Sind Sie bereit, die beeindruckenden Softwaretesttrends zu überprüfen, die 2019 florieren werden?
Erfahren Sie in diesem aufschlussreichen Artikel, welche Trends Sie kritisch beeinflussen würden und wie Sie sich darauf vorbereiten können, das Spiel zu spielen.
Heute erleben wir enorme Schwankungen im wissenschaftlichen Fortschritt, während die Welt digitalisiert wird.
Auch das Jahr 2019 wird die Fortsetzung enormer Unterschiede in der Technologie und der digitalen Transformation markieren und die Verbände dazu verpflichten, sich ständig zu erneuern und zu regenerieren.
Qualität bei Geschwindigkeit
Der beispiellose technologische Wandel wirkt sich auf die Art und Weise aus, in der Unternehmen die Software entwickeln, bestätigen, senden und betreiben.
Folglich müssen diese Verbände immer innovativ sein und sich selbst erschüttern, indem sie die Lösung für Boost-Tools und -Praktiken finden, um qualitativ hochwertige Anwendungen schnell zu erstellen und zu senden.
Das Testen von Anwendungen macht etwa 30% des gesamten Projektaufwands aus und ist auch ein wichtiger Schwerpunkt für Verbesserungen und Änderungen. Testpraktiken und -werkzeuge müssen weiterentwickelt werden, um die Herausforderungen des Erreichens von "Quality at Speed" angesichts der zunehmenden Komplexität von Systemen, Umgebungen und Statistiken zu bewältigen.
Wir haben nachfolgend die wichtigsten Trends beim Testen von Anwendungen gezeigt und viele, die in den letzten Jahrzehnten aufgetreten sind. Wir fanden heraus, dass Agile und DevOps, Testautomatisierung, künstliche Intelligenz für die Analyse und auch API-Testautomatisierung die offensichtlichsten Trends in den Jahren 20-19 und in den nächsten Jahrzehnten sind.
Zusammen mit diesen Trends finden Sie Testlösungen wie Selen, Katalan, TestComplete und Kobiton, die möglicherweise die Herausforderungen beim Testen von Anwendungen bewältigen können.
Hier sind 7 Software-Testtrends für 2019
Beachten Sie die sieben Software- Testtrends, die Sie im Jahr 2019 erwarten müssen.
Lass uns erforschen!!
Künstliche Intelligenz zum Testen
Obwohl die Anwendung der Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (AI / ML) zur Bewältigung der Herausforderungen beim Testen von Software in der Anwendungsforschungsgemeinschaft nicht neu ist, bieten die aktuellen Fortschritte bei AI / ML unter Verwendung einer großen Menge verfügbarer Daten neue Möglichkeiten für die Anwendung von AI / ML bei der Analyse.
Das Antragsformular für AI / ML bei der Analyse befindet sich jedoch noch im Anfangsstadium. Unternehmen werden Möglichkeiten finden, ihre Testpraktiken in AI / ML zu optimieren.
AI / ML-Algorithmen wurden entwickelt, um viel bessere Testfälle, Testskripte, Testdaten und Berichte zu erstellen. Vorhersagemodelle helfen dabei, Entscheidungen darüber zu treffen, wo, was und wann getestet werden soll. Intelligente Analysen und Visualisierungen unterstützen die Teams dabei, Fehler zu finden, die Bewertungsabdeckung, Bereiche mit erhöhtem Risiko usw. zu erfassen.
Wir erwarten, dass in den kommenden Jahren mehr Software von AI / ML zur Lösung von Problemen wie Qualitätsvorhersage, Priorisierung von Bewertungsfällen, Fehlerklassifizierung und -zuweisung eingesetzt wird.
Evaluierungsautomatisierung
Um DevOps-Methoden effizient ausführen zu können, können Anwendungsteams die Testautomatisierung nicht ignorieren, da dies ein wesentlicher Abschnitt dieser DevOps-Prozedur ist.
Sie müssen die Möglichkeiten finden, manuelle Tests durch automatisierte Tests zu ersetzen. Da die Evaluierungsautomatisierung als wesentlicher Engpass bei DevOps angesehen wird, müssen zumindest viele Regressionstests automatisiert werden.
In Anbetracht der Tatsache, dass die Verbreitung von DevOps und die einfache Tatsache, dass die Testautomatisierung nicht ausreichend genutzt wird und weniger als 20% der Tests automatisiert werden, viel mehr Raum besteht, um die Einführung der Evaluierungsautomatisierung in Verbänden zu verbessern. Verbesserte Techniken und Werkzeuge sollten erscheinen, um die Testautomatisierung in Projekten besser nutzen zu können.
Gegenwärtige beliebte Automatisierungstools wie Selenium, Katalon und TestComplete werden mit neuen Attributen weiterentwickelt, die die Automatisierung viel einfacher und effektiver machen.
Testumgebungen und Daten
Der beschleunigte Aufstieg des Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) (siehe Geräte mit hohem IoT hier) bedeutet, dass mehr Anwendungssysteme in einer Vielzahl unterschiedlicher Umgebungen betrieben werden. Dies stellt Ihre eigenen Testteams vor einen Kampf, um das perfekte Niveau der Testrichtlinien sicherzustellen. Der Mangel an Testumgebungen und Daten ist eine große Herausforderung bei der Anwendung zum Testen agiler Projekte.
Das Angebot und die Nutzung von Cloud-basierten und containerisierten Evaluierungsumgebungen werden zunehmen. Die Anwendung von AI / ML zur Generierung von Testdaten und die Zunahme des Datenaufwands sind einige Lösungen für das Fehlen von Testdaten.
Agile und DevOps
Unternehmen haben Agile als Antwort auf sich schnell ändernde Anforderungen und DevOps als Antwort auf die Anforderung der Rate eingeführt.
DevOps umfasst Regeln, Praktiken, Prozesse und Tools, mit deren Hilfe Betriebs- und Entwicklungsaktivitäten integriert werden können, um die Zeit von der Entwicklung bis zum Betrieb zu minimieren. DevOps hat sich zu einer weithin anerkannten Lösung für Unternehmen entwickelt, die nach Methoden suchen, um den Software-Lebenszyklus von der Entwicklung bis zum Betrieb und der Bereitstellung zu optimieren.
Die Einführung von Agile und DevOps hilft den Unternehmen, schneller zu wachsen und überlegene Anwendungen bereitzustellen, was später als "Quality of Speed" bezeichnet wird. Diese Annahme hat in den letzten fünf Jahrzehnten großes Interesse geweckt und nimmt auch in den kommenden Jahren weiter zu.
API- und Services-Testautomatisierung
Das Entkoppeln von Client und Server ist ein aktueller Trend beim Entwerfen von Web- und Mobilanwendungen.
API und Services werden alle in mehr als einer Anwendung oder in Teilzeit wiederverwendet. Die Änderungen erfordern wiederum, dass die Teams API und Dienste getrennt von der Anwendung gemeinsam testen.
Wenn APIs und Services für Clientanwendungen und -komponenten verwendet werden, ist deren Analyse viel effizienter und effektiver als das Testen Ihres Clients. Der Trend geht dahin, dass der Bedarf an Automatisierung der API- und Service-Evaluierung weiter zunimmt und möglicherweise die von den Endbenutzern auf Benutzeroberflächen verwendeten Funktionen übertrifft.
Das richtige Verfahren, die richtige Lösung und das richtige Tool für die Bewertung der API-Automatisierung sind etwas wichtiger als je zuvor. Aus diesem Grund lohnt es sich, die besten API-Testtools für Ihre eigenen Analysevorgänge zu erlernen.
Mobile Testautomatisierung
Die Modeerscheinung bei der Entwicklung mobiler Programme wächst mit zunehmender Leistungsfähigkeit von Mobiltelefonen.
Um die mobile Evaluierungsautomatisierung von DevOps vollständig zu unterstützen, muss sie Teil der DevOps-Toolchains sein. Die derzeitige Verwendung der mobilen Testautomatisierung ist jedoch sehr gering, was teilweise auf das Fehlen von Werkzeugen und Methoden zurückzuführen ist.
Der Trend zum automatisierten Testen für mobile Apps nimmt weiter zu. Dieser Trend wird durch die Notwendigkeit angetrieben, die Markteinführungszeit zu verkürzen und fortschrittlichere Techniken und Tools für die mobile Testautomatisierung zu entwickeln.
Die Integration zwischen Cloud-basierten Labors für mobile Geräte wie Kobiton und Testautomatisierungstools wie Katalon kann dazu beitragen, die Automatisierung von Mobiltelefonen auf ein anderes Niveau zu bringen.
Integration von Programmen und Aufgaben
Es ist nicht einfach, Testanwendungen zu verwenden, die nicht in den zusätzlichen Tools für das Management des Anwendungslebenszyklus enthalten sind. Computersoftwareteams müssen die verschiedenen Tools integrieren, die für viele Entwicklungsperioden und Aufgaben verwendet werden, damit Multisource-Daten gesammelt werden können, um mühelos AI / ML-Verfahren einsetzen zu können.
Wenn Sie beispielsweise AI / ML verwenden, um herauszufinden, wo Sie sich auf das Testen konzentrieren können, sind nicht nur Daten aus der Testphase erforderlich, sondern auch bestimmte Anforderungen, Entwurfs- und Implementierungsphasen.
Zusammen mit den Trends, die Transformation in Richtung DevOps, Testautomatisierung und AI / ML zu beschleunigen, werden wir Testtools sehen, die die Integration mit all diesen Tools und Aktivitäten bei ALM ermöglichen.
Fazit
All dies sind die aufkommenden Softwaretesttrends, auf die man 2019 achten sollte, da wir im Bereich beispielloser exponentieller Schwankungen leben, die durch die digitale und technologische Transformation ausgelöst werden.
Organisationen und Einzelpersonen müssen weiterhin auf die Verbesserungen in der Branche achten. Die Überprüfung dieser Trends würde Evaluierungsorganisationen, Fachleuten und Teams die Möglichkeit bieten, den Überblick zu behalten.
Haben Sie einen interessanten Trend zum Testen von Software im Sinn, der 2019 gedeihen könnte? Teilen Sie uns Ihre Gedanken unter info@cisin.com mit.