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數(shù)字化時代的軟件測試

開發(fā) 開發(fā)工具 測試
數(shù)字經(jīng)濟推動的高速變化的市場,QA和測試有怎樣的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn),我們又有哪些可能的應對之策?

數(shù)字經(jīng)濟高速推動著一個無情的市場,所有利益相關者通過設備和應用網(wǎng)絡進行交互,一個微觀時刻足以讓市場***擺脫優(yōu)雅。這種對速度的癡迷能否淡化質(zhì)量定性方法?這份《World Quality Report 2017-1028》帶你來一探究竟。

World Quality Report 2017-1028

一、現(xiàn)代QA和測試部門重點關注的領域

敏捷和DevOps已經(jīng)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要工具,同時,質(zhì)量保障和測試工作也隨之發(fā)生變化:

  • 中央治理和控制減少,團隊選擇方法和技術(shù)的自由度增大;
  • 部署速度提高和應用程序日益復雜化,軟件錯誤和故障的風險增加;
  • 軟件質(zhì)量對品牌的影響巨大,但這已經(jīng)不是***優(yōu)先級的目標,日趨成熟的盡早質(zhì)量保障實踐可以幫助糾正品牌和形象方面的缺陷;
  • 最終用戶的滿意度和安全性是最重要的兩個方面,要確保應用程序的功能和非功能質(zhì)量,同時需要找到成本和風險的平衡點。

調(diào)查結(jié)果表明,現(xiàn)代QA和測試部門需要重點關注的領域是以下三個方面:

1. 智能測試自動化和智能分析

智能測試自動化和智能分析將成為支持測試的關鍵,因為它們可以實現(xiàn)智能決策,快速驗證和自動調(diào)整測試套件。測試自動化的范圍從簡單地將測試活動(計劃、設計和執(zhí)行)自動化發(fā)展到自動化測試環(huán)境和測試數(shù)據(jù)配置。

然而,調(diào)查結(jié)果顯示目前自動化還處于不足的狀態(tài),盡管從自動化中獲益的組織數(shù)量在增加,但產(chǎn)生的價值沒有根本變化,測試自動化水平仍然很低(低于20%)。

速度將推動更智能的自動化需求,需要找到提高自動化水平的方法。

2. 智能測試平臺

智能測試平臺需要應對測試環(huán)境、數(shù)據(jù)和虛擬化日益增長的挑戰(zhàn)。真正的智能測試平臺的遠景超越了生命周期自動化,需要實現(xiàn)自動配置的完全自我感知和自適應環(huán)境,以及支持自動化測試數(shù)據(jù)生成和測試數(shù)據(jù)管理。

測試環(huán)境、測試數(shù)據(jù)和虛擬化是三大挑戰(zhàn),同時也為自動化提供了巨大的機會。結(jié)合智能生命周期的自動化,將使QA和測試進入下一個演進階段,稱之為智能QA,這已經(jīng)成為行業(yè)重要的關鍵成功因素。

3. 適應敏捷開發(fā)流程的QA和測試部門

組織需要關注的第三個領域是適應敏捷開發(fā)流程的QA和測試部門。在敏捷和DevOps模型中,測試從中心部門轉(zhuǎn)移到分散的團隊。未來的測試組織需要將靈活性與效率和重用性相結(jié)合,提供測試環(huán)境、測試數(shù)據(jù)、測試專業(yè)知識和技能的測試中心將分散到各種業(yè)務線的IT團隊。

二、QA和測試的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

從調(diào)查結(jié)果,總結(jié)出以下關于質(zhì)量和測試現(xiàn)狀的發(fā)現(xiàn):

1. 回歸對應用程序質(zhì)量的關注,表明在敏捷環(huán)境的新上下文里,測試已經(jīng)成熟

面對開發(fā)和測試環(huán)境的復雜性以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的速度,關注點正在回歸到整體產(chǎn)品質(zhì)量上來,這是一個進步的跡象:

  • 參與這次調(diào)查的受訪者中QA和測試人員明顯多于其他角色,由2016年的37%上升到2017年的41%;
  • 2016年被引用最多的目標是在上線前發(fā)現(xiàn)缺陷,這個數(shù)字從40%下降到2017年的28%;
  • 最終用戶滿意度從39%下降到34%。

客戶體驗和增強的安全性處于IT戰(zhàn)略的前兩位。從2016年到2017年,增強安全性需求從65%大幅下降到35%。 IT成本優(yōu)化進入今年IT戰(zhàn)略的前三位,證明QA和測試能夠應對過去幾年的快速變化。

其他一些對IT戰(zhàn)略意義重大的領域包括對業(yè)務需求的響應、實施軟件即服務以及實施敏捷和DevOps。敏捷和DevOps實施需求的減少幅度超過一半,從38%的受訪者減少到17%,這表明這些開發(fā)方法正變得越來越主流。

2. 測試自動化正在通向智慧、智能和認知QA之路

自動化尚處于待開發(fā)階段,測試活動的平均自動化水平約為16%。自動化產(chǎn)生的價值在很大程度上沒有變化。測試自動化不僅應該復制現(xiàn)有的手動測試過程,38%至42%的組織將認知自動化、機器學習、自我修復和預測分析視為測試自動化未來的有前途的新興技術(shù)。

智能解決方案是DevOps、移動和物聯(lián)網(wǎng)中的新趨勢。通過增加智能自動化,企業(yè)適應快速變化的業(yè)務環(huán)境能力將得到增強。

3. 敏捷開發(fā)中測試的挑戰(zhàn)不斷增加

  • 99%的受訪者在敏捷開發(fā)測試中面臨某種挑戰(zhàn)
  • 46%的受訪者認為缺乏數(shù)據(jù)和環(huán)境是最嚴峻的挑戰(zhàn),這比2016年的43%有所提高
  • 在敏捷迭代中重復使用或重復測試的難度排在第二位,由2016年的40%增加到了45%
  • 挑戰(zhàn)數(shù)量下降的唯一領域是:難以確定測試的重點以及測試團隊在計劃或初始階段的早期參與。

測試和測試環(huán)境的自動化將幫助組織解決敏捷和DevOps開發(fā)模式給測試所帶來的大部分挑戰(zhàn)。 這些智能測試解決方案使得質(zhì)量保障的速度能夠適應日益復雜的集成IT環(huán)境。

4. QA組織不斷演進以滿足雙峰要求

2017年,集中式的測試組織和分散式模型之間的分配更加均衡。在許多組織中,以前的卓越測試中心(TCoE,Test Center of Excellence)已經(jīng)過渡到更加靈活的測試卓越中心(TEC,Test Excellence Center),其重點在于支持和賦能,而不是實際執(zhí)行測試活動。

瀑布式開發(fā)仍將在未來很長時間內(nèi)實施,形成與敏捷和DevOps混合的局面。例如,組織選擇定位軟件開發(fā)測試工程師(SDET)的位置時,其中敏捷Scrum和TCoE分別是36%和47%。

5. 環(huán)境和數(shù)據(jù)仍然是QA和測試的難點

調(diào)查結(jié)果顯示有73%的組織采用云環(huán)境、15%的組織采用容器化來執(zhí)行測試,使得測試的生命周期縮短。然而,仍有50%上下的受訪者分別表示在測試環(huán)境管理、測試環(huán)境利用率、適用于敏捷開發(fā)的開發(fā)和測試環(huán)境,以及早期進行集成的環(huán)境方面存在挑戰(zhàn)。

在測試數(shù)據(jù)管理方面,分別有超過50%的受訪者存在以下挑戰(zhàn):管理測試數(shù)據(jù)集的規(guī)模、創(chuàng)建和維護合成測試數(shù)據(jù)、遵守與測試數(shù)據(jù)相關規(guī)定。

6. 測試預算下降,但預計會再次上升

專門用于質(zhì)量保證和測試的IT總支出的比例為26%,它已經(jīng)從2016年的31%和2015年的35%下降。

但是,隨著組織采用敏捷和DevOps來支持數(shù)字化轉(zhuǎn)型,未來兩年質(zhì)量保證和測試預算將會增加,企業(yè)必須確保IT應用程序的數(shù)量和復雜性,以及隨之而來的QA平臺解決方案的質(zhì)量。

三、推薦的應對策略

1. 提高智能測試自動化水平

自動化是滿足日益增長的數(shù)字化轉(zhuǎn)型測試需求的關鍵,建議組織制定一個中心戰(zhàn)略,確定企業(yè)***的測試工具,確定自動化計劃的戰(zhàn)略業(yè)務目標,并確定衡量結(jié)果的指標。

同時,引入基于分析的自動化解決方案,向智能化QA和智能化測試自動化轉(zhuǎn)變,以確保能跟上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的速度,做到持續(xù)的發(fā)展。

2. QA和測試部門轉(zhuǎn)型以支持敏捷開發(fā)和DevOps團隊

首先是組織結(jié)構(gòu)方面的轉(zhuǎn)變,QA需要與Dev和Ops團隊一起,構(gòu)建集成的DevTest平臺,以實現(xiàn)持續(xù)的測試自動化。

測試人員專業(yè)技能也需要有所改變,要加強開發(fā)、分析和業(yè)務流程方面的技術(shù)專長,以適應敏捷和DevOps模式。

3. 投資智能測試和質(zhì)量保障平臺

在日益復雜的IT環(huán)境下,智能測試平臺有助于企業(yè)做好質(zhì)量保障工作。

  • 將智能分析和機器人解決方案引入測試流程和平臺;
  • 提高容器化和虛擬化解決方案的水平和使用;
  • 投資于測試數(shù)據(jù)生成解決方案,以提供更多更好的符合所有法規(guī)的合成測試數(shù)據(jù);
  • 將容器化環(huán)境,虛擬化服務和自動化測試數(shù)據(jù)集成到一個共同的可訪問流程和平臺中,組織可以圍繞所有測試活動制定一致的方法;
  • 采用持續(xù)監(jiān)測,預測分析和機器學習工具,利用生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù),提供基于業(yè)務風險和實際問題定義測試策略。

[[242290]]

4. 定義企業(yè)級測試平臺戰(zhàn)略

開源和服務化解決方案給質(zhì)量保障和測試工具的選擇帶來了靈活性,但是,跨多個存儲庫數(shù)據(jù)連接和交換導致企業(yè)級質(zhì)量狀態(tài)缺乏透明度。

企業(yè)可以實施單一平臺戰(zhàn)略,指定一些技術(shù)為主要選擇工具,或者創(chuàng)建***工具策略,可以涉及來自不同供應商的多種工具解決方案。

5. 定義企業(yè)級QA分析戰(zhàn)略

前面提到過智能分析是重點關注的領域之一。為了從智能QA(智能測試自動化和智能測試平臺)的投資中獲得***回報,建議組織確定企業(yè)范圍的QA分析策略。

這種質(zhì)量保證分析策略決定了應該部署分析和認知解決方案的目標和領域,定義了跨QA操作的智能技術(shù)路線圖。質(zhì)量保證分析戰(zhàn)略應與整體組織戰(zhàn)略相聯(lián)系,并應描述其如何實現(xiàn)整個組織目標。

【本文是51CTO專欄作者“ThoughtWorks”的原創(chuàng)稿件,微信公眾號:思特沃克,轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者】

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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