Top 15 xu thế kiểm thử phần mềm trong năm 2021

Năm 2021 dự kiến những công nghệ sau sẽ lên ngôi:

  • AI (Artificial intelligence) và ML (Machine Learning)
  • Robotics
  • IoT
  • Edge Computing
  • VR & AR
  • Blockchain
  • Cyber Security

Source: https://news.sun-asterisk.com/vi/p/top-5-xu-huong-cong-nghe-se-lam-mua-lam-gio-trong-nam-2021-2rQjgj3qA13

Phát triển và kiểm thử luôn song hành. Sự thay đổi về techincal trending ảnh hưởng mạnh mẽ tới testing trending. Ngoài ra, các yếu tố như độ tin cậy và chất lượng đang được chú ý nhiều hơn, dẫn đến giảm lỗi ứng dụng phần mềm, tăng cường bảo mật và hiệu suất ứng dụng.

Các sửa đổi trong xu hướng kiểm thử phần mềm cũng sẽ có ảnh hưởng đáng kể đến các bài kiểm tra phần mềm và QA. Các doanh nghiệp đã tăng ngân sách của họ cho việc kiểm thử phần mềm, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp tiện ích, giao thông và năng lượng. Ngày nay, các doanh nghiệp đang kết hợp thử nghiệm của họ, sớm hơn trong SDLC (vòng đời phát triển phần mềm) với các phương pháp thử nghiệm như Agile. Điều này cũng bao gồm việc tổ chức các T-CoEs để đi theo cơ chế của các bài kiểm tra với các hạng mục xây dựng phát triển kinh doanh là "Tất cả được thiết lập cho Doanh nghiệp."

Một số tổ chức cũng đang thuê các công ty kiểm thử độc lập để đáp ứng các yêu cầu kiểm thử phần mềm của họ. Trong chế độ này, họ phải chịu ít chi phí hơn về QA và thử nghiệm và thậm chí không cần đến tài nguyên nội bộ. Có nhiều xu hướng quan trọng khác trong lĩnh vực Đảm bảo chất lượng và kiểm thử phần mềm. Do đó, có một yêu cầu mạnh mẽ để thích ứng với các xu hướng kiểm thử mới nổi nhất đối với tất cả các doanh nghiệp phần mềm trên toàn cầu, điều này sẽ giúp họ thích ứng với nhu cầu của thế giới tiên tiến hiện nay. Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá một số xu hướng kiểm thử Phần mềm phổ biến nhất cần chú ý vào năm 2021.

15 xu hướng kiểm thử phần mềm hàng đầu trong năm 2021

1. Codeless Automated Testing

Việc áp dụng nhiều hơn codeless testing tools sẽ là xu hướng kiểm thử phần mềm chính vào năm 2021 cần chú ý. Các codeless testing tools được xây dựng trên công nghệ AI cộng với mô hình trực quan cho phép hình thành các trường hợp thử nghiệm phục vụ cho các bài kiểm tra tự động nhanh hơn. Bằng cách sử dụng các công cụ này, nhân viên CNTT có thể tạo ra các kịch bản trường hợp thử nghiệm dễ dàng mà không cần "bí quyết" viết mã và giảm thời gian lãng phí cho các vòng lặp testing.

Một số lợi thế quan trọng của codeless testing:

  • Tính hiệu quả
  • Dễ xem lại
  • Tiết kiệm tài nguyên

Nói tóm lại, tất cả những lý do này kết hợp lại có nghĩa là với codeless automated testing, không có yêu cầu cấp bách phải hiểu automated testing frameworks hoặc công nghệ nền tảng của một ứng dụng để có thể test automatically. Ngoài ra, con đường dẫn đến thành công với thử nghiệm tự động dường như nằm trong tầm tay. Các công cụ kiểm tra tự động như Selenium được xây dựng dựa trên cách tiếp cận trực quan này và cũng trao quyền cho cả những người không phải là nhà phát triển. Cùng với thời gian, các đặc điểm khác đã được thêm vào, chẳng hạn như RC, IDE, webdriver đã làm tăng thêm ý nghĩa và giá trị của nó. 'Selenium IDE' tạo ra những người không muốn đam mê mã hóa. Selenium hiện hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau như Python, Java, Ruby và C #, v.v. Nó cho phép họ tự tạo, quản lý và triển khai các bài kiểm tra tự động mà không cần phải học cách viết mã.

How does Codeless Automated Testing work? - Kiểm tra tự động không mã hoạt động như thế nào?

Codeless automated testing cũng giống như codeless software tests. Nguyên tắc cơ bản của codeless automated testing là việc tạo thử nghiệm không cần bất kỳ loại coding nào. Giờ đây, vì có rất nhiều công cụ có thể truy cập trên thị trường cung cấp tính năng codeless automated testing, nên có rất nhiều phương tiện khác nhau về cách nó hoạt động trên frontend. Thủ tục phổ biến nhất đối với chúng là thay đổi minh họa giao diện người dùng thành mã có ý nghĩa của máy trong phần phụ trợ để cuối cùng làm cho nó hoạt động.

Ví dụ - Trong trường hợp của một công cụ như Testsigma, các trường hợp kiểm thử chủ yếu được viết bằng một ngôn ngữ dễ hiểu như tiếng Anh, sử dụng NLP. Các báo cáo này được chuyển đổi thành code bên backend implementation.

Dưới đây là một số automated testing tools phổ biến sử dụng các codeless automated testing để cho automated các trường hợp thử nghiệm:

  • TOSCA: Công cụ tuyệt vời này của Tricentis sử dụng phương pháp kiểm tra dựa trên mô hình. Việc tạo thử nghiệm trước đây đòi hỏi phải có một mô hình ứng dụng đang thử nghiệm, dữ liệu thử nghiệm và các kịch bản thử nghiệm. Ở đây cũng vậy, các sửa đổi nhỏ trong ứng dụng sẽ được sửa tự động.
  • test ai: Đây là một trong những công cụ tự động phổ biến nhất giúp tự động kiểm tra các ứng dụng dành cho thiết bị di động của bạn về trải nghiệm người dùng. Ở đây không cần thiết phải viết mã cũng như bảo trì. Nó chạy trên AI nghiên cứu một ứng dụng sau đó tự động tạo các trường hợp thử nghiệm; thực thi chúng để đưa ra kết quả liên quan đến trải nghiệm người dùng.
  • Ranorex: Công cụ này cung cấp một gói nhiều giải pháp trong một và một đặc điểm tuyệt vời cho máy ghi âm dễ dàng ghi và phát.
  • Ghost Inspector: Mỗi bước di chuyển trong công cụ này có thể được tạo mà không cần bất kỳ mã hóa nào. Công cụ này giúp bạn dễ dàng đảm bảo trang web của mình hoạt động bình thường.
  • TestComplete: Công cụ chuyên biệt của smartbear, họ sử dụng các bài kiểm tra theo hướng từ khóa để tự động hóa và không cần mã.

2. ML and Artificial intelligence Adoption for Test Automation

Nhu cầu ngày càng tăng về Trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển do ngày càng có nhiều ứng dụng chúng ta sử dụng trong thế giới liên kết của mình. Chi phí hiện tại cho AI được dự đoán là 6-7 tỷ đô la một mình ở Bắc Mỹ. Đến năm 2025, đầu tư toàn cầu cho AI nói chung sẽ đạt 200 tỷ đô la.

Some Artificial Intelligence (AI) Statistics at a Glance!

  • Gần 64,8% các công ty đã đầu tư hơn 50 triệu USD vào các sáng kiến ​​Trí tuệ nhân tạo (AI) và Dữ liệu lớn trong năm 2020, tăng từ 39,7% vào năm 2018. - Forbes
  • Vào năm 2020, 37,8% các công ty hàng đầu trong ngành đã tạo ra một công ty dựa trên dữ liệu bằng cách tận dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn. - Nhân viên pha cà phê
  • Tài nguyên tính toán được sử dụng trong Trí tuệ nhân tạo sẽ tăng gấp 5 lần từ năm 2018 đến năm 2023. Nó sẽ làm cho Trí tuệ nhân tạo trở thành nhóm khối lượng công việc nhiều nhất thúc đẩy các đánh giá và quyết định về cơ sở hạ tầng. - Gartner

Các công cụ kiểm tra tự động dựa trên AI phổ biến nhất như sau:

  • Mức độ phù hợp: Công cụ này sử dụng AI để tạo các trường hợp thử nghiệm dựa trên hành vi của người dùng. Danh mục các thử nghiệm bao gồm những gì người dùng chính hãng thực hiện trên hệ thống sản xuất. Do đó, điều này làm cho nó 100% lấy khách hàng làm trung tâm.
  • Testim.io: Công cụ này sử dụng Học máy để tạo ra, triển khai và liên tục của tự động hóa thử nghiệm. Nó nhấn mạnh vào kiểm tra giao diện người dùng, kiểm tra toàn diện và kiểm tra chức năng.
  • Test.ai: It is one of the popular mobile test automation tools that use Artificial Intelligence to execute regression tests. This tool is beneficial when it comes to obtaining the performance metrics on your app and is a better monitoring tool than a functional test tool.
  • Functionize: Nó sử dụng ML cho các bài kiểm tra chức năng và tương tự như các công cụ kiểm tra khác nhau có sẵn trên thị trường về khả năng của nó như có thể chạy các bài kiểm tra nhanh chóng (không có tập lệnh), thực hiện nhiều bài kiểm tra trong vài phút và thực hiện phân tích sâu.
  • TestCraft: Đây là một nền tảng kiểm tra tự động dựa trên AI để kiểm tra liên tục và kiểm tra hồi quy hoạt động trên Selenium. TestCraft cũng được sử dụng để giám sát các ứng dụng web. Vai trò của công nghệ do AI hỗ trợ là loại bỏ chi phí và thời gian bảo trì bằng cách tự động khắc phục các sửa đổi trong ứng dụng.
  • Applitools: Đây là một trong những phần mềm quản lý và kiểm tra giao diện người dùng trực quan được hỗ trợ bởi AI phổ biến nhất. Nó cung cấp một nền tảng kiểm tra phần mềm toàn diện dựa trên Visual AI và có thể được sử dụng bởi các chuyên gia trong Chuyển đổi kỹ thuật số, tự động hóa kiểm tra, kỹ thuật, DevOps và nhóm QA thủ công.
  • Sauce Labs: Nó cũng là một trong những công cụ kiểm tra tự động dựa trên đám mây tốt nhất tận dụng AI và ML. Công cụ tuyệt vời này hỗ trợ danh sách toàn diện các hệ điều hành và trình duyệt, trình mô phỏng và trình mô phỏng di động và thiết bị di động, và theo tốc độ mà người dùng yêu cầu để kiểm tra các ứng dụng của họ.

3. Test Automation in Agile Teams

Kiểm tra nhanh và phát triển nhanh đang gia tăng nhanh chóng và các nhóm kiểm tra hoặc Đảm bảo chất lượng thông minh bắt kịp với xu hướng phần mềm đang phát triển hiện nay. Các công cụ kiểm tra Agile khác với các công cụ mgmt của dự án để kiểm tra các công cụ tự động hóa. Bất kỳ dự án Agile nào không có tự động hóa kiểm thử đều là một dự án thác nước trong các giai đoạn. Kiểm tra tự động được coi là một hoạt động quan trọng đối với các phương pháp luận nhanh nhẹn, là động lực chính để đẩy nhanh quy trình QA. Theo báo cáo mới nhất của MarketsAndMarkets.com, quy mô thị trường thử nghiệm tự động trên toàn thế giới dự kiến ​​sẽ đạt từ 12,6 tỷ đô la vào năm 2019 lên 28,8 tỷ đô la vào năm 2024 ở mức 18,0% của CAGR (Tỷ lệ tăng trưởng hàng năm tổng hợp) trong giai đoạn ước tính này.

4. Increase Demand for Big Data Testing

Các công ty trong các ngành tiếp tục đối phó với khối lượng dữ liệu khổng lồ và các dạng dữ liệu khác nhau. Việc khai thác bất kỳ lượng dữ liệu không có cấu trúc hoặc có cấu trúc nào được xác định là dữ liệu lớn đều yêu cầu quá trình thử nghiệm từ đầu đến cuối. Kiểm tra dữ liệu lớn hỗ trợ đưa ra quyết định nâng cao với xác thực dữ liệu chính xác và cải thiện việc lập chiến lược kinh doanh và nhắm mục tiêu thị trường với các quyết định thành thạo rút ra từ phân tích dữ liệu lớn này.

Theo MarketsAndMarkets, giá trị toàn cầu của thị trường dữ liệu lớn được ước tính là do việc sử dụng các thiết bị IoT trong các doanh nghiệp ngày càng tăng và các sáng kiến ​​cao hơn của chính phủ nhằm thúc đẩy việc sử dụng công nghệ kỹ thuật số. Sự phụ thuộc cao hơn vào dữ liệu giữa mọi ngành đòi hỏi phải kiểm tra dữ liệu lớn thành công để đảm bảo tính toàn vẹn, chính xác, độ tin cậy và chất lượng của dữ liệu cần thiết cho việc đưa ra quyết định sáng suốt của tất cả các doanh nghiệp. Đặc biệt, các bài kiểm tra dữ liệu lớn hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu về một số dịch vụ và sản phẩm.

5. IoT Testing to Boost Digitally Connected Smart Devices

Số lượng thiết bị được kết nối với nhau đạt 20 tỷ vào năm 2020 so với dữ liệu là 6,4 tỷ trong năm 2016. Những số liệu thống kê này thể hiện sự mở rộng to lớn và yêu cầu đối với một chiến lược thử nghiệm IoT hiệu quả. Thử nghiệm IoT này tính thử nghiệm các giao thức truyền thông, hệ điều hành, cùng với phần cứng và phần mềm của các thiết bị IoT. Có khả năng xảy ra rủi ro trong phần cứng của một số sản phẩm IoT, vốn dễ bị tổn thương bởi một số mối đe dọa yêu cầu được kiểm tra hiệu quả. Ngoài ra, phần mềm được tích hợp sẵn trong các thiết bị IoT. Do đó, điều cần thiết là phải kiểm tra tất cả các tiện ích IoT và bảo mật để tránh các lỗ hổng và mối đe dọa. Phần lớn các công ty đã bắt đầu xác định sự cần thiết của một chiến lược thử nghiệm IoT hiệu quả để cho phép các thiết bị thông minh được kết nối tốt và hiệu quả cần thiết cho người dùng cuối.

What does Market Stat say? - Thống kê thị trường như nào ?

Thị trường Thử nghiệm IoT trước đây được định giá là 781,96 tỷ đô la vào năm 2019 và dự kiến ​​đạt 3624,23 tỷ đô la vào năm 2025, với Tỷ lệ tăng trưởng hàng năm tổng hợp là 32,34 phần trăm trong giai đoạn dự đoán 2020-2025. Việc sử dụng các bài kiểm tra IoT sử dụng các công nghệ tiên tiến và hàng đầu đã dẫn đến việc sử dụng ngày càng nhiều các loại công cụ kiểm tra khác nhau cho một số mục đích và thị trường dự kiến ​​sẽ tăng trưởng với tốc độ nhanh chóng trong giai đoạn dự báo.

6. Rising Adoption of Agile and DevOps

DevOps là một loại văn hoá. DevOps bao gồm các thực hành, quy trình, công cụ và quy tắc hỗ trợ tích hợp các hành động vận hành và phát triển để giảm thiểu thời gian từ khi phát triển đến khi vận hành. DevOps hóa ra phải là một giải pháp được chấp nhận rộng rãi cho các doanh nghiệp đang tìm kiếm các phương tiện để rút ngắn SDLC (vòng đời phát triển phần mềm) từ phát triển đến vận hành và phân phối.

Các công ty đã chấp nhận DevOps như một sự đáp ứng nhu cầu về độ chính xác và tốc độ và Agile để đáp ứng các nhu cầu thay đổi nhanh chóng. Việc áp dụng ngày càng nhiều cả DevOps và Agile giúp các chuyên gia QA phát triển và gửi phần mềm chất lượng một cách nhanh chóng, do đó, phần mềm này còn được gọi là Chất lượng của tốc độ. Việc áp dụng như vậy đã thu hút được sự quan tâm cao hơn trong 5 năm qua và tiếp tục tăng cường trong những năm tới.

7. Switch to Performance Engineering

Đạt được hiệu suất cao hơn là một công việc đáng kể trước đó trong khi phát triển phần mềm. Bạn yêu cầu làm việc trên một số yếu tố, chẳng hạn như giá trị kinh doanh, khả năng sử dụng, cấu hình đơn giản và bảo mật. Các nền tảng khác nhau mà ứng dụng được tạo ra có thể đạt được mô tả trải nghiệm người dùng đã nắm bắt cũng như quy mô thị trường.

Trải nghiệm người dùng đóng một trong những vai trò quan trọng trong chu kỳ phát triển ngắn, phát hành thường xuyên, cũng như nhu cầu thị trường thay đổi. Để đối phó với xu hướng này, các nhà phát triển phần mềm bắt đầu ưu tiên phương pháp tiếp cận tập trung vào khách hàng ở mỗi giai đoạn SDLC để giảm các trục trặc và tắc nghẽn hiệu suất ở giai đoạn trước của vòng đời sản phẩm. Theo đó, các mục tiêu kiểm tra hiệu suất đã chuyển thành việc xem xét kỹ lưỡng hiệu suất không đầy đủ của hệ thống và biết nó bắt nguồn từ đâu trong quy trình phát triển phần mềm. Do đó, để đáp ứng điều đó, kỹ thuật hiệu suất được phát triển để thay thế cho các bài kiểm tra hiệu suất nhằm xây dựng các chỉ số hiệu suất đáng kể từ thiết kế đầu tiên.

Một số khác biệt chính giữa kỹ thuật hiệu suất và kiểm tra hiệu suất:

  • Đầu tiên và quan trọng nhất, kiểm tra hiệu suất là kiểm tra chất lượng về khả năng phản hồi của ứng dụng cũng như xử lý tải. Nó thiết lập mức độ hoàn hảo của hệ thống sẽ chịu được tải sản xuất và dự đoán các trục trặc có thể xảy ra trong các tình huống tải nặng. Tuy nhiên, Kỹ thuật hiệu suất tìm cách thiết kế ứng dụng ngay từ đầu với các chỉ số hiệu suất như thời gian quay vòng, chất lượng, năng suất, v.v. và tạo điều kiện phát hiện sớm các vấn đề trong quá trình phát triển.
  • Thứ hai, kiểm tra hiệu suất là một quy trình Đảm bảo Chất lượng thường diễn ra khi một vòng phát triển phần mềm kết thúc. Mặt khác, kỹ thuật hiệu suất là một quy trình không ngừng được thực hiện trong mọi giai đoạn của chu kỳ phát triển phần mềm, bắt đầu từ thiết kế đến phát triển sản phẩm và sau đó là trải nghiệm của khách hàng cuối.
  • Cuối cùng, kiểm tra hiệu suất được thực hiện bởi nhóm kiểm thử phần mềm, trong khi kỹ thuật hiệu suất liên quan đến các nhóm Đảm bảo chất lượng và RND.

8. Blockchain Testing

Công nghệ chuỗi khối là cần thiết cho các doanh nghiệp như tiền điện tử, ô tô và tài chính. Nó làm cho một mạng lưới phi tập trung khác biệt với một hệ thống trung tâm được các ngân hàng truyền thống sử dụng để quản lý hoạt động ngân hàng cũng như tài chính. Vì vậy, không thể phủ nhận, công nghệ blockchain đã thay đổi phương thức mà các doanh nghiệp đang giao dịch với các loại tiền kỹ thuật số như bitcoin. Các ứng dụng blockchain này không chỉ bị giới hạn trong thế giới tài chính và các hợp đồng thông minh của chúng đang được sử dụng trong từng lĩnh vực kinh doanh, từ các dịch vụ của chính phủ đến ngành năng lượng. Tuy nhiên, phạm vi rộng lớn của các ứng dụng blockchain mang lại một số thách thức cho việc gỡ lỗi blockchain. Thử nghiệm chuỗi khối là một giải pháp thử nghiệm hiệu quả, chuyên biệt và thế hệ tiếp theo để gỡ lỗi mã nhằm cung cấp các ứng dụng blockchain hiệu quả.

Theo Marketsandmarkets, quy mô thị trường blockchain quốc tế được dự đoán sẽ đạt 39,7 tỷ đô la vào năm 2025 từ 3,0 tỷ đô la vào năm 2020. Đến năm 2022, dự đoán rằng sự kết hợp giữa công nghệ blockchain và các thiết bị IoT thông qua các hợp đồng thông minh sẽ cho phép giao dịch vi mô giữa hai bên khác nhau, đó sẽ là một xu hướng sắp tới. Hơn nữa, Sở giao dịch chứng khoán Úc cũng đang có kế hoạch sử dụng một hệ thống tập trung vào blockchain mới để quản lý thị trường tài chính Úc vào cuối năm 2020. Bên cạnh đó, một báo cáo hiện tại của PWC tiết lộ rằng 77% tổ chức tài chính có khả năng chấp nhận công nghệ blockchain như một phần của quy trình hoặc hệ thống sản xuất vào năm 2020. Những số liệu thống kê như vậy giải mã phạm vi ngày càng tăng của công nghệ blockchain và yêu cầu đối với blockchain các bài kiểm tra.

Blockchain Testing: Core Testing Types

Một số loại thử nghiệm chính phải được chạy bao gồm hiệu suất, chức năng, thử nghiệm nút, API và thử nghiệm chuyên biệt khác.

  • Performance testing: Kiểm tra hiệu suất xác định tắc nghẽn hiệu suất, đề xuất các kỹ thuật tinh chỉnh hệ thống và đánh giá lại nếu ứng dụng đã sẵn sàng để ra mắt trên thị trường.
  • Functional testing: Kiểm tra chức năng là một quy trình tổng thể nhằm ước tính hoạt động của một số phần chức năng của blockchain (ví dụ: hợp đồng thông minh).
  • Node test: Mọi nút không đồng nhất trên mạng phải được kiểm tra độc lập và hoàn hảo để đảm bảo sự hợp tác suôn sẻ.
  • Application Programming Interface tests: Kiểm tra API giải quyết giao diện giữa các ứng dụng trong lĩnh vực blockchain. Nó kiểm tra để đảm bảo rằng các câu trả lời và yêu cầu của Giao diện lập trình ứng dụng được xử lý và định dạng thích hợp.

Một số công cụ kiểm tra Blockchain phổ biến nhất:

  • Ethereum Tester: Đây là một trong những nền tảng được sử dụng nhiều nhất và thư viện thử nghiệm mã nguồn mở có sẵn dưới dạng repo Github. Việc cài đặt Ethereum Tester khá đơn giản, với sự hỗ trợ Giao diện lập trình ứng dụng có thể quản lý cho một số yêu cầu thử nghiệm. Nó đáng tin cậy cho Tích hợp Web3, API, hợp đồng thông minh, phụ trợ và nhiều thử nghiệm blockchain khác.
  • Ganache: Trước đó được đặt tên là công cụ TestRPC, nó được xây dựng độc quyền để thử nghiệm các hợp đồng Ethereum tại địa phương. Nó tạo ra một chuỗi khối mô phỏng cho phép bất kỳ người nào sử dụng nhiều tài khoản để kiểm tra.
  • Populus: Khung công tác này được phát triển xung quanh khung công tác py.test có chức năng thử nghiệm của Ethereum cố định dưới hình dạng của một loạt các tính năng để thử nghiệm triển khai hợp đồng.
  • BitcoinJ: Đây cũng là một công cụ nổi tiếng và một khuôn khổ dựa trên Java được xây dựng cho các ứng dụng dựa trên Bitcoin cho phép bạn tương tác với mạng BTC thực tế và một số hoạt động thử nghiệm.
  • Embark: Embark là một khuôn khổ thử nghiệm tập trung vào việc phát triển các dApp (ứng dụng phi tập trung) chạy trên một số nút hoặc hệ thống. Khung công tác tuyệt vời này có tích hợp với IPFS, chuỗi khối Ethereum và các nền tảng giao tiếp phi tập trung như Orbit và Whisper.
  • Truffle: Công cụ đáng kinh ngạc này là một cái tên thường được các nhà phát triển Ethereum ưa thích. Nó mang lại các tính năng kiểm tra tốt nhất như kiểm tra hợp đồng tự động. Nó chứa các khả năng ngoài chức năng kiểm tra đơn thuần trong ứng dụng Blockchain.
  • Exonum Testkit: Kiểm tra hoạt động của toàn bộ dịch vụ là điểm mạnh của Exonum Testkit. Nó cho phép bất kỳ ai kiểm tra Giao diện lập trình ứng dụng và thực thi giao dịch trong hệ thống có tổ chức, tức là không có sự liên kết của thuật toán đồng thuận và hoạt động mạng.

9. Cybersecurity and Risk Compliance

Vào năm 2020, kiểm tra an ninh mạng đã trở thành một xu hướng ngày càng tăng trong Kiểm tra chất lượng và kiểm tra phần mềm. Báo cáo tóm tắt một số mục tiêu mục tiêu chính giải thích việc đưa nó vào làm một chủ đề riêng: nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của bảo mật trong tất cả các ngành, tăng cường bảo mật cho sản phẩm và phần mềm và thực hiện kiểm tra bảo mật trước Vòng đời phát triển phần mềm.

Theo nghiên cứu Bảo mật tốt hơn và kết quả kinh doanh với quản lý hiệu suất bảo mật của BitSight, hơn 82% bên liên quan chấp nhận rằng người dùng nhận thấy bảo mật ngày càng cần thiết trong việc đưa ra quyết định cho doanh nghiệp của họ. Theo Cybersecurity Ventures, thiệt hại liên quan đến tội phạm mạng được dự đoán sẽ đạt 6 nghìn tỷ đô la mỗi năm vào năm 2021.

Vào năm 2021, các phương pháp bảo mật sẽ phát huy tác dụng nhiều hơn và đây là một số lý do tại sao:

  • Hỗ trợ kiểm tra bút thường xuyên để xây dựng niềm tin của doanh nghiệp với khách hàng, bên thứ 3 và đối tác.
  • Kiểm tra bảo mật cung cấp cho bạn sự hiểu biết toàn diện về điểm yếu của doanh nghiệp trước khi tin tặc / kẻ tấn công thực hiện và hỗ trợ phát hiện các khu vực dễ bị ảnh hưởng bởi các mối đe dọa an ninh hoặc mạng.
  • Các bài kiểm tra an ninh mạng đảm bảo rằng nếu có bất kỳ thời gian chết nào xảy ra, nó sẽ không tốn kém và gây thiệt hại như khi bạn không chuẩn bị.

Kiểm tra an ninh mạng không chỉ bảo vệ các giao dịch (có thể là tiền hoặc dữ liệu) mà còn bảo vệ người dùng cuối của họ. Vì rủi ro không gian mạng có thể dễ dàng xảy ra bất cứ lúc nào, dưới bất kỳ hình thức nào, nên việc kiểm tra an ninh mạng sẽ tiếp tục được chú ý trong năm tới. Dưới đây là một số lý do quan trọng:

  • Kiểm tra an ninh mạng cung cấp kiến ​​thức chuyên sâu về các điểm yếu của doanh nghiệp bạn trước khi tin tặc làm.

  • Kiểm tra thâm nhập có hiệu quả về chi phí: vi phạm dữ liệu dần dần làm trầm trọng thêm vị trí vốn đã dễ bị tổn thương của các doanh nghiệp vào giữa mùa dịch năm 2020.

  • Kiểm tra bảo mật hỗ trợ phát hiện các bộ phận dễ bị trộm hoặc tấn công mạng.

  • Kiểm tra thâm nhập thường xuyên góp phần tạo nên uy tín lớn của doanh nghiệp và hỗ trợ giành được sự tin tưởng lớn giữa doanh nghiệp và bên thứ ba, đối tác của họ và đối tác khách hàng.

  • Kiểm tra an ninh mạng đảm bảo rằng nếu thời gian ngừng hoạt động xảy ra, nó sẽ tốn kém và phá hoại như thể bạn chưa sẵn sàng.

10. Significance of QAOps

QAOps là một phương pháp hay hơn để tập hợp các câu hỏi thường gặp, hoạt động và nhà phát triển. Các hành động thử nghiệm, cùng với các đường ống CI / CD và các kỹ sư QA làm việc song song với nhóm phát triển, là hai chủ thể quan trọng của QAOps.

Bao gồm QA trong phát triển và hoạt động. Để đạt được chất lượng tuyệt vời và phân phối nhanh chóng, tất cả các hoạt động kiểm tra và QA phải được thực hiện trong đường ống CI / CD. Một trong những cách tốt hơn để tích hợp Đảm bảo chất lượng trong hoạt động và phát triển là các nhà phát triển bắt đầu bằng cách viết các trường hợp thử nghiệm trong khi các nhà thiết kế sản phẩm và kỹ sư vận hành xác định các bất thường của UX / UI cùng với nhóm thử nghiệm. Bằng cách triển khai điều này, nhà phát triển và nhóm QA làm việc cùng nhau và hiểu rõ về quy trình Đảm bảo chất lượng. Làm việc theo nhóm này sau đó sẽ giúp làm cho quy trình kiểm tra và phát triển hiệu quả hơn nữa.

Tóm lại, QAOps là một xu hướng đang gia tăng cho phép tự động hóa các quy trình giữa CNTT, phát triển phần mềm và Đảm bảo chất lượng để cung cấp phần mềm nhanh chóng và với chất lượng vượt trội. Do đó, dần dần nhiều tổ chức đang nghiêng về DevOps và điều này đặt QAOps trên đường đi vào năm 2021.

11. Incorporating Manual and Automation Testing

Nỗ lực kiểm tra thủ công kỹ lưỡng tự động là chiến lược hoàn hảo để tiết lộ năng lực của bất kỳ đội QA lành nghề nào. Kết hợp hai nỗ lực này có thể tăng năng suất, tiết kiệm thời gian với chất lượng được nâng cao. Có những khía cạnh nhất định mà kiểm tra tự động không thể giải quyết. Hiện tại, tự động hóa đã tăng vọt và yêu cầu đối với các kỹ sư QA tự động. Với tự động hóa, tốc độ và hiệu quả của thử nghiệm phần mềm tăng lên đáng kể, nhưng nó không thể bao gồm các khía cạnh khác nhau như thiết kế, trải nghiệm người dùng và khả năng sử dụng. Sự cân bằng cho cả kiểm tra tự động và thủ công trong quy trình phát triển phần mềm là tương lai của kiểm tra QA.

Tại sao chúng ta nên kết hợp manual với automation tests? Nhóm QA có thể phát hiện lỗi càng nhanh thì thời gian cần thiết để giảm thiểu lỗi càng ít và do đó, việc chi tiền cho các tài nguyên kiểm tra sẽ có giá trị hơn so với việc chi cho các lỗi sau khi phát hành. Nó cũng minh họa rằng, tất cả thông qua thử nghiệm, mọi kỹ thuật, nhánh, tình huống, tuyến đường và sự lựa chọn đã được kiểm tra tốt để phát hiện ra các trục trặc ở giai đoạn chính. Nếu lỗi được xác định ngay từ đầu, chi phí sẽ được giảm thiểu để sửa chữa.

Phạm vi mã được quản lý ở một số giai đoạn trong phạm vi kiểm tra; hơn nữa, nó xem xét kỹ lưỡng chất lượng của mọi chức năng của ứng dụng và giảm thiểu khoảng cách giữa các nhu cầu cũng như các trường hợp thử nghiệm. Vì sự đóng góp của các thử nghiệm thủ công và tự động hóa thường được khắc phục bởi các thông số kỹ thuật của ứng dụng, nên cả hai phương pháp đều phải được sử dụng ngẫu nhiên để bao quát tối đa mã.

Điểm mạnh của automated và manual testing

Kiểm thử tự động có lợi ích là tính nhất quán và tốc độ; tuy nhiên, nó thiếu quan điểm của người dùng. Đây là nơi mà kiểm tra thủ công được sử dụng tốt hơn, vì vậy nó sẽ bắt đầu từ nơi tự động hóa kiểm tra rời đi. Cả hai kỹ thuật này có thể được sử dụng để che đậy các phần riêng biệt của cùng một đặc điểm hoặc để bao gồm các đặc điểm hoàn toàn riêng biệt. Tuy nhiên, các bài kiểm tra tự động hóa chỉ có thể hoạt động và các tập lệnh được viết cho nó, trong khi các bài kiểm tra thủ công chỉ hoàn hảo như các kỹ sư QA. Việc kết hợp cả hai thử nghiệm này có thể tạo ra sự cân bằng hài hòa giữa khả năng sử dụng, chức năng, tốc độ, các lỗi được giảm thiểu và trải nghiệm người dùng tổng thể tốt hơn.

12. API and Service Test Automation

Theo Gartner, đến năm 2021, ít nhất 1/3 tổ chức sẽ triển khai nền tảng phát triển trải nghiệm đa dạng để hỗ trợ phát triển web, trò chuyện, di động và thực tế tăng cường. Trong thập kỷ qua, các API không chỉ thúc đẩy nền Kinh tế kỹ thuật số mới mà còn tạo ra một cuộc chạy đua đổi mới có cánh buộc một số doanh nghiệp phải suy nghĩ lại về cách họ xây dựng cũng như mang đến các ứng dụng mới.

Với sự cải tiến của kiến ​​trúc microservice trên web cũng như phát triển phần mềm, việc sử dụng các giao diện lập trình ứng dụng (API) đang tăng lên hàng ngày. API đang được sử dụng trong hầu hết mọi thành phần. Ngay cả sự phát triển Máy khách-Máy chủ cũng đang ở đỉnh cao và nhóm QA phải xác nhận các API này đang giao tiếp hoàn hảo với nhau, cộng với chức năng hoạt động riêng biệt. Để giữ cho quy trình này có hiệu quả cao, kiểm tra tự động trên Giao diện lập trình ứng dụng và cấp độ dịch vụ sẽ tăng lên khi chúng ta chuyển sang năm 2021.

13. Testing Centers for Quality

Các doanh nghiệp phải đối mặt với những thách thức to lớn khi họ cố gắng quản lý chất lượng ứng dụng trong khi đáp ứng các nhu cầu bổ sung từ doanh nghiệp, tính toán các quy trình thử nghiệm không nhất quán giữa các vị trí, khu vực địa lý và nhóm thử nghiệm, thử nghiệm chưa thực hiện đầy đủ các chức năng QA và mức tiêu thụ tài nguyên, cơ sở hạ tầng dưới mức tối ưu và các công cụ. Đổi lại, một số công ty khổng lồ lớn đang tìm kiếm Trung tâm về các mô hình Chất lượng với các đội tận tâm quyết tâm chuẩn hóa các mô hình triển khai có thể cung cấp để đảm bảo chất lượng của các hệ thống và quy trình kinh doanh quan trọng. Trung tâm kiểm tra chất lượng là một mô hình cho một nền tảng kiểm tra tập trung cung cấp các quy trình kiểm tra được tiêu chuẩn hóa và sử dụng tối ưu các nguồn lực vì lý do chất lượng và kiểm tra.

Trung tâm thử nghiệm chất lượng có các nhóm thử nghiệm nhằm xây dựng khung và tiêu chuẩn thử nghiệm có thể tái sử dụng để các doanh nghiệp tuân theo trong khi phát triển. Về lâu dài, điều này hỗ trợ xây dựng phần mềm chất lượng cao và nâng cao quy trình làm việc tổng thể của quy trình phát triển phần mềm. Việc thực hiện các trung tâm này cũng sẽ giảm thời gian kiểm tra mà không ảnh hưởng đến chất lượng hiệu suất, khả năng sử dụng và chức năng của sản phẩm. Nó cũng sẽ cung cấp các thử nghiệm tự động hiệu quả và đưa ra các tiêu chuẩn linh hoạt trong thực hành QA để được thực hiện trong các dự án sắp tới.

Một số phần thưởng khác của các Trung tâm Kiểm tra cho các mô hình Chất lượng đang hoạt động là sự nhanh nhạy hơn đối với Đảm bảo Chất lượng và giúp thiết lập một quy trình cải tiến liên tục do các số liệu thúc đẩy.

14. Infrastructure as Code (IaC)

Các giải pháp dựa trên đám mây đang được một số doanh nghiệp, chủ yếu là các công ty CNTT, sử dụng với số lượng rất lớn, để đạt được hiệu quả về chi phí, khả năng mở rộng và tính linh hoạt. Việc sử dụng ngày càng nhiều đám mây và ảo hóa đã sửa đổi cách sử dụng máy chủ. Nó đã đơn giản hóa nút thắt cổ chai là một vấn đề trong quá khứ để phân bổ máy chủ và cấu hình chúng. Công nghệ quản lý cơ sở hạ tầng tiên tiến hàng đầu đã hiện đại hóa quy trình quản lý kiến ​​trúc. Việc sử dụng các công cụ khác nhau như Terraform, Kubernetes, Docker, v.v., đang được chú ý và sẽ tiếp tục thống trị vào năm 2021.

Như tên được đề xuất, cơ sở hạ tầng dưới dạng mã (IaC) chủ yếu là khái niệm để quản lý môi trường hoạt động của bạn theo một phương pháp tương tự, bạn tạo các ứng dụng hoặc mã khác để phát hành bình thường. Mặc dù thực hiện sửa đổi cấu hình theo cách thủ công hoặc sử dụng các tập lệnh một lần để thực hiện thay đổi cơ sở hạ tầng, cơ sở hạ tầng hoạt động được kiểm soát bằng cách sử dụng các cấu trúc và quy tắc tương tự chủ yếu chi phối việc phát triển mã, trong khi các phiên bản máy chủ mới được bật lên. Điều đó có nghĩa là các phương pháp hay nhất của DevOps cốt lõi như kiểm tra ảo hóa, giám sát liên tục và kiểm soát phiên bản được áp dụng cho mã cơ bản chi phối thiết kế và quản lý cơ sở hạ tầng của bạn. Nói một cách đơn giản, cơ sở hạ tầng được xử lý theo cách tương tự như bất kỳ mã nào khác.

Việc sử dụng các hệ thống mã hóa tiên tiến như Puppet hoặc Ansible được thiết kế để làm cho cơ sở hạ tầng trở thành môi trường mã khả dụng cho bất kỳ người nào có kiến ​​thức cơ bản về cấu trúc và kỹ thuật mã hóa hiện đại. Four best practices of IaC:

  • Áp dụng thử nghiệm cho cơ sở hạ tầng dưới dạng thử nghiệm tích hợp, thử nghiệm chức năng và thử nghiệm đơn vị.
  • Quản lý cơ sở hạ tầng thông qua kiểm soát nguồn, do đó đưa ra một dấu vết kiểm tra kỹ lưỡng cho các thay đổi.
  • Cho phép kết hợp cấu hình và sắp xếp cơ sở hạ tầng, đặc biệt là giữa nhà phát triển và hoạt động.
  • Tránh tài liệu bằng văn bản, vì bản thân mã sẽ ghi lại trạng thái của máy. Điều này cực kỳ mạnh mẽ vì nó có nghĩa là lần đầu tiên tài liệu liên quan đến cơ sở hạ tầng luôn được cập nhật.

IaC Makes DevOps Possible Nói một cách dễ hiểu, Cơ sở hạ tầng dưới dạng mã là một khuôn khổ sử dụng các phương pháp, thực hành mã hóa đã được chứng minh và mở rộng chúng cho cơ sở hạ tầng của bạn ngay lập tức, làm mờ ranh giới giữa ứng dụng và cài đặt là gì. Tóm lại, đây là điều tương tự mà DevOps đang làm với các nhân viên phụ trách hai thế giới này, gộp các hoạt động và nhân viên của nhà phát triển thành một đơn vị duy nhất với tên gọi chung.

Infrastructure as Code Benefits

  • Consistency

Thủ tục thủ công dẫn đến sai sót, kỳ hạn. Con người không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Giao tiếp rất khó và chúng tôi nói chung là khá tệ. Thậm chí đôi khi, việc quản lý cơ sở hạ tầng thủ công sẽ gây ra sự khác biệt, bất kể chúng tôi cố gắng như thế nào. Tuy nhiên, Cơ sở hạ tầng dưới dạng mã giải quyết vấn đề đó bằng cách lấy chính các tệp cấu hình là nguồn trung thực duy nhất. Bằng cách này, người ta đảm bảo các cấu hình tương tự sẽ được triển khai lặp đi lặp lại mà không có sự khác biệt.

  • Speed

Lợi ích chính Cơ sở hạ tầng như mã cung cấp là tốc độ. IaC cho phép bạn nhanh chóng thiết lập toàn bộ cơ sở hạ tầng của mình chỉ bằng cách chạy một tập lệnh. Người ta có thể dễ dàng làm điều đó cho từng môi trường, từ phát triển đến sản xuất, vượt qua tất cả các quá trình thông qua dàn dựng, Đảm bảo chất lượng, v.v. Cơ sở hạ tầng như Mã có thể làm cho toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm có hiệu quả cao.

  • Accountability

Điều này là dễ dàng và nhanh chóng. Vì bạn có thể phiên bản Cơ sở hạ tầng dưới dạng tệp cấu hình mã tương tự như bất kỳ tệp mã nguồn nào, bạn có toàn bộ khả năng truy xuất nguồn gốc của các sửa đổi mà mọi cấu hình phải chịu. Không còn trò chơi giả định ở bất cứ đâu.

  • Lower Cost

Không nghi ngờ gì nữa, lợi ích chính của Cơ sở hạ tầng như Code là giảm chi phí quản lý cơ sở hạ tầng. Bằng cách sử dụng đám mây cùng với Cơ sở hạ tầng dưới dạng mã (IaC), người ta có thể giảm đáng kể chi phí.

  • Effectiveness During the Entire Software Development Cycle

Bằng cách sử dụng IaC, bạn có thể thiết lập kiến ​​trúc cơ sở hạ tầng của mình theo nhiều giai đoạn. Điều đó làm cho toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm có thẩm quyền hơn, nâng hiệu quả của nhóm lên tầm cao mới.

15. Chatbot Tests

Với đại dịch coronavirus, chatbots đã trở nên phổ biến trong ngành chăm sóc sức khỏe bằng cách cung cấp hỗ trợ từ xa cho bệnh nhân cùng với một số lĩnh vực khác. Do bị khóa toàn cầu trong nhiều tháng liên tiếp, một số công ty đã triển khai chatbot. Thậm chí chatbot còn cung cấp hỗ trợ 24x7 cho hàng triệu cửa hàng bán lẻ, tổ chức tài chính, thương hiệu, v.v. ChatBots sẽ tiếp tục chinh phục toàn cầu như một phần của RAP (tự động hóa quy trình bằng robot). Bots cho phép giảm chi phí hỗ trợ trong khi mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn. Chatbot hoạt động trơn tru đòi hỏi phải được kiểm tra cẩn thận.

Ba công cụ kiểm tra Chatbot phổ biến nhất cần xem xét:

  1. Chatbottest
  2. Dimon
  3. Botanalytics

Nguồn tham khảo: https://dzone.com/articles/top-15-software-testing-trends-to-watch-out-in-202#:~:text=1.,that cater to automated tests.


All Rights Reserved