E-commerce, интернет-магазины
Retail
Автоматизация торговли: ПО, кассы, сканеры, весы
16 февраля 2021, 12:09 183 просмотра

5 трендов в тестировании ПО на 2021 год

Технологии качества (a1qa)

Но как эффективно организовать работу команды тестирования ПО в 2021 году, чтобы минимизировать последствия экономической рецессии и удержать лидирующие позиции на рынке?

Мы подготовили 5 QA-трендов на 2021 год, следование которым может помочь выпустить успешное ПО:

1. Обеспечивать качественный переход к Agile- и DevOps- методологиям.2. Оптимизировать QA-процессы с помощью внедрения искусственного интеллекта.3. Применять автоматизацию тестирования.4. Совершенствовать методы управления тестовыми данными и окружениями.5. Пересматривать распределение QA-бюджета.

ТРЕНД 1 – ОБЕСПЕЧИВАТЬ КАЧЕСТВЕННЫЙ ПЕРЕХОД К AGILE- И DEVOPS-МЕТОДОЛОГИЯМ

За последний год поведение пользователей изменилось. Они стали более тщательно подходить к выбору программных продуктов за счет их многообразия. Это во многом определило вектор разработки и тестирования ПО.

Переход с традиционной водопадной модели к гибким методологиям Agile и DevOps продолжает набирать обороты. Всё больше компаний стремятся сократить время выхода ПО в эксплуатацию и улучшить его качество. Несмотря на тенденцию слияния QA-процессов и разработки, 42% опрошенных организаций в Мировом отчёте по качеству (World Quality Report, WQR) 2020-2021 годов отметили, что есть пробел в компетенциях QA-команд, придерживающихся гибких подходов. 58% представителей ИТ-бизнеса выделили как ключевую проблему выбор инструментов автоматизации тестирования.

Чтобы избежать подобных трудностей и обеспечить безболезненный переход к Agile- и DevOps-практикам, необходимо:

  • автоматизировать тестирование ПО, чтобы оптимизировать QA-активности;
  • привлекать специалистов, обладающих определённым набором навыков как в тестировании, так и в разработке;
  • проводить непрерывное наблюдение за производственными журналами для улучшения юзабилити и выявления дефектов на ранних стадиях жизненного цикла разработки ПО;
  • использовать автоматизированные панели мониторинга качества для обеспечения высокой видимости процессов.

ТРЕНД 2 – ОПТИМИЗИРОВАТЬ QA-ПРОЦЕССЫ С ПОМОЩЬЮ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Сохраняя лидирующую позицию в списке трендов за последние пару лет, искусственный интеллект вскоре может стать той технологией, которую будут априори применять в ряде отраслей. Исследователи Forrester отмечают, что в 2021 году компании столкнутся с массовым использованием ИИ. Треть бизнесов, работающих по адаптивным методологиям, станет инвестировать в ИИ, чтобы восстановить рабочие экосистемы, наладить внутренние процессы, беспрепятственного возвращать сотрудников в офисы и многое другое.

Искусственный интеллект может сыграть немаловажную роль и в QA-сфере. Около 90% респондентов WQR отметили, что это именно та инновация, в которую хочется инвестировать.

Несмотря на нынешние трудности, связанные с недостатком опыта и навыков QA-команд для полного внедрения и поддержания решений на базе ИИ, компании уже применяют новые подходы, чтобы эффективно адаптировать данную технологию в QA.

А чтобы грамотно спрогнозировать уровень качества ПО и спланировать объём QA-работ, организации анализируют производственные инциденты, выявляют пробелы и формируют тестовые данные для увеличения тестового покрытия.

Тестирование сложных систем на основе ИИ происходит медленно, но уверенно. Например, производители eHealth-продуктов разрабатывают стандарты, которые проверяют алгоритмы на основе искусственного интеллекта, а в автомобильном секторе их используют для проверки передовых систем помощи водителям.

В итоге, для эффективного тестирования с поддержкой ИИ необходимо правильно внедрять инструменты, а также повышать квалификацию сотрудников, чтобы достигать поставленных бизнес-целей в короткие сроки.

ТРЕНД 3 – ПРИМЕНЯТЬ АВТОМАТИЗАЦИЮ ТЕСТИРОВАНИЯ

Несмотря на частые изменения в функциональности приложений в ходе релизов, компании всё чаще отдают предпочтение автоматизации тестирования. Если сравнивать показатели предыдущего и текущего годов, число ИТ-представителей, которые оптимизировали работу на проектах с помощью внедрения автоматизации, увеличилось. Тестовые активности стали более прозрачными, время выхода на рынок сократилось, QA-затраты снизились, а риск появления проблем с кибербезопасностью уменьшился.

Однако компании до сих пор сталкиваются с трудностями, например, ниже вы можете увидеть уровни адаптации автоматизации тестирования в ряде аспектов. 

Avtomatizaciya testirovaniya

Источник: Мировой отчёт по качеству 2020-2021 годов

Только 37% компаний получают доход от вложенных средств в данный сервис. Чтобы облегчить обслуживание объёмных автоматизированных тестовых наборов и достичь максимальной масштабируемости проверок, можно перейти к бесскриптовым инструментам автоматизации.

Недостаточный уровень квалификации специалистов — это ещё одна сложность, с которой сталкиваются многие компании. Она непосредственно влияет на планирование долгосрочных стратегий и общую эффективность QA-процессов. Для решения этой проблемы можно привлечь опытных специалистов с развитыми навыками разработки и автоматизации тестирования, знаниями в области ИИ, МО, API и микросервисов.

Набирая такие таланты на проект, определяя наиболее подходящий и интуитивно понятный инструментарий, полагаясь на искусственный интеллект и машинное обучение в решении технических задач, организации могут достичь желаемого уровня автоматизации тестирования независимо от частых изменений в приложениях.

Читайте продолжение статьи по ссылке: https://www.a1qa.ru/blog/qa-trendy-2021-goda/

Подписывайтесь на наши новостные рассылки, а также на каналы  Telegram  и  Яндекс.Дзен , чтобы первым быть в курсе главных новостей Retail.ru.
Отвечает директор по технологиям Hitachi Vantara в...
323
Союз НСР и Brandford создают благоприятную среду д...
1134
О фирменной рознице цифровой техники и перспектива...
429
О роботизированной сборке заказов, работе с маркет...
1300
Учитываем индекс цветопередачи, цвет товара, разво...
484
Когда боты удобнее приложений и в чем их преимущес...
1043
Cпециализированная выставка продуктов питания «Продукты питания - 2021» и Международная выставка напитков «Напитки - 2020»

Но как эффективно организовать работу команды тестирования ПО в 2021 году, чтобы минимизировать последствия экономической рецессии и удержать лидирующие позиции на рынке?

Мы подготовили 5 QA-трендов на 2021 год, следование которым может помочь выпустить успешное ПО:

1. Обеспечивать качественный переход к Agile- и DevOps- методологиям.2. Оптимизировать QA-процессы с помощью внедрения искусственного интеллекта.3. Применять автоматизацию тестирования.4. Совершенствовать методы управления тестовыми данными и окружениями.5. Пересматривать распределение QA-бюджета.

ТРЕНД 1 – ОБЕСПЕЧИВАТЬ КАЧЕСТВЕННЫЙ ПЕРЕХОД К AGILE- И DEVOPS-МЕТОДОЛОГИЯМ

За последний год поведение пользователей изменилось. Они стали более тщательно подходить к выбору программных продуктов за счет их многообразия. Это во многом определило вектор разработки и тестирования ПО.

Переход с традиционной водопадной модели к гибким методологиям Agile и DevOps продолжает набирать обороты. Всё больше компаний стремятся сократить время выхода ПО в эксплуатацию и улучшить его качество. Несмотря на тенденцию слияния QA-процессов и разработки, 42% опрошенных организаций в Мировом отчёте по качеству (World Quality Report, WQR) 2020-2021 годов отметили, что есть пробел в компетенциях QA-команд, придерживающихся гибких подходов. 58% представителей ИТ-бизнеса выделили как ключевую проблему выбор инструментов автоматизации тестирования.

Чтобы избежать подобных трудностей и обеспечить безболезненный переход к Agile- и DevOps-практикам, необходимо:

  • автоматизировать тестирование ПО, чтобы оптимизировать QA-активности;
  • привлекать специалистов, обладающих определённым набором навыков как в тестировании, так и в разработке;
  • проводить непрерывное наблюдение за производственными журналами для улучшения юзабилити и выявления дефектов на ранних стадиях жизненного цикла разработки ПО;
  • использовать автоматизированные панели мониторинга качества для обеспечения высокой видимости процессов.

ТРЕНД 2 – ОПТИМИЗИРОВАТЬ QA-ПРОЦЕССЫ С ПОМОЩЬЮ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Сохраняя лидирующую позицию в списке трендов за последние пару лет, искусственный интеллект вскоре может стать той технологией, которую будут априори применять в ряде отраслей. Исследователи Forrester отмечают, что в 2021 году компании столкнутся с массовым использованием ИИ. Треть бизнесов, работающих по адаптивным методологиям, станет инвестировать в ИИ, чтобы восстановить рабочие экосистемы, наладить внутренние процессы, беспрепятственного возвращать сотрудников в офисы и многое другое.

Искусственный интеллект может сыграть немаловажную роль и в QA-сфере. Около 90% респондентов WQR отметили, что это именно та инновация, в которую хочется инвестировать.

Несмотря на нынешние трудности, связанные с недостатком опыта и навыков QA-команд для полного внедрения и поддержания решений на базе ИИ, компании уже применяют новые подходы, чтобы эффективно адаптировать данную технологию в QA.

А чтобы грамотно спрогнозировать уровень качества ПО и спланировать объём QA-работ, организации анализируют производственные инциденты, выявляют пробелы и формируют тестовые данные для увеличения тестового покрытия.

Тестирование сложных систем на основе ИИ происходит медленно, но уверенно. Например, производители eHealth-продуктов разрабатывают стандарты, которые проверяют алгоритмы на основе искусственного интеллекта, а в автомобильном секторе их используют для проверки передовых систем помощи водителям.

В итоге, для эффективного тестирования с поддержкой ИИ необходимо правильно внедрять инструменты, а также повышать квалификацию сотрудников, чтобы достигать поставленных бизнес-целей в короткие сроки.

ТРЕНД 3 – ПРИМЕНЯТЬ АВТОМАТИЗАЦИЮ ТЕСТИРОВАНИЯ

Несмотря на частые изменения в функциональности приложений в ходе релизов, компании всё чаще отдают предпочтение автоматизации тестирования. Если сравнивать показатели предыдущего и текущего годов, число ИТ-представителей, которые оптимизировали работу на проектах с помощью внедрения автоматизации, увеличилось. Тестовые активности стали более прозрачными, время выхода на рынок сократилось, QA-затраты снизились, а риск появления проблем с кибербезопасностью уменьшился.

Однако компании до сих пор сталкиваются с трудностями, например, ниже вы можете увидеть уровни адаптации автоматизации тестирования в ряде аспектов. 

Avtomatizaciya testirovaniya

Источник: Мировой отчёт по качеству 2020-2021 годов

Только 37% компаний получают доход от вложенных средств в данный сервис. Чтобы облегчить обслуживание объёмных автоматизированных тестовых наборов и достичь максимальной масштабируемости проверок, можно перейти к бесскриптовым инструментам автоматизации.

Недостаточный уровень квалификации специалистов — это ещё одна сложность, с которой сталкиваются многие компании. Она непосредственно влияет на планирование долгосрочных стратегий и общую эффективность QA-процессов. Для решения этой проблемы можно привлечь опытных специалистов с развитыми навыками разработки и автоматизации тестирования, знаниями в области ИИ, МО, API и микросервисов.

Набирая такие таланты на проект, определяя наиболее подходящий и интуитивно понятный инструментарий, полагаясь на искусственный интеллект и машинное обучение в решении технических задач, организации могут достичь желаемого уровня автоматизации тестирования независимо от частых изменений в приложениях.

Читайте продолжение статьи по ссылке: https://www.a1qa.ru/blog/qa-trendy-2021-goda/

5 трендов в тестировании ПО на 2021 год
https://www.retail.ru/local/templates/retail/images/logo/login-retail-big.png 243 67
5 трендов в тестировании ПО на 2021 год
https://www.retail.ru/local/templates/retail/images/logo/login-retail-big.png 243 67
SITE_NAME https://www.retail.ru
https://www.retail.ru/rbc/pressreleases/tekhnologii-kachestva-a1qa-5-trendov-v-testirovanii-po-na-2021-god/2021-03-05


public-4028a98f6b2d809a016b646957040052