Trendy szybko zmieniają się w tworzeniu i testowaniu oprogramowania. Wkraczając w 2025 rok, trudno przewidzieć, jak będzie wyglądać zapewnianie jakości i testowanie.
Postępy w dziedzinie AI, metodyki zwinne i zautomatyzowane narzędzia do testowania kształtują branżę, a zrozumienie tych zmian pomaga zespołom sprawnie dostarczać oprogramowanie wysokiej jakości.
Trendy w testowaniu oprogramowania i dane dotyczące zapewniania jakości mogą pomóc przewidzieć pojawiające się najlepsze praktyki i metodyki, dlatego przeanalizowaliśmy najnowsze raporty i badania ankietowe, aby znaleźć dla Ciebie i Twojego zespołu QA najistotniejsze statystyki.
Niezależnie od tego, czy kierujesz zespołem, zajmujesz się planowaniem jakości, czy samodzielnie testujesz oprogramowanie, trendy w testowaniu oprogramowania opisane w tym artykule dostarczą pewnych informacji (lub interesującej ciekawostki, którą można zaimponować znajomym z zespołu QA) na temat trendów, które możesz wykorzystać w swoim procesie testowania oprogramowania.
Trendy w narzędziach do testowania oprogramowania
Narzędzia do testowania oprogramowania są niezbędne do testowania i zapewniania jakości. Mogą pomóc testerom znajdować błędy i przyspieszać proces testowania, aby szybciej wdrażać oprogramowanie.
Wykorzystanie narzędzi do testowania opartych na AI znacząco zmieniło krajobraz testowania oprogramowania. Narzędzia takie jak Testim i Applitools zyskały dużą popularność dzięki wykorzystywaniu uczenia maszynowego do usprawniania automatyzacji testów i analityki predykcyjnej w zapewnianiu jakości (QA).
Testim wykorzystuje AI do tworzenia i utrzymywania automatycznych testów, ograniczając czas i wysiłek potrzebne do ich opracowywania i utrzymania. Podobnie Applitools stosuje walidację wizualną opartą na AI, aby zapewnić spójność interfejsu użytkownika na różnych platformach i urządzeniach.
Oprócz tego pojawiły się oparte na AI alternatywy dla tradycyjnych narzędzi, takich jak Selenium, oferujące bardziej inteligentne i adaptacyjne rozwiązania do testowania. Na przykład Functionize łączy AI z testowaniem w chmurze, aby wykonywać kompleksowe testy od początku do końca, które potrafią samodzielnie naprawiać się i działać na dużą skalę.
Według badania McKinsey z 2024 roku wykorzystanie AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej wzrosło do 72%, co wskazuje na znaczny wzrost integracji technologii AI w różnych branżach. Ten gwałtowny wzrost odzwierciedla coraz większe uznanie potencjału AI w zakresie zwiększania wydajności i dokładności procesów testowania oprogramowania.
Przejście na narzędzia do testowania oparte na AI wynika z ich zdolności do obsługi złożonych scenariuszy testowych, dostosowywania się do zmian w testowanej aplikacji oraz dostarczania informacji predykcyjnych, których tradycyjne narzędzia mogą nie oferować. W rezultacie organizacje coraz częściej inwestują w te zaawansowane rozwiązania, aby usprawniać procesy QA i dostarczać produkty programistyczne wyższej jakości.
10 Najlepsze narzędzia do testowania oprogramowania dla zespołów QA!
Have an account? Log In
Trendy w technikach testowania oprogramowania
Bez metodyki testowania oprogramowania, która wyznacza kierunek Twojej pracy, testowanie przypomina bezcelowe błądzenie w stronę premiery produktu – wydaje Ci się, że dokądś zmierzasz, ale nigdy nie zbliżasz się do celu, ponieważ nie widzisz, w którym miejscu ścieżki się znajdujesz.
W 2024 roku techniki testowania oprogramowania nadal ewoluują, aby sprostać wymaganiom szybszych cykli tworzenia i wysokiej jakości rezultatów.
- Testowanie ciągłe w ramach potoków DevOps stało się standardem, umożliwiając zespołom identyfikowanie i rozwiązywanie potencjalnych problemów na możliwie najwcześniejszym etapie cyklu życia oprogramowania. To podejście integruje testowanie z każdą fazą potoku, umożliwiając uzyskiwanie informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym i natychmiastowe wykrywanie błędów, dzięki czemu zmiany w kodzie są szybko weryfikowane przed przejściem do kolejnego etapu. Zgodnie z najnowszymi raportami branżowymi ponad 80% organizacji praktykujących DevOps wdrożyło już testowanie ciągłe do swoich procesów, co potwierdza jego rolę jako niezbędnej praktyki utrzymywania jakości przy częstych wydaniach.
- Testowanie typu shift-left również zyskało szerokie zastosowanie, ponieważ coraz więcej firm kładzie nacisk na zapobieganie defektom zamiast ich wykrywania. Dzięki przeniesieniu testowania na wcześniejsze etapy procesu wytwarzania zespoły wykrywają problemy u ich źródła — podczas zbierania wymagań, projektowania i początkowych etapów kodowania. Ta proaktywna metodyka nie tylko zmniejsza koszty i czas związane z poprawianiem błędów na późnych etapach, lecz także wspiera współpracę między programistami a zespołami QA. W 2024 roku 68% specjalistów QA poinformowało o uwzględnianiu zasad shift-left w swoich projektach, co oznacza wzrost w porównaniu z poprzednimi latami, ponieważ coraz więcej organizacji dostrzega korzyści tego podejścia w utrzymywaniu płynnego cyklu wytwarzania.
- Testowanie oparte na modelu (MBT) oraz platformy programowania sterowanego zachowaniem (BDD) dodatkowo napędzają tę zmianę w technikach testowania oprogramowania. MBT umożliwia automatyzację przypadków testowych na podstawie modeli przedstawiających oczekiwane zachowanie oprogramowania, oferując systematyczne podejście do pokrycia testami. Jest to szczególnie przydatne w przypadku złożonych systemów, w których kluczowe znaczenie ma zapewnienie przetestowania wszystkich ścieżek użytkownika. MBT zyskuje popularność dzięki efektywnemu generowaniu dużej liczby automatycznych przypadków testowych przy minimalnej ingerencji ręcznej. BDD z kolei nieustannie zyskuje popularność jako sposób na niwelowanie luk komunikacyjnych między zespołami technicznymi a interesariuszami nietechnicznymi. Dzięki użyciu konstrukcji języka naturalnego do zapisywania scenariuszy testowych BDD dostosowuje cele testowania do celów biznesowych i oczekiwań użytkowników. W 2024 roku ponad 60% zespołów zwinnych wdrożyło BDD w celu usprawnienia współpracy i zapewnienia ścisłego dostosowania zachowania oprogramowania do potrzeb użytkowników.
Trendy te łącznie ilustrują przejście w kierunku bardziej zintegrowanych, opartych na współpracy i zautomatyzowanych strategii testowania, które priorytetowo traktują wczesne wykrywanie oraz kompleksową walidację, umożliwiając zespołom szybsze dostarczanie lepszego oprogramowania.
Trendy w wytwarzaniu i testowaniu oprogramowania
Testowanie oprogramowania jest nierozerwalnie związane z jego wytwarzaniem, a trendy w obszarze rozwoju bezpośrednio kształtują praktyki testowania. Informacje te zapewniają istotny kontekst dotyczący przepływów pracy i priorytetów programistów.
W 2024 roku integracja generatywnej AI z wytwarzaniem oprogramowania znacząco przekształciła procesy kodowania i zapewniania jakości. Duże modele językowe (LLM), takie jak GPT, stały się kluczowe dla automatyzacji generowania kodu i wykrywania błędów. Warto zauważyć, że dyrektor generalny Google, Sundar Pichai, poinformował, że ponad 25% nowego kodu firmy jest obecnie generowane przez AI, co podkreśla rosnący wpływ tej technologii.
Modele AI pomagają programistom, tworząc przypadki testowe i automatyzując powtarzalne zadania QA, co zwiększa wydajność i ogranicza ryzyko błędów ludzkich. Jednak wdrażanie AI do kodowania wzbudziło obawy dotyczące bezpieczeństwa zautomatyzowanych narzędzi programistycznych, ponieważ mogą one nieumyślnie wprowadzać luki w kodzie przeznaczonym do użycia produkcyjnego.
Jednocześnie nacisk na testowanie bezpieczeństwa się nasilił ze względu na rosnącą złożoność zagrożeń cybernetycznych. Organizacje coraz częściej integrują środki bezpieczeństwa z procesami ciągłej integracji i ciągłego wdrażania (CI/CD), aby chronić integralność oprogramowania.
Raport Stan CI/CD z 2024 roku podkreśla, że uwzględnianie testów bezpieczeństwa w potokach CI/CD jest obecnie uznawane za niezbędne do utrzymania solidnej wydajności wdrażania. Integracja ta gwarantuje wczesne identyfikowanie i usuwanie luk w zabezpieczeniach w procesie wytwarzania, ograniczając ryzyko naruszeń i zwiększając ogólną odporność oprogramowania.
Zmiany te odzwierciedlają szerszy trend polegający na osadzaniu AI i kwestii bezpieczeństwa w centrum praktyk wytwarzania oprogramowania, aby tworzyć bardziej niezawodne i bezpieczne aplikacje w coraz bardziej złożonym środowisku cyfrowym.
Trendy dotyczące zespołów zapewniania jakości
W 2024 roku zespoły zapewniania jakości (QA) ewoluowały, przyjmując bardziej dynamiczne i hybrydowe role łączące obowiązki związane z testowaniem ręcznym i automatycznym. Wraz z dalszym rozwojem praktyk zwinnych i DevOps od specjalistów QA oczekuje się biegłości zarówno w tradycyjnych technikach testowania ręcznego, jak i w nowoczesnych platformach automatyzacji.
To hybrydowe podejście pozwala zespołom korzystać z zalet ludzkiego wglądu podczas testowania eksploracyjnego, a jednocześnie wykorzystywać automatyzację do powtarzalnych i zakrojonych na dużą skalę przypadków testowych, zwiększając ogólną wydajność i pokrycie testami.
Raport jakości 2024 podkreśla, że 72% zespołów QA integruje obecnie automatyzację ze swoim przepływem pracy, obok testów manualnych, aby zwiększyć zdolność do dostarczania szybszych i bardziej niezawodnych wyników.
Przejście na zespoły wielofunkcyjne również stało się istotnym trendem, napędzanym potrzebą płynnej komunikacji i współpracy między deweloperami, testerami a pracownikami operacyjnymi. To zintegrowane podejście zapewnia uwzględnienie jakości w całym cyklu życia oprogramowania, zgodnie z zasadą „shift-left”, której celem jest wczesne identyfikowanie i rozwiązywanie problemów w procesie.
Zmiany po pandemii wpłynęły również na skład i sposób działania zespołów QA. Struktury zespołów stały się bardziej elastyczne wraz z powszechnym przyjęciem modeli pracy zdalnej i hybrydowej.
Najnowsze dane branżowe wskazują, że 49% zespołów pracuje w modelu hybrydowym, łącząc członków pracujących na miejscu i zdalnie. Doprowadziło to do częstszego korzystania z zaawansowanych narzędzi do współpracy, takich jak Jira, TestRail i platformy testowe oparte na chmurze, które obsługują zarządzanie testami i raportowanie w czasie rzeczywistym.
Ponadto, choć mniejsze zespoły QA (1–5 członków) nadal są powszechne w wielu organizacjach, większe przedsiębiorstwa rozbudowują swoje działy QA o wyspecjalizowane role związane z automatyzacją, testami bezpieczeństwa i automatyzacją testów opartą na AI, co odzwierciedla szersze inwestycje w kompleksowe strategie zapewniania jakości.
Ta zmiana podkreśla konieczność dostosowania się specjalistów QA do nowych narzędzi i praktyk współpracy, aby utrzymać produktywność i spójność w rozproszonych środowiskach pracy.
Trendy na rynku pracy w obszarze zapewniania jakości
Zapewnianie jakości obejmuje wiele aspektów, a granice między zakończeniem prac deweloperskich a rozpoczęciem testowania oprogramowania mogą być niejasne. Jeśli udało Ci się znaleźć plan zapewniania jakości, który sprawdza się w Twoim przypadku, w Twoim zespole i w Twojej firmie, możesz uważać się za szczęściarza.
Jeśli to czytasz, istnieje duża szansa, że pracujesz w QA albo bardzo interesujesz się tą dziedziną. Jeśli jesteś w tej drugiej grupie i szukasz pracy związanej z testowaniem oprogramowania, przed rozpoczęciem warto wiedzieć kilka rzeczy.
- Pojawianie się wyspecjalizowanych ról:
- Zapotrzebowanie na inżynierów QA AI/ML znacznie wzrosło, napędzane wdrażaniem algorytmów uczenia maszynowego i narzędzi opartych na AI w procesach QA. Role te obejmują zapewnianie dokładności i niezawodności modeli AI oraz opracowywanie strategii testowania aplikacji zintegrowanych z AI.
- Role analityków danych w zespołach QA zyskują na znaczeniu, ponieważ firmy przechodzą na podejście oparte na danych. Zespoły QA polegają obecnie na analitykach danych przy przetwarzaniu i interpretowaniu danych z testów, co umożliwia podejmowanie bardziej świadomych decyzji i uzyskiwanie predykcyjnych informacji dotyczących jakości oprogramowania.
- Rola inżyniera DevTestOps również zyskała na znaczeniu, łącząc programowanie, testowanie i operacje w celu wspierania ciągłego testowania w potokach CI/CD oraz zapewniania płynnej integracji testów z przepływami pracy deweloperów.
- Trendy w podnoszeniu kwalifikacji i edukacji:
- W 2024 roku odnotowano wyraźny wzrost liczby specjalistów QA inwestujących w podnoszenie kwalifikacji. Wielu specjalistów QA zapisało się na kursy koncentrujące się na strukturach automatyzacji testów opartych na AI i podstawach uczenia maszynowego, aby zachować konkurencyjność.
- Na platformach edukacyjnych online odnotowano wzrost liczby kursów dotyczących Pythona do automatyzacji, uczenia maszynowego na potrzeby QA oraz zaawansowanego tworzenia skryptów testowych z użyciem narzędzi takich jak Selenium, TestNG i Cypress. Odzwierciedla to szerszy nacisk branży na automatyzację i biegłość w zakresie AI.
- Programy certyfikacyjne dotyczące metodyk testowania opartych na AI i analityki danych również zyskały popularność wśród specjalistów QA, wskazując na ogólnobranżowy nacisk na budowanie kompetencji zgodnych z najnowszymi postępami technologicznymi.
- Wymagania dotyczące umiejętności wielofunkcyjnych:
- Umiejętności komunikacji i współpracy międzyfunkcyjnej stają się coraz ważniejsze. Oferty pracy w QA w 2024 roku podkreślają zdolność do ścisłej współpracy z deweloperami, analitykami danych i menedżerami produktu, wskazując na wartość wszechstronności we współczesnych rolach QA.
- Wiele organizacji preferuje obecnie specjalistów QA, którzy potrafią płynnie przechodzić między testami manualnymi i automatycznymi, co prowadzi do wzrostu liczby kursów i programów szkoleniowych kompleksowo obejmujących oba te obszary.
Trendy te pokazują, jak zmienia się rynek pracy w obszarze QA w firmach zajmujących się testowaniem oprogramowania, podkreślając znaczenie elastyczności i ciągłego uczenia się w miarę przechodzenia tego sektora na bardziej zaawansowane procesy oparte na technologii.
More Articles
Trendy dotyczące błędów oprogramowania
Błędy oprogramowania są najgorszym wrogiem programisty, co sprawia, że testerzy są przyjaciółmi programistów (wróg mojego wroga jest moim przyjacielem i tak dalej). Testerzy wykonują trudną pracę polegającą na testowaniu, ponownym testowaniu i ponownym sprawdzaniu, aby znaleźć błędy oprogramowania, oszczędzając tym samym programistom czas i wysiłek.
- Wzrost liczby zgłaszanych luk w zabezpieczeniach:
- Wykorzystanie komponentów otwartego oprogramowania w tworzeniu oprogramowania gwałtownie wzrosło, przyczyniając się do odpowiedniego zwiększenia liczby zgłaszanych luk w zabezpieczeniach. Wiele projektów programistycznych integruje biblioteki i struktury otwartego oprogramowania. Tak powszechne przyjęcie doprowadziło do gwałtownego wzrostu liczby związanych z bezpieczeństwem zgłoszeń błędów, ponieważ komponenty te mogą wprowadzać luki, których nie ma w zastrzeżonym kodzie.
- Open Source Security Foundation (OpenSSF) poinformowała, że liczba luk ujawnionych w projektach otwartego oprogramowania wzrosła o 35% w porównaniu z 2023 rokiem, odzwierciedlając zarówno większe wykorzystanie, jak i udoskonalone mechanizmy raportowania. Trend ten podkreśla znaczenie przeprowadzania rygorystycznych audytów bezpieczeństwa otwartego oprogramowania oraz utrzymywania aktualnych baz danych luk w zabezpieczeniach.
- Narzędzia obsługujące monitorowanie w czasie rzeczywistym i zaawansowaną analizę śledzenia błędów stały się niezbędne we współczesnych praktykach zapewniania jakości. Platformy takie jak Sentry, DataDog i Splunk rozszerzyły swoje możliwości analityczne, aby zapewnić zespołom ds. zapewniania jakości natychmiastową informację zwrotną na temat wydajności kodu i błędów, ułatwiając ich szybsze wykrywanie i rozwiązywanie.
- Znaczenie monitorowania w czasie rzeczywistym i śledzenia błędów:
- Zespoły ds. zapewniania jakości coraz częściej polegają na narzędziach zapewniających zaawansowaną analizę i automatyczne alerty w celu wykrywania anomalii w czasie rzeczywistym. Platformy do śledzenia błędów w czasie rzeczywistym, które integrują się ze środowiskami programistycznymi, umożliwiają zespołom wykrywanie i rozwiązywanie problemów, zanim trafią one do środowiska produkcyjnego.
- Wzrosło zapotrzebowanie na napędzane sztuczną inteligencją narzędzia do śledzenia błędów, które wykorzystują uczenie maszynowe do analizy predykcyjnej. Narzędzia te mogą identyfikować potencjalne obszary kodu podatne na błędy i zalecać środki zapobiegawcze, pomagając zespołom ustalać priorytety krytycznych problemów.
- Statystyki rozwiązywania błędów:
- Średni czas rozwiązywania błędów w 2024 roku uległ skróceniu, szczególnie w organizacjach stosujących praktyki ciągłej integracji i ciągłego wdrażania (CI/CD). Wysokowydajne zespoły DevOps rozwiązują błędy znacznie szybciej niż zespoły niestosujące metodyk CI/CD, zazwyczaj w ciągu 24–48 godzin w przypadku problemów o wysokim priorytecie.
- Najczęstsze rodzaje błędów w 2024 roku obejmują luki związane z zależnościami, wynikające z użycia komponentów otwartego oprogramowania, oraz błędy konfiguracji wprowadzane podczas szybkich cykli programistycznych. Błędy te są często szybko usuwane w środowiskach, w których automatyczne testowanie jest zintegrowane z potokami CI/CD.
- Błędy związane z bezpieczeństwem pozostają jednym z najważniejszych problemów, a większość zgłaszanych problemów w zapewnianiu jakości dotyczy luk w zabezpieczeniach. Trend ten podkreśla znaczenie wczesnego wdrażania testów bezpieczeństwa w procesie tworzenia oprogramowania, aby wykrywać te problemy, zanim przejdą do późniejszych etapów.
Aby wyprzedzać zagrożenia, zespoły ds. zapewniania jakości muszą wdrażać zaawansowane narzędzia do śledzenia błędów, integrować monitorowanie w czasie rzeczywistym oraz koncentrować się na utrzymywaniu bezpiecznych i aktualnych zależności, aby skutecznie ograniczać luki w zabezpieczeniach.
Oprócz testowania pod kątem błędów oprogramowania testerzy przeprowadzają testowanie baz danych, które jest zupełnie innym, ale wciąż kluczowym procesem.
Co dalej?
Próba stworzenia planu lub strategii zapewniania jakości bez danych może być trudna — więc tego nie rób! Trendy omówione w tym artykule powinny stanowić dobry punkt wyjścia.
Umiejętności związane z zapewnianiem jakości stale się zmieniają — zachowaj czujność, aby wykrywać te błędy i robić to na wczesnym etapie. Zapisz się do newslettera The CTO Club, aby otrzymywać najnowsze porady i najlepsze praktyki dotyczące zapewniania jakości oprogramowania!