Business & Integration IT konzultant
5 trendov v oblasti automatizácie testovania v roku 2024 a predpoveď na 2025-2030
V roku 2024 je pre testerov nevyhnutné pochopiť najnovšie trendy v oblasti automatizácie testovania (automation testing), aby mohli zlepšiť svoju taktiku testovania a využiť nové technológie. Za najvplyvnejšie trendy sa považujú automatizácia založená na umelej inteligencii a „kontajnerizácia“.
Automatizácia riadená umelou inteligenciou využíva strojové učenie na zlepšenie pokrytia a presnosti testov, čo umožňuje agilnejšie pracovné postupy testovania. „Kontajnerizovaná automatizácia“ zabezpečuje konzistenciu a škálovateľnosť v rôznych fázach vývoja, čo podporuje efektívnosť a rýchlu iteráciu.
1. Automatizácia testov riadená umelou inteligenciou (AI driven test automation)
Tradičná automatizácia testovania sa vo veľkej miere spolieha na preddefinované testovacie skripty a pravidlá, ktoré môžu mať obmedzenú schopnosť zvládnuť komplexné scenáre alebo sa prispôsobiť zmenám v softvéri. Na druhej strane automatizácia riadená umelou inteligenciou využíva strojové učenie a iné technológie umelej inteligencie na analýzu údajov, identifikáciu vzorcov a prijímanie inteligentných rozhodnutí.
Jednou z kľúčových výhod automatizácie testov riadenej AI je jej schopnosť zlepšiť pokrytie a presnosť testov. Analýzou veľkého množstva údajov z predchádzajúcich testov môžu algoritmy AI identifikovať oblasti softvéru, ktoré sú najviac náchylné na chyby alebo ktoré si vyžadujú dôkladnejšie testovanie. To umožňuje testerom rozložiť korektne svoje úsilie a zamerať sa na najkritickejšie oblasti.
Automatizácia riadená umelou inteligenciou môže tiež dynamicky generovať a optimalizovať testovacie prípady na základe vyvíjajúcich sa požiadaviek a modelov používania. Takto môžu testeri zabezpečiť, aby testovacie úsilie zostalo v súlade s meniacimi sa potrebami softvéru.
Algoritmy AI môžu automaticky generovať testovacie skripty, vykonávať testy na rôznych platformách a v rôznych prostrediach a analyzovať výsledky testov s cieľom identifikovať anomálie alebo neočakávané správanie.
Celkovo je do istej miery isté, že umelá inteligencia drasticky zmení automatizáciu testovania a testovanie softvéru.
Prečítaj si náš článok Top AI testing tools 2024: najlepšie testovacie nástroje s umelou inteligenciou na automatizáciu testovania.
2. Kontajnerová automatizácia testovania (Containerized test automation)
Čo znamená „kontajnerizovaná automatizácia testovania“ a ako ju možno využiť na zlepšenie a zefektívnenie automatizácie testovania?
„Kontajnerizácia“ je metóda „balenia“ aplikácie spolu s jej závislosťami a konfiguráciami do „kontajnera“. Tento prístup izoluje aplikáciu od jej prostredia a zabezpečuje jej jednotné fungovanie napriek rozdielom v infraštruktúre. Na rozdiel od tradičnej virtualizácie, ktorá zahŕňa virtuálne stroje, každý s vlastným operačným systémom, kontajnery zdieľajú jadro operačného systému hostiteľského systému, vďaka čomu sú ľahšie a efektívnejšie. Tento prístup umožňuje testerom zabaliť svoje testovacie nastavenia do samostatných jednotiek, ktoré možno ľahko nasadiť a škálovať v rôznych prostrediach, ako sú vývojové prostredia, testovacie servery alebo cloudové platformy.
Kontajnerizáciou automatizácie testovania možno dosiahnuť vyššiu efektivitu a flexibilitu testovacích procesov, iteráciu testovacích prípadov, paralelné spúšťanie testov a škálovanie testovacej infraštruktúry.
Okrem toho, keďže kontajnery zapuzdrujú všetky závislosti a konfigurácie potrebné na testovanie, je tu menšie riziko nekonzistentnosti prostredia alebo problémov s kompatibilitou medzi rôznymi testovacími nastaveniami. Tým sa zabezpečí spoľahlivé vykonávanie testov v rôznych fázach vývoja a nasadenia. Celkovo automatizácia testovania v kontajneroch zvyšuje efektivitu a zvyšuje spoľahlivosť a reprodukovateľnosť procesov testovania.
Nástroje ako Docker a Kubernetes sa stali synonymom „kontajnerizácie“. Docker zjednodušuje proces vytvárania, nasadzovania a spúšťania aplikácií pomocou kontajnerov, zatiaľ čo Kubernetes je orchestračný systém na správu komplexných kontajnerových ekosystémov. Pochopenie týchto nástrojov je kľúčové, pretože poskytujú framework, v ktorom prebieha testovanie.
3. Automatizácia testovania softvérovej bezpečnosti (Test automation of Software Security)
Automatizácia testovania bezpečnosti softvéru zahŕňa používanie automatizovaných testovacích techník a nástrojov na identifikáciu a zmiernenie bezpečnostných zraniteľností v softvérových aplikáciách.
Cieľom tohto prístupu je proaktívne identifikovať potenciálne bezpečnostné nedostatky, ako sú zraniteľnosti kódu, chyby konfigurácie alebo problémy s autentifikáciou skôr, ako ich môžu zneužiť hackeri a kyber zločinci.
Automatizované nástroje na testovanie bezpečnosti dokážu skenovať databázy kódu, rozhrania API a komponenty infraštruktúry na výskyt bežných bezpečnostných chýb, ako je napríklad SQL injection, cross-site scripting (XSS) a nezabezpečené mechanizmy autentifikácie a poskytnúť potrebné poznatky na nápravu.
A napokon, automatizácia testovania softvérovej bezpečnosti pomáha integrovať bezpečnostné testovanie do pipelines kontinuálnej integrácie/kontinuálneho vývoja (CI/CD). Automatizáciou bezpečnostných testov ako súčasti procesu zostavovania a nasadzovania je možné vykonávať bezpečnostné kontroly v každej fáze životného cyklu vývoja softvéru, od vývojového a testovacieho prostredia až po prostredie staging a produkčné prostredie.
4. Automatizované vizuálne testovanie (Automated Visual Testing)
Vizuálne overovanie používateľského rozhrania aplikácie na viacerých zariadeniach a v rôznych prehliadačoch si tradične vyžaduje obrovské manuálne úsilie. Automatizované vizuálne testovanie sa snaží vyriešiť tento problém prostredníctvom inteligentnej analýzy obrazu. Niektoré spôsoby, ktorými pomáha automatizácií testovania softvéru sú:
- Vizuálne testovanie naprieč prehliadačmi
Medzi bežné problémy týkajúce sa kompatibility s prehliadačmi patrí odrezanie textu, nezrovnalosti v zarovnaní a chyby vykresľovania.
Automatizované vizuálne testovanie vykonáva testy používateľského rozhrania v mnohých prehliadačoch a verziách, pričom zachytáva snímky obrazovky na porovnanie. Nástroje na analýzu obrazu identifikujú rozdiely.
- Responzívne testovanie na všetkých zobrazeniach
Aplikácie potrebujú validáciu na všetkých formách počítačov, tabletov a mobilných zariadení. Nástroje na automatizované vizuálne testovanie programovo menia veľkosť viewportov a zachytávajú snímky obrazovky na vzájomnú analýzu. Posuny prvkov, prekrývanie textu a podobné nezrovnalosti sú označené.
- Validácia prvkov používateľského rozhrania
Okrem snímok obrazovky automatizovaná vizuálna analýza overuje prítomnosť, vlastnosti a umiestnenie jednotlivých prvkov používateľského rozhrania.
Kontroluje sa napríklad ikonka alebo tlačidlo, ktoré sa očakáva na určitej obrazovke. Automatizované skripty potvrdzujú zhodu atribútov prvkov so špecifikáciami.
- Testovanie konzistentnosti návrhu
Používateľské rozhranie by si malo zachovať konzistentný vzhľad a pôsobenie v celej aplikácii. nástroje na vizuálnu regresiu vykonávajú porovnania pixel po pixeli s cieľom identifikovať odchýlky v písmach, farbách, nepriehľadnosti, gradientoch a ďalších prvkoch na rôznych obrazovkách.
- Testovanie prístupnosti
Automatizované nástroje analyzujú kontrastné pomery farieb a navigáciu pomocou klávesnice, aby odhalili problémy s prístupnosťou. To pomáha zabezpečiť súlad so zákonmi a usmerneniami, ako je WCAG 2.1 pre používateľov so zdravotným postihnutím.
- Testovanie animácií a prechodov
Vizuálne efekty, ako sú carousely obrázkov, vyskakovacie okná (pop-up/modal) s hoverom tiež potrebujú validáciu. Automatizované skripty prechádzajú flow používateľského rozhrania a robia snímky na kontrolu chýb v animáciách a prechodoch.
Automatizované vizuálne testovanie v podstate nahrádza ľudské oči počítačovým videním a technikami porovnávania vzorov.
Tým sa odomyká nový rozmer rýchlosti, konzistencie a pokrytia testovania používateľského rozhrania.
O tejto téme sme písali v článku Visual regression testing a top bezplatné nástroje.
5. Prispôsobenie sa kvantovej výpočtovej technike
V roku 2024, s nástupom kvantovej výpočtovej techniky, môže zabezpečenie kvality čeliť novým výzvam pri zabezpečovaní odolnosti a bezpečnosti aplikácií voči kvantovej výpočtovej technike. Tento vznikajúci trend znamená medzeru v oblasti QA, ktorá si vyžaduje špecializované zručnosti a znalosti. Kvantová výpočtová technika je už v odvetviach, ako je bankovníctvo. Jej cieľom je rozšíriť možnosti umelej inteligencie pre vysokofrekvenčné obchodovanie, odhaľovanie podvodov a riadenie rizík pomocou tejto technológie. Preteky o využitie potenciálu kvantovej výpočtovej techniky a jej integráciu do bežnej technologickej infraštruktúry sa ešte len začínajú.
3 hlavné trendy v oblasti automatizácie testovania v rokoch 2025 až 2030
Predpovedať trendy na nadchádzajúci rok môže byť trochu jednoduché, pretože to nie je až taká vzdialená budúcnosť. Ale predpovedať situáciu za päť rokov je úplne iná vec, najmä pokiaľ ide o softvérový, kde sa veci menia veľmi rýchlo. Aj tak si ale skúsime tipnúť a o pár rokov uvidíme, či sme sa mýlili, alebo sme mali pravdu.
1. Samoregeneračná automatizácia testov (Self healing test automation)
Samoregeneračná automatizácia testov sa vzťahuje na schopnosť automatizovaných testovacích systémov autonómne zisťovať a riešiť chyby alebo nezrovnalosti, ktoré sa vyskytnú počas vykonávania testov.
Tieto systémy sú v podstate navrhnuté tak, aby proaktívne identifikovali problémy a realizovali nápravné opatrenia bez manuálneho zásahu. Tým sa pomerne výrazne znižuje potreba ľudskej účasti na údržbe testov a odstraňovaní problémov.
Samoregeneračná testovacia automatizácia dokáže zmeniť testovacie skripty a nastavenia, keď sa zmenia veci v softvéri alebo jeho prostredí. Ak napríklad test zlyhá kvôli malej zmene návrhu alebo problému so sieťou, systém môže opraviť testovací skript alebo vyskúšať test v inom nastavení.
Celkovo zohráva samočinná automatizácia testovania významnú úlohu pri zlepšovaní procesov testovania a znižuje manuálnu prácu.
2. Autonómne testovanie (Autonomous Testing)
Autonómne testovanie a automatizácia testovania predstavujú dva vzájomne prepojené koncepty zamerané na zlepšenie procesov testovania softvéru. Autonómne testovanie znamená schopnosť testovacích systémov pracovať samostatne, prijímať rozhodnutia a vykonávať testovacie prípady bez zásahu človeka. To zahŕňa nielen vykonávanie testov, ale aj generovanie testovacích prípadov, nastavenie prostredia a analýzu výsledkov. Na druhej strane automatizácia testovania využíva softvérové nástroje a skripty na automatizáciu opakovaných a manuálnych úloh testovania, ako je regresné testovanie, funkčné testovanie a testovanie výkonnosti. Tieto dve činnosti spoločne pracujú v súlade s cieľom zlepšiť účinnosť a efektívnosť testovania softvéru.
Autonómne testovanie a automatizácia testovania skracujú čas a znižujú úsilie pri testovaní. Automatizované testovacie skripty vykonávajú testy rýchlejšie a konzistentnejšie, čo umožňuje rýchlejšie cykly spätnej väzby a kontinuálne testovanie.
Elimináciou ľudských chýb a variability zvyšujú spoľahlivosť a opakovateľnosť testovania. Automatizované testy poskytujú spoľahlivejšie výsledky a lepšie pokrytie rôznych scenárov.
Záverom možno konštatovať, že autonómne testovanie a automatizácia testov zvyšujú efektívnosť, spoľahlivosť a kvalitu testovania.
3. Analýza údajov a využitie veľkých dát v automatizácii testovania (Data analytics and use of Big Data in Test Automation)
Zjednodušene povedané, veľké dáta sú väčšie a komplexnejšie súbory údajov, najmä z nových zdrojov údajov. Tieto súbory údajov sú také objemné, že ich tradičný softvér na spracovanie údajov jednoducho nedokáže spracovať. Tieto obrovské objemy údajov sa však dajú využiť na riešenie obchodných problémov, ktoré by sme predtým nedokázali riešiť. Využívanie dátovej analytiky a Big Data v automatizácii testovania zahŕňa využívanie veľkých objemov testovacích dát a aplikáciu analytických techník na optimalizáciu stratégií testovania a zvýšenie efektivity.
Analýza údajov a veľké objemy dát umožňujú prediktívnu analýzu, ktorá umožňuje predvídať potenciálne problémy a predchádzať im. Analýza historických údajov o testoch, ako je miera chybovosti a pokrytie testov, pomáha identifikovať oblasti náchylné na chyby alebo také, ktoré si vyžadujú dodatočné testovanie.
Celkovo využitie dátovej analytiky a veľkých dát v automatizácii testovania umožňuje testerom prijímať informované rozhodnutia a zlepšiť účinnosť a efektivitu testovania.
Záver
Na záver možno konštatovať, že trendy, ktoré sme popísali, znamenajú skutočný pokrok v automatizácii testovania, pričom každý z nich ponúka niečo jedinečné na zlepšenie testovania softvéru vo všeobecnosti.
Automatizácia testov riadená umelou inteligenciou prináša autonómiu a adaptabilitu využitím strojového učenia na zlepšenie pokrytia, presnosti a efektívnosti testov.
Kontajnerová automatizácia testov zjednodušuje testovacie prostredia, čo pomáha zlepšiť konzistentnosť a reprodukovateľnosť v rôznych fázach vývoja. Umožňuje to tiež rýchlu iteráciu a škálovateľnosť.
Automatizácia testovania softvérovej bezpečnosti medzitým rieši kritickú potrebu proaktívnych bezpečnostných opatrení na včasnú identifikáciu a zmiernenie zraniteľností.
Tieto trendy spoločne poukazujú na posun smerom k efektívnejším, spoľahlivejším a bezpečnejším postupom testovania softvéru, čím vytvárajú predpoklady pre ďalší pokrok v tejto oblasti.
Ak vieš po nemecky a si IT tester alebo automatizovaný tester, pozri si naše firemné benefity a reaguj na voľné pracovné miesta.
