Met het wijdverbreide gebruik van testautomatisering vertrouwen bedrijven er steeds meer op om hun systemen en applicaties regelmatig te testen. Slechts een klein percentage van de bedrijven en testautomatiseringsprofessionals kan echter profiteren van testautomatisering. Na met velen gesproken te hebben automatisering testen specialisten en consultants, hebben we verschillende veelvoorkomende fouten ontdekt die testers maken, die de oorzaak zijn van het mislukken van testautomatisering en verminderde ROI.
In het artikel
Wat zijn de 5 kritieke fouten bij het automatiseren van testgevallen?
Bedrijven passen testautomatisering toe omdat het tijdrovende app-testactiviteiten automatiseert. Ongeacht het gebruik, geautomatiseerd testen heeft belangrijke nadelen. QA-teams maken vaak fouten die het algehele succes in gevaar brengen. Hier is een overzicht van de vijf meest voorkomende blunders op het gebied van testautomatisering.
1. Niet de juiste aanpak kiezen voor testen
Het is erg belangrijk om te weten welk type testtechniek je moet toepassen. Testautomatisering is een geweldige manier om tijd te besparen bij het testen, maar mag nooit worden gebruikt in plaats van handmatig testen. Ineffectieve tests kunnen het gevolg zijn van het helemaal niet toepassen van handmatige tests. Het verschil tussen automatisch en handmatig testen is analoog aan het verschil tussen autorijden en lopen.
Het besturen van een voertuig is in de meeste situaties het meest efficiënte en snelste alternatief. Er zijn echter bepaalde sites die vanwege het ontbreken van een weg niet met de auto kunnen worden bereikt. Evenzo is geautomatiseerd testen in bepaalde omstandigheden kosteneffectief en tijdbesparend, maar in andere niet. De meest effectieve techniek is om een mix van geautomatiseerd en handmatig testen te gebruiken om elkaar te ondersteunen.
2. Ongeschikt gereedschap kiezen
Het feit dat er voor elk budget een grote keuze aan instrumenten beschikbaar is, betekent niet dat u er zoveel mogelijk moet krijgen. Inderdaad, het hebben van zoveel tools kan je besluitvorming beïnvloeden en leiden tot een verkeerde toolselectie. Omdat de soorten problemen die geautomatiseerd testen kunnen oplossen zo divers zijn, bestaat er niet zoiets als een universeel instrument dat ze allemaal aankan. Om te garanderen dat u de juiste tool voor de klus kiest, moet u beginnen met het definiëren van de problemen die u wilt oplossen.
Als u weet welk gereedschap u moet kiezen, is het veel eenvoudiger om het juiste gereedschap te kiezen. Het analyseren van projectontwikkelingsprocessen, of de nadruk nu ligt op kwaliteitsborging of kwaliteitscontrole, en het beoordelen van de vaardigheden van teamleden zijn de beste manieren om onjuiste gereedschapsselectie te voorkomen. Anders loop je het gevaar de verkeerde tools aan het team te introduceren. Het zal extra tijd kosten om te wennen aan de toolset als deze niet geschikt is voor de expertise van het team.
3. Opname- en afspeelfuncties
De meeste moderne tools bevatten ingebouwde functies voor opnemen en afspelen. Met deze mogelijkheden kunnen testers in korte tijd geautomatiseerde scripts maken voor verschillende scenario's. De grootste valkuil is echter: deze automatiseringsalgoritmen zijn gebouwd op statische gegevens. Omdat de validaties niet worden vastgelegd, moeten de testers elke wijziging loggen en onderzoeken. Dit kan leiden tot verlies van dynamische gegevens. Ingenieurs zijn niet bekend met de automatiseringsaanpak van het project aan het begin van het testautomatiseringsproces.
Als gevolg hiervan kunnen ze de opname- en afspeelfuncties gebruiken. Opname- en afspeeltests zouden idealiter alleen moeten worden gebruikt om skeletscripts te ontwikkelen, terwijl het uiteindelijke niveau van geautomatiseerde tests zonder dit wordt uitgevoerd. Het belangrijkste nadeel van de opname- en afspeeltool is dat het ingewikkelde scripts maakt die moeilijk te onderhouden zijn. Aan de andere kant hebben succesvolle geautomatiseerde tests eenvoudige scripts nodig die iedereen in het team kan begrijpen en onderhouden.
4. Onvoldoende testvalidatie
Gegevensverificatie is een belangrijk aspect van het testproces. Het niet verifiëren van scenario's op verschillende niveaus is een veelvoorkomende blunder van testtechnici. Dit kan leiden tot een hele reeks problemen met het functioneren. De meest voorkomende problemen met testvalidatie worden hieronder vermeld.
- Veel teams worstelen met het maken en gebruiken van scripts die niet zijn gevalideerd. Om te garanderen dat alle denkbare fouten worden gedekt, moeten controlepunten op zoveel mogelijk locaties worden ingesteld. Ze helpen bij het detecteren van eventuele wijzigingen in een gegevensbron in de loop van de tijd. Dit is met name van cruciaal belang bij het werken met databases, omdat er zoveel variabelen zijn
- De functies van de gebruikersinterface (UI) lijken op het eerste gezicht redelijk goed te werken. Aan de andere kant van de site kunnen echter problemen in de database ontstaan. Onvoldoende data-integriteit kan bijvoorbeeld leiden tot grootschalige systeemstoringen. Als gevolg hiervan moeten testautomatiseringsprogramma's worden geschreven om de functionaliteit op alle niveaus te beoordelen, niet alleen op UI-niveau
5. Ongepaste testgevallen
Door een testautomatiseringscase te maken met duidelijke doelstellingen en financiële beloningen, kunt u bepalen waar u uw inspanningen op wilt richten. Het opnemen van gedefinieerde Return on Investment (ROI)-doelen in uw IT-strategie kan zowel uw belanghebbenden als uw bedrijf als geheel helpen. Daarnaast maken testengineers fouten bij het maken van testcases, wat resulteert in ineffectieve testcases. Als gevolg hiervan weerspiegelen deze testgevallen niet de stroom of functionaliteit van een applicatie.
Wat zijn enkele trends op het gebied van automatiseringstests?
Iedereen is begonnen met het overzetten van dingen naar software en applicaties als de enige manier om verbinding te maken met externe en interne belanghebbenden en teams in dit tijdperk van versnellende digitale transformatie. Als gevolg hiervan is de behoefte aan automatiseringstests gegroeid. Nu zullen we de meest voorkomende geautomatiseerde testtrends doornemen, zodat u het meeste uit deze procedure kunt halen.
1. Cloudgebaseerd testen
Cloudgebaseerd testen houdt in dat software wordt geëvalueerd met behulp van cloudgebaseerde bronnen. Na de migratie naar de cloud is het testen van cloudsoftware vereist, en het testen van de cloud is haalbaar met elke publieke, private of hybride cloud. Cloudgebaseerde samenwerkingstesttechnologieën stellen testspecialisten op verschillende locaties in staat om hun werk onderling te verdelen door taken vast te stellen en prioriteiten te stellen om het testen efficiënt en op tijd uit te voeren. Cloudgebaseerde automatiseringstests zullen de volgende onderwerpen behandelen:
- Cloudtesten via een netwerk
- Bevat functies, end-to-end-functionaliteit, browsercompatibiliteit en productieproces met cloudtests
- Het onderzoekt de dekking van gegevensstroomcontrole over een verscheidenheid aan netwerken met verschillende bandbreedtes, evenals het succes van de gegevensoverdracht.
- Cloudtesten op basis van infrastructuur
- Richt zich op storingsherstel en opslagregels en veilige netwerkverbindingen.
- Cloudgebaseerde applicatietesten
2. Machine Learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI)
Kunstmatige Intelligentie (AI) is een computerwetenschappelijke methodologie die intelligente computers gebruikt om activiteiten uit te voeren zonder menselijke tussenkomst, met behulp van verschillende en enorme datasets om meer te weten te komen over de software. Het heeft verschillende voordelen op het gebied van het testen van softwareautomatisering, waaronder.
- Het helpt bij het testen van eenheden door samen te werken met RPA, een op AI gebaseerde technologie waarmee gebruikers geautomatiseerde processen voor elke taak kunnen ontwikkelen
- Door de observatie van de applicatie te interpreteren en de dataset te genereren om het model te trainen voor het gedrag van de applicatie in bepaalde gevallen, helpen ML/AI-algoritmen bij het creëren van de meest gebruikte testgevallen en scenario's
- Volgens studies zijn machines beter in het onthouden van visuele patronen. Als gevolg hiervan zullen ML/AI-machines helpen bij de ontwikkeling van GUI en visuele testtaken
3. IoT- en big data-testen
Het Internet of Things wordt ook wel het IoT genoemd. Het is een tak van wetenschap die internetconnectiviteit verbindt met alledaagse voorwerpen zoals stemcontrollers, luchtkwaliteitsmonitors, draadloos high-speed internet, elektrische landbouwapparatuur, aangesloten apparaten, slimme fabrieksapparatuur, draagbare gezondheidsapparatuur, slimme huisbeveiligingssystemen, biometrische cyber- beveiligingsscanners, draadloze inventaristrackers en meer. Dit zijn de belangrijkste tests in IoT:
- Testen op beveiliging en verbinding
- Testen van het netwerk
- Integratietesten
4. Testen van risiconaleving en cyberbeveiliging
Naarmate de digitale vaardigheden van mensen verbeteren, neemt ook het aantal cyberdreigingen waarmee ze worden geconfronteerd toe. Beveiliging omvat niet alleen transactiebeveiliging, maar ook de privacy van end-to-end-gebruikers. Omdat de digitale wereld in hoog tempo groeit, zullen cyberaanvallen de komende jaren vaker voorkomen. Verbeteringen aan methoden voor beveiligingstests zullen nog vele jaren een hot issue blijven.
5. Automatisch schalen CI/CD
De monolithische methode van de CI/CD-pijplijnopbouw wordt geïmplementeerd met slechts één ontwikkelingstak. Stel dat een fout of glitch vertragingen veroorzaakt bij de levering van een product of applicatie, waardoor extra applicatie-aanpassingen nodig zijn om het probleem te verhelpen. Om dit probleem aan te pakken, loopt automatisch schalen van CI/CD parallel met de uitvoering van talrijke feature-takken met een ontwikkelde branch. De hub op grid-schaal verhoogt het aantal knooppunten dat in gebruik is en activeert de verbinding van de hub op basis van het aantal tests dat onder de pijplijn wordt uitgevoerd. Een dergelijke automatische schaling van de pijplijn zal resulteren in een aanzienlijke boost in de testresultaten voor een bepaalde toepassing.
Tips om testgevallen te verbeteren
Het testen van software vereist een doordachte set van organisatorische activiteiten. Deze activiteiten omvatten een testplan dat kan worden aangepast op basis van het werk en de deadline. Hier zijn enkele ideeën om aanzienlijke vooruitgang te boeken in uw softwaretestprocedures om het meeste uit softwaretests te halen:
- Laat iemand het team leiden. Het hebben van iemand die de leiding heeft, houdt ook in dat de rest van het testteam verantwoordelijk is voor die persoon. Deze QA-manager moet verantwoordelijk zijn voor het bewaken van testgegevens, frequente vergaderingen houden en het agile team adviseren over hoe verder te gaan. Ze kunnen het aanspreekpunt zijn voor softwareontwikkelaars, belanghebbenden en het QA-testteam als en wanneer zich problemen voordoen
- Verbeter de integratie in uw QA-team door effectieve communicatie. Zoek naar manieren om het team zo snel mogelijk bij het ontwikkelingsproces te betrekken. Dit is vooral cruciaal voor teams die agile en continue integratiebenaderingen gebruiken
- Automatisering maakt het verschil op het gebied van workflow en efficiëntie. Vind technieken om de repetitieve tests te automatiseren en heb geen menselijk oog nodig. U hoeft geen geld uit te geven om alles te automatiseren. Dat zou een enorm project zijn, dat veel te veel tijd zou vergen om scripts en tests te maken, evenals continue monitoring. Concentreer je in plaats daarvan op kleine, snelle overwinningen en functionele tests. Vergeet niet om een testautomatiseringstechnicus in te huren en later extra servers te kopen
- Het is niet erg intelligent om crowdsourced-testers te gebruiken om uw testbronnen te verbeteren. U hoeft geen nieuw personeel aan te werven aangezien u direct toegang heeft tot personen die functioneel verkennend testen kunnen doen. Als gevolg hiervan heeft u in de beginfase geen enorme bemanning nodig, maar kunt u gemakkelijk uitbreiden naarmate u dichter bij de productlevering komt. Het is een geweldige manier om snel een groot aantal testresultaten te ontvangen. Ten slotte kan dit helpen bij het verbeteren van de bruikbaarheid en functionaliteit van uw software voor eindgebruikers
- Een kortere releasecyclus vereist regressietesten en -beheer. U wilt niet aan het einde van een project komen om te ontdekken dat de meest recente wijzigingen iets essentieels hebben beschadigd. U en uw team kunnen concrete maatregelen nemen, zoals het upgraden van het testontwerp, als u en uw team een sterke kennis hebben van het product dat mogelijk met regressie te maken heeft. Het is tijd om nog een reeks regressietests uit te voeren wanneer nieuwe functies worden geïmplementeerd. Uw QA-team hoeft geen volledige test uit te voeren om de juiste testdekking te bereiken, aangezien u de softwarecomponenten hebt geïdentificeerd die mogelijk met regressie te maken krijgen
Het is belangrijk op te merken dat automatisering alleen tijd kan besparen op specifieke soorten tests. Het automatiseren van alle tests zonder een strategie of volgorde zal resulteren in grote scripts die moeilijk te onderhouden zijn, vaak falen en veel menselijke tussenkomst vergen. Bovendien kunnen automatiseringsscripts verouderd raken naarmate goederen evolueren, waardoor periodieke beoordelingen nodig zijn.
Met LambdaTest kun je een schaalbaar, veilig en betrouwbaar online Selenium Grid gebruiken om cross-browser testen te automatiseren. Selenium-scripts kunnen worden gebruikt om cross-browser testen op meer dan 3000 verschillende browsers en besturingssystemen te automatiseren. Naast Selenium biedt LambdaTest ook Cypress-frameworks waarmee u Cypress testautomatisering in meerdere browsers in de cloud.
