6 typowych wąskich gardeł w ciągłych testach

Praktyki Agile i DevOps szybko zyskują na popularności. Wiele firm przyjmuje te metodologie tworzenia oprogramowania, aby szybko i często dostarczać nowe oprogramowanie i aktualizacje. Ponieważ Agile często używa historyjek użytkownika i wymagań do definiowania funkcji produktu, oprogramowanie wydawane stopniowo dostarcza wartość dla klientów.

Następnie ciągłe testy wykazały również bezprecedensowy wzrost popytu, ponieważ jest to kluczowy katalizator zapewniający wysoką jakość i szybkość.

Ciągłe testowanie oprogramowania to wykonywanie zestawów testowych w ramach procesu dostarczania oprogramowania, w przeciwieństwie do testowania na końcu cyklu życia oprogramowania (SDLC). Dostarcza informacje zwrotne oparte na ryzyku tak szybko, jak to możliwe, na każdym etapie potoku dostarczania oprogramowania. Ciągłe testowanie pozwala na szybki postęp procesu tworzenia oprogramowania bez negatywnego wpływu na wygodę użytkownika.

Firma Freeform Dynamics omówiła zalety ciągłego testowania i zebrała informacje zwrotne od 923 specjalistów IT i testerów w ramach ich badania „Continuous Testing as Digital Business Enabler”. Badanie ujawniło kilka interesujących statystyk.

Około 75% specjalistów zgodziło się ze znaczeniem ciągłego testowania w tworzeniu oprogramowania. Jednak tylko 20% respondentów stwierdziło, że posiada odpowiedni poziom (ponad 80%) pokrycia automatyzacji testów. Co więcej, mniej więcej 1 na 5 respondentów stwierdził, że nadal w dużym stopniu polega na testach ręcznych.

Pomimo wielu korzyści, wdrażanie ciągłego testowania nadal stanowi wyzwanie dla wielu firm:

Analizowanie ciągłych, automatycznych testów

Jednym z największych wyzwań związanych z ciągłym testowaniem jest bardzo szybkie zbadanie ogromnej ilości generowanych danych wyjściowych. Dane wyjściowe są generowane z różnych źródeł, w tym wielu narzędzi testowych, analizy statycznej i dynamicznej, pokrycia kodu, testowania funkcjonalnego i regresyjnego itp.

Analiza testów zabiera dużo czasu i wysiłku, który mógłby zostać wykorzystany, np. na optymalizację zestawu testów lub zwiększenie pokrycia testami. Ustalenie, czy test oprogramowania do automatyzacji zakończył się pomyślnie, czy nie, może zająć wiele godzin, co umniejsza główny cel wdrażania ciągłego testowania, tj. przyspieszenie dostarczania oprogramowania.

Automatyzacja analizy testów może w pewnym stopniu rozwiązać ten problem. Coraz więcej programistów kieruje swoją uwagę na przyspieszenie analizy wyników, aby przyspieszyć cały cykl dostaw.

Widoczność w ciągłej analizie testów

Zarówno deweloperzy, jak i zespół operacyjny muszą mieć wyraźną przejrzystość w analizie testów. Chociaż przesunięcie go w lewo lub testowanie na wczesnym etapie cyklu życia aplikacji jest bardzo istotne, to nie wystarczy. W celu zapewnienia jakości należy stale uzyskiwać informacje zwrotne od użytkowników, co jest możliwe tylko przy testowaniu z przesunięciem w prawo.

Podstawowym celem testowania oprogramowania jest nie tylko wydajność produktu w fazie rozwoju i środowiska testowego, ale powinno również koncentrować się na zwiększeniu jego użyteczności. Potrzebujesz wglądu w zachowanie aplikacji lub funkcji jako produktu końcowego, aby zoptymalizować początkowe etapy.

Dlatego powinieneś nie tylko przesunąć się w lewo, aby wcześniej zintegrować testowanie i znajdowanie problemów, ale także pozyskać dane z produkcji, aby zrozumieć potencjalne wady produktu.

Długi czas wykonywania testu

Ponieważ ciągłe testowanie polega na wdrażaniu różnych zestawów testów na każdym poziomie architektury oprogramowania, ilość testów jest monumentalna. Chociaż musisz skoncentrować się na pokryciu testów, pokryciu funkcjonalnym i pisaniu skryptów nowych linii kodu, musisz również zwrócić uwagę na czas wykonywania.

Wprowadzono ciągłe testowanie, aby przyspieszyć proces dostarczania bez wpływu na jakość oprogramowania. Dlatego niepraktyczne jest przeprowadzanie testu przez cztery do pięciu godzin, ponieważ nieznacznie opóźni to sprzężenie zwrotne. W konsekwencji cały rurociąg dostaw ulegnie spowolnieniu.

Aby przezwyciężyć ten problem, potrzebujesz bardziej wszechstronnego spojrzenia na to, co jest istotne, a co istotne. Funkcja Test Impact Analysis (TIA) może rozszerzyć walidację poprzez automatyczny wybór testu. Dla danego kodu źródłowego wchodzącego do potoku, TIA wybierze i uruchomi tylko wymagany test niezbędny do weryfikacji kodu. W ten sposób przebieg testowy staje się szybszy i bardziej skoncentrowany.

Śledzenie licznych wdrożeń

Ciągłe testowanie generuje testowy dług. Różne testy są wdrażane w ciągu jednego dnia, aby ocenić jakość oprogramowania i wykryć błędy, a także nadążać za metodologiami Agile.

Jednak śledzenie wszystkich testów wykonywanych każdego dnia staje się trudne. Jeśli nie możesz określić skuteczności testów lub przeanalizować, w jaki sposób zmiany w iteracjach testów wpływają na ryzyko biznesowe i wrażenia użytkownika końcowego, zwiększona częstotliwość i szybkość stają się nieistotne.

Czasochłonne i drogie

Automatyzacja testów jest kluczowym elementem wydajnego ciągłego testowania. Pozwala zespołowi na szybką analizę wydajności nowych testów i iteracji.

Jednak tworzenie automatycznych skryptów testowych może być czasochłonne i kosztowne. Dlatego tak ważne jest, aby organizacje zoptymalizowały ich wykorzystanie.

Amir Ghahrai, weteran branży QA, wyjaśnił, że organizacje powinny być świadome automatyzacji, które obszary testowania są najbardziej korzystne. Możesz stosować się do zasady piramidy automatyzacji testów, aby wydobyć jak największą wartość ze skryptów testowych.

Źródło

Zespoły powinny skupić większość swoich działań związanych z automatyzacją na testach jednostkowych, które leżą na dole piramidy. Wspinając się w górę piramidy, możesz ograniczyć automatyzację, aby zoptymalizować inwestycje w zautomatyzowane skrypty.

Odporność na zmiany

Wreszcie, pomimo wszystkich postępów w tworzeniu i testowaniu oprogramowania, niewielki, ale znaczący odsetek doświadczonych testerów odmawia aktualizacji swoich metod testowania. Podstawowym powodem niechęci do zmian są pozornie skuteczne metody tradycyjne. W rezultacie ostatecznie cały zespół ponosi konsekwencje spowalniania procedury rozwoju.

Marco Achtziger, architekt testów w Siemens Healthcare, mówił o tej sprawie na konferencji OOP 2015 w Niemczech. Zasugerował, że powinieneś wspierać i pozytywnie nastawiać się do nieubłaganych członków zespołu. Skoncentruj się nie tylko na korzyściach z przejścia na procedurę zaawansowaną, ale także na korzyściach, jakie zmiana przyniesie całemu zespołowi.

Ciągłe testowanie jest znaczącym atutem dla organizacji, ponieważ może przyspieszyć proces tworzenia oprogramowania, jednocześnie zmniejszając ryzyko biznesowe. Narzędzia do testowania oprogramowania mogą również ułatwić praktykę testowania i pomóc w przezwyciężeniu niektórych wyzwań związanych z metodą testowania opartą na informacjach zwrotnych.

Jakie wyzwania napotkałeś podczas integracji ciągłego testu w swoim SDLC i jak je pokonałeś? Podziel się swoją historią, aby skorzystać z naszych czytelników, którzy zmagają się z integracją ciągłych testów.