Блог a1qa

О тестировании и качестве ПО

5 трендов в тестировании ПО на 2021 год

В 2020 году мы наблюдали, как быстро бизнес может перейти в новую реальность. Учебные заведения и тренажёрные залы запустили онлайн-занятия. Сходить в музей теперь можно виртуально. Заказать ужин на всю семью можно сразу у десятков ресторанов, которые ещё вчера существовали офлайн и теперь соперничают за наше внимание.

Всё это связано с внедрением инноваций как в производственные, так и в бизнес-процессы. А тенденция к привлечению QA-специалистов в начале жизненного цикла разработки ПО сработала на ИТ-стратегиях многих компаний, что помогло сохранить конкурентное преимущество и уровень доходов.

Но как эффективно организовать работу команды тестирования ПО в 2021 году, чтобы минимизировать последствия экономической рецессии и удержать лидирующие позиции на рынке?

Мы подготовили 5 QA-трендов на 2021 год, следование которым может помочь выпустить успешное ПО:

1. Обеспечивать качественный переход к Agile- и DevOps- методологиям.
2. Оптимизировать QA-процессы с помощью внедрения искусственного интеллекта.
3. Применять автоматизацию тестирования.
4. Совершенствовать методы управления тестовыми данными и окружениями.
5. Пересматривать распределение QA-бюджета.

Тренд 1 – Обеспечивать качественный переход к Agile- и DevOps-методологиям

За последний год поведение пользователей изменилось. Они стали более тщательно подходить к выбору программных продуктов за счет их многообразия. Это во многом определило вектор разработки и тестирования ПО.

Переход с традиционной водопадной модели к гибким методологиям Agile и DevOps продолжает набирать обороты. Всё больше компаний стремятся сократить время выхода ПО в эксплуатацию и улучшить его качество. Несмотря на тенденцию слияния QA-процессов и разработки, 42% опрошенных организаций в Мировом отчёте по качеству (World Quality Report, WQR) 2020-2021 годов отметили, что есть пробел в компетенциях QA-команд, придерживающихся гибких подходов. 58% представителей ИТ-бизнеса выделили как ключевую проблему выбор инструментов автоматизации тестирования.

Чтобы избежать подобных трудностей и обеспечить безболезненный переход к Agile- и DevOps-практикам, необходимо:

  • автоматизировать тестирование ПО, чтобы оптимизировать QA-активности;
  • привлекать специалистов, обладающих определённым набором навыков как в тестировании, так и в разработке;
  • проводить непрерывное наблюдение за производственными журналами для улучшения юзабилити и выявления дефектов на ранних стадиях жизненного цикла разработки ПО;
  • использовать автоматизированные панели мониторинга качества для обеспечения высокой видимости процессов.

Тренд 2 – Оптимизировать QA-процессы с помощью внедрения искусственного интеллекта

Сохраняя лидирующую позицию в списке трендов за последние пару лет, искусственный интеллект вскоре может стать той технологией, которую будут априори применять в ряде отраслей. Исследователи Forrester отмечают, что в 2021 году компании столкнутся с массовым использованием ИИ. Треть бизнесов, работающих по адаптивным методологиям, станет инвестировать в ИИ, чтобы восстановить рабочие экосистемы, наладить внутренние процессы, беспрепятственного возвращать сотрудников в офисы и многое другое.

Искусственный интеллект может сыграть немаловажную роль и в QA-сфере. Около 90% респондентов WQR отметили, что это именно та инновация, в которую хочется инвестировать.

Несмотря на нынешние трудности, связанные с недостатком опыта и навыков QA-команд для полного внедрения и поддержания решений на базе ИИ, компании уже применяют новые подходы, чтобы эффективно адаптировать данную технологию в QA.

А чтобы грамотно спрогнозировать уровень качества ПО и спланировать объём QA-работ, организации анализируют производственные инциденты, выявляют пробелы и формируют тестовые данные для увеличения тестового покрытия.

Тестирование сложных систем на основе ИИ происходит медленно, но уверенно. Например, производители eHealth-продуктов разрабатывают стандарты, которые проверяют алгоритмы на основе искусственного интеллекта, а в автомобильном секторе их используют для проверки передовых систем помощи водителям.

В итоге, для эффективного тестирования с поддержкой ИИ необходимо правильно внедрять инструменты, а также повышать квалификацию сотрудников, чтобы достигать поставленных бизнес-целей в короткие сроки.

Тренд 3 – Применять автоматизацию тестирования

Несмотря на частые изменения в функциональности приложений в ходе релизов, компании всё чаще отдают предпочтение автоматизации тестирования. Если сравнивать показатели предыдущего и текущего годов, число ИТ-представителей, которые оптимизировали работу на проектах с помощью внедрения автоматизации, увеличилось. Тестовые активности стали более прозрачными, время выхода на рынок сократилось, QA-затраты снизились, а риск появления проблем с кибербезопасностью уменьшился.

Однако компании до сих пор сталкиваются с трудностями, например, ниже вы можете увидеть уровни адаптации автоматизации тестирования в ряде аспектов. 

Avtomatizaciya testirovaniyaИсточник: Мировой отчёт по качеству 2020-2021 годов

Только 37% компаний получают доход от вложенных средств в данный сервис. Чтобы облегчить обслуживание объёмных автоматизированных тестовых наборов и достичь максимальной масштабируемости проверок, можно перейти к бесскриптовым инструментам автоматизации.

Недостаточный уровень квалификации специалистов — это ещё одна сложность, с которой сталкиваются многие компании. Она непосредственно влияет на планирование долгосрочных стратегий и общую эффективность QA-процессов. Для решения этой проблемы можно привлечь опытных специалистов с развитыми навыками разработки и автоматизации тестирования, знаниями в области ИИ, МО, API и микросервисов.

Набирая такие таланты на проект, определяя наиболее подходящий и интуитивно понятный инструментарий, полагаясь на искусственный интеллект и машинное обучение в решении технических задач, организации могут достичь желаемого уровня автоматизации тестирования независимо от частых изменений в приложениях.

Тренд 4 – Совершенствовать методы управления тестовыми данными и окружениями

Согласно Мировому отчёту по качеству, в 2020 году ИТ-представители в меньшей мере проводили тестирование ПО в локальных средах. Вместо этого они переходили в облако, а также запускали Docker-контейнеры или использовали аналогичные технологии. Эта тенденция возникла за счёт массовой цифровой трансформации, вызванной глобальной ситуацией.

Тем не менее, чтобы получить максимальную выгоду, мигрировав в облако, необходимо организовать эффективное управление за QA-командами. Это поможет избежать таких непредвиденных обстоятельств, как высокие расходы из-за несвоевременного выпуска ПО.

Если говорить об управлении тестовыми данными, почти 80% респондентов WQR используют для каждого запуска данные, разработанные вручную, что превышает на 20% этот же параметр за предыдущие годы. Вероятно, создание больших массивов информации связано с удовлетворением потребностей непрерывной автоматизации.

Чтобы сократить время QA-команды на создание нужных тестовых данных, которые помогают составлять бизнес-требования, компании могут внедрять в практику time division multiplexing (метод очереди).

Тренд №5 – Пересматривать распределение QA-бюджета

События 2020 года отразились на ИТ-бюджете многих компаний: сокращение командировочных расходов из-за удалённой работы, вложения в новые технологии для налаживания внутренних процессов вне офиса, а также экономия средств за счёт перехода к облачной инфраструктуре.

В какие же области стоит инвестировать в 2021 году? WQR заявляет, что организациям необходимо сосредоточиться на двух наиболее важных:

  1. Вкладывать средства в технологии с большим потенциалом, такие как искусственный интеллект или автоматизация тестирования, чтобы сэкономить затраты в будущем.
  2. Привлекать в QA-команды востребованных сотрудников, особенно специалистов с развернутыми навыками разработки и тестирования ПО.

Резюмируя

Для многих компаний предыдущий год был непростым: пришлось быстро адаптироваться к новым условиям и менять ориентиры QA-стратегии.

В новом году, чтобы сохранить лидирующие позиции среди конкурентов, важно внедрять DevOps-практики, автоматизацию тестирования и ИИ, сосредоточиться на улучшении управления тестовыми средами и данными, а также уделить внимание оптимизации QA-бюджета, сильно изменившегося за счёт влияния пандемии.

Напишите нам, чтобы узнать, как можно улучшить качество вашего программного продукта.

Поделиться статьей: