Hola a todos!
En previsión del lanzamiento del curso de
QA-especialista , que comienza en 10 días, queremos compartir material que hablará sobre nuevos enfoques en las pruebas y será útil para todos los que sigan nuevas tendencias y se mantengan en buena forma.
Con el advenimiento de las tecnologías Agile y DevOps, la industria del desarrollo de software está experimentando serias interrupciones. Esto ha llevado al desarrollo de nuevos enfoques de prueba. Los profesionales de control de calidad deben adaptarse rápidamente a los cambios en la industria de pruebas de software para seguir siendo relevantes. Aquí hay una lista de 10 tendencias de pruebas de software que deberían abordarse en 2019:
1. Transformación digital con AgileLas empresas se han transformado digitalmente desde que los datos se han vuelto valiosos. La última incorporación a esta tendencia es la adopción de Agile para la transformación digital.
La metodología de Agile ayuda a alinear las iniciativas de transformación digital con las necesidades del negocio.
El equipo ágil define objetivos comerciales, metas y casos de uso. En un enfoque flexible, se proporcionan nuevas características gradualmente con cada sprint. Debido a que la transformación digital es un proceso continuo, un sistema flexible ayuda a proporcionar resultados comerciales valiosos con mayor frecuencia, sin una larga espera.
2. Aprendizaje automático en pruebasEl aprendizaje automático conduce a cambios revolucionarios en los flujos de trabajo. En las pruebas, el aprendizaje automático se puede utilizar para:
Optimizaciones del conjunto de pruebas : para identificar casos de prueba redundantes y únicos.
Análisis predictivo : para predecir los parámetros principales
de los procesos de prueba de software basados en datos históricos.
Analistas de registros : para identificar casos de prueba que deben realizarse automáticamente.
Rastreabilidad : extraiga palabras clave de la matriz de seguimiento de requisitos (RTM) para garantizar la cobertura de la prueba.
Analistas de defectos : identifique aplicaciones de alto riesgo para priorizar las pruebas de regresión.
3. Mayor adopción de DevOpsEn DevOps, las pruebas comienzan al comienzo del ciclo de desarrollo. Este enfoque de desarrollo facilita la integración continua y la entrega continua. Esto permite a los evaluadores realizar pruebas continuas y monitoreo continuo para confirmar que los desarrolladores han creado la aplicación correcta. La funcionalidad y el rendimiento de la aplicación se prueban constantemente junto con el desarrollo.
El equipo de prueba combina el diseño de prueba, la automatización de prueba y el desarrollo de casos de prueba con DevOps para no solo verificar los cambios en el código, sino también para garantizar que estos cambios no dañen el producto.
4. Prueba de Big DataBig Data es una gran cantidad de datos generados a alta velocidad. Al probar big data, los probadores deben asegurarse de que los terabytes de datos se procesen con éxito utilizando el cluster de productos y otros componentes auxiliares. Este tipo de pruebas se enfoca en pruebas de desempeño y pruebas funcionales.
La calidad de los datos también es un factor crítico al probar big data. La calidad de los datos se verifica antes de la prueba. Se verifica en función de varias características, como cumplimiento, precisión, consistencia, confiabilidad, duplicación, integridad de datos, etc.
5. Pruebas de IoTHay más dispositivos conectados que nunca antes, ya que la tecnología IoT (Internet de las cosas) está ganando impulso. Las pruebas de IoT se realizan para probar dispositivos basados en la tecnología IoT. Diferentes tipos de pruebas para sistemas IoT:
Pruebas de usabilidad : para probar la usabilidad del sistema IoT
Pruebas de compatibilidad : comprobación de compatibilidad de dispositivos en un sistema IoT
Pruebas de confiabilidad y escalabilidad : modelado de sensores mediante herramientas de virtualización
Prueba de integridad de datos : para verificar la integridad de los datos
Pruebas de seguridad : para verificar la autenticación del usuario y la privacidad de los datos
Prueba de rendimiento : para probar el rendimiento de los dispositivos conectados en una red IoT
6. RendimientoPerformance Engineering reemplazará las pruebas de rendimiento en 2019. En lugar de ejecutar escenarios de pruebas de rendimiento, el enfoque estará en analizar cómo todos los elementos del sistema trabajan juntos. Varios elementos del sistema incluyen rendimiento, seguridad, usabilidad, hardware, software, configuración, valor comercial y para el cliente. La ingeniería de productividad es la colaboración e iteración de los productos más valiosos, así como la entrega rápida de estos productos para garantizar productos de alta calidad. Performance Engineering ayudará a superar las solicitudes de los usuarios en 2019.
7. Prueba de automatizaciónLa automatización de pruebas ayuda al equipo de pruebas a enfocar su tiempo y esfuerzo en crear
casos de prueba , en lugar de administrar las necesidades de prueba. La automatización de pruebas lo ayuda a rastrear y administrar todas las necesidades de pruebas, los tipos de pruebas requeridos y la cobertura de pruebas. La automatización de pruebas ayuda a garantizar la entrega de software de alta calidad.
Se utilizan herramientas especializadas para monitorear la ejecución de pruebas para comparar los resultados reales con los esperados. Básicamente, las pruebas de regresión que requieren acciones repetitivas están automatizadas. Las herramientas de automatización se utilizan tanto para pruebas funcionales como no funcionales.
8. La combinación de pruebas manuales y automatizadas.Cada vez más especialistas en garantía de calidad utilizan una combinación de enfoques de pruebas manuales y automáticas para aprovechar ambos y superar sus deficiencias. Las pruebas manuales aún dominan la industria de las pruebas. Aunque las pruebas automatizadas garantizan la efectividad del proceso de prueba, todavía hay ciertas áreas, como la usabilidad y el diseño, que requieren esfuerzos manuales.
9. Acortar el ciclo de suministro.Los rápidos cambios en la tecnología, las plataformas y los dispositivos están impulsando a los equipos de desarrollo de software a entregar productos terminados más rápido y con mayor frecuencia. Las pruebas deben integrarse con el desarrollo para facilitar la entrega. Las organizaciones de desarrollo de software están dispuestas a invertir más en mejorar sus procesos de desarrollo y entrega utilizando el conjunto adecuado de herramientas. La necesidad de probar herramientas de administración aumentará para que coincida con ciclos de entrega más cortos.
10. IntegraciónCon ciclos de entrega más cortos, existe una gran necesidad de integrar varios elementos del desarrollo de productos. Para simplificar las pruebas y análisis inteligentes, los datos se recopilan de diversas fuentes, como sistemas de gestión de requisitos, sistemas de gestión de cambios, sistemas de gestión de tareas y entornos de prueba. Esto implica la necesidad de herramientas integradas que ayuden en la gestión de requisitos, gestión de tareas, seguimiento de errores y gestión de pruebas. La herramienta integrada actúa como un almacén de datos de varios módulos que se pueden usar y compartir.
ConclusiónPara mantenerse al tanto de los eventos, los profesionales de control de calidad deben conocer las últimas tendencias de pruebas. La única forma de ser inmune a las interrupciones en la industria del software es prepararse para el futuro. Las tendencias de software antes mencionadas ayudarán a los evaluadores a invertir su tiempo y esfuerzos en adquirir las habilidades y herramientas adecuadas para 2019.
Como siempre, estamos esperando sus comentarios y lo invitamos a
un seminario web abierto , que será realizado por el probador certificado
Nina Devayeva .