Meny

Topp trender for programvaretesting å følge i 2021

top software testing trends follow 2021

Prøv Instrumentet Vårt For Å Eliminere Problemer

Gjør deg klar til å sjekke de imponerende testtendensene for programvare i 2021:

beste store dataselskaper å jobbe for

Lær hvilke trender som vil påvirke deg kritisk og hvordan du kan hjelpe deg klar til spillet fra denne informative artikkelen.

I dag er vi vitne til enorme endringer i de teknologiske fremskrittene når verden blir digitalisert.

Også året 2021 vil fortsette de enorme endringene i teknologi og digital transformasjon, og dermed kreve organisasjonene stadig å innovere og gjenoppfinne seg selv.

Programvare Testing Trender 2019

Les våre tidligere artikler om 'Topp bransjetrender' her:

Kvalitet i fart:

Den eksponentielle og enestående endringen i teknologi påvirker måten organisasjonene utvikler, validerer, leverer og bruker programvaren.

Derfor må disse organisasjonene konsekvent innovere og fornye seg gjennom å finne løsningen for å optimalisere praksis og verktøy for å utvikle og levere programvare av høy kvalitet raskt.

Programvare testing er omtrent 30% av den totale prosjektinnsatsen og er et viktig fokus for endringer og forbedringer. Testpraksis og verktøy må utvikles for å takle utfordringene med å oppnå “ Kvalitet i fart ” midt i den økende kompleksiteten i systemer, miljøer og data.

Vi har presentert de beste trendene innen programvaretesting, og mange av dem har allerede dukket opp de siste årene. Vi observerte at Agile og DevOps, testautomatisering, kunstig intelligens for testing og API-testautomatisering er de mest merkbare trendene i 2021 og de neste årene også.

Sammen med disse trendene er det testløsninger som Selen , Catalon , TestComplete og Kobiton som har potensial til å takle utfordringene i programvaretesting.

Hva du vil lære:

Topp trender for programvaretesting i 2021

Se opp de beste programvaretesttrender som man bør forvente i 2021.

La oss utforske !!

# 1) Agile og DevOps

Organisasjoner har omfavnet Agile som et svar på raskt skiftende krav og DevOps som et svar på kravet om hastighet.

DevOps involverer praksis, regler, prosesser og verktøy som hjelper til med å integrere utviklings- og driftsaktiviteter for å redusere tiden fra utvikling til drift. DevOps har blitt en allment akseptert løsning for organisasjoner som ser på måter å forkorte programvarens livssyklus fra utvikling til levering og drift.

Adopsjonen av begge Agile og DevOps hjelper teamene med å utvikle og levere kvalitetsprogramvare raskere, som igjen også er kjent som “Quality of Speed”. Denne adopsjonen har fått stor interesse de siste fem årene og fortsetter å intensivere også de kommende årene.

Les også => Ultimate Guide for DevOps

# 2) Test automatisering

For å implementere DevOps-praksis effektivt, kan ikke programvareteam ignorere testautomatisering, da det er et essensielt element i DevOps-prosessen.

De må finne mulighetene for å erstatte manuell testing med automatisert testing. Ettersom testautomatisering anses å være en viktig flaskehals av DevOps, bør de fleste regresjonstester i det minste automatiseres.

Gitt populariteten til DevOps og det faktum at testautomatisering er underutnyttet, med mindre enn 20% av testene er automatisert, er det mye rom for å øke adopsjonen av testautomatisering i organisasjoner. Mer avanserte metoder og verktøy bør dukke opp for å muliggjøre bedre utnyttelse av testautomatisering i prosjekter.

Eksisterende populære automatiseringsverktøy som Selenium, Katalon og TestComplete fortsetter å utvikle seg med nye funksjoner som gjør automatisering mye enklere og mer effektivt også.

For en liste over de beste verktøyene for automatiseringstesting for 2021, vennligst referer her og denne listen her.

# 3) API og tjenestetestautomatisering

Koble fra klient og server er en nåværende trend i utformingen av både web- og mobilapplikasjoner.

API og tjenester brukes på nytt i mer enn en applikasjon eller komponent. Disse endringene krever i sin tur at teamene tester API og tjenester uavhengig av applikasjonen som bruker dem.

Når API og tjenester brukes på tvers av klientapplikasjoner og komponenter, er det mer effektivt å teste dem enn å teste klienten. Trenden er at behovet for automatisering av API- og tjenestetester fortsetter å øke, muligens bedre enn funksjonaliteten som brukes av sluttbrukerne på brukergrensesnitt.

Å ha riktig prosess, verktøy og løsning for API-automatiseringstest er mer kritisk enn noensinne. Derfor er det verdt innsatsen din for å lære det beste API-testverktøy for testprosjektene dine.

klassifisering av feil i programvaretesting

# 4) Kunstig intelligens for testing

Selv om anvendelse av kunstig intelligens og maskinlæring (AI / ML) tilnærminger for å takle utfordringene i programvaretesting ikke er nytt i programvareforskningsmiljøet, gir de nylige fremskrittene innen AI / ML med en stor mengde data tilgjengelig nye muligheter for å anvende AI / ML i testing.

Imidlertid er anvendelsen av AI / ML i testing fortsatt i de tidlige stadiene. Organisasjoner vil finne måter å optimalisere testpraksis i AI / ML på.

AI / ML-algoritmer er utviklet for å generere bedre testtilfeller, testskripter, testdata og rapporter. Prediktive modeller vil bidra til å ta avgjørelser om hvor, hva og når man skal teste. Smart analyse og visualisering støtter teamene til å oppdage feil, forstå testdekning , områder med høy risiko osv.

Vi håper å se flere anvendelser av AI / ML for å løse problemer som kvalitetsforutsigelse, testprioritering, feilklassifisering og tildeling i de kommende årene.

# 5) Mobil testautomatisering

Trenden med utvikling av mobilapper fortsetter å vokse ettersom mobile enheter blir stadig mer i stand.

For å støtte DevOps fullt ut, må mobil testautomatisering være en del av DevOps verktøykjeder. Den nåværende bruken av mobil testautomatisering er imidlertid svært lav, delvis på grunn av mangel på metoder og verktøy.

Trenden med automatisert testing for mobilapp fortsetter å øke. Denne trenden er drevet av behovet for å forkorte time-to-market og mer avanserte metoder og verktøy for mobil testautomatisering.

Integrasjonen mellom skybaserte laboratorieenheter for mobilenheter som Kobiton og testautomatiseringsverktøy som Katalon kan bidra til å bringe mobilautomatisering til neste nivå.

# 6) Test miljøer og data

Den raske veksten av tingenes internett (IoT) (se topp IoT-enheter her ) betyr at flere programvaresystemer fungerer i mange forskjellige miljøer. Dette gir en utfordring for testteamene for å sikre riktig nivå av testdekning. Faktisk er mangelen på testmiljøer og data en topp utfordring når du søker om å teste i smidige prosjekter.

Vi vil se vekst i å tilby og bruke skybaserte og containeriserte testmiljøer. Anvendelsen av AI / ML for å generere testdata og veksten av dataprosjekter er noen løsninger for mangel på testdata.

# 7) Integrering av verktøy og aktiviteter

Det er vanskelig å bruke testverktøy som ikke er integrert med de andre verktøyene for administrasjon av applikasjonens livssyklus. Programvareteam må integrere verktøyene som brukes i alle utviklingsfaser og aktiviteter, slik at flerkildedata kan samles for å anvende AI / ML-tilnærminger effektivt.

For eksempel, å bruke AI / ML for å oppdage hvor man skal fokusere på å teste, trenger ikke bare data fra testfasen, men også fra kravene, design og implementeringsfaser.

Sammen med trendene for økende transformasjon mot DevOps, testautomatisering og AI / ML, vil vi se testverktøy som tillater integrering med de andre verktøyene og aktivitetene i ALM.

Konklusjon

Dette er Emerging Software Testing Trends som man bør se opp i 2021 når vi lever i en verden av enestående eksponentielle endringer drevet av teknologi og digital transformasjon.

Organisasjoner og enkeltpersoner må være klar over utviklingen i bransjen. Å holde tritt med disse trendene vil gi testpersoner, organisasjoner og team muligheten til å holde seg foran kurven.

Er det noen andre interessante programvaretester som du forutser i 2021? Del gjerne tankene dine i kommentarfeltet nedenfor !!

Anbefalt lesing

^