren yang muncul pada 2019, serta pembentukan tren baru. Tahun ini, tim ahli otomatisasi pengujian kami membuat beberapa prediksi mengenai tren utama dalam pengujian perangkat lunak. Kami mengundang Anda untuk membiasakan diri dengan mereka!

Untuk mendapatkan ide tren pengujian perangkat lunak pada tahun 2019, Anda dapat membaca artikel kami .

1. Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dalam Pengujian


Berdasarkan banyak laporan yang diterima, aman untuk mengatakan bahwa otomatisasi cerdas akan tetap menjadi perhatian para penguji pada tahun 2020.

Penggunaan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin tidak lagi menjadi ide baru di bidang pengujian perangkat lunak. AI membuat pengujian lebih melek. Tim dapat menggunakan AI / ML untuk mengoptimalkan strategi otomasi mereka, beradaptasi lebih cepat, dan meningkatkan efisiensi kerja.

Pada tahun 2019, tim jaminan kualitas (QA) menggunakan AI / ML untuk memprediksi kualitas tes, memprioritaskan kasus uji, mengklasifikasikan kesalahan, mendeteksi objek tes, berinteraksi dengan aplikasi yang diuji (AUT), dan banyak tujuan lainnya.

Diharapkan bahwa kecerdasan buatan akan diterapkan di mana-mana di semua bidang teknologi informasi. Investasi di bidang ini kira-kira berada pada level 6-7 miliar dolar di Amerika Utara saja. Menurut perkiraan, pada tahun 2025, investasi akan mencapai hampir $ 200 miliar. Kami berharap untuk melihat penggunaan AI di sejumlah besar area pengujian, tentu saja, banyak dari mereka yang terkait dengan laporan dan analitik:

  • Analitik log: Identifikasi kasus uji unik yang memerlukan pengujian manual dan otomatis.
  • Optimasi Test Suite: Mendeteksi dan menghilangkan kasus uji yang tidak berguna dan tidak berguna.
  • Memberikan Cakupan Persyaratan Tes: Mengambil kata kunci dari Persyaratan Tracing Matrix (RTM).
  • Analitik prediktif: Memprediksi parameter utama dan spesifik perilaku pengguna, serta mengidentifikasi area aplikasi yang harus Anda fokuskan.
  • Analisis kesalahan : Identifikasi area produk perangkat lunak dan kesalahan yang terkait dengan risiko bisnis.

Pilar lain yang menjadi dasar otomatisasi cerdas adalah pembelajaran mesin. Pada tahun 2020, ML akan memasuki level aplikasi baru. Menurut laporan Kualitas Dunia Capgemini, 38% organisasi berencana untuk mengimplementasikan proyek pembelajaran mesin pada 2019. Pakar industri memperkirakan bahwa angka ini akan meningkat tahun ini.

Apa artinya ini bagi organisasi?


Meskipun meningkatnya permintaan untuk AI dan ML dalam pengujian, para ahli masih percaya bahwa teknologi ini hanya muncul dalam pengujian. Namun, segera kita akan melihat pertumbuhan mereka.

Saat AI menempatkan tuntutan baru pada tim penjaminan mutu, tim Agile perlu mulai memperkenalkan keterampilan AI, yang mencakup pembelajaran Ilmu Data, statistik, dan matematika. Keterampilan baru tidak akan menggantikan, tetapi melengkapi keterampilan dasar di bidang pengujian dan pengembangan otomatis (S-DET).

Selain itu, ketajaman bisnis akan menjadi keterampilan penting lainnya. Penguji yang baik harus menggabungkan keterampilan AI yang baik dan keterampilan yang luar biasa. Tahun lalu, posting baru muncul, seperti Analis AI QA dan Analisis Data dan Spesialis Pengujian.

Adapun pengembang alat otomatisasi, tugas mereka adalah fokus pada pembuatan alat yang paling praktis.

Perusahaan menguji konsep dan merevisi cara tradisional bekerja untuk mengimplementasikan AI terbaik sambil memperhitungkan anggaran. Alat yang baik dengan dukungan untuk kecerdasan buatan harus menyediakan efisiensi bisnis ekonomi dan aspek teknis, seperti melihat log produksi, menghasilkan skrip pengujian atau menanggapi aktivitas produksi.

2. Uji otomatisasi dalam tim Agile


Otomatisasi uji jauh dari hal baru di bidang penjaminan kualitas. Memang, 44% dari perusahaan IT berencana untuk mengotomatisasi lebih dari 50% pada tahun 2019 . Menurut perkiraan, pada tahun 2020 persentase implementasi pengujian otomatis hanya akan tumbuh.

Karena semakin banyak perusahaan menerapkan proses Agile dan DevOps terbaru untuk memberikan produk yang berkualitas sesegera mungkin, otomatisasi pengujian menjadi bagian integral dari sistem ini. Otomatisasi uji memimpin dalam membantu tim menyelesaikan tugas berulang, cepat mendeteksi kesalahan, memberikan umpan balik terus menerus dan menyelesaikan cakupan pengujian. Dengan demikian, organisasi yang menerapkan pengujian otomatis dalam proses penjaminan kualitas mereka dapat menghemat banyak sumber daya keuangan, waktu dan sumber daya manusia.

Diharapkan bahwa otomatisasi uji pada tahun 2020 akan disambut secara khusus oleh para pengusaha milenial yang menggunakan kombinasi alat terbuka dan berbayar.

Apa artinya ini bagi para profesional QA?

Dengan satu atau lain cara, otomasi pengujian tidak menghalangi pengujian manual sepenuhnya. Faktanya, tim QA yang baik harus menggabungkan pengujian manual dan otomatis untuk memaksimalkan efisiensi dan memastikan kualitas perangkat lunak yang tepat. Pentingnya pengujian otomatis sulit untuk diperselisihkan, tetapi beberapa jenis pengujian, seperti pengujian eksplorasi atau kegunaan, masih perlu dilakukan secara manual.

Selain itu, para profesional QA perlu mengembangkan lingkungan keseluruhan yang cerdas dan lintas sektoral. Semakin, ada kebutuhan untuk mengotomatiskan proses dari perakitan ke penyebaran. Otomasi pengujian sekarang dianggap bukan sebagai persyaratan fungsional, tetapi sebagai bagian integral dari siklus hidup produk.

Lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Itulah sebabnya banyak organisasi tidak dapat memaksimalkan otomatisasi dan mendapatkan pengembalian investasi yang diinginkan. Ada rekomendasi dalam laporan Kualitas Dunia Capgemini bahwa alih-alih mempertimbangkan otomatisasi sebagai peluang, penguji harus menganggapnya sebagai platform besar, cerdas, dan terhubung.

Apa artinya ini bagi pengembang solusi otomasi pengujian?

Pengembang alat otomatisasi uji harus terus memperbarui dan meningkatkan alat untuk memastikan bahwa solusi mereka memenuhi persyaratan tim jaminan kualitas. Solusi pengujian otomatis untuk masa depan harus memenuhi kriteria tertentu, misalnya:


3.


Big data memainkan peran penting dalam berbagai sektor pasar, baik itu teknologi, layanan kesehatan, bank, perdagangan, telekomunikasi, media, dll. Semakin banyak perhatian diberikan pada penggunaan data untuk segmentasi dan optimalisasi proses pengambilan keputusan.

Menguji big data memungkinkan industri untuk bekerja secara produktif dengan volume data yang besar dan berbagai jenisnya. Ini juga membantu untuk membuat keputusan yang lebih baik melalui validasi data yang akurat, dan juga meningkatkan strategi pemasaran. Pengujian semacam itu bukan lagi hal baru. Pertumbuhan eksponensial diharapkan di bidang ini, karena banyak industri bergerak ke pendekatan berbasis data.

Tren pengujian Big Data tersebar luas, terutama karena keandalan proses yang diikuti sebagian besar perusahaan untuk mendapatkan hasil maksimal dari strategi pemasaran mereka. Menguji data besar tidak jarang dan popularitasnya semakin meningkat. Kami memperkirakan bahwa kebutuhan untuk menguji aplikasi big data hanya akan tumbuh pada tahun 2020.

4. QAOps: Jaminan Kualitas dan Transformasi DevOps


Jika Anda belum pernah mendengar tentang istilah QAOps, maka ini hanya masalah waktu.

Anda mungkin sudah terbiasa dengan DevOps, serangkaian metode untuk pengembangan perangkat lunak yang menggabungkan pengembangan (Dev) dan operasi di bidang layanan teknologi informasi (Ops). Tujuan utama DevOps adalah menyederhanakan siklus hidup pengembangan sistem (SDLC), sementara tim dapat fokus pada pembuatan fitur baru, memperbaiki bug, dan pembaruan yang sering memenuhi tujuan bisnis. DevOps merampingkan kolaborasi antara pengembang dan perwakilan bisnis.

Demikian pula, QAOps membantu meningkatkan aliran komunikasi langsung antara penguji dan pengembang, dengan mengintegrasikan pengujian ke dalam pipa CI / CD, dan dengan memastikan bahwa penguji bekerja dengan orang lain dalam suatu tim. Sederhananya, QAOps didasarkan pada dua prinsip utama:

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



Facebook adalah salah satu contoh terbaik penerapan QAOps. Pada tahun 2014, tim Facebook memutuskan untuk beralih ke Facebook Graph API 2.0 dan memaksakan Ulasan Masuk di semua aplikasi. Untuk memastikan migrasi lancar, tim ingin menguji versi baru pada 5000 aplikasi terbesar. Pengujian internal ternyata tidak mungkin, sehingga mereka memutuskan untuk menggunakan QAOps yang di-outsource. Pada akhirnya, tim dapat menguji lebih dari 5.000 aplikasi dalam satu bulan dan berhasil menyelesaikan masalah kritis, yang tidak akan mungkin terjadi jika hanya tim Facebook sendiri yang terlibat dalam proses ini.

QAOps dapat digunakan tidak hanya di perusahaan teknologi global, tetapi juga dalam tim menengah dan kecil. Praktek ini berskala baik untuk ukuran bisnis apa pun.

Karena semakin banyak tim tertarik pada DevOps, kami berharap untuk melihat tren naik di QAOps pada tahun 2020.

5. Pengujian IOT


Pertumbuhan pengujian perangkat Internet of Things (IoT) tercatat kembali pada tahun 2019 . Menurut Gartner, pada tahun 2020 jumlah perangkat Internet of Things harus mencapai 20,5 miliar.

Pengujian IoT adalah pengujian perangkat Internet of Things untuk keamanan, kemudahan penggunaan, keandalan, kompatibilitas versi perangkat dan protokol, fleksibilitas elemen perangkat lunak, pemantauan penundaan koneksi skalabilitas, penilaian integritas data, keaslian perangkat, dll.

Penguji IoT sering menghadapi banyak pekerjaan di bidang ini, terutama pemantauan protokol komunikasi dan sistem operasi, serta berbagai kombinasi berbagai elemen sistem Internet of Things. Untuk alasan ini, tim penguji harus terus memperluas pengetahuan mereka, meningkatkan tingkat keterampilan di bidang kegunaan, keamanan, dan kinerja pengujian IoT.

Masalah lain yang akan dihadapi penguji IoT di tahun-tahun mendatang adalah strategi. Terlepas dari kenyataan bahwa jumlah perangkat dan aplikasi Internet of Things tumbuh secara eksponensial, 34% responden mengatakan bahwa meskipun ada Internet modul hal-hal dalam produk mereka, tim jaminan kualitas mereka masih belum memiliki strategi pengujian yang mapan, sebagaimana dicatat dalam World Quality Report .

6. Persyaratan keamanan siber dan kontrol risiko


Revolusi digital meningkatkan ancaman keamanan. CIO dan CTO dari hampir semua perusahaan di banyak industri mengakui pentingnya menguji keamanan perangkat lunak, aplikasi, jaringan dan sistem mereka. Tim pengembangan perangkat lunak bekerja dengan perusahaan mitra untuk membantu menyediakan produk mereka dengan tingkat keamanan yang tepat.

Pengujian keamanan tidak hanya memberikan keamanan transaksi (terlepas dari apakah itu uang atau data), tetapi juga perlindungan data pribadi pengguna. Karena ancaman dunia maya dapat terjadi kapan saja dan dalam bentuk apa pun, pengujian keamanan akan tetap menjadi topik populer di masa depan.

Kesimpulan


Berikut adalah daftar perkiraan kami mengenai tren utama dalam pengujian perangkat lunak pada tahun 2020. Tidak peduli bagaimana transformasi digital berlangsung, tidak ada keraguan bahwa penguji dan perusahaan perangkat lunak akan terus melakukan perubahan dan penyesuaian baru. Akibatnya, tim, pemimpin, dan profesional yang berkualitas harus terus berkembang agar tetap fleksibel dalam industri yang terus berubah ini.


Pelajari lebih lanjut tentang kursus

More articles:


All Articles