top software testing trends follow 2021
Machen Sie sich bereit, um die beeindruckenden Trends beim Testen von Software im Jahr 2021 zu überprüfen:
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In diesem informativen Artikel erfahren Sie, welche Trends Sie kritisch beeinflussen und wie Sie sich auf das Spiel vorbereiten können.
Heutzutage erleben wir enorme Veränderungen im technologischen Fortschritt, während die Welt digitalisiert wird.
Auch das Jahr 2021 wird die Fortsetzung enormer Veränderungen in der Technologie und der digitalen Transformation markieren, wodurch die Organisationen ständig innovativ sein und sich neu erfinden müssen.
Lesen Sie hier unsere früheren „Top Industry Trends Articles“:
- Trends testen 2014
- Trends testen 2015
- Trends testen 2016
- Trends testen 2017
Qualität bei Geschwindigkeit:
Der exponentielle und beispiellose technologische Wandel wirkt sich auf die Art und Weise aus, wie Unternehmen die Software entwickeln, validieren, bereitstellen und betreiben.
Daher müssen diese Organisationen konsequent innovieren und sich neu gestalten, indem sie die Lösung finden, um Praktiken und Tools zu optimieren und qualitativ hochwertige Software schnell zu entwickeln und bereitzustellen.
Mit einem Anteil von rund 30% am gesamten Projektaufwand ist das Testen von Software ein wichtiger Schwerpunkt für Änderungen und Verbesserungen. Testpraktiken und -werkzeuge müssen weiterentwickelt werden, um die Herausforderungen des Erreichens von „ Qualität mit Geschwindigkeit “ inmitten der zunehmenden Komplexität von Systemen, Umgebungen und Daten.
Im Folgenden haben wir die wichtigsten Trends beim Testen von Software vorgestellt, von denen viele bereits in den letzten Jahren aufgetreten sind. Wir haben festgestellt, dass Agile und DevOps, Testautomatisierung, künstliche Intelligenz zum Testen und API-Testautomatisierung die auffälligsten Trends im Jahr 2021 und auch in den nächsten Jahren sind.
Neben diesen Trends gibt es Testlösungen wie Selen , Katalanisch , TestComplete und Kobiton, die das Potenzial haben, die Herausforderungen beim Testen von Software zu bewältigen.
Was du lernen wirst:
Top-Trends beim Testen von Software im Jahr 2021
Achten Sie auf die Top-Trends beim Testen von Software, die Sie im Jahr 2021 erwarten sollten.
Lass uns erforschen!!
# 1) Agile und DevOps
Unternehmen haben Agile als Antwort auf sich schnell ändernde Anforderungen und DevOps als Antwort auf die Forderung nach Geschwindigkeit eingeführt.
DevOps umfasst Praktiken, Regeln, Prozesse und Tools, mit deren Hilfe Entwicklungs- und Betriebsaktivitäten integriert werden können, um die Zeit von der Entwicklung bis zum Betrieb zu verkürzen. DevOps hat sich zu einer weithin akzeptierten Lösung für Unternehmen entwickelt, die nach Möglichkeiten suchen, den Software-Lebenszyklus von der Entwicklung bis zur Bereitstellung und zum Betrieb zu verkürzen.
Die Annahme von beiden Agile und DevOps hilft den Teams, Qualitätssoftware schneller zu entwickeln und bereitzustellen, was wiederum auch als „Quality of Speed“ bezeichnet wird. Diese Annahme hat in den letzten fünf Jahren großes Interesse geweckt und nimmt auch in den kommenden Jahren weiter zu.
Lesen Sie auch => Ultimativer Leitfaden für DevOps
# 2) Testautomatisierung
Um DevOps-Praktiken effektiv zu implementieren, können Softwareteams die Testautomatisierung nicht ignorieren, da sie ein wesentliches Element des DevOps-Prozesses ist.
Sie müssen die Möglichkeiten finden, manuelle Tests durch automatisierte Tests zu ersetzen. Da die Testautomatisierung als wichtiger Engpass bei DevOps angesehen wird, sollten zumindest die meisten Regressionstests automatisiert werden.
Angesichts der Popularität von DevOps und der Tatsache, dass die Testautomatisierung nicht ausreichend genutzt wird und weniger als 20% der Tests automatisiert sind, gibt es viel Raum, um die Akzeptanz der Testautomatisierung in Organisationen zu erhöhen. Es sollten fortschrittlichere Methoden und Werkzeuge entwickelt werden, um die Testautomatisierung in Projekten besser nutzen zu können.
Bestehende beliebte Automatisierungstools wie Selenium, Katalon und TestComplete werden mit neuen Funktionen weiterentwickelt, die die Automatisierung viel einfacher und effektiver machen.
Die Liste der besten Tools für Automatisierungstests für 2021 finden Sie hier siehe hier und diese Liste hier.
# 3) API- und Services-Testautomatisierung
Die Entkopplung von Client und Server ist ein aktueller Trend beim Entwerfen von Web- und Mobilanwendungen.
API und Dienste werden in mehr als einer Anwendung oder Komponente wiederverwendet. Diese Änderungen erfordern wiederum, dass die Teams API und Dienste unabhängig von der Anwendung testen, die sie verwendet.
Wenn APIs und Services für Clientanwendungen und -komponenten verwendet werden, ist das Testen effektiver und effizienter als das Testen des Clients. Der Trend geht dahin, dass der Bedarf an API- und Service-Testautomatisierung weiter zunimmt und möglicherweise die Funktionalität der Endbenutzer auf Benutzeroberflächen übertrifft.
Der richtige Prozess, das richtige Tool und die richtige Lösung für den API-Automatisierungstest sind wichtiger denn je. Daher lohnt es sich, das Beste zu lernen API-Testtools für Ihre Testprojekte.
# 4) Künstliche Intelligenz zum Testen
Obwohl die Anwendung der Ansätze für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI / ML) zur Bewältigung der Herausforderungen beim Testen von Software in der Software-Forschungsgemeinschaft nicht neu ist, bieten die jüngsten Fortschritte bei AI / ML mit einer großen Menge verfügbarer Daten neue Möglichkeiten für die Anwendung von AI / ML beim Testen.
Die Anwendung von AI / ML in Tests befindet sich jedoch noch im Anfangsstadium. Unternehmen werden Möglichkeiten finden, ihre Testpraktiken in AI / ML zu optimieren.
AI / ML-Algorithmen wurden entwickelt, um bessere Testfälle, Testskripte, Testdaten und Berichte zu generieren. Vorhersagemodelle würden helfen, Entscheidungen darüber zu treffen, wo, was und wann getestet werden soll. Intelligente Analysen und Visualisierungen unterstützen die Teams dabei, Fehler zu erkennen und zu verstehen Testabdeckung , Bereiche mit hohem Risiko usw.
Wir hoffen, in den kommenden Jahren mehr Anwendungen von AI / ML bei der Lösung von Problemen wie Qualitätsvorhersage, Priorisierung von Testfällen, Fehlerklassifizierung und -zuweisung zu sehen.
# 5) Mobile Testautomatisierung
Der Trend zur Entwicklung mobiler Apps nimmt weiter zu, da mobile Geräte immer leistungsfähiger werden.
Um DevOps vollständig zu unterstützen, muss die mobile Testautomatisierung Teil der DevOps-Toolchains sein. Die derzeitige Nutzung der mobilen Testautomatisierung ist jedoch sehr gering, was teilweise auf den Mangel an Methoden und Werkzeugen 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 Methoden und Werkzeuge 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 mobile Automatisierung auf die nächste Stufe zu bringen.
# 6) Testumgebungen und Daten
Das schnelle Wachstum des Internet der Dinge (IoT) (siehe Top IoT-Geräte hier ) bedeutet, dass mehr Softwaresysteme in zahlreichen verschiedenen Umgebungen betrieben werden. Dies stellt die Testteams vor die Herausforderung, die richtige Testabdeckung sicherzustellen. In der Tat ist das Fehlen von Testumgebungen und Daten eine große Herausforderung, wenn Sie sich für Tests in agilen Projekten bewerben.
Das Angebot und die Verwendung von Cloud-basierten und containerisierten Testumgebungen werden zunehmen. Die Anwendung von AI / ML zur Generierung von Testdaten und das Wachstum von Datenprojekten sind einige Lösungen für den Mangel an Testdaten.
# 7) Integration von Tools und Aktivitäten
Es ist schwierig, ein Testtool zu verwenden, das nicht in die anderen Tools für das Application Lifecycle Management integriert ist. Softwareteams müssen die für alle Entwicklungsphasen und Aktivitäten verwendeten Tools integrieren, damit Daten aus mehreren Quellen gesammelt werden können, um AI / ML-Ansätze effektiv anzuwenden.
Zum Beispiel, Die Verwendung von AI / ML zur Ermittlung des Fokus auf Tests erfordert nicht nur Daten aus der Testphase, sondern auch aus den Anforderungs-, Entwurfs- und Implementierungsphasen.
Zusammen mit den Trends einer zunehmenden Transformation in Richtung DevOps, Testautomatisierung und AI / ML werden wir Testtools sehen, die die Integration mit den anderen Tools und Aktivitäten in ALM ermöglichen.
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Fazit
Dies sind die aufkommenden Softwaretesttrends, auf die man im Jahr 2021 achten sollte, wenn wir in der Welt beispielloser exponentieller Veränderungen leben, die durch Technologie und digitale Transformation angetrieben werden.
Organisationen und Einzelpersonen müssen sich der Entwicklungen in der Branche bewusst sein. Wenn Sie mit diesen Trends Schritt halten, haben Testprofis, Organisationen und Teams die Möglichkeit, immer einen Schritt voraus zu sein.
Gibt es weitere interessante Trends beim Testen von Software, die Sie für 2021 vorhersehen? Fühlen Sie sich frei, Ihre Gedanken in den Kommentaren unten zu teilen!
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