Top xu hướng kiểm thử phần mềm 2019 (phần 2)

Ngày nay, chúng ta chứng kiến những thay đổi to lớn của công nghệ khi thế giới đang trở nên số hóa. Năm 2019 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.

Quality at Speed:

Sự thay đổi chưa từng có theo cấp số nhân trong công nghệ ảnh hưởng đến cách thức mà tổ chức phát triển, xác nhận, phân phối và vận hành phần mềm. Do đó, các tổ chức này phải liên tục đổi mới và cải tiến bản thân bằng cách tìm giải pháp để tối ưu hóa các thực tiễn và công cụ để phát triển và cung cấp phần mềm chất lượng cao một cách nhanh chóng nhất có thể.

Chiếm khoảng 30% tổng effort của dự án, kiểm thử phần mềm là một trọng tâm quan trọng cần thay đổi và cải tiến. Các công cụ và công cụ kiểm thử cần phát triển để giải quyết các thách thức để đạt được "Quality at Speed" trong bối cảnh ngày càng phức tạp của hệ thống, môi trường và dữ liệu.

Dưới đây là các các xu hướng hàng đầu trong thử nghiệm phần mềm và nhiều trong số đó đã xuất hiện trong vài năm qua. Chúng tôi quan sát thấy rằng Agile và DevOps, tự động hóa thử nghiệm, kiểm thử trí tuệ nhân tạo, kiểm thử tự động API là những xu hướng đáng chú ý nhất trong năm 2019 và trong vài năm tới.

Cùng với các xu hướng này, có các giải pháp kiểm thử như Selenium, Katalon, TestComplete và Kobiton cũng có tiềm năng để giải quyết các thách thức trong kiểm thử phần mềm.

Hãy cùng xem 7 xu hướng kiểm thử phầm mềm hàng đầu được dự đoán trong năm 2019:

4) Artificial Intelligence for Testing

Mặc dù áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy (AI / ML) để giải quyết các vấn đề 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 kiểm thử.

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

Các thuật toán AI / ML được phát triển để tạo ra những bộ test case, các lệnh kiểm thử, dữ liệu test và report tối ưu hơn. Các mô hình kiểu dự đoán sẽ giúp đưa ra quyết định về nơi, cái gì và khi nào cần kiểm thử. Phân tích và nhìn nhận một cách thông minh sẽ hỗ trợ các nhóm phát triển phát hiện ra lỗi để hiểu phạm vi kiểm thử và các vùng có độ 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 kiểm thử, phân loại lỗi trong những năm tới.

5) Mobile Test Automation

Xu hướng phát triển các ứng dụng di động tiếp tục phát triển khi các thiết bị di động ngày càng lịnh hoạt hơn.

Để hỗ trợ đầy đủ cho DevOps, tự động hóa kiểm thử di động phải là một phần của bộ công cụ DevOps. Tuy nhiên, việc sử dụng tự động hóa kiểm thử di động hiện nay là rất thấp, một phần do thiếu phương pháp và công cụ.

Xu hướng kiểm thử tự động cho ứng dụng di động tiếp tục tăng. Xu hướng này được thúc đẩy bởi nhu cầu rút ngắn thời gian đưa các ứng dụng đến với người dùng bằng các phương pháp và công cụ tiên tiến hơn để tự động hóa kiểm thử 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 kiểm thử như Katalon có thể giúp đưa tự động hóa di động lên một tầm cao mới.

6) Test Environments and Data

Sự phát triển nhanh chóng của 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 kiểm thử để đảm bảo mức độ bao phủ kiểm thử tốt nhất. Do đó, việc thiếu môi trường và dữ liệu kiểm thử là một thách thức hàng đầu để áp dụng kiểm thử cho các dự án agile.

Chúng ta sẽ thấy sự tăng trưởng trong vệc cung cấp và sử dụng các môi trường kiểm thử dựa trên cloud-based và containerized. Việc áp dụng AI / ML để tạo dữ liệu thử nghiệm và tăng trưởng 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 thử nào mà không được tích hợp được với các công cụ khác để quản lý vòng đời ứng dụng. Người phát triển 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 detect ra cần phải tập trung kiểm thử vào phần nào, không chỉ cần dữ liệu từ giai đoạn thử nghiệm mà còn từ các giai đoạn yêu cầu, thiết kế và implementation.

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

Tổng kết

Đây là những xu hướng kiểm thử phần mềm mới nổi mà mọi người nên theo dõi vào năm 2019 khi chúng ta sống trong thế giới của những thay đổi theo cấp số nhân chưa từng có, được thúc đẩy bởi công nghệ và chuyển đổi kỹ thuật số.

Các tổ chức và cá nhân nên nhận thức được những phát triển trong ngành. Theo kịp các xu hướng sẽ cung cấp cho các chuyên gia, tổ chức và đội thử nghiệm cơ hội để đón đầu công nghệ

https://viblo.asia/p/top-xu-huong-kiem-thu-phan-mem-2019-phan-1-924lJbjXlPM

nguồn tham khảo: https://www.softwaretestinghelp.com/software-testing-trends/#more-44659