В тестировании: программа конференции Heisenbug / Хабр

Содержание

программа конференции Heisenbug / Хабр

Область тестирования продолжает активно развиваться — с появлением новых инструментов, обновлением старых, а также появлением в IDE поддержки для начала автоматизации тестирования. «Теоретические аспекты-то остаются теми же», — скажете вы. И будете правы. Но, к сожалению, сделать тестирование так же идеально, как описано в блоге Мартина Фаулера, получается не у всех и по сей день. А более современный инструментарий для написания селекторов, кода, интеграции с CI/CD, удобные плагины позволяют приблизиться к «совершенному» и делать все удобнее и быстрее.

«Какие еще новые инструменты, плагины? О чем он говорит?», — возможно, спросите вы. Давайте поясню. А точнее, пояснят программный комитет и спикеры Heisenbug: в программе конференции, которая пройдёт 6-9 апреля в онлайне, есть ответы и на этот вопрос, и на многие другие.

Начнем с самого долгожданного, судя по отзывам о прошлом Heisenbug: с воркшопов, где смотришь не на красивые слайды, а на реальную практическую работу. Кстати, спасибо всем, кто оставляет фидбэк после посещения конференции, именно с его помощью программный комитет подбирает доклады для следующих.

Воркшопы


На прошлой конференции Андрей Солнцев объяснял, как начать свой проект автоматизации с нуля (если вы не смотрели, то держите ссылку). А в этот раз вас ждет продолжение. Коротко о том, что там будет:

  • Напишем более продвинутые тесты для TODO MVC;
  • Напишем тесты для более «энтерпрайзного» сайта с нетривиальными локаторами;
  • Попробуем Record-and-Play для Selenide;
  • Освоим работу с прокси в Selenide.

А если вы хотите стартовать автоматизацию на JavaScript/TypeScript, то вас будет ждать Александр Хотемской с

воркшопом

«Пишем API-тесты на TypeScript». Во время него вы развернете проект и напишете тесты, в процессе добавляя различные паттерны и подходы. В том числе настроите CI/CD, репортинг с Allure, а также напишете валидацию ответов с сервера с помощью Swagger/OpenAPI.

В следующих блоках отдельные выступления тоже будут в формате воркшопа:

ML и большие данные

Про машинное обучение в тестировании давно идут разговоры, но на практике очень мало хороших примеров, как с этим можно делать что-то действительно полезное. Тут, читая программу конференции, я натолкнулся на такой

доклад

: «Визуальные проверки в End-to-End-тестах, или Как мы писали автотесты для Героев 3». Ностальгия по Героям… А вы еще играете в третьих? Напишите в комментариях. Александр и его коллега Сергей — ведущие разработчики и создатели платформы Testo для разработки и запуска End-to-End тестов, в которой реализована логика проверки скриншотов. И что-то мне подсказывает, что там есть доля машинного обучения. Или была, так как, судя по описанию доклада, они расскажут, почему нейросети в визуальных проверках — это очень хорошо, но не панацея. С нетерпением жду посмотреть автотесты на Героях 3.

Если вы не знаете или недопонимаете, как работает машинное обучение для тестирования, то, кажется, вам стоит посетить доклад «Подводные камни в тестировании проектов с компьютерным зрением» от Софьи Селезневой и Андрея Вавилина.

Они расскажут и как это работает, и как это применяется.

Машинное обучение связано с большими данными: ML-специалисты работают рука об руку с дата-инженерами. И дата-инженеры тоже сталкиваются с тестированием — а как тестировать данные, как тестировать пайплайны? Возможно, вы как раз занимаетесь такого рода тестированием, но я уверен, что Паша Финкельштейн и Ксения Томак расскажут про подходы к тому, как сложность можно уменьшить, так, что не останется вопросов после этого.

Инструменты

Как говорил в самом начале, инструменты для тестирования развиваются. В подтверждение этому высказыванию Юрий Артамонов покажет, как изменилась IDE (а точнее, что в ней появилось нового для разработки автотестов) в

докладе

«IDE в помощь специалисту по тестированию».

А вы измеряете покрытие тестами? Наверняка кто-то из вас использует Jacoco для этой задачи. Существует также другой open-source инструмент Drill4j, о котором расскажет Сергей Пирогов в докладе «Оцениваем риски в тестировании с помощью опенсорс-проекта Drill4j».

Очень любопытно, в чем же отличие этого инструмента от других. Это можно будет узнать у Сергея после доклада в дискуссионной зоне.

Доклад «Профилирование JVM в Kubernetes» от Вячеслава Смирнова, которого я помню как специалиста в области перформанс-тестирования, вызывает у меня особый интерес. Почему? Потому что Вячеслав расскажет про:

  • подбор профайлеров и их настройках под задачу;
  • собранные рецепты профилирования JVM в Kubernetes;
  • моменты, когда профилирование вредит, а когда помогает.

А как же инструменты для мобильного тестирования, будет что-то про него? Конечно, будет. Надежда Давыдова, которая работает в Kaspersky, расскажет про автоматизированное тестирование с использованием виртуализации QEMU и библиотеки QMP, а также про разработку и выбор подходов к тестированию мобильного телефона с новой операционной системой. Ищите доклад «Тестируем мобильный телефон по-другому. Полное погружение в HW-стенды» в сетке программы.

Многие из вас сталкиваются с проблемой параллелизации тестов. Дмитрий Тучс, который уже выступал на Heisenbug с докладом про JUnit, расскажет, что же происходит под капотом JVM при включении параметра parallel.enabled=true в JUnit5 и зачем знать что-то о concurrency, когда вы занимаетесь тестированием.

«Еще и хорошо знать concurrency теперь хотят от тестировщиков?», скажете вы. «И не только это, а еще довольно обширный пласт инструментов, и знать, какие и когда выбрать, а еще уметь настроить отчеты», отвечу я. «Но ведь тестировщик тогда получается какой-то разработчик-девопс-тестировщик-менеджер?». Возможно и так. Недавно придумали новое слово «TestOps». Слышали ли вы про это? Напишите в комментариях, обсудим вместе. Многие думают, что это маркетинговый ход. Артем Ерошенко подробно расскажет, что же это такое в своем докладе «TestOps: DevOps для тестировщиков».

Теория

В программе конференции представлены доклады, которые будут интересны и понятны тем, кто не занимается автоматизацией. Программный комитет поместил их в отдельный блок, чтобы вам было удобнее ориентироваться.

В этот блок попал доклад с названием «Теория тестирования — миф или реальность?» от Ксении Такташевой и Александра Александрова. В нем спикеры затрагивают тему, что же должен изучать тестировщик и нужны ли сертификаты и вся «эта теория тестирования». Посмотрим, удастся ли им доказать, что теория тестирования — это миф. Предвкушаю, что на этом докладе у многих будет подгорать.

Уверен, что многих мучают flaky-тесты время от времени. Многим давно запомнился доклад Андрея Солнцева о том, с какими сложными случаями сталкивался он. А в этот раз Андрей расскажет про общий метод решения флаки-тестов. «Это метод, позволяющий не просто добавить слип и уповать на молитвы, а убедиться, что исправление действительно помогло. Или не помогло, но это точно», — завещает Андрей.

Есть такая интересная область, как тестирование Database Management Systems. Manuel Rigger и Илья Яшин подготовили доклад «Using SQLancer to test ClickHouse and other database systems». В нем они рассмотрят техники тестирования, которые они использовали для автоматической валидации результатов от разных баз данных, включая SQLite, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse.

UI

Виталий Фридман — это человек-харизма (просто откройте любой его доклад на ютубе и ощутите, почему). Поэтому я был очень рад увидеть, что Виталий подготовил

воркшоп

для конференции. «В этом воркшопе мы нащупаем общие болевые точки, на которые клиент натыкается слишком часто, узнаем, как с этими точками разобраться и создать интерфейс, который позволит получить информацию от клиента дружественным, доступным и очевидным путем, при этом помогая конверсии и KPI бизнеса», — говорит Виталий. А я думаю, что этот воркшоп не только научит новым подходам и техникам, но и подарит отличные эмоции.

Best Practices

На конференции бывают не только сугубо прикладные доклады, посвященные инструментам, но также и доклады про практики, которые использовали спикеры в своих компаниях. Они делятся своими историями, а также советами и практиками, которые наработали.

Кевлин Хенни выступит с докладом «Structure and interpretation of test cases», Сергей Разуваев расскажет про проблемы и решения при тестировании тяжелого энтерпрайза, Юлия Борисенко и Денис Божков покажут, как они строили IaaS в тестировании, а Иван Варивода поделится тем, почему прозрачная тестовая разметка — залог стабильного деплоя.

Подводя итоги

Отвлечёмся от программы и добавим такую деталь: на этом Heisenbug мы используем свою виртуальную платформу, где можно не только слушать доклады, но и «ходить» по игровому пространству, «подходя» там к другим зрителям и общаясь с ними с помощью веб-камер. Уже опробовали её на других наших конференциях и поняли, что с ней становится интереснее:

И ещё ВАЖНОЕ не о программе. Все, кто был на Heisenbug, знают, что зрителям этой конференции важны сувенирные резиновые уточки, помогающие в «отладке методом утёнка». Отвечаем на напрашивающийся вопрос: да, они будут и на этой онлайновой конференции, их будем рассылать за заполненную форму обратной связи.

А что до программы — выше перечислено большинство докладов, но не все, в программу ещё вносятся последние штрихи. Например, выступит Эндрю Найт, автор блога Automation Panda, тема его доклада скоро появится на сайте. Там же, на сайте, есть и точное расписание, и краткие биографии спикеров, и билеты — так что, если конференция заинтересовала, вам туда.

Тренды в тестировании в 2020 / Хабр


Автор статьи: Дмитрий Шадрин

Вступление

Хочется поделиться моим топом инструментов для тестирования, которые еженедельно помогают мне в эффективной работе и улучшении своих показателей.

Я занимаюсь тестированием на аутсорсе и приходится работать с различными видами продуктов: мобильные приложения и игры, web, серьезные криптовалютные проекты для Desktop и т.д. В этой статье я хотел бы подобрать наиболее удобные и значимые инструменты, которые помогают мне оптимизировать свою работу при тестировании мобильных приложений.

Мобильные приложения

Самое главное, на что необходимо сделать упор в тестировании мобильного приложения — это

функциональное тестирование

.

Когда вы определились для кого сделан ваш продукт, кто конечный потребитель, то только тогда вы сможете составить грамотные end-to-end тесты для своего приложения.

Начинаем тестирование мы всегда с соответствия требованиям и дизайну приложения. Хороший QA должен знать требования к тестируемому продукту, а отличный — дружить с дизайном. И это значит не просто уметь заглянуть в Figma, Invision или Zeplin, но и понимать как устроен UI/UX его приложения.
Для более точного закрепления всех перемещений пользователя по экранам приложения обычно составляется майндкарта (mindmap). Из наиболее удобных для меня могу выделить xMind, Mindomo и MindMeister.

С появлением и актуализацией майндкарты становится легче тестировать приложения, а что особенно удобно — актуализировать и пополнять тестовую документацию (чек-лист, например).

Хороший чек-лист опирается на требования к проекту, документацию к фичам и задачи, поставленные перед командой в текущей реализации. Майнд-карта же позволяет не забыть и учесть все нюансы, тем самым делая отличную почву для end-to-end тестирования.

Сервис, который поможет вам как найти готовые чек-листы, так и актуализировать свой: https://checkvist.com/checklists/476089

  • В каждом чек-листе должны присутствовать и общие для всех мобильных приложений кейсы, вроде:
  • тестировщики обращают внимание на правильную функциональность всех полей ввода (обязательных и необязательных), правильно ли они отображаются на экране и появляются ли соответствующие алерты при неправильном их заполнении
  • приложение не должно сильно влиять на общую производительность мобильного устройства и правильно реагировать на прерывания. В этих кейсах тестировщики проверяют все возможные прерывания. Имитируются сценарии входящих звонков, смс, предупреждения о низком заряде батареи, отсутствия доступа к сети Интернет, потеря GPS или внезапное отключение устройства. Влияние на производительность можно замерить скоростью разрядки батареи, нагрузкой на процессор и оперативную память устройства. Обычно, при разработке приложения, учитываются минимальные требования к устройству и как раз с таких устройств стоит начать проверку производительности.
  • если в приложении присутствуют платежные транзакции, то QA инженеры должны перед каждым релизом убедиться, что приложение поддерживает любую из указанных в приложении платежных систем (Visa, Mastercard, Paypal)
  • новую функциональность в приложении всегда стоит проверять на соответствие гайдлайнам выбранной мобильной операционной системы:

    iOS > developer.apple.com/design/human-interface-guidelines

    Android > material.io/design/guidelines-overview

  • не стоит забывать и о кейсах для accessibility testing. Этому виду тестирования в последнее время уделяется много внимания и за мою карьеру случалось несколько случаев, когда наш билд “заворачивали”, пока мы не добавим все необходимые возможности. Подробнее об этом виде тестирования можно прочитать в этой статье: habr.com/ru/post/470091
  • в мобильном приложении рано или поздно появляются пуш-уведомления. Стоит проверить что по нажатию на них пользователь попадает на заданный экран, что пуши нормально компонуются в очередь и доходят до адресата.

Инструменты, которые понадобятся для проверки вышеуказанных кейсов:

Снифферы Charles или Fiddler, как самые популярные до сих пор инструменты для анализа сетевого трафика. Они позволяют проверить кейсы на обрыв сети и слабый интернет, посмотреть на исходящие запросы и полученные ответы. Так же позволяют имитировать некоторые ситуации, которые сложно воспроизвести на реальных кейсах.

Данные из снифферов пригодятся при дальнейшем тестировании API. Но для работы с API советую использовать специализированные инструменты: Swagger UI, Postman. Оба инструмента решают две задачи: документирование запросов и их интерактивную проверку.

Стоит задуматься и об автоматизации процесса тестирования. Одним из самых распространенных решений для автоматизации UI тестирования мобильных приложений является Appium. Сравнительно легкий порог вхождения и обилие документации, а также огромная база QA специалистов, которые всегда помогут ответить на возникающие вопросы.

Appium — это бесплатный кроссплатформенный инструмент с открытым исходным кодом, который помогает автоматизировать приложения как для Android, так и для iOS. Является одним из самых широко используемых инструментов для создания автоматических тестов для смартфонов и планшетов.

Несомненными преимуществами Appium является простота в использовании, а также поддержка многих языков программирования: Java, Ruby, Python, C#, PHP.

Прежде чем начинать работать с Appium, необходимо настроить окружение из следующих компонентов:

После того как программное обеспечение будет установлено, можно позаботиться и о приложении. Вам понадобится .apk-файл для Android-приложения либо .ipa-файл для iOS для того, чтобы при запуске тестов данное приложение было установлено на выбранное устройство. Если приложение не было установлено на устройстве, то код тестов его установит, а затем запустит сами тесты.

В процессе автоматизации тестирования рано или поздно встает вопрос: тестирования на реальных устройствах или использовать эмуляторы. Как показывает практика и безжалостная статистика, эмуляторы — не панацея. Очень часты ситуации, когда на эмуляторах все отрабатывает идеально и все тесты пройдены. Но на реальном устройстве работа приложения блокируется системой безопасности, работой другого приложения или кастомной прошивкой (привет Android!).
Моя рекомендация — комбинировать и использовать фермы устройств. Такие сервисы как BrowserStack, AWS Device Farm, Xamarin Test Cloud. Вы подключаетесь к реальным устройствам, можете интегрировать в эти сервисы свои автотесты и смотреть на получаемые результаты. Но всегда стоит иметь в парке девайсов целевые устройства, а так же устройства из верхней и нижней планки (минимально допустимые и флагманские).

Неплохая альтернатива Appium — codecept.io
Если вам предпочтителен JS в качестве языка для разработки автотестов — warmly welcome to CodeceptJS. Подробнейшая документация, тесты не занимают много экранного места (вы поймете о чем я) и активная поддержка всех современных операционных мобильных систем заставят задуматься в пользу этого инструмента.

После того как ваш проект оброс значительным количество автотестов было бы неплохо автоматизировать их запуск при каждой сборке нового билда. Кастомизировать и настроить это вам помогут современные системы CI\CD. Лично я предпочитаю Jenkins или Teamcity, но здесь уж дело вкуса.

Еще одним инструментом, позволяющим сократить и оптимизировать регрессионное тестирование является матрица зависимостей (она же матрица трассировки). Если коротко — это таблица, в которой проставляются зависимости элементов системы друг от друга. Для составления такой матрицы требуется разбираться в коде приложения, а также очень поможет проконсультироваться с архитектором проекта. Но в итоге такой инструмент позволит существенно (на моей памяти — до 40%) сократить время регрессионного тестирования. Более подробно о матрице можно прочитать здесь.

Hint’ы

Вот мой набор полезных хинтов для того, позволяющих найти максимальное количество ошибок, учитывая специфику мобильных приложений.

  • Всегда проверяйте кейсы на сворот/разворот, выход из спящего режима и включение/выключение. Для Android есть настройка — Do not keep activities (DNKA). При тестировании с этой настройкой обязательно указывайте в багах эту аббревиатуру, чтобы разработчику было проще это воспроизвести.
  • Нотификации/уведомления — бывают локальные, так и серверные (т.е. завязанные на подключении к сети). Всегда стоит помнить о них и проверять их правильную работу. Они всегда должны вести на целевой экран. Либо стоит отказаться от них, пока разработчики не нашли правильный способ навигации.
  • Используйте Charles и аналоги для воспроизведения всех возможных кейсов с сетью. Пользователи всегда в движении и поэтому в вашем приложении на каждом экране должна быть обработка ситуаций с потерей сигнала.
  • Приложения используют многие сервисы мобильного устройства, такие как камера, галерея. микрофон и прочее. Всегда проверяйте кейсы на доступ к этим сервисам и особенно кейсы, когда доступ к ним запрещен.
  • Помните об особенностях операционных систем и платформ. Например требования к iOS: все ipa-файлы должны быть подписаны разработчиками. В Android же, например, очень часто можно найти баги при быстром переключении между экранами. Данные не успевают прогрузиться и приложение крашится.
  • Во время тестирования у приложений стоит тестовый сертификат, чтобы QA мог беспрепятственно смотреть трафик с использованием сниффера. В фазе предпродакшена всегда стоит проверять на боевых сертификатах свое приложение.
  • Держите руку на пульсе проекта. Для этого общайтесь с разработчиком фичи, которую тестируете. Он может знать больше нюансов, чем указано в документации. Общайтесь с проектным менеджером чтобы лучше понимать приоритетность задач и сроков. Обшайтесь с дизайнерами и не поленитесь после прохождения регрессионного тестирования показать им итогвый вид новой функциональности. Такая практика называется “авторский контроль” и она не раз помогала найти совершенно неочевидные расхождения с идеей и реализацией.
  • Всегда закладывайте правильное время на тестирование. Помните о форс мажорных ситуациях, которые всегда могут возникнуть. Закладывайте примерно 20% времени от тестирования на такие случаи. Лучше закончить тестирование раньше отмеченного срока, чем непредсказуемо выйти за пределы дедлайнов. Ведь, как мы помним, в багах на проде всегда “виноваты QA”.
  • Проверьте что в вашем приложении есть форма обратной связи и она удобна для пользователя. Большое количество багов девайсозависимы и именно пользователь со своим уникальным устройством и его конфигурацией может помочь вам в расследовании бага.

Заключение

В этой записке я хотел пробежаться по основным инструментам и хинтам, что использую в своей повседневной работе. Более подробно о всех современных инструментах вы можете познакомиться на

нашем курсе по мобильному тестированию

на обучающей платформе OTUS. Также приглашаю вас на бесплатный урок, в рамках которого мы подробнее обсудим современные практики тестирования мобильных Android/iOS-приложений, поговорим про необходимый набор тестировщика в 2020-м году и рассмотрим тему автоматизации своей работы и тестов.

Тренды в QA и тестировании ПО на 2020 год

По словам экспертов консалтинговой фирмы A.T. Kearney, к 2030 году наступит новая цифровая эпоха. Чтобы быть готовыми к ней, компаниям следует приспособиться к царящему «цифровому беспорядку», активно развиваться в таких условиях и быть во всеоружии перед «цифровым порядком».

Кто окажется на первом месте во время адаптации и смены эпох – бизнес или покупатель? Согласно World Quality Report (WQR) за 2019–2020 гг., подготовленному на основании анализа мнений более 1 700 представителей топ-менеджмента, первые места в зале под названием «цели QA в 2020 году» достаются бизнесу, а точнее, его росту и результатам. На втором месте – выявление дефектов ПО до релиза программного продукта. Ожидается, что прошлогодний лидер – обеспечение удовлетворённости конечных пользователей – будет занимать третье место.

Ниже вы можете увидеть, как расставлены приоритеты по целям тестирования в WQR.

Источник: World Quality Report 2019–2020 гг.

С чем может быть связано такое расположение целей? Фокусируясь на успехе бизнеса, компания продолжает уделять должное внимание удовлетворённости конечных пользователей.

Возьмём в качестве примера интернет-магазин. Помимо положительного клиентского опыта, успех этого бизнеса зависит также от корректного функционирования сайта, сложности начинки функциональностей, удобства использования. То есть первые три приоритета, указанные на рисунке выше, связаны между собой. А удовлетворительные бизнес-результаты и рост компании на рынке также зависят от уровня лояльности пользователей, равно как и от качественного ПО.

Другой вопрос: «Что же делать, если ваша стратегия в области тестирования направлена на удовлетворение конечных пользователей?»

Перестраивать все планы на год не нужно, ведь и лояльность потребителей, и выявление дефектов до выпуска программного продукта на рынок – это по-прежнему важно.

О чём ещё нужно помнить в 2020 году, чтобы оставаться в тренде? Давайте перейдём к обсуждению четырёх новейших течений в области QA и тестирования ПО, которые будут играть определяющую роль в этом году.

  1. Тренд №1 – внедрять искусственный интеллект и машинное обучение в QA.
  2. Тренд №2 – разумно проводить автоматизацию тестирования.
  3. Тренд №3 – реализовывать тестирование в Agile и DevOps.
  4. Тренд №4 – уделять больше внимания тестированию безопасности.

Тренд №1 – внедрять искусственный интеллект и машинное обучение в QA

Пару лет назад от потенциала этих технологий у всего мира захватило дух. Теперь кажется, что умные ассистенты, нейронные сети, алгоритмичная реклама и умные CRM-системы прочно обосновываются в жизни людей.

Однако, согласно данным исследования аналитической компании Forrester, в 2019 году только 29% мировых разработчиков программных продуктов использовали ПО на основе искусственного интеллекта (ИИ).

Анализируя прошлогодний отчёт WQR, складывается впечатление, что у опрошенных ИТ-директоров были завышенные ожидания насчёт ИИ.

Будет неверно утверждать, что искусственный интеллект и машинное обучение (МО) – это зрелые технологии, применение которых всегда понятно и очевидно для бизнеса. И этим также можно объяснить то, что количество респондентов, внедрявших ИИ в процесс тестирования в 2019 году, снизилось на 15% за 12 месяцев и теперь составляет 42%. Те компании, что использовали искусственный интеллект в своей работе, стали более реалистично оценивать его возможности и только сейчас начали детально углубляться в эту отрасль.

Стоит отметить, что машинное обучение набирает обороты и почти вдвое больше людей (58%) планируют использовать его (вместо искусственного интеллекта) в своих внутренних процессах.

Говоря о талантах, которые применяют ИИ в QA, у многих компаний есть собственная команда ИИ, но около 60% респондентов предпочитают привлекать внешних специалистов. К настоящему времени набор навыков, связанных с искусственным интеллектом в рамках QA, должен быть дополнительно расширен, чтобы получить новые знания в области автоматизации тестирования, управления тестовыми данными и так далее.

Сохранит ли ИИ свои позиции в 2020 году? IDC прогнозирует, что через пять лет минимум 90% новых версий приложений будут включать встроенные функции искусственного интеллекта. Forrester же уверяет, что в 2020 году мы можем ожидать последний пик финансирования ИИ.

Несмотря на это, в последующие 12 месяцев обе технологии продолжат применяться в тестировании и по-прежнему будут являться важной частью процесса по обеспечению качества ПО, помогая улучшать QA-процессы.

Вероятнее всего, ИИ и МО (машинное обучение) понадобится время, чтобы их потенциал раскрылся. Само тестирование от внедрения этих подходов не изменит своей сути; скорее, изменятся инструменты и техники.

В 2020 году ИИ будет особенно актуален для уменьшения риска дефектов, создания интеллектуальных панелей и т. д. С другой стороны, он также поможет повысить производительность сотрудников, принимать более удачные бизнес-решения и ускорять бизнес-процессы.

Тренд №2 – разумно проводить автоматизацию тестирования

Тенденция автоматизации процессов остаётся популярным ИТ-трендом на протяжении последних нескольких лет. Например, автоматизация коммуникации с клиентами позволяет улучшать качество взаимодействия, сокращая влияние человека на процесс и экономя бюджет на работников.

В качестве одного из стратегических трендов в области технологий компания Gartner представила гиперавтоматизацию – использование машинного обучения, готового программного продукта и средств автоматизации в комплексе для выполнения какой-либо работы.

Похоже, тренд по автоматизации планирует развиваться и дальше. А что насчёт тестирования – останется ли автоматизация таким же востребованным сервисом для улучшения качества ПО?

Да. И тут стоит отметить те преимущества, которые можно получить при её грамотном использовании.


Источник: World Quality Report 2019–2020 гг.

Если автоматизировать «всё подряд», нужно учитывать, что автоматизация тестирования не обязательно поможет в нужном вам объёме. С каждым выпуском на рынок приложения меняются, и даже автоматизация может не справиться с такими скоростями. 65% респондентов WQR подтверждают это утверждение.

Кроме того, половина опрошенных представителей топ-менеджмента отмечает, что у них нет настолько квалифицированных специалистов в области, чтобы подготовить стабильные тестовые данные и тестовую среду.

Поэтому следующему поколению автоматизаторов нужно углублять свои QA-знания, хорошо разбираться в таких процессах, как машинное обучение, API, микросервисы, разработка через тестирование, RPA (robotic process automation, роботизированная автоматизация процессов) и т. д. Как только компании начнут набирать правильных специалистов с нужными навыками, можно будет переосмыслить подход к автоматизации. Это поможет получить максимальную отдачу и сосредоточиться на важных бизнес-целях вместо исправления недочётов.

«Нужно помнить, что автоматизация тестирования должна строиться не по остаточному принципу. Потратив некоторое время на углубление в вопросы автоматизации, вы сможете подобрать нужный подход и инструменты тестирования, а также построить модель для оценки её полезности на проекте.

Автоматизируя «всё» и создавая тысячи автотестов, вы можете получить низкокачественные тесты, в которых сложно быть уверенными. Чтобы увеличить эффективность проведённого тестирования, нужно также помнить и про ручные проверки, без которых в некоторых случаях не обойтись», – делится Екатерина Базылева, эксперт консалтинг-группы по качеству ПО и руководитель отдела предпродажной подготовки a1qa.

Тренд №3 – реализовывать тестирование в Agile и DevOps

Улучшать качество ПО можно бесконечно, но доставлять приложения при высоких скоростях и к тому же оставаться гибкими помогает внедрение Agile и DevOps. Однако, согласно данным WQR, только 1% из опрошенных не сталкивается с какими-либо проблемами при реализации этих подходов.

ИТ-представители отмечают, что прогресс успешной реализации Agile и DevOps замедляют многие факторы:

  1. Оперативные работы и бизнес-приоритеты.
  2. Набор технологий.
  3. Навыки, необходимые для работы с инструментами.
  4. И многие другие.

В первом случае встаёт вопрос важности новых процессов для компании. Оперативные работы, чёткие дедлайны, желание работать быстрее мешают бизнесу остановиться и выбрать более успешное стратегическое направление в развитии.

«Скажем, если нужно сегодня доставить билд в продакшен, что вы выберете?

Потратить 8 часов мануального инженера и выполнить задачу в срок? Или всё же найти более эффективное решение и автоматизировать процесс, в результате которого 8-часовая работа может быть сделана за 5 минут в долгосрочной перспективе?

Очевидно, что дальновидное решение будет дешевле, быстрее и проще», – приводит пример Екатерина Базылева.

Настройка процессов

У компаний всегда есть выбор: нанять внешнего специалиста и настроить нужный процесс или привлечь работника из внутренней команды. Разницы никакой, если человек:

  • Понимает внутренние процессы компании.
  • Имеет опыт в настройке таких процессов.
  • Гибко подходит к работе, подбирая индивидуальные решения.

Если специалист недостаточно квалифицирован или работает только по установленному регламенту, процесс может просто не прижиться, и команда избавится от него, подумав, что Agile и DevOps – это не для них.

Помните также, что при привлечении внешнего специалиста, внутренней команде следует принимать активное участие в нововведениях, адаптировать их под свои процессы, помогая лучше понять культуру компании и особенности бизнеса.

Трудности при внедрении Agile и DevOps

Среди трудностей внедрения Agile можно выделить обучение. Ведь и DevOps-практики, и Agile совершенствуются: внедряются новые подходы, ликвидируются старые, добавляются современные инструменты. Специалисты должны всё это учитывать и поддерживать актуальность своих знаний.

Опыт показывает, что, если у компании есть чёткое видение того, каким должен быть её успех и каковы основные бизнес-цели, внедрить Agile и DevOps с такой базой будет гораздо проще. Но даже при реализации идеального сценария компании сталкиваются с множеством трудностей: отсутствие тестовой среды, тестовых данных, невозможность провести автоматизацию тестирования на должном уровне или определить, в какой области нужно тестировать и т. д.

Зачем реализовывать QA в Agile и DevOps

Внедрять тестирование в Agile- и DevOps-процессы важно также потому, что сейчас границы между разработкой и продакшеном становятся всё более размытыми. А вовлекать QA-команду лучше на ранних этапах процесса разработки, чтобы лучше спланировать работу и быстрее вывести на рынок высококачественное ПО, не оставляя качество и безопасность на последний момент.

Надо помнить, что в случае с Agile и DevOps компаниям нужно более разумно подходить к автоматизации и отводить тестированию одну из главных ролей в цикле разработки, делая его частью конвейера непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD). Для этого необходимо набрать те таланты в области QA, у которых уже есть нужный набор навыков, а также обучить тех специалистов, у которых их нет.

Согласно данным WQR, более половины компаний удовлетворены уровнем квалификации своих инженеров в каждой области тестирования. Более четверти представителей ИТ-мира признают, что их тестировщикам не хватает навыков в каждом из QA-аспектов, включая автоматизацию тестирования, производительность, безопасность и многое другое.

Тренд №4 – уделять больше внимания тестированию безопасности

В этом году на международных конференциях, выставках, ивентах и других мероприятиях в области технологий о безопасности ИТ-систем говорили много и часто.

С ускорением релизных циклов безопасность ПО выходит на одно из первых мест. Инженеры по качеству должны позаботиться о том, что только защищённый код будет попадать в производство. К примеру, если выпустить в релиз приложение социальной сети с некритичными дефектами, то это будет не так опасно, как если такие дефекты обнаружатся в ПО в области учета состояния здоровья пациентов.

Очевидно, что компаниям следует больше инвестировать в решение проблем, связанных с секьюрити, а также следить за обеспечением безопасности данных клиентов в соответствии с нормами Общего регламента по защите данных (GDPR), Закона Калифорнии о защите персональных данных потребителей (CCPA) и другими подобными нормативными актами.

Представители QA-мира всё больше углубляются в вопросы безопасности ПО и поэтому кажется, что с увеличением осведомлённости автоматизация тестирования безопасности должна показывать результаты лучше, чем автоматизация других типов тестирования. Как ни странно, только 13% проверок безопасности автоматизируются. И это именно та точка роста для компаний, о которой стоит подумать в 2020 году.

Кроме того, для получения наиболее качественных результатов, следует осуществлять тестирование безопасности как можно раньше в жизненном цикле разработки ПО.

Консалтинговая компания Forrester указывает, что в 2020 году также стоит уделить внимание обеспечению кибербезопасности систем, работающих на базе искусственного интеллекта и машинного обучения.

Так как в такие приложения часто внедряются автономные вещи и гиперавтоматизация, всё это создаёт ещё больше проблем в области безопасности, увеличивая потенциальные точки кибератак. Кроме того, в случае если выполнить задачу со стороны специалистов невозможно – например, при слишком большом количестве угроз кибербезопасности, – ИИ может активно использоваться и для усиления защиты ПО.

Итог

QA всё больше ориентируется на то, чтобы бизнес приносил хорошие результаты, а компания расширялась. Благодаря своевременному и качественно проведённому тестированию, рынок получает больше высококлассных продуктов, ориентированных на потребности конечного пользователя.

Чтобы и дальше положительно влиять на бизнес-результаты и способствовать росту, нужно учитывать релевантные течения в области QA. В 2020 году эксперты рекомендуют помнить о важности внедрения тестирования в Agile и DevOps, а искусственного интеллекта и машинного обучения – в QA, а также о разумном проведении автоматизации тестирования и проверок безопасности ИТ-систем. Это поможет вывести качество ПО на новый уровень и позаботиться о лояльном отношении конечных пользователей к вашему продукту.

Задайте любой вопрос в области обеспечения качества нашим QA-специалистам и получите бесплатную консультацию.

Поделиться статьей:

Более 11 тысяч москвичей приняло участие в тестировании онлайн-голосования

  © Игорь Самохвалов

Система электронного голосования за первые два часа тестирования в Москве выдала 11 400 бюллетеней, сообщил зампред Общественной палаты Москвы и руководитель штаба по наблюдению за выборами Алексей Венедиктов.

С 29 июля в Москве начали тестировать систему электронного голосования. Эксперимент продлится до 20:00 30 июля. Он проводится для отработки процедур электронного голосования в преддверии выборов, которые пройдут с 17 по 19 сентября этого года.

«Все два дня мы будем наблюдать, как проходит тестирование. Мы отслеживаем работу системы, видим статистику на информационных панелях. И приглашаем всех принять участие в голосовании, а хакеров призываем попробовать взломать нашу систему», — сказал Алексей Венедиктов в эфире радио «Эхо Москвы». Об этом пишет «Интерфакс».

По его словам, для проверки системы онлайн-голосования необходимо, чтобы в тестировании приняло участие 100 тысяч избирателей.

В 2021 году голосование на выборах продлится три дня — с 17 по 19 сентября 2021 года. В России пройдут кампании различного уровня, включая выборы депутатов Государственной Думы, глав 12 субъектов Федерации (девять прямых и три — через голосование в парламенте субъекта) и депутатов законодательных органов государственной власти в 39 регионах.

Жители Москвы, Севастополя, Курской, Мурманской, Нижегородской, Ростовской, Ярославской областей смогут проголосовать дистанционно. Для этого у них должна быть подтверждённая учётная запись на госуслугах, данные которой сопоставлены с регистром избирателей. Также воспользоваться электронным голосованием смогут россияне, не имеющие регистрации по месту жительства на территории России, получившие гражданство в упрощённом порядке в соответствии с Указом Президента РФ от 24 апреля 2019 года номер 183.

Ксения Афанасенко

Как начать карьеру в тестировании

Шаг первый регистрация на курсы Software Testing Introduction на сайте training.by.

Новый тренинг стартует каждые два-три месяца, приём заявок начинается за полтора-два месяца до его начала. Прежде чем подать заявку, кандидатам нужно ознакомиться с базовыми требованиями и соотнести их со своими навыками и умениями:

  • Прочтение книг Романа Савина «Тестирование.com», Святослава Куликова «Тестирование программного обеспечения. Базовый курс» и понимание основ тестирования.
    Если книги кандидат не осилил или пролистал, не особо при этом обогатив свой багаж знаний, скорее всего его карьера тестировщика закончится, так и не начавшись. От кандидатов не требуется глубинных знаний в тестировании, но основные термины и общее понимание процессов до начала занятий на курсах должны быть усвоены.
  • Уровень разговорного английского языка – не ниже B1.
    Без соответствующего уровня английского шансы на зачисление на курсы стремятся к нулю. Объясняется это очень просто: EPAM – интернациональная компания. Проектные команды сегодня зачастую распределённые, т.е. тестировщику приходится постоянно общаться по-английски с остальными (зачастую не русскоговорящими) участниками проекта как с помощью писем, так и посредством аудио- и видеосвязи. Более того, работа тестировщика подразумевает общение с клиентом, а подавляющее большинство заказчиков EPAM – из США и стран Западной Европы.
  • Хорошие навыки работы с компьютером, знание основ баз данных и сетей, понимание интернет-технологий и работы веб-приложений.
    Никто не говорит о необходимости досконального владения темами, и умения настраивать сеть на 8000 ПК на интервью требовать от кандидата не станут. А вот общее понимание того, как всё это работает, у будущего инженера по тестированию должно быть.
  • Отличные коммуникативные способности.
    Здесь все ещё прозрачнее: работа тестировщика подразумевает постоянное общение с проектной командой и заказчиком, соответственно, умение эффективно коммуницировать – абсолютная необходимость.

Все пункты являются одинаково важными. Если соискатель не может поставить галочку напротив хотя бы одного из них, пазл, скорее всего, не сложится.

Среди слушателей курсов мы одинаково рады видеть как студентов или недавних выпускников вузов, так и тех, кто уже успел поработать в другой сфере. Главное – при заполнении анкеты максимально полно указать всю потенциально значимую информацию о своём образовании и опыте работы. Например, хорошую службу уже на начальном этапе отбора может сослужить указанное в анкете знание какой-либо предметной области – финансовой, страховой, медицинской и т. д. – такие знания очень полезны на проектах соответствующей направленности. Ещё один вариант – прикрепить резюме с детальным описанием предыдущего опыта работы и учёбы.

Шаг второйотбор заявок и телефонная беседа.

Со всеми кандидатами, подавшими заявки, проводится короткая телефонная беседа. Общие вопросы и короткий диалог на английском – в подавляющем большинстве случаев этого достаточно, чтобы понять, стоит ли приглашать кандидата на личное интервью. После общения со всеми соискателями специалист по подбору персонала лично сообщает каждому из них о принятом решении.

Шаг третий – личное интервью.

В ходе интервью кандидаты демонстрируют уровень владения английским, проходят тест на общую компьютерную грамотность и отвечают на вопросы, связанные с тестированием. Предполагается, что к этому моменту, после изучения необходимой литературы, общее представление о тестировании у кандидатов уже есть.

Шаг четвёртый – формирование группы.

После личных интервью со всеми соискателями команда специалистов по подбору персонала совместно с менеджерами компании принимает решение о зачислении на курсы. Учебная группа формируется из 30 кандидатов, показавших лучшие результаты.

Стоит отметить, что специалисты по подбору персонала всегда дают обратную связь кандидатам. Соискатели, соответствующие большинству критериев, но чуть-чуть «не дотягивающие» в какой-то из областей, могут воспользоваться вторым шансом.

Шаг пятый – курсы Software Testing Introduction (STI).

Курсы длятся пять недель: три-четыре занятия по четыре академических часа в неделю. Задача STI – систематизировать и расширить знания, полученные при изучении необходимых книг. И главное – за время обучения слушатели курсов выполняют множество практических заданий, которые тренер оценивает. Тренинг охватывает такие темы как: анализ документации, разработка тест-кейсов, поиск и документирование дефектов, а также основы автоматизации тестирования и оптимизации производительности.

Шаг шестой – пост-тренинговое собеседование.

После окончания курсов Software Testing Introduction всех выпускников ждёт собеседование с менеджерами компании. Кандидатам важно показать накопленные за время прохождения курсов знания в области тестирования, пообщаться на английском языке и проявить коммуникативные навыки. Все слушатели тренинга, успешно прошедшие пост-тренинговое собеседование, начинают обучение в EPAM Software Functional Testing Lab.

Шаг седьмой – EPAM Software Functional Testing Lab.

В лаборатории выпускников тренинга ждут в среднем два-три месяца непрерывной учёбы и практики: 5-дневная 40-часовая рабочая неделя – условия, максимально приближенные к рабочим. При этом возможен гибкий график, который позволяет совмещать обучение в лаборатории и вузе. В течение этого времени учащимся предоставляется шанс показать то, чему они уже успели научиться, и узнать много нового. А самое главное – им предстоит попробовать себя в роли тестировщиков на учебном проекте.

Через 2-3 месяца интенсивной учёбы учащиеся лаборатории проходят собеседования на проекты. После успешного прохождения интервью они становятся сотрудниками компании EPAM в должности Junior Software Testing Engineer.

Важно понимать, что прохождение одного или нескольких этапов ещё не гарантирует трудоустройства. 100% гарантии того, что кандидат станет сотрудником EPAM, нет, даже если он уже зачислен в EPAM Software Functional Testing Lab.

Резюмируя всё вышесказанное: у желающих есть все шансы начать карьеру в тестировании при наличии требуемых исходных данных, достаточной мотивации и стремления к цели. Если вам интересно тестирование как дисциплина, и вы хотите развиваться в ней, дерзайте! Руководство к действию у вас теперь есть.

Глава 2. Разработчик в тестировании. Как тестируют в Google

Глава 2. Разработчик в тестировании

Давайте представим идеальный процесс разработки. Все начинается с теста. Вот код, который построил разработчик Джек. А вот — тест, который разработчик Джек придумал еще до того, как написал код. Другими словами, до того, как написать первую строчку кода, разработчик прикидывает, что ему понадобится для тестирования. Затем он напишет тесты для граничных значений, для слишком больших и слишком малых входных данных, для значений, нарушающих граничные условия, и для множества других предположений. Какие-то из этих тестов станут частью функций, превратятся в самотестируемый код или юнит-тесты. На этом уровне лучше всех тестирует код тот, кто его написал. Иначе говоря, в коде, который построил Джек, хорошо разбирается сам разработчик Джек, и он же протестирует его лучше всех.

Другие тесты требуют знаний, выходящих за рамки кода, и зависят от внешней инфраструктуры. Например, у нас есть тест, который возвращает данные из удаленного хранилища (с сервера баз данных или из облака). Для тестирования нам нужна либо сама база данных, либо ее имитация. В индустрии уже выработались инструменты для этого: тестовая оснастка (harness), тестовая инфраструктура, подставные объекты (mocks) и имитации (fakes). В мире идеального процесса разработки эти макеты сразу существуют для любого интерфейса, с которым имеет дело разработчик, и каждый аспект любой функции можно протестировать в любое время. Но не увлекайтесь, мы находимся в воображаемом мире.

Мы подошли к первой развилке, где нашему сказочному миру разработки потребовался еще один герой, то есть тестировщик. При написании кода функциональности и кода тестов важны разные образы мышления. Это разные типы разработки. При разработке функционального кода на первом плане стоит создание. Нужно принимать во внимание пользователей, их сценарии использования продукта, последовательности действий и т.д. А при написании тестового кода есть ориентир на разрушение, то есть разработку такого кода, который выявит случаи, мешающие эффективной работе пользователя и его действиям. Так как мы находимся в сказочной стране идеальной разработки, мы можем нанять двух Джеков, один из которых построит дом, а другой покажет, как его можно сломать.

На заметку

При написании кода функциональности и кода тестов важны разные образы мышления.

В нашем сказочном мире идеального процесса разработки у нас будет сколько угодно разработчиков функциональности и разработчиков тестов, которые идут рука об руку и вместе строят сложный программный продукт. Это еще присказка, ведь настоящая сказка позволит нам выделить по целому разработчику на каждую фичу, к каждому разработчику приставить столько разработчиков тестов, сколько нужно. Они занимались бы глобальной тестовой инфраструктурой, помогали бы решить проблемы, найденные юнит-тестированием, чтобы разработчики не отвлекались на них от процесса создания, требующего полной концентрации.

Итак, одни разработчики пишут функциональный код, другие разработчики пишут тестовый код, и тут мы вспоминаем про третью сторону: сторону пользователя.

Естественно, в нашем сказочном мире эта задача упадет на плечи отдельных инженеров. Их задачи связаны с пользователем: сценарии использования продукта, пользовательские истории, исследовательское тестирование и т.д. Разработчики со стороны пользователя рассматривают то, как разные фичи связываются воедино и образуют единое целое. Они работают над проблемами всей системы и обычно принимают точку зрения пользователя, проверяя, действительно ли совокупность частей образует что-то полезное для них.

Итак, вот наше представление об идеальной разработке ПО: три разные роли разработчиков работают вместе над надежным, практичным совершенством, причем каждый специализируется на чем-то своем и все взаимодействуют на равных.

Кто хочет работать в компании, в которой программные продукты создаются подобным образом? Мы точно хотим!

К сожалению, никто из нас в таких компаниях не работает. Google, как и многие компании до нее, потратил множество усилий на то, чтобы приблизиться к идеалу. Возможно, потому что мы поздно начали, мы учились на ошибках предшественников. Google повезло поймать момент перехода модели программных продуктов от огромных клиентских приложений с многолетними циклами выпуска к облачным сервисам, которые выпускаются каждые несколько недель, дней или часов.[13] Благодаря удачному стечению обстоятельств у нас получилось хоть как-то приблизить разработку в Google к идеальному процессу разработки ПО.

Итак, разработчики в Google занимаются реализацией функциональности, отвечают за построение компонентов, строят основу приложения, поставляемого пользователю. Они пишут функции и код юнит-тестов для этих функций. Джек строит дом.

Разработчики в тестировании в Google отвечают за создание средств тестирования. Они помогают разработчикам с написанием юнит-тестов и создают большие тестовые инфраструктуры, упрощая разработчикам процесс создания малых и средних тестов и помогая выявлять больше проблем. Джек делает дом устойчивым.

Инженеры по тестированию в Google встают на сторону пользователя во всех аспектах, связанных с качеством. В контексте разработки они создают автоматизацию пользовательских сценариев, а в контексте продукта — оценивают универсальность и эффективность всех действий по тестированию, которые выполняют другие инженеры. Джек готовит дом к приходу гостей.

Это уже не сказка, а наша попытка сделать ее былью.

В этой книге мы рассказываем в основном о работе разработчиков в тестировании и инженеров по тестированию. Роль разработчиков мы затрагиваем только там, где она соприкасается с тестированием. На самом деле разработчики вовлечены в тестирование довольно сильно, но обычно эти процессы курируют специалисты, в должности которых есть слово «тестирование».

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Когда тестировщиков заменит автотест: перспективы ИИ в тестировании

Илья Демченко, ведущий специалист по автоматизированному тестированию Luxoft Training.

Люди для тестирования перестанут быть нужны тогда, когда программы научатся писать сами себя – и то такие программы тоже сначала нужно будет протестировать руками.

Если говорить широко в рамках обеспечения качества продукта, процесс тестирования зачастую проходит в условиях сжатых сроков и недостаточно формализованных требований. В частности, это заметно в проектах, работающих по гибким методологиям разработки: команда вынуждена жертвовать уровнем качества в угоду скорости поставки новых частей приложения. В таких условиях обязательной активностью тестировщика становится оценка рисков тестирования и постоянный анализ тестового покрытия. Ввиду того, что в каждом проекте свой набор приоритетов и критериев качества, совокупность рисков и соответствующих последствий для каждого проекта будет свой. Более того, со временем критерии имеют свойство меняться и требуют оперативной переоценки, и характер этих изменений сложно описать с помощью математической модели. Соответственно нужны люди, готовые взять на себя контроль за процессом.

При возникновении ошибок необходим внимательный анализ и поиск причин, которые зачастую неочевидны и требуют обсуждения в рамках проектной команды.

Говоря о технической стороне тестирования как о процессе поиска ошибок в приложении, то нужно понимать, что источников таких ошибок несколько: требования, код и собственно само тестирование. При возникновении ошибок необходим внимательный анализ и поиск причин, которые зачастую неочевидны и требуют обсуждения в рамках проектной команды. Ошибки кода с точки зрения автоматизации тестирования выглядят как меньшее из зол. Их можно отлавливать и в рамках тестирования белого ящика. Но как быть с той частью ошибок, которая находится в аморфной области недосказанных требований заказчика, недостатка коммуникаций в команде и просто разного уровня компетенций членов команды? Такие дефекты находятся только с помощью здравого смысла и фантазии — методик избежать таких проблем нет, их можно исправить только постфактум. Собственно, этим и отличается хороший тестировщик от того, которого можно заменить автотестом.

Ярослав Шмулев, руководитель группы машинного обучения ИТ-компании «Инфосистемы Джет».

Широкого применения ИИ в сфере тестирования ПО пока не наблюдается. Технологические компании и стартапы говорят о такой возможности, но реальных кейсов очень мало. 

Как вообще работает автоматизация тестирования? Есть инструкция на естественном языке о том, как должен проходить какой-то процесс, к ней пишется код и создается алгоритм, который этот код проверяет. Это автоматизация тестирования с помощью классических инструментов программирования, которые то относят к технологиям ИИ, то нет. Если с помощью классических алгоритмов это сделать не получается, здесь может помочь машинное обучение.

Сейчас в этой сфере в основном фигурируют сообщения о проектах, связанных с тестированием User Interface (UI). Вкратце, это использование алгоритмов и моделей машинного обучения для проверки визуальной части работы сайтов, связанной с картинками и текстом. В этом случае технологии ИИ используются для того, чтобы отслеживать ошибки, которые отражаются на его интерфейсе: лэндинг поехал, шрифты стали корявыми, нарушилась разметка или съехали колонки. Это вполне конкретная, четкая задача, где можно определить ряд дефектов UA, сделать выборку и научить модель эти ошибки отслеживать.

Почему автоматизированные системы тестирования еще не вытеснили ручное тестирование?

 В этой сфере существуют значительные ограничения:

  • Во-первых, технологии ИИ могут применяться только на узких задачах, — пока невозможно сделать такую модель машинного обучения, чтобы прогонять через нее любое ПО и получать сообщения о всех ошибках работы. Поэтому, узкая задача, для которой создают аналитическую модель, должна быть довольно масштабной и приносить ощутимую прибыль, чтобы работа команды дата-сайнтистов окупала себя.
  • Во-вторых, работу модели-тестировщика в любом случае должен контролировать человек, поэтому о полной замене специалистов искусственным интеллектом речь не идет в принципе.
  • В-третьих, применять технологии ИИ в тестировании ПО могут себе позволить только крупные компании со штатом своих или наемных дата-сайнтистов. Финансовые ограничения для среднего бизнеса играют важную роль.

Что дешевле — человек-тестировщик или адекватное ПО?

Один человек-тестировщик значительно дешевле, чем одна модель машинного обучения, созданная командой дата-сайнтистов. Но для процесса, который может выполнить один человек, ИИ не применяется. Речь идет о масштабных проектах с большим количеством данных и повторяющихся операций. Так что вопрос, кто более выгоден, человек или ИИ, решается множеством факторов. Здесь нет единой формулы.

Падает ли потребность в тестировщиках по мере развития современных инструментов разработки ПО?

По тем причинам, которые я указал выше, потребность в тестировщиках не падает, и вряд ли упадет в ближайшие несколько лет. Использование ИИ для тестирования — скорее исключение, чем правило.

Почему ручное и автоматизированное тестирование — это разные подходы к процессу устранению ошибок в ПО?

Подходы к тестированию похожие, меняется лишь инструмент. В первом случае — это люди и классические алгоритмы программирования, во втором — модели машинного обучения + люди, создающие их и проверяющие их работу. Преимущество моделей здесь в том, что человек в любом случае ошибается, и работа модели будет более точной в тех случаях, когда ее правильно применили на подходящем процессе. 

Андрей Олейник, QA Automation Expert в DataArt.

Перспективы автоматизированного тестирования: когда ИИ вытеснит людей-тестировщиков и почему они сих пор еще нужны.

Это очень сильно зависит от области, для которой пишется приложение, и насколько ИИ будет эффективен в решении задач. Например, если тестировать нужно несложную офисную программу с простым пользовательским интерфейсом, прикручивать к Webdriver ИИ с компьютерным зрением и нейролингвистическим анализом текстов будет дорого и неэффективно. С другой стороны, если при тестировании необходимо вычислять оптимальный маршрут или делать автоматический анализ текста «Войны и мира», например, логично передать многие функции ИИ. При этом совсем необязательно, что это будет графовая глубокая нейронная сеть или что-то подобное. Можно использовать оптимизационный алгоритм без нейронных сетей, который известен достаточно давно.

О полной замене человека на ИИ в ближайшем будущем можно начать говорить, только когда и разработка будет полностью заменена на ИИ-разработку.

При работе с графическим пользовательским интерфейсом некоторые проекты используют инструменты типа Tesseract, OpenCV и другие для валидации некоторых элементов, где сложно прочитать текст автоматически напрямую. Но это скорее исключение из правил, потому что легче разработчику сделать текст на элементе читаемым, чем усложнять тесты добавлением инструментов компьютерного зрения. О полной замене человека на ИИ в ближайшем будущем можно начать говорить, только когда и разработка будет полностью заменена на ИИ-разработку. При этом, специалисты тестирования и разработки будут тоже очень востребованы, но к их необходимым навыкам добавится владение ИИ и соответствующими инструментами. Пока мы не говорим о «T-800», после которого действительно многие профессии отомрут.

Почему автоматизированные системы тестирования еще не вытеснили ручное тестирование?

Тестирование всегда начинается с ручного. С самого начала нужно протестировать документацию и требования — на стадии, когда приложение еще не начали создавать или создали концепцию на стадии PoC (Proof of concept). Когда начинается основная разработка, автоматизаторы всегда должны вручную пройти пользовательские сценарии и проверки. При этом уже находится множество дефектов.

С каждой новой фичей в продукте все повторяется сначала — продукт первый раз проверяется вручную. Некоторые вещи, конечно, при этом могут быть сразу автоматизированы, но весь процесс в целом ручной. Когда специалист прощупал все шаги тестового сценария, встает вопрос: выгодно ли автоматическое тестирование или можно обойтись ручным? Если подойти к этому на стадии планирования проекта, необходимо сделать оценку трудозатрат на автоматическое, ручное или смешанное тестирование продукта. Для этого надо посчитать ROI автоматизации тестирования. Нередки случаи, когда автоматизация в тестировании или малоэффективна, или экономически невыгодна. И тут речь не о том, чтобы нанять дешевых низкоквалифицированных специалистов. Ведь и QA-инженер может иметь достаточно высокую квалификацию и достаточно высокую зарплату. Пример: разработка мобильного приложения, в которой нет или почти нет регрессионного тестирования.

Почему ручное и автоматизированное тестирование – это разные подходы к процессу устранению ошибок в ПО?

На мой взгляд, это один и тот же подход с вариациями. Автоматизированные инструменты используются уже десятки лет даже в ручном тестировании. Пишутся скрипты на bash или PowerShell, используются, в той или иной мере, инструменты для http-запросов типа Postman/SoapUI и т. д. В некоторых случаях ручное тестирование совершенно органично можно развить в автоматизированное без смены инструментов (один из примеров — Postman).

Падает ли потребность в тестировщиках по мере развития современных инструментов разработки ПО?

Исходя из количества вакансий тестировщиков, потребность только растет (особенно в последние несколько месяцев). Меняется только набор необходимых знаний и навыков. Очевидно, что он движется в сторону большего владения инструментами автоматизации тестирования и навыков DevOps-инженера.

Что дешевле — человек-тестировщик или адекватное ПО?

ПО как минимум последний десяток лет намного дешевле хороших специалистов.

ПО как минимум последний десяток лет намного дешевле хороших специалистов. Оно также может быть и бесплатным (как Selenium Webdriver). Хороший специалист, мастерски владеющий инструментами и методиками тестирования — тот, кого сейчас не хватает, и за кем охотятся отряды рекрутеров.

Насколько среди разработчиков востребованы фирмы или сервисы, которые предоставляют услуги комплексного тестирования? Почему такие фирмы или сервисы не стали доминировать?

Если речь идет о компаниях, предоставляющих сервис полного комплексного тестирования на разных уровнях, в зависимости от потребностей заказчика (как DataArt, например), это довольно популярно в некоторых индустриях: в банковской сфере, в энтерпрайз-приложениях и других.

Если речь идет о специфических облачных сервисах, как BrowserStack или SouceLabs, которые предоставляет возможность тестирования приложений на широком спектре устройств, то они очень популярны в некоторых нишах. Например, компании-разработчику далеко не всегда выгодно или даже возможно иметь все устройства, на которых может работать приложение. А такие сервисы позволяют достаточно выгодно произвести проверки на очень разных устройствах с разными вариантами настроек и версий операционных систем.

Еще более широкий пример — облачные сервисы AWS, Azure и т. д. Эти сервисы не заменяют тестирование, но могут существенно упрощать разработку и тестирование в некоторых случаях. Облачные сервисы в корне изменили некоторые вещи в разработке ПО, в том числе, и технические подходы к тестированию.

Александра Мурзина, Positive Technologies.

Вне зависимости от типа – функциональное тестирование программных продуктов или тестирование на безопасность – тестирование может быть как ручным, так и с использованием инструментов, в том числе и для автоматизации действий.

В функциональном тестировании повсеместного использования ИИ пока не видится. Это связано с тем, что многие задачи не требуют сложных решений. Сделать хорошее решение основанное на ИИ – сложно и дорого. Поэтому чаще используются решения, основанные на традиционном подходе: привлечение экспертов для ручной проверки или автоматизация этой проверки.

Но есть и кейсы, для которых использование ИИ оказывается оправданным:

  • генерация юнит-тестов по коду интересна многим исследователям, но пока что не решена достаточно хорошо. Нужно ли бояться специалистам по тестированию, что они лишатся этой работы? Только если написание юнит-тестов является их единственной задачей. Но обычно она лежит на разработчиках и является одним из самых нелюбимых этапов в создании ИТ-решений. Поэтому разработчики будут только рады автоматизировать нелюбимое им дело.
  • анализ UI-методами Computer Vision. На рынке существует большое количество устройств, а технологии позволяют делать кросс-платформенные решения. Однако они требуют валидации на то, что все выглядит так как должно: никакой текст не уполз и пользователю удобно. Существуют как готовые инструменты, так и подходы, которые позволяют этот процесс автоматизировать и встроить в CI-процесс. В таком случае при новой сборке какого-то приложения, сразу есть возможность «проиграть» какие-то сценария использования, сохранить скрины, автоматически прогнать их через ИИ и получить вердикт все ли тексты влезли, а картинки правльно разместились или нет.
  • использование ИИ для приоритезации багов в бэклоге, классификации – используется, в основном руководителями, для оценки, что не так с продуктом.

В тестировании на безопасность ситуация схожая. Однако все же есть инструменты, которые могут помочь как разработчику, так и исследователю.

  • статические анализаторы кода, которые сочетают в себе классические методы и новые техники. Существуют как плагины для сред разработки, которые сразу при написании кода могут посоветовать разработчику, что в данном месте написанный код потенциально уязвим, так и большие продукты, которые могут выстроиться в CI/CD-процесс и анализировать весь код продукта целиком.
  • интеллектуальный фаззинг – тестирование на безопасность путем генерации разных данных – корректных, некорректных и различных граничных случаев, и подачи их на вход приложению. Здесь возможно регулировать разные параметры, например, «умно» генерировать определенный тип данных. Или влиять на генерацию, анализируя ответную реакцию приложения.
Антон Фишман, технический директор RuSIEM.

Универсальных систем на основе ИИ, которые смогли бы протестировать все продукты, не существует. Это вопрос стоимости – экономически писать такую систему нет смысла. Есть разные виды тестирования – статический и динамический анализ, существуют разные методики тестирования – и их можно запрограммировать и без ИИ. Если что-то нужно алгоритмизировать – это можно делать менее ресурсоемкими, чем ИИ, средствами.

Первоначально дешевле использовать человека, но когда сложность тестируемой системы растет – есть смысл написать грамотное ПО. То есть, можно обойтись и без тестировщиков, и без ИИ».

Артём Кострюков, менеджер по маркетингу в SNH MeisterSoft.

Часто ИИ воспринимается как серебряная пуля или волшебная палочка, и сегодня это утопично. При классическом понимании ИИ, с его помощью можно тестировать какие-то простые вещи типа API, если грамотно задокументировать требования на входе и на выходе. В этом случае ИИ будет самообучаться и проверять негативные сценарии и граничные значения и т.д. Получается автоматическое генерирование автотестов. И на рынке есть подобные предложения.

Если у вас небольшой и не сложный продукт, а релизы выходят раз в год, то вам нет нужды нанимать дорогого автоматизатора – дешевле и правильнее протестировать функциональность руками.

Если у вас небольшой и не сложный продукт, а релизы выходят раз в год, то вам нет нужды нанимать дорогого автоматизатора – дешевле и правильнее протестировать функциональность руками. По мере роста продукта растут требования, компоненты, окружения, в этом случае выгоднее нанять человека, который напишет код автотеста.

На мой взгляд, невозможно совершенно отказаться от ручного тестирования. Есть компании, которые утверждают, что у них нет ручных, а только автотесты, но они точно что-то упускают. Например, невозможно осуществить pen-test или проверить usability, UI/UX или локализацию только с помощью автотестов.

Дело в том, что ручное и автотестирование эксплуатирует разные подходы, которые дополняют друг друга, но не являются заменой. Ручное – это проактивный подход, когда ты предугадываешь дефекты, находишь новые изъяны. Автотестирование – это про то, что «мы знаем, где не должно быть изъянов», и больше проверяем стабильность системы. Автотесты зачастую находят меньше новых багов, чем ручные, и это нормально.

Что дешевле — человек-тестировщик или адекватное ПО? Философский вопрос. Что такое адекватное ПО – это рабочее относительно всего множества пользовательских сценариев и комбинаций ПО. Зачем нужны тестировщики? Проверять разработчиков и ПО. А почему разработчики сразу не могут написать идеальный рабочий код? Даже когда хорошие разработчики пишут код с первого раза, и он работает – это настораживает самого разработчика =) Современные технологии и системы настолько сложны, что просто невозможно с первого раза попасть в точку, используя тот или иной язык или архитектуру.

Насколько среди разработчиков востребованы фирмы или сервисы, которые предоставляют услуги комплексного тестирования?

Тут можно одновременно говорить о нескольких вещах: аутсорс, аутстаф или сервис, предоставляющий мощности, например, для нагрузочного тестирования. Если речь о тестовой среде – то это востребовано, так как не всегда у компании есть возможность своими силами настроить большое количество кластеров для многомиллионной нагрузки. Это в первую очередь очень дорого. Если речь об аутстафе – то построить собственный отдел тестирования также нелегкая задача с точки зрения финансовых, человеческих и временных ресурсов. Тот же pentest – это редкая и очень дорогая специальность, невероятно востребованная из-за повышенных требований к безопасности современных цифровых систем.

Виталий Гончарук, Lead Software Engineer.

На моей 8 летней практике участия в разработке многих продуктов я не видел чтоб ИИ применялся для тестирования. Даже если б такие системы существовали то была бы сложность передачи бизнесс правил в этот ИИ чтоб он понял что вообще делать нужно. Понятно что есть простые и рутинные задачи по тестированию, но там ИИ не нужен.

Автоматизированное тестирование это когда, тестирование проводится с помощью программ или специально написанного кода который имитирует действия пользователя или сервиса который обращается к программе которая тестируется. Автоматизированное тестирование не означает что применяется ИИ.

Почему автоматизированные системы тестирования еще не вытеснили ручное тестирование?

Системы атоматизации нужны для облегчения тестирования и уменьшения рутинной работы, они просто не могут вытеснить тестировщиков как специаллистов. Это как работать вручную вспихивая землю или на тракторе. Как вы думаете будет эффективнее?

Почему ручное и автоматизированное тестирование — это разные подходы к процессу устранению ошибок в ПО?

Тестирование не призвано устранить ощибки, а только их обнаружить. Так вот на старте проектов обычно применяют ручное тестирование, а когда проект разростается наступает переломный момент когда тестировщики в ручную не могут охватить тестирование всего функционала, особенно когда применяются глубокие изминения которые затрагивают все приложение.

Чтоб такого не случилось необходимо еще на старте проекта инвестировать время в построение атоматической системы тестирования, первые пол года это может казаться излишнем, но вот потом все будут аплодировать. Особенно когда старые знатоки уходят с проекта и приходят новые разработчики и тестировщики, в системе останутся правила тестирования которые в момент будет показывать что сломалось и её надо будет только дополнять.

Что дешевле — человек-тестировщик или адекватное ПО?

ПО не может само работать без человека, ведь им надо управлять. Возьмем пример с тактором приведенный выше, даже если ИИ научится управлять трактором то обслуживать его всеравно придется, более того нужно давать задание когда копать, когда сеять, когда поливать, когда удобрять и т.д.

ПО не может само работать без человека, ведь им надо управлять.

— Насколько среди разработчиков востребованы фирмы или сервисы которые предоставляют услуги комплексного тестирования?

Зависит от того на сколько компетентен человек заведующий бюджетом и на сколько он прислушивается к команде разработки, ведь разработчики не заведуют бюджетом, они просто цифровые работяги. Всем управляет бизнесс, который дает деньги. Так вот бизнес мыслит категориями продуктов и начальство обычно не думает о том что необходимо еще инвестировать к примеру 20% в покрытие тестами или нанять толпу ручников. Это понимание приходит когда уходят ключевые разработчики и проект начинает разваливаться.

Почему такие фирмы или сервисы не стали доминировать?

Я считаю, это по тому, что между разработчиками и тестировщиками должна быть хорошая связь. Ведь то что тестировщик нашел ошибку не означает что разработчик её сможет воспроизвести и даже если тестировщик хорошо оформит отчет об ошибке всеравно может понадобится помощь при её воспроизведении у разработчика на локальном компютере чтоб продебажить.

К тому же в бизнесс проектах где разрабатываются внутренние системы нельзя просто взять толпу людей и начать тестировать, надо разобратся со спецификой бизнесса, описать сценарии, поварится в этом пол года хотяб, это не говоря о том, что необходимо предоставлять доступ к корпоративным системам и тайнам.

Дмитрий Бормотов, OnTarget Group, Inc, QA Engineer.

ИИ в тестировании ПО — достаточно интересная тема, о которой мало что известно на текущий момент. Большинство информации по данному направлению — это суждения/предположения о том, во что выливается данный сет. Дело в том, что чтобы разработать инструмент с поддержкой машинного обучения, который сам будет разрабатывать и запускать тесты — необходимо обладать экспертизой в обоих областях, а специалисты с такими познаниями — это редкость. Да и времени на создание такого монстра уйдёт немало, а тестировать свой продукт компании хотят здесь и сейчас.

Тестирование на проекте всегда начинается с выстраивания ручных процессов — появляется тест-план и база с первыми с тестами, которые организуют собой последующие наборы — дымовые (smoke) и регрессионные (regression), например. Чем больше ручной тестировщик уделяет внимание рутинным проверкам — тем более он подвержен профессиональному выгоранию и эффекту «замыливания глаза» — со временем он перестаёт замечать тривиальные ошибки в очевидных местах (пробегается по функционалу «на автомате»). Чтобы сократить процент рутинных задач и тестировать их эффективнее, а также снизить нагрузку на ручных тестировщиков — начинают вводиться автотесты. В этом вся и разница.

Насколько среди разработчиков востребованы фирмы или сервисы которые предоставляют услуги комплексного тестирования? Почему такие фирмы или сервисы не стали доминировать?

Сегодня данные сервисы есть, а завтра их может и не быть. Тем более, так или иначе, нужен человек, а может даже не один, который будет внедрять услуги данных фирм/сервисов на текущий проект — ведь необходимо разобраться, как их услуги работают и как их можно применить на практике конкретно у нас. Если речь о компаниях, которые занимаются ручным тестированием на заказ, то тут тоже не всё так просто — ваш продукт может быть сложным для восприятия рядовым пользователем, возможно у вас есть огромная документация по тому функционалу, который вы разработали. И для того, чтобы тестировщики извне приступили к тестированию вашего функционала, им будет необходимо прежде ознакомиться с самой системой — всё будет зависеть о её сложности. Гораздо дешевле и надёжднее получается нанять специалистов в штат, которые будут организовывать процессы тестирования с вниманием к особенностям проекта, без оплаты подписки сторонним сервисам.

Иван Меркель, руководитель отдела инженерных практик Т1 Консалтинг.

В тестировании программных продуктов в Enterprise-сегменте ИИ пока не используется, в отличие от веб-разработки, мобильной разработки или разработки баз данных, где технология уже довольно активно применяется. 

Кроме того, Agile-подход, подразумевающий, что решение несколько раз претерпевает изменения, иногда кардинальные, не позволяет задать жесткие параметры тестирования на этапе разработки проекта.

Есть единичные сообщения о попытках, но пока это удел энтузиастов. Внедрение технологии тормозят высокий уровень задач и дефицит специалистов, которые могут написать алгоритм эффективного тестирования. Кроме того, Agile-подход, подразумевающий, что решение несколько раз претерпевает изменения, иногда кардинальные, не позволяет задать жесткие параметры тестирования на этапе разработки проекта.

Почему автоматизированные системы тестирования еще не вытеснили ручное тестирование? 

У ответа на этот вопрос есть экономическая и технологическая составляющие. С точки зрения экономики, сегодня проще и дешевле нанять тестировщика, особенно если вести поиск специалистов в регионах. 

С точки зрения технологии, человек справляется лучше, так как при автоматизированном тестировании, которое представляет собой предписанную последовательность действий для машины, оценка логики решения остается вне теста. Человек же способен увидеть нарушения логики и заметить нюансы. 

Кроме того, при автоматизированном тестировании процесс фрагментирован: для каждого блока решения скрипт готовит отдельная группа разработчиков, но при сборке цельного решения что-то важное может ускользнуть, а человек-тестировщик видит полную картину.

Падает ли потребность в тестировщиках по мере развития современных инструментов разработки ПО? Что дешевле — человек-тестировщик или адекватное ПО?

Написание алгоритмов тестирования — процесс сложный и дорогой. Проблем добавляет дефицит квалифицированных программистов. Тестировщика найти проще, но надо учитывать, что длительность работы тестировщиком зачастую небольшая: грамотный специалист быстро эволюционирует, например, в бизнес-аналитика. Это обуславливает то, что спрос на тестировщиков в ближайшее время снижаться не будет, но рынок труда переместится в регионы.

Насколько среди разработчиков востребованы фирмы или сервисы, которые предоставляют услуги комплексного тестирования? 

Игроки рынка, имеющие собственные подразделения разработки, закрывают этот фронт работ своими силами. Но иногда и им требуются услуги по тестированию под разные задачи. Например, в случаях, когда мобильное приложение написано несколькими подрядчиками или требуется аудит безопасности, они могут заказать комплексное тестирование. Но рынок достаточно узкий. 

Илларионов Евгений, руководитель отдела тестирования Т1 Консалтинг.

В ближайшее время автоматизированное тестирование не сможет полностью вытеснить ручное по нескольким причинам. Во-первых, автотесты применяют к уже стабильному функционалу: отладка алгоритма и диагностика ошибок в новом функционале более трудоемкие, чем ручное компонентное тестирование даже в несколько итераций. 

Во-вторых, некоторые тестовые сценарии сложно «поддаются» автоматизации либо в принципе не реализуемы. Это может быть связано с различными факторами, например, с отсутствием прямого доступа к определенным тестовым стендам из-за юридических нюансов.

В-третьих, в то время как автоматизация подразумевает в основном сверку ожидаемого результата и фактического, человек в силу своей природы способен замечать большее и может сформировать дополнительные замечания в работе ПО, помимо основного сценария.

Однако это не означает, что надо отказаться от автоматического тестирования.  Если для небольших проектов дешевле привлечь небольшую команду тестирования на определенный срок, то для больших проектов, которые постоянно дорабатываются, себестоимость ручного тестирования в каждом релизе увеличивается и без автоматизации остановить этот процесс сложно.

Идеальный вариант, на мой взгляд, – это гибрид ручного тестирования с автоматизацией. Главное в этом случае правильно выстроить процесс взаимодействия человека с роботом.

 

Развитие инструментов разработки ПО уменьшает вероятность возникновения ошибок, но не избавляет от них полностью. Банальные опечатки или неправильную интерпретацию требований никто не отменял. Поэтому на вопрос «падает ли потребность в тестировщиках» могу однозначно ответить, что нет. Потребность в квалифицированных специалистах по тестированию только увеличивается с учетом темпов развития ИТ-сферы.

Мне кажется, оценка по стоимости при сопоставлении «человек-тестировщик или адекватное ПО» не совсем корректна. С одной стороны, стоимость специалиста явно ниже, чем лицензионного инструмента для разработки ПО, но с другой стороны – есть и бесплатные инструменты. Я думаю, что только гибридное тестирование на выходе позволит получить современный продукт и за меньшую стоимость. 

Насколько среди разработчиков востребованы фирмы или сервисы, которые предоставляют услуги комплексного тестирования?

Такие фирмы или сервисы становятся достаточно востребованы в последнее время. Компании-разработчику бывает выгодно обратиться за услугами по тестированию на рынок, когда начинается разработка нового продукта, а внутренних специалистов с нужными компетенциями у нее нет.

Почему такие фирмы или сервисы не стали доминировать?

Как правило компании-разработчики стараются нарастить внутри себя команду с хорошей экспертизой: это выгодно с экономической точки зрения и позволяет быстро переключать ресурсы с одного проекта на другой, когда возникает необходимость узконаправленного краткосрочного тестирования, например, в случае аудита нагрузки. В компаниях, занимающихся исключительно тестированием, держать таких специалистов без проектов невыгодно. 

Александр Садыков, руководитель департамента контроля качества центра программных решений ИТ-компании «Инфосистемы Джет».

В сфере ручного и автоматизированного тестирования применение искусственного интеллекта – достаточно редкое явление. В очень локальных случаях можно выделить применение машинного зрения для тестирования интерфейсной части продукта, если по каким-то причинам нельзя применять стандартные библиотеки. Но по сути сейчас разработано достаточное количество платных и бесплатных аналогов, позволяющих тестировать интерфейс любых систем. Есть обучаемые инструменты статического анализа кода, которые позволяют автоматизировано проверять нарушение алгоритмов, неинициализированные переменные, утечки памяти, безопасность и т.п. Наиболее популярные: SonarQube, PVS-Studio, Pychecker, Pylint.

Зато характерна обратная ситуация: все большую популярность приобретает история тестирования машинного обучения.

С очень большой натяжкой можно назвать искусственным интеллектом различные утилиты для комбинаторики тестов по заданным параметрам, применяемым в процессе дизайна тест-кейсов.

Зато характерна обратная ситуация: все большую популярность приобретает история тестирования машинного обучения. В наших проектах, связанных с ML, неотъемлемой частью команды дата-сайнтистов является QA инженер (Quality Assurance engineer, — специалист, проверяющий качество ПО). Он помогает прорабатывать стратегию обеспечения качества прогнозной или рекомендательной модели, а также связанных условий по интеграциям, целостности данных и пользовательского интерфейса.

Почему автоматизированные системы тестирования еще не вытеснили ручное тестирование? Почему ручное и автоматизированное тестирование — это разные подходы к процессу устранению ошибок в ПО?

Автоматизированное тестирование в первую очередь нужно для сокращения времени на принятие решения. Но на его основе нельзя делать полноценные выводы о выпуске продукта в продуктивную среду. Это решение должен принимать человек. Здесь важна комплексная оценка: качество тестового покрытия требований, успешность прогона автоматических и ручных кейсов, критичность обнаруженных дефектов, сроки их исправления.

Нельзя сбрасывать со счетов и нефункциональную составляющую: удобство интерфейса продукта и скорость его отклика, возможность многопользовательской работы, уязвимость решения перед атаками хакеров. Эти вещи могут проверяться только в ручном или полуавтоматическом режиме под полным контролем человека.

Падает ли потребность в тестировщиках по мере развития современных инструментов разработки ПО? Что дешевле — человек-тестировщик или адекватное ПО?

Понятно, что прогресс не стоит на месте, появляются новые технологии разработки, больше готовых открытых библиотек, инфраструктурных инструментов. Но при этом качество итогового продукта все равно остается на совести инженера, который разработал программный код. Важно продумать стратегию тестирования приложения, основываясь на рисках качества, целях и бюджете. Создать тестовые данные, окружения, стенды, определить виды тестирования. А это может сделать только человек: найти правильный баланс между скоростью доставки изменений до конечного пользователя и их качеством.

на тестировании — Traducción al español — ejemplos inglés

Su búsqueda puede llevar a ejemplos con expresiones vulgares.

Su búsqueda puede llevar a ejemplos con expresiones coloquiales.

В разделе V представлена ​​обновленная информация о прогрессе в тестировании и исследованиях по экспериментальному учету экосистемы СЭЭУ.

En la sección V figura información Actualizada sobre los progresos en las pruebas y la researchación de las cuentas Experimentales de ecosistemas del SCAE.

Производители двигателей Rolls-Royce выпустили улучшенный карбюратор, но он не прошел испытания при испытании .

Изготовители моторов Rolls-Royce производят карбюраторные машины, начиная с осени и заканчивая las pruebas .

Уже используемые туалеты по-прежнему находятся в при тестировании .

Когда к тестированию привлекаются люди , возникают ошибки.

Cuando las personas están impladas en pruebas , hay errores.

Процесс разработки приложений и есть некоторый опыт в тестировании .

La aplicación, processso de desarrollo y alguna experiencecia en testing .

Код Энтони гарантирует, что обновление пакетов при тестировании не вызовет проблем с зависимостями.

El código de Anthony se asegura de que la actualización de paquetes en testing no cause ningún проблема dependencias.

Видите ли, при тестировании у нас была небольшая проблема… со спутниковым сигналом.

Verá, en las pruebas hemos tenido … un pequeño problem con la señal … del satélite.

Вирус , в тестировании стадий.

Более того, Attack Surface Analyzer завоевал популярность среди разработчиков приложений, особенно при тестировании .

Además, Analizador de ataque de superficie ganado popularidad entre los desarrolladores de aplicaciones, especialmente en las pruebas .

Система по-прежнему при тестировании , но она должна себя вести.

El sistema está todavía en pruebas , sino que debe comportarse.

Эти версии все еще проходят тестирование и еще не выпущены официально.

Estas versiones están todavía en pruebas y aún no se ha liberado oficialmente.

Примеры игровых карт, использованных при тестировании , см. В Приложении 3301.3.

Para ejemplos de cartas de juego usadas en las pruebas , véase el Anexo 3301.3.

UL является мировым лидером в области тестирования , инспекций, сертификации, аудита и валидации.

UL es líder mundial en pruebas , inspección, Certificación, auditoría y validación.

За последние годы «АВИАТЕСТ» принял участие в испытаниях самолетов перед первым полетом.

En años recientes, AVIATEST ha Participado en pruebas de aviones antes de que hicieran su primer vuelo.

3 Поддержка инструментов особенно полезна при тестировании , управлении конфигурацией

3 Herramienta de apoyo es specificmente útil en las pruebas , gestión de configuración

Редко такое случается при тестировании .

Мышей и крыс использовали в тестировании .

Он называется Chipotle Rewards и уже несколько месяцев проходит при тестировании .

Se llama Chipotle Rewards у вас есть и durante meses.

Почти все английские школы здесь предлагают курсы, чтобы помочь в тестировании .

Casi todas las escuelas de Inglés aquí ofrecen cursos para ayudar en las pruebas .

Получена первая версия обновленного программного обеспечения двигателя FADEC, которое показывает хорошие начальные результаты при тестировании .

У вас есть первая версия FADEC, обновленная версия программного обеспечения для двигателя, которая находится в большинстве случаев, приведенных в исходном коде , и в последнем случае .

Тестирование и поддержка | Penn State

НЕОБХОДИМЫЕ ТЕСТИРОВАНИЕ ДЛЯ НЕВАКЦИНИРОВАННЫХ СОТРУДНИКОВ //

Начало сент.1, штатные преподаватели и сотрудники, которые не сообщили университету о том, что они вакцинированы от COVID-19, будут получать еженедельное электронное письмо от [email protected] с инструкциями для конкретного кампуса о том, как пройти тестирование. В электронном письме им будет сообщено, что они должны проходить тестирование еженедельно в течение семестра, если и до тех пор, пока они не сообщат в облаке Salesforce Health Cloud университета, что они полностью вакцинированы. Сотрудники должны пройти тестирование в течение семи дней.

В University Park сотрудники пройдут экспресс-тест на COVID-19 в White Building, и им рекомендуется посетить место тестирования как можно скорее после получения электронного письма.Нет необходимости в предварительной записи. Сотрудникам рекомендуется проводить тестирование по утрам, чтобы избежать наиболее загруженного времени тестирования, и им следует планировать пребывание на месте тестирования в течение 20–30 минут. Положительные результаты теста будут подтверждены последующим тестом ПЦР.

Все необходимое тестирование преподавателей и сотрудников в кампусах Содружества и Законе Дикинсона или для тех, кто работает за пределами офиса, будет проводиться с использованием наборов для тестирования COVID-19, отправленных по почте от Vault Health, стороннего поставщика. Уведомления по электронной почте будут содержать ссылку для заказа тестового набора.Все завершенные тесты должны быть отправлены по почте или возвращены в почтовый ящик кампуса в течение 24 часов после завершения.

Сотрудники, получившие положительный результат теста, должны быть изолированы, и им не будет разрешено вернуться к работе на объекте до тех пор, пока они не завершат изоляционный период, соответствующий требованиям Центров по контролю и профилактике заболеваний. Ожидается, что сотрудники с положительным диагнозом COVID-19 будут использовать накопленное время по болезни, отпуск или личное время (если доступно) или будут помещены в статус неоплачиваемого отпуска на время отсутствия, чтобы покрыть любое свободное время, пока они не будут освобождены для возвращения на работу Penn State. Медицина труда.Сотрудники могут работать удаленно в период изоляции (с одобрения своего руководителя), если их симптомы не выражены и их положение позволяет. Персонал по розыску контактов будет общаться со всеми людьми, идентифицированными как близкие, независимо от их прививочного статуса. Ожидается, что инструкторы, преподаватели и исследователи будут работать с руководителем своего академического подразделения, чтобы определить, как лучше всего выполнять свои обязанности, если результаты их теста положительны и они войдут в период изоляции.

Сотрудники, представленные профсоюзом, должны проконсультироваться со своим представителем отдела кадров, чтобы определить обязанности по тестированию.Сотрудники, получившие положительный результат в Университете за последние 90 дней на COVID-19 и проинформировавшие специалистов по медицине труда, не проходят тестирование.

Сотрудники, которые работают удаленно 100% времени, могут быть освобождены от тестирования и должны заполнить полную форму удаленного сотрудника для запроса и освобождения. Сотрудники, которым необходимо запросить временное исключение из еженедельного тестирования, должны поговорить со стратегическим партнером отдела кадров.

Проверка персонала на соответствие

Сотрудники, не выполнившие свои обязательства по тестированию, будут подвергнуты санкциям.Руководители будут уведомлены, когда сотрудник не сможет выполнить требование еженедельного тестирования, и сначала обсудят требования к тестированию с сотрудником. Сотрудники, которые продолжают игнорировать требования к тестированию, будут отправлены домой и будут обязаны использовать оплачиваемый отпуск или личное время, если таковое имеется, или будут отправлены в неоплачиваемый отпуск до сдачи теста. После того, как сотрудник вернется к работе на месте, будут предприняты шаги по документированию нарушения с помощью HR78, Несоблюдение штатными сотрудниками приемлемых стандартов эффективности, после консультации со стратегическим партнером отдела кадров их подразделения.

В случаях повторяющегося несоответствия руководителям следует обсудить дальнейшее использование HR78 в консультации со своим стратегическим партнером по персоналу, что может привести к увольнению сотрудника.

Инструктор, исследователь и преподаватель, проводящий тестирование на соответствие

Для инструкторов, исследователей и преподавателей, не прошедших обязательное тестирование, действует отдельный процесс соответствия и санкций.Руководители академических подразделений или их назначенные лица сначала побеседуют с преподавателем, исследователем или преподавателем, чтобы напомнить им о применимой политике, предложить любую необходимую помощь в соответствии со стратегиями смягчения последствий COVID-19 штата Пенсильвания и напомнить о процессе. это произойдет в результате продолжающегося несоблюдения.

Если преподаватель, исследователь или преподаватель по-прежнему не проходит необходимое тестирование, руководитель академического подразделения обсудит ситуацию со своим стратегическим партнером по персоналу и при необходимости проконсультируется с заместителем ректора по работе с преподавателями, чтобы решить, как лучше всего для устранения несоответствия.Санкции могут быть применены к преподавателю, исследователю или преподавателю.

Если преподаватель, исследователь или преподаватель упорствует в своем отказе пройти обязательное тестирование, руководитель академического подразделения снова обсудит ситуацию со своим стратегическим партнером по персоналу и проконсультируется с проректором по работе с преподавателями. Инструктор, исследователь или преподаватель, о которых идет речь, будут отстранены от своих курсов, отправлены в отпуск и им будет запрещено работать в университетском городке на время отпуска.Решения о переводе преподавателя, исследователя или преподавателя в продолжающийся неоплачиваемый отпуск должны быть рассмотрены в течение семи дней подкомитетом Консультативного совета по вопросам факультета, состоящим из двух преподавателей и одного администратора, которому заместитель ректора отвечает за работу факультета. Ожидания, процесс и санкции в отношении аспирантов, работающих в качестве помощников преподавателей или зарегистрированных преподавателей, будут соответствовать политике Совета выпускников.

Для штатных преподавателей, исследователей или преподавателей существенное несоблюдение требований может привести к дисциплинарным взысканиям, вплоть до возбуждения процедуры увольнения в соответствии с Академической политикой AC70 или расторжения контракта.Члены факультета могут обжаловать санкции в соответствии с Академической политикой AC76 или запросить пересмотр санкций у заместителя ректора по делам факультета.

Вернуться в верхнее меню


AI в тестировании: 13 основных ресурсов для специалистов по контролю качества

Что, если бы вы могли упростить тестирование программного обеспечения? Что, если бы это можно было сделать без всех разговоров, вопросов, отчетов о дефектах и ​​показателей?

Нам обещали искусственный интеллект (ИИ) в качестве решения всех проблем, связанных с тестированием, особенно теми, кто никогда не тестировал — теми, кто считает, что то, что мы делаем, как тестировщики, — это не более чем прикосновение к экранам для сравнения.

Хотя я заявил, что ИИ придет и навсегда изменит тестирование программного обеспечения (в конечном итоге), мы еще не достигли этого — даже не приблизились. Но это не значит, что мы не можем использовать ИИ для поддержки наших усилий по тестированию.

Ключевым моментом является поиск инструментов, отвечающих вашим потребностям и помогающих получить точную информацию о тестируемых системах. Четкое разделение всего этого с теми, кто может принимать решения, является основополагающим для нашей профессиональной зрелости.

Пришло время использовать ИИ в вашем тестировании. Вот 13 ресурсов для изучения, понимания и эффективного использования.

Что такое ИИ?

Прежде чем использовать какой-либо ИИ в тестировании (или тестировании приложений со встроенным ИИ), полезно изучить основы. Вот несколько доступных ресурсов для изучения ИИ.

Что такое искусственный интеллект — для спешащих людей

Он поймал меня «в спешке»! В этом пятиминутном видео независимого консультанта Раджа Рамеша дается одно из лучших описаний ИИ как дисциплины в области информатики, которое я слышал.Что лучше, так это то, что он делает это с помощью простых визуализаций, поэтому идеи остаются неизменными. Рамеш четко описывает, определяет и организует машинное обучение, нейронные сети, обработку естественного языка и многое другое.

Вам не нужно быть математиком или компьютерным специалистом, чтобы разбираться в области и дисциплинах в ней.


Объясни мне машинное обучение как пять

Если вы хотите получить четкое представление о машинном обучении, может оказаться полезным это видео Энджи Джонс, старшего защитника разработчиков Applitools.Мало того, что Джонс делится тем, что такое машинное обучение; она также отмечает, насколько это может быть по-настоящему глупо!

Если вы используете ИИ в своем тестировании, обязательно посмотрите это. То, что вы используете ИИ, не означает, что он делает то, что вы думаете, или даже то, что вы хотите.


Нежное введение в нейронные сети

Специалист по данным Дэвид Фумо предлагает глубокое погружение в нейронные сети и руководство по созданию вашей первой нейронной сети на Python.

Пристегнитесь — это напряженно.

Использование ИИ для тестирования

Рассмотрев основы, вот некоторые ресурсы для применения ИИ специально для тестирования.

Как ИИ трансформирует тестирование программного обеспечения

Технический тренер и бывший защитник разработчиков Радж Субраманиан рассказал об ИИ и его влиянии на тестирование на конференции Selenium в Чикаго в 2018 году. Эта презентация поможет вам увидеть, как ИИ влияет на автоматизацию тестирования, особенно на использование Selenium, и Субраманиан считает, что ИИ движется вперед в будущем.

Машинное обучение и его влияние на тестировщиков

В 2016 году я посетил конференцию, на которой пять руководителей в группе сказали, что ИИ возьмет на себя тестирование. Я хотел понять, верны ли они, поэтому провел исследование и собрал этот доклад, чтобы поделиться им на нескольких конференциях в США и Канаде в течение 2017 года и позже.

Как мы можем доверять ботам-тестировщикам ИИ?

Краеугольный камень тестирования — это доверие. Чтобы тестирование было полезным, мы должны доверять результатам тестирования.Так как же нам доверять тестированию ИИ?

Тарик Кинг, главный научный сотрудник test.ai, обращается к этому вопросу в Гильдии автоматизации в 2019 году в своем выступлении «Test Machina».

Опыт ИИ

Как уже упоминалось, чтобы эффективно использовать ИИ при тестировании, мы должны с ним ознакомиться. Вот несколько приложений и инструментов, которые не имеют ничего общего с тестированием; люди могут использовать их, чтобы понять, что делает ИИ.

Быстро, ничья!

Хорошо, это весело.

В описанной выше презентации Субраманиана он использует этот инструмент Google.В нем вам предстоит нарисовать объект за 20 секунд. В это время ИИ пытается угадать, что это за рисунок.

Отличный способ познакомиться с чем-либо — это поиграть, и этот инструмент очень интересен для этого.

Teachable Machine

Teachable Machine — еще один эксперимент от Google. Сайт позволяет опробовать обучающие модели для машинного обучения. Классифицируйте образцы видео, фотографий или звуков для обучения алгоритмов машинного обучения. Затем попробуйте и посмотрите, как это работает.

Конечно пришлось попробовать! Сайт позволяет использовать собственную видеокамеру для записи изображений. Я создал изображения, на которых изображены неразрешенный кубик Рубика, частично решенный куб и решенный куб, все с разных углов. Затем я разделил изображения на две группы — решенные и нерешенные.

Он проделал замечательную работу по классификации новых изображений куба в новых конфигурациях. Конечно, как тестировщик, я не мог не попытаться запутать, и я это сделал.

Teachable Machine отлично подходит для быстрой настройки машинного обучения и проведения экспериментов с ним.Узнайте, как подобный искусственный интеллект может работать на вас или против вас. Если вы сейчас используете тестирование с поддержкой ИИ или рассматриваете его, это будет отличный способ познакомиться с взлетами и падениями машинного обучения.

ML — это самая безграничная область для исследовательского тестирования, которую я нашел.

Знайте свои инструменты.

WEKA

WEKA — это среда Вайкато для анализа знаний, созданная и поддерживаемая университетом Вайкато Новой Зеландии. Используйте его для изучения данных с помощью машинного обучения.Вы можете использовать разные алгоритмы машинного обучения, настраивать их и обучать на наборах данных.

WEKA была первым инструментом, который я использовал, чтобы начать понимать машинное обучение. Хотя пользовательский интерфейс можно улучшить, не судите книгу по обложке. Мощность инструмента намного превосходит его внешний вид.

Вот лучшее описание с сайта WEKA:

Workbench WEKA — это набор алгоритмов машинного обучения и инструментов предварительной обработки данных, который включает практически все алгоритмы, описанные в нашей книге.Он разработан таким образом, чтобы вы могли гибко быстро опробовать существующие методы на новых наборах данных. Он обеспечивает обширную поддержку всего процесса экспериментального интеллектуального анализа данных, включая подготовку входных данных, статистическую оценку схем обучения и визуализацию входных данных и результатов обучения.

Встречи (или, скорее, встречи)

Я был потрясен, обнаружив только одну встречу по ИИ при тестировании. Может пора завести в своем городе?

AI в тестировании и тестировании Встреча по ИИ — Санта-Клара, Калифорния
Встречи

— отличный способ учиться, а из-за пандемии большинство встреч теперь виртуальные, что означает, что вы можете присоединиться к ним из любого места.

Только AI на тестовой встрече, которую я обнаружил, проводится в Санта-Кларе, Калифорния. В прошлом месяце они говорили о «создании развертываемого классификатора ошибок Jira с использованием Tensorflow». Не могу дождаться, чтобы увидеть, что будет дальше с этой группой!

Инструменты искусственного интеллекта

Большинство инструментов искусственного интеллекта являются коммерческими по нескольким причинам. Команды прилагают огромные усилия для создания инструментов искусственного интеллекта для тестирования, а выгода для клиентов может во много раз превышать цену. Кевин Сураче, технический директор Appvance, объяснил, что инструмент искусственного интеллекта его компании состоит из примерно 4 миллионов строк кода, и на его разработку ушло около 250 000 инженерных часов.

Я считаю, что в ближайшие несколько лет на рынке с открытым исходным кодом появится больше инструментов для тестирования на основе ИИ. Но пока вот несколько инструментов, которые могут помочь.

Классификаторы Test.AI

Классификаторы Test.ai используют машинное обучение для сопоставления элементов на веб-странице. Эти классификаторы доступны на нескольких языках.


TensorFlow

Хотите использовать API машинного обучения для собственной идеи тестирования? TensorFlow — один из популярных API-интерфейсов для быстрого внедрения моделей машинного обучения.

TensorFlow позволяет новичкам и экспертам создавать модели машинного обучения. См. Разделы ниже, чтобы начать.

АГЕНТ

АГЕНТ — это аббревиатура от «AI Generation and Exploration in Test». Найдите этот генератор ботов для тестирования своих сайтов в репозиториях Тарика Кинга на GitHub.

AGENT, используя обучающие данные от AGENT-X, автономно учится исследовать веб-сайт и оценивать его действия, поля и формы. AGENT развертывает один или несколько агентов исследования и тестирования для исследования веб-приложения и применения потоков тестирования по мере распознавания тестируемых шаблонов.

Наслаждайтесь этими ресурсами и обязательно сообщите мне в поле для комментариев ниже, какие инструменты искусственного интеллекта вы используете для тестирования.

Продолжайте учиться

4 Роли тестирования программного обеспечения

Тестирование программного обеспечения — это процесс проверки программы или приложения, чтобы убедиться, что они работают должным образом. Это важная часть жизненного цикла разработки программного обеспечения, поскольку она может избавить команды от дорогостоящих исправлений. Понимая, когда и как эффективно проводить тесты, команда сможет избежать распространенных ошибок в жизненном цикле разработки программного обеспечения.

Команды тестирования программного обеспечения играют важную роль в определении успеха программного продукта после завершения разработки — также известного как этап подготовки к производству.

Вот почему участники команды тестирования программного обеспечения должны быть очень талантливыми и способными профессионалами в своей области — чтобы максимально высоко поставить планку успеха.

Как эксперты в этой области, они должны уметь создавать тестовые сценарии, которые будут определять проблемы с рассматриваемым продуктом.

Категоризация ролей в тестировании программного обеспечения

В каждой организации есть собственная структура команды, но есть несколько должностей, которые необходимо заполнить либо по ролям, либо по ответственности. Эти должности имеют решающее значение для успеха команд тестирования, поскольку они охватывают различные аспекты процесса тестирования. Это:

1. Инженер по обеспечению качества

Эта позиция обычно охватывает не только процессы тестирования. Инженер по обеспечению качества программного обеспечения постоянно контролирует каждый этап процесса разработки программного обеспечения и следит за тем, чтобы разработанное программное обеспечение соответствовало стандартам качества.Кроме того, они следят за тем, чтобы программные продукты работали без ошибок, прежде чем они будут запущены в производство.

2. Менеджер тестирования

Менеджер тестирования действует как менеджер проекта. Это руководящая должность в группе контроля качества или тестовой группе, что очень часто встречается в организациях, занимающихся аутсорсингом программного обеспечения.

3. Инженер-испытатель

Обычно используется как общий термин для обозначения многих возможностей. Он может относиться ко многим инженерам, специализирующимся на различных подходах к тестированию, таких как ручное тестирование, исследовательское тестирование, тестирование производительности и т. Д.Он также широко используется для определения позиции тестирования, которая минимально полагается на автоматизацию.

4. Аналитик-испытатель

Это позиция, которая вместо того, чтобы быть более технической, фокусируется на проблемах бизнеса. Аналитики тестирования обеспечивают приемлемую функциональную готовность приложения до того, как оно будет запущено в производство. Обычно они проектируют, разрабатывают, запускают и устраняют неисправности тесты, чтобы выявить любые дефекты или ошибки в коде в предпроизводственной среде.

5. Инженер по автоматизации испытаний

Это широко распространенная позиция среди предприятий, представляющих инженера, который кодирует (скорее всего, разработчика), но единственная цель которого — автоматизировать процессы тестирования.Эти люди используют среды тестирования, такие как Selenium, Cucumber или другие, для эффективного проектирования и написания новых тестовых примеров. Еще одним большим преимуществом инженеров по автоматизации тестирования является то, что они хорошо разбираются в дизайне графического интерфейса пользователя и тестировании программного обеспечения.


ПОЛУЧИТЕ БЕСПЛАТНЫЙ СЧЕТ СЕГОДНЯ

Обеспечьте прозрачность конвейера CI, мгновенно обнаруживая сбои при тестировании.

Зарегистрироваться

Основные функции, навыки и обязанности ролей в тестировании программного обеспечения

Роль тестировщика программного обеспечения в проекте используется по-разному в разных организациях в зависимости от размера группы тестирования, структуры группы и конкретных требований организации.

Должности или должности, связанные с тестированием программного обеспечения, обычно называют «QA» или «инженером-тестировщиком», но технология, которую они используют, сфера деятельности, в которой они работают, их опыт и даже тип тестирования, которые они проводят, будут отличаться.

В таблице ниже вы можете просмотреть сводную информацию об основных функциях, обязанностях, необходимых общих навыках и знаниях необходимых инструментов для некоторых общих ролей по тестированию программного обеспечения.

Роли Менеджер по тестированию Инженер по автоматизации испытаний Инженер по обеспечению качества
Обязанности — Установите показатели успеха и качества для продукта
— Планируйте и выполните процесс тестирования программного обеспечения
— Наберите команду и контролируйте ее
— Общайтесь между отделами
Создание, запуск и мониторинг автоматизированных наборов тестов для продукта
— Разработка процессов автоматизированного тестирования и создание документации
— Выбор и использование инструментария
— Выполните анализ требований для ручных тестов.
— Оцените, расставьте приоритеты, планируйте и координируйте действия по тестированию качества.
— Создание подробных и хорошо структурированных планов тестирования и тестовых примеров
— Создание отчетов о состоянии и отчетов о дефектах
Основные функции — Создание стратегии тестирования продукта
— Управление процессом тестирования и рабочим процессом в команде
— Разработка сценариев для запуска автоматических тестов
— Разработка автоматизированных тестов для оптимизации процесса тестирования
— Оцените и осмотрите продукт вручную, чтобы убедиться, что он не поступает в производство с какими-либо дефектами
Требуемые навыки — Всесторонние знания о стратегиях тестирования
— Знания о ручном и автоматическом тестировании
— Способность понимать и общаться как с внутренней командой, так и с клиентом
— Всесторонние знания о DevOps и гибких методологиях
— Навыки программирования
— Аналитические навыки
— Навыки решения проблем
— Исчерпывающие знания о методах ручного тестирования
— Способность понимать требования клиентов
— Навыки анализа данных
Инструменты Инструменты управления — Инструменты и среды автоматизации
— Инструменты наблюдения
— Инструменты CI / CD
— Инструменты управления тестированием
— Инструменты отладки


Обзор группы тестирования программного обеспечения

Уровень качества, которого можно достичь, и то, насколько быстро вы сможете достичь своих целей тестирования, полностью зависит от способностей вашей группы тестирования.

Важно иметь соответствующий баланс различных типов тестировщиков, чтобы иметь команду тестирования, которая эффективно дополняет друг друга. Еще одна важная тема при создании группы тестирования программного обеспечения — собрать вместе экспертов в предметной области, обладающих всеми необходимыми знаниями для тщательного тестирования приложения в команде.

Сильная группа тестирования программного обеспечения должна быть определенным образом структурирована: иерархия должна быть четкой, а обязанности между членами команды должны быть четко определены.Хорошо организованные команды способны эффективно справиться со всей работой.

Если каждый член команды знает, чего от него ожидают, то он сможет завершить свою работу по мере необходимости в установленные сроки. Измерение производительности тестера — ключ к успеху. Вы должны понимать, какие дефекты может обнаружить тестировщик, а какие они могут пропустить.

Документ «Роли и обязанности», в котором четко определены обязанности каждого, должен быть создан при участии всех членов группы тестирования.Это может быть полезно для быстрого общения с лицом, ответственным за задачу, при возникновении неожиданной проблемы.

Нам все еще нужны роли для тестирования, или разработчикам следует проводить собственное тестирование?

Тестирование на основе разработчиков широко применяется малыми, средними и крупными компаниями. Разработчики программного обеспечения теперь должны писать / запускать собственные модульные тесты во многих организациях. Более того, некоторых просят написать автоматизированные и интегрированные тесты на основе кода.

Однако построение тестов разработки требует времени, которое разработчики могли бы использовать для создания нового кода.В результате многие разработчики пропускают этот процесс и создают функции, не тестируя их.

Разработчики могут обеспечить значительный объем тестового покрытия для своего кода, но его часто трудно поддерживать, если они не делают это последовательно для всей кодовой базы.

Некоторые группы разработчиков программного обеспечения выпускают код в производство с помощью всего лишь пары модульных тестов или обзоров кода. Некоторые команды даже не проверяют, компилируется ли код после внесения изменений.Таким образом, чтобы избежать последствий, если вы собираетесь применять тестирование на основе разработчика, у вас должен быть детализированный, четко определенный и хорошо управляемый процесс тестирования.

Есть группы разработчиков программного обеспечения, которые хотят обойти тестирование своего кода по нескольким причинам. Одна из главных причин — это отсутствие видимости. Когда команды работают в рамках небольшого объема проекта, как и в большинстве приложений микросервисов, они не могут понять полный поток выполнения всего приложения.Это приводит к тому, что команды не хотят тестировать созданный код.

Некоторые разработчики твердо убеждены, что создание модульных тестов для их кода — не более чем пустая трата времени: это сложно, утомительно и трудно выполнять повторно, даже если автоматизация тестирования присутствует.

Вы можете спросить, зачем разработчикам тестировать создаваемое ими программное обеспечение. Есть разработчики, которые тщательно тестируют свой код и берут на себя полную ответственность за владение приложением. Они пишут свои собственные тесты, чтобы понять, нарушает ли исправление кода рабочий код, или даже сборку, или функциональность приложения.

Не всегда легко найти людей, которые гордятся тестированием и не могут уснуть, не сделав свой код безупречным на этапе подготовки к производству. Квалифицированных разработчиков можно найти на бесплатных платформах, таких как Jooble.

Но вот почему тестирование так важно: написание тестов экономит время в долгосрочной перспективе, уменьшая количество проблем как в подготовительной, так и в производственной средах. Кроме того, повышается удовлетворенность конечных пользователей / клиентов, поскольку разработчики начинают обнаруживать дефекты еще до того, как они достигнут конечных пользователей.

Многие разработчики не любят тестирование, потому что оно может быть утомительным, повторяющимся и сложным. Они не до конца понимают нюансы того, как все аспекты приложения работают вместе.

Однако, если вы справитесь с этим хорошо, другими словами, если команды разработчиков программного обеспечения приступят к тестированию, а также к написанию кода в своем жизненном цикле разработки, то тестирование разработчиков будет очень продуктивным и незаменимым.

Текущие возможности

Thundra Sidekick позволяют тестировщикам программного обеспечения устранять неполадки в тестах, сочетая ненавязчивую отладку и распределенную трассировку.Независимо от того, какую роль вы выполняете, вы сможете добиться большей маневренности, чем в настоящее время, при просмотре файлов журналов. Кроме того, Thundra Sidekick представит больше функций, специально направленных на облегчение процесса аналитики тестов. Начните работу с Thundra Sidekick сегодня!

Будьте БЕЗОПАСНЫ | Будьте БЕЗОПАСНЫ. Тестирование слюны

Тестирование слюны

UVA дает точность 97,2%. Тест слюны UVA — это тест, разработанный лабораторией (LDT), для которого не требуется рассмотрение и одобрение FDA. Методология тестирования UVA прошла тщательную проверку, в результате чего был получен высокоточный тест (97.2% соответствие результатам мазка из носа).

Точный метод анализа слюны UVA является патентованным и конфиденциальным, он отражает исследования преподавателей и сотрудников по медицинским, научным и техническим вопросам. Подробная публичная информация о тесте доступна по адресу https://besafe.virginia.edu/sites/g/files/jsddwu401/files/2021-04/UVA.SalivaTesting.pdf. Методология тестирования была подвергнута тщательной проверке, в результате чего был получен высокоточный тест. Этот тест используется только для выявления наличия активной коронавирусной инфекции у бессимптомных лиц в целях общественного здравоохранения (управления) и не используется для информирования о принятии клинических решений или для руководства лечением пациентов.

Хотя FDA отозвало конкретный тест Innova и предупредило о риске получения ложных результатов в отношении двух других тестов, эта критика не применима ко всем тестам на COVID 19. И хотя CDC решил отозвать EUA для своего протокола тестирования RT-PCR 2019-nCoV, это решение не было основано на опасении получения ошибочных результатов. Вместо этого CDC рекомендует лабораториям использовать более эффективные мультиплексные тесты, проверяющие как на грипп, так и на COVID. Действительно, у CDC есть ожидающий проверки EUA для теста PCR, который делает именно это.Решение ни одного агентства не имеет никакого отношения к тесту слюны Be SAFE UVA, который не основан на данных тестах или протоколах.

Для получения дополнительной информации о действиях FDA см. Https://www.reuters.com/article/factcheck-fda-pcr-test/fact-check-fda-did-not-recall-all-covid-19-pcr- тесты-idUSL1N2P51XC. Для получения дополнительной информации о решении CDC см .: https://www.reuters.com/article/factcheck-covid19-pcr-test/fact-check-cdc-lab-update-on-covid-19-pcr-tests- неверно истолкованный-idUSL1N2P42U5

UVA не обязан предоставлять в FDA образцы или данные анализа слюны.UVA сообщает о положительных результатах тестирования органам общественного здравоохранения в соответствии с требованиями закона. Образец не используется для других целей, и никаких других отчетов не делается.

Отслеживание и хранение данных

Образцы не хранятся. После завершения тестирования образец считается биологически опасными отходами. Данные по слюне не используются для исследований или других целей, кроме сообщения результатов пациенту.

Когда вы регистрируетесь, чтобы сдать анализ слюны, сотрудники сканируют вашу идентификационную карту UVA.В нашу систему будет занесен ваш идентификационный номер университета. Персонал добавляет ваш компьютерный идентификатор, дату, время и место, когда вы зарегистрировались, образуя штрих-код. Эта информация хранится на защищенном внутреннем сервере UVA и используется для отслеживания того, кто сдал образец.

Как только образец поступает в лабораторию, он сканируется во внутренний защищенный журнал для обработки. Результаты тестов генерируются и связываются со штрих-кодом, который затем безопасно передается на защищенный сервер IVY HPC. Это сервер с высоким уровнем безопасности, который используется для хранения конфиденциальной информации и одобрен для HIPPA и других целей с высоким уровнем безопасности.

Как пройти тестирование на COVID-19

Вот что вам нужно знать о тестировании на COVID-19.

Симптомы

COVID-19 проявляется симптомами, похожими на респираторное заболевание, такое как грипп. Симптомы могут включать:

  • Лихорадка или озноб
  • Кашель
  • Одышка
  • Боль в мышцах или в теле
  • Головная боль
  • Боль в горле
  • Заложенность или насморк
  • Тошнота или рвота
  • Потеря вкуса или запаха

Список симптомов периодически изменяется на основе последних исследований.Узнайте больше на cdc.gov.

Если у вас серьезные симптомы, включая затрудненное дыхание, обратитесь в отделение неотложной помощи или позвоните по номеру 911.

Тестирование

MU Health Care предлагает удобную опцию тестирования для людей, которым нужен результат теста во время путешествий, людей с легкими симптомами COVID-19 или тех людей, у которых нет симптомов, но которые контактировали с инфицированным человеком ( Примечание: Вы должны подождать пять или более дней после воздействия для тестирования).

Приглашаются посетители.

Расположение

Наш испытательный полигон в 2003 W Broadway, Suite 100, в Колумбии. Щелкните здесь, чтобы узнать направление.

Часы

  • с 8:00 до 12:30 семь дней в неделю.

Обратите внимание: Мы примем наших последних пациентов за 15 минут до закрытия. Если у нас большой объем, мы можем прекратить прием новых пациентов более чем за 15 минут до закрытия.

Важно:

  • Требуются маски для лица, и пациентам рекомендуется приносить свои собственные из дома.
  • Посетители не допускаются — должен входить только человек с назначенной встречей.
  • Если вы застрахованы, принесите свою страховую карточку.

Как я узнаю о результатах?

Процесс уведомления зависит от ваших результатов. Примечание. Результаты должны быть доступны в течение 48 часов.

Если результаты положительные, вам позвонят из места проведения тестирования.

Если результат отрицательный, вы получите уведомление в сообщении на портале HealthConnect.Если у вас нет учетной записи HealthConnect, вы можете зарегистрироваться здесь.

Узнайте, что делать, основываясь на результатах теста.

Сколько стоит тестирование?

MU Health Care использует несколько диагностических лабораторных тестов для выявления инфекции COVID-19. Узнайте больше о наших ценах на тесты на COVID-19. Если у вас есть страховка, вашей страховой компании будет выставлен счет за диагностический тест. В настоящее время , доплата или совместное страхование отсутствует. Если ваша страховка отклонит требование, вы получите счет.Если у вас нет страховки, плата не взимается.

Процесс и этапы тестирования программного обеспечения: этапы жизненного цикла тестирования программного обеспечения

Тестирование является неотъемлемым компонентом процесса разработки программного обеспечения. Это влечет за собой всестороннюю оценку программного обеспечения, чтобы убедиться, что оно соответствует требованиям и целям вашего клиента.

Основная цель тестирования — выявить все дефекты и ошибки в программном обеспечении до этапа внедрения. Если дефекты программного обеспечения не будут устранены до развертывания, они могут отрицательно повлиять на бизнес клиента.Решение этих проблем потребует больших затрат.

Напротив, тестирование позволяет поддерживать качество программного обеспечения и завоевать доверие и уверенность вашего клиента. Кроме того, конечный продукт потребует более низких затрат на обслуживание, поскольку он будет работать точно, стабильно и надежно.

С учетом сказанного, есть много способов подойти к тестированию программного обеспечения. Лучший подход — это тот, который быстро выполняет процесс тестирования и соответствует принципам Agile. В этой статье мы рассмотрим различные этапы тестирования программного обеспечения и объясним все, что вам нужно знать о жизненном цикле тестирования программного обеспечения (STLC).

Содержание

Определение жизненного цикла тестирования программного обеспечения

Жизненный цикл тестирования программного обеспечения (STLC) — это серия четко определенных действий, которые тестировщики программного обеспечения должны выполнить для обеспечения качества программного обеспечения. Каждый из этапов процесса STLC должен выполняться систематически и последовательно.

Более того, каждый из этих шагов имеет разные цели и результаты в конце своей фазы. Хотя разные компании могут устанавливать свои собственные жизненные циклы тестирования программного обеспечения, основная структура этой процедуры тестирования остается неизменной.Проще говоря, это метод, который формализует процесс тестирования.

Этапы STLC

Тестирование — один из самых сложных этапов процесса разработки программного обеспечения. Он требует пристального внимания к деталям и не может быть завершен, если вы не применяете методический подход. Вот почему тестирование программного обеспечения разбито на несколько этапов.

Всего существует четыре этапа тестирования программного обеспечения, которые включают модульное тестирование, интеграционное тестирование, системное тестирование и приемочное тестирование.С учетом сказанного, эти четыре этапа можно вместе разделить на два типа: первые два являются этапами проверки, а последние два — частью этапа проверки.

Ключевое различие между ними заключается в том, что тестирование, проводимое на этапах проверки, основано на процессах, используемых во время разработки. Напротив, этап проверки проверяет функциональность готового продукта и в конце использует отзывы пользователей.

Кроме того, на первом этапе процедуры тестирования используется метод «белого ящика».Это означает, что внутренняя структура программного обеспечения не скрыта, и профессионалы, проводящие тестирование, должны знать о реализации программного обеспечения.

С другой стороны, при тестировании методом черного ящика внутренняя структура программного обеспечения скрыта, и тестировщики используют этот метод на заключительном этапе проверки. Тестировщики должны проверить функциональность приложения на соответствие спецификациям или требованиям, установленным пользователями.

Давайте обсудим каждый отдельный этап подробно, чтобы более четко понять уровни тестирования при тестировании программного обеспечения.

Модульное тестирование

Модульное тестирование — это первый этап уровней тестирования программного обеспечения. На этом этапе тестировщики оценивают отдельные компоненты системы, чтобы убедиться, что эти компоненты работают должным образом сами по себе.

Например, если ваше программное обеспечение основано на процедурном программировании, эти единицы могут быть отдельными функциями или программными процессами. С другой стороны, в объектно-ориентированных структурах эти единицы могут быть в форме одного класса. В зависимости от корпуса тестера, проблемы, эти блоки могут отличаться друг от друга.

Затем каждый из выбранных блоков тестируется, чтобы проверить, полностью ли он функционирует. Для успешного выполнения этого этапа тестировщику необходимо знать детальные уровни детализации. Кроме того, важно выполнить эти действия, когда вы вносите какие-либо изменения в кодовую базу. Применяя модульное тестирование при изменении кода, вы можете убедиться, что все проблемы решаются быстро.

Интеграционное тестирование

Тестировщики выполняют интеграционное тестирование на следующем этапе тестирования.Здесь они тестируют отдельные компоненты системы, а затем тестируют их как коллективную группу. Это позволяет тестировщикам программного обеспечения определять производительность отдельных компонентов как группы и выявлять любые проблемы в интерфейсе между модулями и функциями.

Независимо от того, насколько эффективно работает отдельный компонент, вы не узнаете, выполняет ли программа свою задачу, если не примените интеграционное тестирование. Существуют различные способы тестирования отдельных компонентов как группы, но они могут отличаться в зависимости от того, как определен каждый отдельный модуль.

Тестирование системы

Тестирование системы — заключительный этап процесса проверки. На этом этапе тестировщики видят, работает ли коллективная группа интегрированных компонентов оптимально. Этот процесс имеет решающее значение для жизненного цикла качества, и тестировщики стремятся оценить, может ли система соответствовать стандартам качества и всем основным требованиям.

Для обеспечения беспристрастности тестировщики, которые не участвовали в фазе разработки приложения, проводят тестирование этой процедуры.Кроме того, среда для этой процедуры очень похожа на фазу производства. Этап тестирования системы важен, потому что он помогает приложению соответствовать его функциональным, техническим и бизнес-требованиям.

Системное тестирование очень важно, поскольку оно подтверждает, что приложение соответствует техническим, функциональным и бизнес-требованиям, указанным заказчиком.

Приемочные испытания

Приемочные испытания — это заключительный этап цикла испытаний по обеспечению качества.Это помогает оценить, готово ли приложение к выпуску для использования пользователем. Обычно тестировщики проводят этот этап с помощью представителей заказчика, которые тестируют приложение с его помощью. Поэтому они проверят, может ли приложение выполнять все указанные функции.

Требования к программному обеспечению часто неправильно интерпретируются во время разработки. По этой причине приемочное тестирование необходимо для выявления любого недопонимания бизнес-требований и предоставления продукта, который нужен вашим клиентам.

После завершения этого процесса вы можете направить приложение на этап производства. Если вы проигнорируете этот шаг, возможно, клиенты не получат те функции, которые им нужны, и не вернутся к вам в будущем.

Жизненный цикл тестирования программного обеспечения в Agile

При гибкой разработке каждый компонент жизненного цикла разработки программного обеспечения оптимизирован для обеспечения скорости и эффективности. Вот почему тестирование также должно быть разбито на жизненный цикл тестирования программного обеспечения, чтобы гарантировать, что каждый компонент приложения был проверен с точки зрения качества.Давайте разберем жизненный цикл тестирования программного обеспечения в Agile и внимательно рассмотрим каждый этап:

Анализ требований

Анализ требований относится к этапу, на котором начинается жизненный цикл тестирования программного обеспечения. Здесь команда тестирования пытается оценить требования тестирования и обозначить, какие из заданных требований они могут протестировать.

Если они не понимают требований к тестированию, они могут обратиться к заинтересованным сторонам, таким как заказчик, системный архитектор или бизнес-аналитик.Если эти тестировщики всесторонне понимают требования приложения, будет легче выявить сбои в программном обеспечении.

Спецификации любой данной системы могут быть функциональными или нефункциональными. Это означает, что тестировщики должны проверять функциональные бизнес-функции, а также такие показатели, как скорость, надежность, доступность и безопасность.

По этой причине тестировщикам необходимо описать типы тестов, необходимых для тестирования, собрать информацию о приоритетах тестирования и настроить матрицу прослеживаемости для требований (RTM).Кроме того, они должны предоставить информацию о том, где будет проводиться тест, а также анализ осуществимости автоматизации, если это необходимо.

Планирование тестирования программного обеспечения

Тестирование программного обеспечения требует усилий всей команды, а старшим тестировщикам или руководителю группы тестирования необходимо спланировать процесс тестирования. Результатом этого этапа жизненного цикла QA являются такие документы, как оценка усилий и план тестирования. Основная цель этой процедуры — наметить смету усилий и затрат для вашего проекта.

Менеджеры могут подготовить план тестирования для различных типов тестирования программного обеспечения, выбрать, какой инструмент тестирования является оптимальным, и оценить оценку трудозатрат. В то же время им необходимо распределить обязанности и роли в своей команде.

Разработка тестового примера

На этапе разработки тестового примера создаются тестовые примеры и соответствующие им сценарии. Команде тестирования необходимо создавать, проверять и переделывать конкретные тестовые примеры на основе конкретных функций и их требований.Кроме того, им также необходимо предоставить данные тестирования, которые они могут использовать в своих тестовых примерах и сценариях.

Настройка среды

Тестовая среда включает условия тестирования, такие как спецификации оборудования и программного обеспечения, используемые во время процедуры тестирования. В идеале он должен имитировать среду, используемую конечным пользователем в его / ее рабочем пространстве. Команда тестирования должна полностью настроить среду тестирования и проверить готовность среды тестирования (дымовое тестирование).

Это означает, что группа тестирования должна знать архитектуру, программное обеспечение и технические характеристики среды.

Выполнение теста программного обеспечения

На этапе выполнения теста тестировщики проводят тестирование в соответствии с планами тестирования и тестовыми примерами, созданными командой. Они оценят соответствие всех требований RTM и сообщат обо всех обнаруженных ими ошибках в процедуре тестирования. Затем они сообщат об ошибках тестирования разработчикам, работающим над проектом.

Кроме того, группе необходимо задокументировать все результаты испытаний и зарегистрировать все неудачные случаи. После этого им необходимо сопоставить ошибки с тестовыми примерами в RM и отслеживать эти ошибки до закрытия.

Закрытие STLC

В конце концов вся команда тестирования встретится, обменяется информацией и проанализирует тестовые документы для оптимизации стратегий тестирования. Цель этого этапа — дать обратную связь о любых узких местах, возникающих в процессе разработки программного обеспечения, и установить передовой опыт для проектов со схожими требованиями.

Процесс тестирования со сдвигом влево

Тестирование со сдвигом влево — это подход к тестированию программного обеспечения, подходящий для гибкой разработки. При таком подходе критические процедуры тестирования «смещены влево», что означает, что они перемещаются на ранние фазы цикла разработки. Тестирование со сдвигом влево — это стандартная процедура тестирования в средах Agile, DevOps и непрерывной разработки.

Основная проблема позднего тестирования заключается в том, что требуется больше времени, чтобы определить, что пошло не так во время разработки, а это означает, что затраты непреднамеренно возрастут.Перенос критических процедур тестирования на ранние стадии помогает выявить и остановить проблемы раньше.

Этот метод позволяет тестировщикам выявлять, локализовать, исправлять и выполнять регрессионные тесты для устранения всех ошибок в приложении. Если не устранить эти проблемы с помощью раннего тестирования, они могут накапливаться, и их будет еще труднее обнаружить по мере продолжения разработки и интеграции программного обеспечения.

С другой стороны, использование зрелых методов тестирования помогает выявить критические проблемы в приложении при минимальных затратах.Например, они могут создать исчерпывающий набор наборов модульных тестов, охватывающих большую часть кодовой базы.

В то же время функциональные тестеры и тестеры API могут свести к минимуму зависимость от позднего тестирования, проводя раннее и частое тестирование. В результате им не нужно полагаться на позднее тестирование для выявления ошибок, и они могут использовать его для проверки соответствия функциональных требований.

Кроме того, если вы включите методы тестирования, такие как автоматизация тестирования, вы сможете искоренить проблемы в программном обеспечении еще раньше и выявлять проблемы с меньшими затратами.

Жизненный цикл тестирования в лаборатории производительности

Задержка, вызванная поздним тестированием, напрямую влияет на общую стоимость проекта. Кроме того, это также может отрицательно сказаться на качестве продукта. Чтобы подобных проблем не происходило, нужно детально провести все этапы тестирования ПО.

Performance Lab — один из ведущих поставщиков услуг по тестированию программного обеспечения. С момента своего основания компания предоставляет услуги по тестированию программного обеспечения более чем 500 компаниям во всех отраслях, от финансов и здравоохранения до розничной торговли и технологий.

Кроме того, компания уделяет особое внимание непрерывному тестированию, оптимизации непрерывной интеграции и обеспечению непрерывной поставки протестированных компонентов. Наконец, с помощью автоматизации тестирования компания может значительно ускорить запуск вашего продукта и снизить стоимость итераций тестирования.

Подводя итог, можно сказать, что тестирование программного обеспечения является неотъемлемой частью процесса разработки программного обеспечения. Без правильного внедрения методов тестирования программного обеспечения вы можете понести большие затраты для своего проекта.

Опытная компания по тестированию программного обеспечения выполнит за вас все этапы жизненного цикла тестирования программного обеспечения и определит все возможные ошибки в вашем приложении. Кроме того, доверяя надежному поставщику услуг по тестированию программного обеспечения, вы можете гарантировать соответствие требованиям заказчика и завершить проект в рамках заданного бюджета и времени.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *