Top Software Testing Trends Trong năm 2020

Dưới đây là những xu hướng kiểm thử phần mềm nổi bật năm 2020:

Tìm hiểu những xu hướng nào sẽ ảnh hưởng đến công việc testing và làm thế nào để giúp bản thân sẵn sàng cho công việc sắp tới

Ngày nay, chúng ta chứng kiến những thay đổi to lớn, những tiến bộ công nghệ khi thế giới đang dần trở nên số hóa.

Năm 2020 cũng sẽ đánh dấu sự tiếp tục của những thay đổi to lớn trong công nghệ và chuyển đổi kỹ thuật số, do đó đòi hỏi các tổ chức phải liên tục đổi mới và sáng tạo lại chính mình.

1. Agile và DevOps

Các công ty, tổ chức đã áp dụng Agile, một phương thức có thể đáp ứng nhanh chóng với sự thay đổi thường xuyên và nhanh chóng yêu cầu khách hàng và DevOPs như là phương pháp đáp ứng nhu cầu về tốc độ phát triển.

DevOps liên quan đến thực tiễn, quy tắc, quy trình và công cụ giúp tích hợp các hoạt động phát triển và vận hành để giảm thời gian từ phát triển đến hoạt động. DevOps đã trở thành một giải pháp được chấp nhận rộng rãi cho các tổ chức đang tìm cách rút ngắn vòng đời phần mềm từ phát triển đến giao hàng và vận hành.

Việc áp dụng cả Agile và DevOps giúp các nhóm phát triển và cung cấp phần mềm chất lượng nhanh hơn, do đó còn được gọi là “Quality of Speed”. Việc áp dụng này đã đạt được nhiều sự quan tâm trong năm năm qua và tiếp tục tăng cường trong những năm tới.

2. Test Automation

Để triển khai thực hành DevOps một cách hiệu quả, các nhóm phần mềm không thể bỏ qua automation test vì đây là một yếu tố thiết yếu của quy trình DevOps.

Họ cần tìm cơ hội để thay thế thử nghiệm thủ công bằng thử nghiệm tự động. Vì tự động hóa thử nghiệm được coi là một yếu tố quan trọng của DevOps, nên ở mức tối thiểu, hầu hết thử nghiệm hồi quy nên được tự động hóa.

Với sự phổ biến của DevOps và thực tế là tự động hóa thử nghiệm không được sử dụng đúng mức, với ít hơn 20% thử nghiệm được tự động hóa, có rất nhiều chỗ để tăng việc áp dụng tự động hóa thử nghiệm trong các tổ chức. Các phương pháp và công cụ tiên tiến hơn sẽ xuất hiện để cho phép sử dụng tốt hơn việc tự động hóa thử nghiệm trong các dự án.

Các công cụ tự động phổ biến hiện có như Selenium, Katalon và TestComplete tiếp tục phát triển với các tính năng mới giúp tự động hóa dễ dàng hơn và hiệu quả hơn.

Để biết danh sách các tool automation test tốt nhất cho năm 2020, vui lòng tham khảo tại đây và danh sách này tại https://link.sun-asterisk.vn/nNa8iH

3. API and Services Test Automation

Việc tách rời client và máy chủ là xu hướng hiện nay trong việc thiết kế cả ứng dụng Web và di động.

API và dịch vụ được sử dụng lại trong nhiều ứng dụng hoặc thành phần. Lần lượt, những thay đổi này yêu cầu các nhóm kiểm tra API và dịch vụ độc lập với ứng dụng sử dụng chúng.

Khi API và dịch vụ được sử dụng trên các ứng dụng và thành phần của client, việc kiểm tra chúng sẽ hiệu quả và hiệu quả hơn so với thử nghiệm client. Xu hướng là nhu cầu tự động hóa thử nghiệm API và dịch vụ tiếp tục tăng, có thể vượt xa chức năng được sử dụng bởi người dùng cuối trên giao diện người dùng.

Có quy trình, công cụ và giải pháp phù hợp để kiểm tra tự động hóa API là rất quan trọng hơn bao giờ hết. Do đó, đáng để bạn nỗ lực tìm hiểu các Công cụ kiểm tra API tốt nhất cho các dự án thử nghiệm của bạn.

4. Áp dụng trí tuệ nhân tạo trong Testing

Mặc dù áp dụng các phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo và học máy (AI / ML) để giải quyết các thách thức trong kiểm thử phần mềm không phải là mới trong cộng đồng nghiên cứu phần mềm, những tiến bộ gần đây trong AI / ML với một lượng lớn dữ liệu có sẵn tạo ra cơ hội mới để áp dụng AI / ML trong thử nghiệm.

Tuy nhiên, ứng dụng AI / ML trong thử nghiệm vẫn đang ở giai đoạn đầu. Các tổ chức sẽ tìm cách tối ưu hóa các hoạt động thử nghiệm của họ trong AI / ML.

Các thuật toán AI / ML được phát triển để tạo ra các trường hợp thử nghiệm, tập lệnh thử nghiệm, dữ liệu thử nghiệm và báo cáo tốt hơn. Các mô hình dự đoán sẽ giúp đưa ra quyết định về nơi, cái gì và khi nào cần kiểm tra. Phân tích và trực quan thông minh hỗ trợ các nhóm phát hiện lỗi, để hiểu phạm vi kiểm tra, các khu vực có rủi ro cao, v.v.

Chúng tôi hy vọng sẽ thấy nhiều ứng dụng của AI / ML hơn trong việc giải quyết các vấn đề như dự đoán chất lượng, ưu tiên trường hợp thử nghiệm, phân loại lỗi và phân công trong những năm tới.

5. Mobile Test Automation

Xu hướng phát triển ứng dụng di động tiếp tục phát triển khi các thiết bị di động ngày càng có nhiều khả năng hơn. Để hỗ trợ đầy đủ DevOps, tự động hóa thử nghiệm di động phải là một phần của bộ công cụ DevOps. Tuy nhiên, việc sử dụng hiện tại của tự động hóa thử nghiệm di động là rất thấp, một phần do thiếu phương pháp và công cụ. Xu hướng thử nghiệm tự động cho ứng dụng di động tiếp tục tăng. Xu hướng này được thúc đẩy bởi nhu cầu rút ngắn thời gian tiếp thị và các phương pháp và công cụ tiên tiến hơn để tự động hóa thử nghiệm di động. Việc tích hợp giữa các phòng thí nghiệm thiết bị di động dựa trên đám mây như Kobiton và các công cụ tự động hóa thử nghiệm như Katalon có thể giúp đưa tự động hóa di động lên một tầm cao mới.

6. Test Environments và Data

Sự phát triển nhanh chóng của Internet vạn vật (IoT) có nghĩa là nhiều hệ thống phần mềm đang hoạt động trong nhiều môi trường khác nhau. Điều này đặt ra một thách thức cho các nhóm thử nghiệm để đảm bảo mức độ bao phủ thử nghiệm phù hợp. Thật vậy, việc thiếu môi trường thử nghiệm và dữ liệu là một thách thức hàng đầu khi áp dụng để thử nghiệm trong các dự án yêu cầu tốc độ nhanh.

Chúng ta sẽ thấy sự tăng trưởng trong việc cung cấp và sử dụng các môi trường thử nghiệm dựa trên đám mây và được đóng gói. Việc áp dụng AI / ML để tạo dữ liệu thử nghiệm và sự phát triển của các dự án dữ liệu là một số giải pháp cho việc thiếu dữ liệu thử nghiệm.

7. Integration of Tools and Activities

Thật khó để sử dụng bất kỳ công cụ kiểm tra nào không được tích hợp với các công cụ khác để quản lý vòng đời ứng dụng. Các nhóm phần mềm cần tích hợp các công cụ được sử dụng cho tất cả các giai đoạn và hoạt động phát triển để có thể thu thập dữ liệu đa nguồn để áp dụng các phương pháp tiếp cận AI / ML một cách hiệu quả.

Ví dụ: sử dụng AI / ML để phát hiện nơi tập trung kiểm tra, không chỉ cần dữ liệu từ giai đoạn thử nghiệm mà còn từ các yêu cầu, thiết kế và các giai đoạn thực hiện.

Cùng với xu hướng tăng chuyển đổi sang DevOps, tự động hóa thử nghiệm và AI / ML, chúng ta sẽ thấy các công cụ kiểm tra cho phép tích hợp với các công cụ và hoạt động khác trong ALM.

Nguồn: https://www.softwaretestinghelp.com/software-testing-trends/


All Rights Reserved