أهم اتجاهات اختبار البرامج التي يجب اتباعها في عام 2022

في الوقت الحاضر ، نشهد تعديلات واسعة في التحسينات التكنولوجية حيث يتحول القطاع إلى رقمي ، وهنا توجد أهم اتجاهات اختبار البرامج التي يتعين على المرء أن يفترضها في عام 2022.

  • Agile و DevOps

تبنت المنظمات أجايل كرد فعل للتحويل غير المتوقع للضروريات ، و DevOps كرد فعل على الدعوة إلى السرعة. تتضمن DevOps الممارسات والقواعد والعمليات والعتاد الذي يساعد على الجمع بين التحسين والتشغيل الرياضي لتقليل الوقت المستغرق من التحسين إلى العمليات. أصبحت DevOps إجابة عادية على نطاق واسع للشركات التي يمكن أن تبحث عن طرق لتقصير دورات حياة البرنامج من التحسين إلى النقل والتشغيل. يتيح اعتماد كل من Agile و DevOps للمجموعات زيادة وتزويد البرامج الدقيقة بشكل أسرع ، والتي تعتبر بالمثل “جودة السرعة”. لقد حظي هذا التبني بالكثير من الهواية على مدى السنوات الخمس الماضية وما زال يتصاعد في السنوات القادمة أيضًا.

 

  • أتمتة الاختبار

من أجل تفعيل ممارسات DevOps بشكل فعال ، لا يمكن لمجموعات البرامج أن تنسى إلقاء نظرة على الأتمتة ، حيث إنها تفاصيل مهمة لعملية DevOps. إنهم يريدون تحديد إمكانيات تحديث الدليل بتجربة التجربة التلقائية. عند إلقاء نظرة على الأتمتة ، يتم أخذها في الاعتبار باعتبارها عنق الزجاجة الأساسي لـ DevOps ، على الأقل ، يجب أن يكون الحد الأقصى من الانحدار تلقائيًا. نظرًا للاعتراف بـ DevOps والواقع الذي يلقي نظرة على الأتمتة غير مستغل بشكل كافٍ ، مع وجود أقل من 20٪ من التجارب التي تتم بشكل تلقائي ، هناك مجال كبير لتنمية اعتماد إلقاء نظرة على الأتمتة في الشركات. يجب أن تظهر المزيد من الاستراتيجيات والعتاد المتفوق للسماح باستخدام أعلى لإلقاء نظرة على الأتمتة في المبادرات. يتم الاحتفاظ بمعدات الأتمتة الشهيرة الحالية بما في ذلك السيلينيوم والكتالوج وإكمال الاختبار لتتوافق مع الإمكانات الجديدة التي تجعل الأتمتة أقل صعوبة وأكبر قوة أيضًا.

 

  • API وأتمتة اختبار الخدمات

يعتبر فصل العميل والخادم موضة اليوم في تصميم كل حزم ويب وخلايا. يتم إعادة استخدام واجهة برمجة التطبيقات والعروض في برنامجين أو مكونين. تتطلب هذه التعديلات ، في المقابل ، من المجموعات التحقق من واجهة برمجة التطبيقات والعروض غير المتحيزة من البرنامج في استخدامها. عند استخدام واجهة برمجة التطبيقات والعروض في جميع حزم ومكونات العميل ، فإن تجربتها تكون أكثر قوة وأخضر من تجربة العميل. الموضة هي أن الرغبة في واجهة برمجة التطبيقات والعروض لإلقاء نظرة على الأتمتة تستمر في النمو ، وربما تتفوق على القدرة التي يستخدمها العملاء النهائيون على واجهات المستهلك. يعد وجود العملية والجهاز والإجابة المناسبة لعمليات التحقق من أتمتة واجهة برمجة التطبيقات أمرًا ضروريًا أكثر من أي وقت مضى. لذلك ، فإن الأمر يستحق حقًا محاولتك في اكتساب المعرفة بأدوات اختبار واجهة برمجة التطبيقات الممتعة في مبادراتك التجريبية.

 

  • الذكاء الاصطناعي للاختبار

على الرغم من أن استخدام الذكاء الاصطناعي ونظام اكتساب المعرفة بأساليب (AI / ML) للتعامل مع المواقف الصعبة في تجربة البرنامج ليس دائمًا جديدًا داخل مجتمع دراسات برنامج البرنامج ، فإن أحدث التحسينات في AI / ML باستخدام طرح عدد هائل من السجلات إمكانيات جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في التجربة. ومع ذلك ، فإن برنامج AI / ML في التجربة لا يزال موجودًا في المراحل المبكرة. ستحدد المنظمات مقاربات لتحسين ممارساتها التجريبية في الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة. تم تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي لإنشاء أعلى ، وإلقاء نظرة على الحالات ، وإلقاء نظرة على البرامج النصية ، وإلقاء نظرة على السجلات ، والتقارير. يمكن أن تساعد الموضات التنبؤية في إجراء التحديدات تقريبًا في أي ماذا وأثناء التحقق. تساعد التحليلات والتصور الذكي المجموعات على تحديد الأخطاء ، والتعرف على إلقاء نظرة على التغطية ، والمناطق ذات المخاطر المفرطة ، وما إلى ذلك.

 

  • أتمتة اختبار المحمول

يستمر تطوير أسلوب تحسين التطبيقات الخلوية نظرًا لأن أدوات الخلية أكثر قدرة. لمساعدة DevOps تمامًا ، يجب أن تكون الخلية التي تلقي نظرة على التشغيل الآلي جزءًا من سلاسل أدوات DevOps. ومع ذلك ، قد يكون الاستخدام الحالي للخلية ، إلقاء نظرة على الأتمتة ، منخفضًا للغاية ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى ندرة الاستراتيجيات والعتاد. يستمر أسلوب التجربة التلقائية للتطبيقات الخلوية في النمو. يتم دفع هذه الموضة عبر وسائل الرغبة في تقصير الوقت المستغرق في السوق وإلقاء نظرة على الأتمتة والاستراتيجيات المتفوقة الأكبر والعتاد للخلية. قد يساعد التكامل بين مختبرات الأدوات الخلوية القائمة على السحابة بشكل أساسي مثل Position وإلقاء نظرة على معدات التشغيل الآلي مثل Catalog أيضًا في جلب أتمتة الخلية إلى المرحلة اللاحقة.

 

  • بيئات الاختبار والبيانات

الزيادة السريعة في إنترنت الأشياء (IoT) (انظر أدوات إنترنت الأشياء (IoT) هنا) هي الطريقة التي تعمل بها هياكل برامج أكبر في العديد من البيئات غير العادية. هذه المواقع مهمة في مجموعات التجربة للتأكد من المرحلة المناسبة لإلقاء نظرة على التغطية. في الواقع ، ندرة إلقاء نظرة على البيئات والسجلات هي مهمة قصوى مع الاستفادة من التحقق من المبادرات الرشيقة. سنرى زيادة في نقل واستخدام السحابة بشكل أساسي بالكامل ومعبأ في حاويات ، ألق نظرة على البيئات. يعد برنامج AI / ML لإنشاء إلقاء نظرة على السجلات ومبادرات زيادة السجلات بمثابة إجابات قليلة لندرة إلقاء نظرة على السجلات.

  • تكامل الأدوات والأنشطة

من الصعب تطبيق أي جهاز تجريب لا يتم تضمينه دائمًا مع العتاد البديل لإدارة دورة حياة البرنامج. ترغب مجموعات البرامج في الجمع بين العتاد المستخدم لجميع مستويات التحسين والرياضة بحيث يمكن تجميع سجلات الإمداد المتعدد لاستخدام أساليب الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة بشكل فعال. على سبيل المثال ، استخدام الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي لتحديد مكان محاولة التعرف عليه ، لم يعد يرغب الآن في الحصول على أبسط السجلات من الجزء التجريبي ولكن بالإضافة إلى ذلك من الضروريات والتصميم ومستويات التنفيذ. جنبًا إلى جنب مع ميول التحول المتزايد بالقرب من DevOps ، ألقِ نظرة على الأتمتة و AI / ML ، يمكننا رؤية تجربة العتاد الذي يسمح بالتكامل مع العتاد والرياضة البديلة في ALM.

Comments are closed.