A 2020-as globális sokk után milyen tendenciákra, változásokra, új szoftvertesztelési trendekre számítottak a szoftvertesztelési iparágban dolgozók, és ténylegesen mi valósult meg belőlük? A koronavírus-járvány számos vállalatnál felgyorsította a folyamatokat, távmunkára való átállásra kényszerült a legtöbb cég, miközben a fogyasztók és az ügyfelek továbbra is kiváló minőségű termékeket vártak, a szoftverfejlesztő csapatoknak pedig gyorsítaniuk kellett szállítási ütemükön, hogy versenyképesek maradjanak. Mindez hogyan formálta a 2021-es évben a szoftvertesztelési szakmát?
Melyek azok a legfontosabb trendek, amelyeket 2021-ben várt a piac és a szoftvertesztelői szakma? Lássuk őket részletesen.
Az AI/ML trend növekedésére számítottak 2021-ben, mivel a mesterséges intelligencia ígérete az, hogy felgyorsíthatja a folyamatokat, növelheti a hatékonyságot, csökkenti az emberi hibákat és bizonyos esetekben növeli az általános tesztlefedettséget. Egyre több tesztautomatizálási eszköz egészül ki AI képességgel, ami csökkenti a szkriptek létrehozására és karbantartására irányuló erőfeszítéseket.
A kiberbiztonság folyamatosan növekvő problémát jelentett a különböző iparágakban tevékenykedő vállalkozások számára már a pandémia előtt is, ennek a trendnek a további erősödése volt várható a távmunka és a digitalizáció növekedésével. A szoftvertesztelők számára elengedhetetlen annak biztosítása, hogy ne legyenek a kiberbűnözők által kihasználható biztonsági rések. Tehát a biztonsági tesztelés feltörekvő tendenciáját várták 2021-ben.
Tavaly ilyenkor azt feltételezték, hogy 2021 -ben a szoftveripar egyre gyakrabban alkalmazza majd a kód nélküli automatizált tesztelési eszközöket, melyekkel szoftvertesztelőknek nincs szükségük kódolási ismeretekre a teszteset-forgatókönyvek létrehozásához, valamint ezek az eszközök segítenek csökkenteni az ismétlődő tesztesetekre fordított időt.
Arra számítottak, hogy 2021-ben a mobilalkalmazások tesztelésének igénye minden eddiginél nagyobb lesz. Ez részben az ügyfél élményre is kiterjedő digitalizációnak és részben annak is köszönhető, hogy az automatizált tesztelési platformhoz való hozzáférés mára könnyebbé vált. Így a szoftverfejlesztők és üzemeltetők gyorsan tesztelhetik a mobilalkalmazásokat, és gyorsabban elérhetik a kívánt minőséget.
Manapság töretlen a big data népszerűsége, a világ szinte minden nagy szolgáltató és gyártó ágazatában használják, mert a vállalkozások az abból nyert adatokat a gyakorlati piaci stratégiák kidolgozása és a célzás javítása érdekében szeretnék felhasználni. Ezen adatok bányászása szintén tesztelést is igényel. Így 2021 -ben (és azt követően) a big data tesztelés iránti igény növekedését várják.
Egyre több szervezet és fejlesztő csapat dolgozik agilis , vagy DevOps-kultúra szerint, ami miatt nő folyamatos tesztelés iránti igény. A folyamatos tesztelés (CT) fázis főleg két részből áll, füst- és regressziós jellegű teszt fázisok végrehajtásából, de testreszabható a projekttől vagy a szervezettől függően.
Ahogyan növekszik az IoT népszerűsége, úgy nő az egyedi IoT eszközök és az IoT eszközöket integráló rendszerek tesztelésének igénye. Emiatt az IoT tesztelés emelkedő tendenciáját várták az idei évre.
Az old schoolnak számító adatvezérelt tesztelés ismételten trendivé válását prognosztizálták. Mivel sok szervezet továbbra is egyedi teszteket végez a különböző adatkészletekre, ami igen időigényes folyamat. Ennek kiküszöbölése érdekében az a legjobb gyakorlat, ha egyetlen adatkészletet állítanak össze, amely különböző tesztadatokat tartalmaz egy teszt szkripthez. Tehát az adatvezérelt tesztelés lehetővé teszi, hogy egy tesztesetben több végrehajtást is elvégezzenek.
2020-ban újjáéledt a feltáró tesztelés, amikor a tesztelők nem szkriptelt módszereket kerestek szoftvereik tesztelésére és a minőség javítására. A feltáró tesztelést a tesztelők meghatározott célok kitűzésére használják, mely biztosítja az alkalmazás stabilitását különböző, nem dokumentált forgatókönyvek esetén. A feltáró tesztelés nagyszerű módszer, amely lehetővé teszi a tesztelők számára, hogy valódi felhasználóként teszteljék az alkalmazást.
Nem tesztelés, de az eszközkészlete sokban hasonlít a tesztelésre. Az RPA egyre nagyobb szerepet játszik a digitális átalakulásokban, mert csökkenti az éles rendszerekben az nagyon gyakran ismétlődő feladatokra irányuló tevékenységekre fordított időmennyiséget. A 2021-es évben például a pandémia miatt főleg a csomagküldő szolgáltatások esetében várták a robotfolyamatok automatizációjának a felerősödését.
Melyek azok a szoftvertesztelési trendek, amelyek ténylegesen meg is valósultak 2021 folyamán Mészáros Attila, a ProofIT K+F-ért felelős igazgatója szerint?
„A ProofIT Kft. által 2021-ben végzett tesztelési projektek alapján elmondható, hogy egyre nagyobb a kereslet az automata tesztelési szolgáltatások iránt. A gyorsaság, a pontosság és az emberi képességek korábbinál okosabb felhasználása felé megy a világ, amit a tesztautomatizáló platformunkkal és a tesztek automatizálásával nagyon jól tudunk támogatni.
Abban a multinacionális, nagyvállalati és államigazgatási környezetben, ahol mi dolgozunk, a tavalyi évhez hasonlóan idén is két jellegzetes mintát követtek a feladataink. Az ügyfeleinknél egyszerre van jelen:
- a hosszú távú építkezés, képességfejlesztés, amikor évekre előre tervezett közös útitervek szerint lehet haladni a tesztelési érettség növeléssel, ezen belül a tesztlabor bevezetésekkel, rendszer illesztésekkel, a mérhető kockázat alapú megközelítéssel, módszertani oktatásokkal,
- és ezzel párhuzamosan gyakoriak a rövid távú, azonnali fájdalmakra és ad-hoc igényekre reagáló projektek is, amikor kritikus folyamatok tesztlefedettségét vagy éppen közeli határidőkhöz kötött változások teljesítmény tesztelését kell biztosítani.
Az idei évre előzetesen várt nemzetközi trendek a mi tapasztalataink szerint a hazai piacon így alakultak:
- valóban megnőtt az érdeklődés mindazon területek iránt, amelyeket infrastruktúrává lehet alakítani, és ezekhez is eszközös támogatást biztosítunk a saját platformunkon belül: a low code / no code képességek (3.), a mobil eszközök tesztelése (4.), a folyamatos tesztelés biztosítása (6.), valamint a jelentős újrafelhasználhatóság biztosítása az adatvezérelt módon (8.),
- a felderítő (exploratory) tesztelés (9.) lényegénél és aluldefiniáltságánál fogva az a terület, ahol kis intenzitással mindig szükség lesz az üzleti területet is ismerő szenior tesztelési szakértőkre, ezt mi is ebben a formában biztosítjuk,
- az IoT (7.), és big data (5.) típusú feladatok a magyar piacon még szórványosak, a relatíve alacsony innovációs szint és a vállalatok kisebb mérete miatt ez a terület feltehetően csak jelentős fáziskéséssel fog fejlődésnek indulni,
- a legnagyobb várakozásokat előzetesen egyértelműen a mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulás (ML) alkalmazhatósága és bevezetése keltette, de itt továbbra is sokkal több az általános gyártói ígéret, mint a gyakorlatban is hasznosult konkrét eredmény. Ezért a ProofIT-nál belekezdtünk egy olyan gépi tanuláson alapuló teszt előkészítést támogató komponens kutatási és fejlesztési tevékenységeibe, ahol az itthoni napi gyakorlatban ténylegesen is felmerülő problémákra akarunk megoldást adni. Ennek a részleteiről és haladásáról külön cikkekben fogunk beszámolni" – avatott be a részletekbe Mészáros Attila, a ProofIT K+F-ért felelős igazgatója.
