5 Automatizētās testēšanas tendences 2021. gadā

Pēdējos gados tehnoloģijas ir strauji attīstījušās un kļuvušas arvien sarežģītākas. Tas nozīmē, ka testētāju izmantotajiem rīkiem un metodēm ir jāseko līdzi šīm izmaiņām, lai tās atbilstu klientu vajadzībām. Šajā rakstā mēs vēlētos dalīties ar 5 automatizētās testēšanas tendencēm, kas ir aktuālas jau 2021. gadā.

5-AUTOMATION-TESTING-TRENDS-IN-2021--600x338

1. Agile metodoloģija

Agile projektu vadības metodoloģija ir ļoti populāra testētāju vidū. Tā arī nodrošina labāku saziņu starp izstrādātājiem, testētājiem un projektu vadītājiem.

Iespējas:
Agile tagad ir saistīts ar DevOps (Development & Operations) praksi, tāpēc daudzi uzņēmumi šo metodiku iekļauj savos procesos.
Trūkumi:
Pielietojums var būt apgrūtinošs, ja nav bijusi pieredze vai trūkst Agile-zinoši komandas locekļi.

 

2. Testēšanas automatizācija

Testēšanas automatizācijas popularitāte un pieprasījums aug tik strauji, ka nav šaubu, ka tā ir viena no galvenajām tendencēm 2021. gadā.

Iespējas:

  • Papildina manuālo testēšanu;
  • Ideāli piemērota lieliem projektiem;
  • Ideāli piemērota darbam ar mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu.

Trūkumi:

  • Nepieciešamas specifiskas zināšanas;
  • Grūtības, mēģinot izveidot saikni ar DevOps.

pexels-photo-356043

3. Testēšanas vide un datu vadība

Pareiza testēšanas vide ir viens no vissvarīgākajiem veiksmīgas testēšanas faktoriem. Papildus, testētāji arī apzinās, cik laikietilpīgs ir process, lai pareizi sagatavotu datus testēšanai. Lai risinātu šīs problēmas, arvien vairāk uzņēmumu izmanto dažādus datu pārvaldības rīkus. Var palīdzēt arī lietu internets (Internet of Things), jo tas ļauj apkopot datus un koplietot tos dažādās ierīcēs.

Iespējas:

  • Spēja papildināt datu pārvaldību un testēšanu;
  • Iespēja izveidot virtuālu testēšanas pakalpojumu.

Trūkumi:

  • IoT drošības problēmas;
  • Operatīvās problēmas, kā piemēram, savietojamības un pieejamības trūkums;
  • Datu noplūdes risks.

 

4. Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās

Sarežģītas sistēmas un pieaugošās lietotāju prasības rada nepieciešamību pēc modernām testēšanas pieejām. Šim nolūkam arvien vairāk tiek izmantots mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās. Šīs tehnoloģijas palīdzēs samazināt kļūdu skaitu un atvieglos to atklāšanu un labošanu.

Iespējas:

  • Vizuālā pārbaude: spēja pārbaudīt lietojumprogrammu izskatu;
  • Spēja noteikt atšķirības starp pārbaudāmajām programmām;
  • Spēja izmantot mākslīgo intelektu, lai automātiski labotu kļūdas un identificētu pārbaudāmās vietas.

Trūkumi:

  • Dārgs aprīkojums un atbalsts;
  • Zinošu speciālistu trūkums;
  • Maz vietas radošumam.

pexels-photo-2599244

5. Mobilo aplikāciju testēšana

Mobilās lietotnes neapšaubāmi ir viena no populārākajām tehnoloģijām, tāpēc nepieciešamība tās pārbaudīt un testēt neizbēgami palielinās. Mobilo lietotņu dažādība jau ir pārāk liela manuālai pārbaudei, tāpēc nākotnē būs nepieciešami daudzi automatizēti testēšanas rīki. Tas būs nepieciešams, lai samazinātu pārbaudes izmaksas un laiku.

Iespējas:

  • Spēja pārbaudīt lietotņu veiktspēju dažādos ģeogrāfiskos apgabalos;
  • Iespēja savienoties ar projektu vadības rīkiem, kā Jira vai Trello.

Trūkumi:

  • Joprojām nav pietiekami daudz zināšanu, lai paplašinātu mobilās testēšanas iespējas;
  • Nav iespēja pārbaudīt lietotni visās iespējamajās ierīcēs un operētājsistēmās.

Visām iepriekš minētajām tendencēm ir liels potenciāls, un tās noteikti tiks plaši izmantotas tuvākajā nākotnē. Ja vēlies apgūt automatizētās testēšanas pamatus, iepazīsties ar Riga CODING skolas automatizētās testēšanas kursu ŠEIT!

Reģistrācija
Kontakti