На рынке TMS-систем наблюдаются несколько значимых тенденций, отражающих современные вызовы и потребности индустрии тестирования программного обеспечения. Среди них использование ИИ, рост числа шаблонов, рост доли облачных систем и др. Технологии TMS уже позволяют учесть многие моменты.
- Расширенное использование облачных решений
- Интеграция с CI/CD-конвейерами
- Умное управление тестовыми наборами
- Интеграция с таск-трекерами и системами управления проектами
- Большее внимание к UX и доступности
- Рост числа шаблонов тестирования
- Увеличение внимания к искусственному интеллекту и машинному обучению
- Заключение
Расширенное использование облачных решений
Всё больше компаний переходят на облачные платформы для управления тестированием. Преимущества этого подхода включают доступность из любого места, низкие начальные вложения и удобную масштабируемость:
- Гибкость и масштабируемость: Можно мгновенно увеличивать или уменьшать вычислительную мощность и пространство хранения в зависимости от текущих нужд проекта. Когда тестов или пользователей становится больше — можно быстро увеличить ресурсы без покупки «железа».
- Доступность из любой точки: Доступ к платформе возможен из любого устройства с выходом в интернет, что удобно для удаленной работы и распределенных команд. Не нужно поднимать и настраивать собственные сервера. Достаточно зарегистрироваться, и команда может работать.
- Быстрое начало работы: Отсутствие необходимости установки и настройки инфраструктуры, экономия времени и ресурсов.
- Регулярные обновления и безопасность: Поставщик регулярно обновляет систему, устраняет уязвимости и добавляет новые функции. В облачных решениях разработчики TMS сами выкатывают обновления и патчи. Вам не нужно думать о версиях, безопасности и миграциях базы.
Федор Алексеев, владелец продукта Сфера.Функциональное тестирование:
Облачные TMS чаще и проще интегрируются с инструментами CI/CD, баг-трекерами и другими инструментами, а также могут работать с общедоступными ML-моделями (GigaChat, YandexGPT).
В то же время на старте облако кажется дешевле, но при росте команд, пользователей и тестовой базы подписка может выйти дороже, чем поддержка собственной инсталляции на серверах компании.
Из недостатков облачных TMS отмечаются:
- Зависимость от интернета: Работа системы полностью зависит от качественного подключения к интернету, что может вызывать задержки или невозможность работы в случае сбоев сети. Нет интернета или сбой у облачного провайдера — тесты и отчёты недоступны, работа заблокирована.
- Ограниченность кастомизации: Хотя облачные решения предоставляют базовые возможности настройки, кастомизация некоторых элементов может быть затруднительна или невозможна. В облаке вы чаще работаете «как есть». Доработки под свои процессы сделать сложнее или дороже.
- Потеря контроля над инфраструктурой: Пользователь не контролирует физическую инфраструктуру, что может влиять на надежность и стабильность работы. В некоторых отраслях (финтех, госуслуги) использование облака может быть ограничено законодательством (регуляторные ограничения).
- Стоимость долгосрочного использования: Длительное использование платных подписок может приводить к значительным расходам, превышающим единовременные затраты на приобретение лицензионного ПО.
- Облачные TMS больше подходят стартапам и компаниям, где важно быстро начать процесс разработки и тестирования без траты средств на инфраструктуру и человеческого ресурса на развертывание системы, не критично хранение данных «внутри компании».
- On-premise TMS чаще подходят организациям с жёсткими требованиями к безопасности, высокой степенью кастомизации и долгосрочной экономией на больших объёмах.
Интеграция с CI/CD-конвейерами
Современный тренд в разработке ПО — это полное включение тестирования в pipeline непрерывной интеграции и доставки (CI/CD). Современные TMS-системы поддерживают интеграцию с популярными инструментами CI/CD, такими как Jenkins, CircleCI, Travis CI и др. Это позволяет автоматизировать процесс тестирования и интегрировать его в повседневные рабочие процессы.
Jenkins и CircleCI — это популярные инструменты для автоматизации процессов сборки, тестирования и развертывания программного обеспечения (CI/CD). Оба инструмента позволяют автоматизировать регулярные этапы разработки, снижая человеческий фактор и ускоряя выпуск качественных релизов.
Jenkins — это open source решение с большим количеством плагинов, которое настраивается вручную и отлично подходит для кастомизации под индивидуальные задачи.
CircleCI — облачный сервис, отличающийся удобной интеграцией и простыми конфигами, нацелен на быстрые и эффективные pipelines для непрерывной интеграции и доставки.
Почему это важно? Тут есть несколько соображений:
- Повышение качества: CI/CD обеспечивает раннюю диагностику ошибок и дефектов. Постоянные автоматические проверки помогают выявить проблемы на ранних этапах разработки, что упрощает их исправление.
- Ускорение поставок: Благодаря автоматизации этапа тестирования и развертывания, новая версия продукта может быть выпущена гораздо быстрее, что позволяет оперативно реагировать на запросы клиентов и конкурентов.
- Стандартизация процессов: Pipeline унифицирует процессы сборки, тестирования и развертывания, гарантируя одинаковый подход к любым изменениям, вносимым в кодовую базу.
- Высокая частота релизов: Частые итерации и короткие циклы доставки способствуют увеличению частоты релизов, что положительно отражается на удовлетворении пользователей и конкурентоспособности продукта.
- Освобождение ресурсов: Команда освобождается от рутинных задач, таких как компиляция, проверка качества и развертывание, что позволяет сконцентрироваться на творческих аспектах разработки.
Умное управление тестовыми наборами
Умное управление тестовыми наборами (Smart Test Suite Management) — это один из методов тестирования, направленная на оптимизацию процесса тестирования путём отбора наиболее эффективных и ценных тестов, необходимых для покрытия максимального количества функционала при наименьшем количестве самих тестов. Суть заключается в анализе исторического поведения тестов, корреляции с изменением кода и оценивании вклада каждого теста в общее покрытие.
Современные TMS-системы предлагают алгоритмы для определения оптимального сочетания тестов, основываясь на таких факторах, как
- исторические данные о дефектах,
- данные о недавних изменениях в коде,
- покрытие кода.
Покрытие кода (code coverage) — это показатель, характеризующий долю строк или блоков исходного кода, которые были выполнены (выполнялись) во время тестирования. Покрытие кода измеряется в процентах и показывает, насколько полно тесты покрывают реализацию программы. Например, если у вас есть программа с 100 строками кода, и тесты выполнили только 70 из них, значит, ваше покрытие составляет 70%. Основные виды покрытия кода:if, else), которые были протестированы.
Предположим, у вас большой набор тестов, состоящий из десятков тысяч сценариев. Используя умное управление, система оценивает, какие тесты давали наибольший вклад в обнаружение дефектов в прошлом, какие покрытия влияют на недавно изменённый код, и какой минимальный набор тестов обеспечит максимальный эффект при следующем запуске.
Например, если после последнего коммита изменился определённый фрагмент кода, система выберет тесты, которые затронуты этими изменениями, игнорируя нерелевантные. Такой подход значительно сокращает время на тестирование, улучшает покрытие изменений и повышает общую эффективность процесса тестирования.
Интеграция с таск-трекерами и системами управления проектами
Интеграция TMS с таск-трекерами и системами управления проектами необходима для эффективного взаимодействия участников команды и повышения прозрачности процесса разработки и тестирования. Постепенно эта опция входит в возможности TMS.
Информация о тестировании (статус выполнения тестов, обнаруженные дефекты) автоматически синхронизируется с задачами и пользователями в таск-трекере. Это позволяет разработчикам немедленно узнавать о возникших проблемах и добавлять соответствующие задачи для исправления.
Связывая задачи в таск-трекере с соответствующими тест-кейсами и результатами тестирования, менеджеры получают полную картину текущего статуса проекта. Это помогает координировать усилия команды и контролировать ход разработки.
Менеджеры и участники команды могут видеть прямую связь между задачами, изменениями в коде и результатами тестирования. Это улучшает взаимопонимание и сотрудничество между тестировщиками, разработчиками и менеджерами проектов.
Большее внимание к UX и доступности
Улучшается дизайн интерфейсов TMS-систем, чтобы облегчить работу тестировщикам и менеджерам проектов. Современные решения стремятся к максимальной интуитивности и удобству навигации.
При этом интерфейс учитывает, что на практике применяются различные методы тестирования, и система должна позволять заносить их результаты.
Рост числа шаблонов тестирования
Наблюдается тенденция увеличения числа шаблонов для повторного использования сценариев. Данная тенденция обусловлена стремлением к экономии времени и ресурсов, а также к обеспечению единообразия и устойчивости тестовых сценариев.
Преимущества использования шаблонов:
- Экономия времени: Повторное использование проверенных шаблонов позволяет сэкономить время на создание новых тест-кейсов, ускоряя подготовку к тестированию.
- Единообразие: Стандартные шаблоны обеспечивают последовательность и однородность форматов тест-кейсов, что улучшает читаемость и восприятие результатов тестирования.
- Устойчивость: Хорошо продуманный шаблон снижает вероятность пропуска важных проверок, уменьшая риск пропущенных дефектов.
- Обучение новичков: Наличие шаблонов упрощает обучение новых членов команды, предоставляя образцы правильной структуры и содержания тест-кейсов.
Недостатки:
- Негибкость: Если шаблон слишком жёсткий, он может препятствовать внесению нужных дополнений или индивидуальных особенностей для конкретного проекта.
- Необходимость регулярного обновления: Шаблоны должны периодически пересматриваться и актуализироваться, иначе они перестанут соответствовать современным практикам и потребностям бизнеса.
Использование шаблонов в TMS направлено на повышение эффективности, снижения рисков и обеспечения единства в процессе тестирования.
Увеличение внимания к искусственному интеллекту и машинному обучению
Некоторые продвинутые TMS-системы начинают применять методы ИИ и ML для предиктивного анализа дефектов, автоматизации подготовки тестовых данных и даже динамического подбора тестов.
Подобные нововведения позволяют более качественно покрывать тестами сложные участки системы и повышают общую эффективность процесса тестирования.
Заключение
Современные тенденции показывают стремление к большей интеграции, интеллектуальной оптимизации и повышенной юзабилити в TMS-системах. Российские решения занимают уверенные позиции на мировом рынке, предоставляя конкурентоспособные альтернативы западным аналогам.
