Az elmúlt években olyan feltörekvő makro-technológiai erők felemelkedésének lehettünk tanúi, mint a core modernizáció, a digitális élmény, az analitika, a blockchain, illetve az informatika üzleti vonatkozásai. A bennük rejlő lehetőségek optimális kiaknázásához nem elkülönített alkalmazásként kell tekinteni ezekre, hanem meg kell érteni, hogy ezek az erők hogyan hatnak egymásra és hogyan kapcsolódnak más újonnan megjelenő technológiákhoz - derül ki a Deloitte legújabb Quality Engineering Trends kutatásából.
Az 5G megjelenésével az IoT (Internet of Things) által összekapcsolt eszközök kapcsolata a korábbinál is szorosabbá vált. A szervezetek egyre nagyobb hozzáférést kapnak a mesterséges intelligenciához (AI) és a gépi tanuláshoz (ML) is, ezzel pedig olyan kifinomult megközelítések alkalmazhatók, mint az emberközpontú tervezés. A szervezetek most azt vizsgálják, hogyan lehet az emberi érzelmeket leolvasni és feldolgozni.
A Deloitte legfrissebb Quality Engineering Trends Reportból kiderült: az IT- és üzleti vezetők a következő 1-2 évben egynél több területre terveznek beruházásokat: az Agile és a DevOps vezet, a válaszadók több mint 70%-e gondolja legfontosabbnak, ezt követi az intelligens automatizálás (54%), majd a teljesítmény- és biztonságtesztelés, tesztadatok és tesztkörnyezetek (48%). Előtérbe kerültek a nem hagyományos tesztelési megközelítések, a tömeges tesztelés például abban különbözik a hagyományos módszerektől, hogy ezt több, földrajzilag szétszórtan elhelyezkedő tesztelő végzi. Ez a módszer egyre nagyobb teret nyer a különböző harmadik féltől származó platformokon (példa) keresztül. A digitális átalakulás következményeként pedig a minőségtervezés kiegészítő funkcióból támogató funkcióvá fejlődik, a "minőség költsége" paradigmát felváltja a "minőség értéke".
"Az elmúlt években azt tapasztaltuk, hogy a szervezeteknél fokozatosan változik a gondolkodásmód, és a teszttervezési és -végrehajtási tevékenységek balra tolódnak. Ez magában foglalta a tesztelés bevonását a fejlesztés korai szakaszától kezdve a kihívások azonosítása és mérséklése érdekében. Az automatizálást azonban még mindig nagyrészt elszigetelten végzik. Miközben a tesztek végrehajtása eltolódott, és egyre inkább az automatizálásra támaszkodik, más területek, például a követelmények, a tervezés és még a jelentéskészítés is gyakran inkább kézzel történik." - mondta Bakó Béla, a Deloitte Magyarország Technológiai tanácsadás tesztelési üzletágának menedzsere.
A külső környezet egyre bonyolultabbá válik, az informatikai vezetők pedig megoldásokat keresnek a környezetükkel kapcsolatos problémákra, az adatokkal kapcsolatos kihívásokra, a technológiai frissítésekkel kapcsolatos követelményekre és az üzleti folyamatok ismeretének növekvő igényére. Fejlett tesztelési mechanizmusokat keresnek a fejlődő technológiák, például a felhő, az IoT, a blockchain és az analitika kezeléséhez. De jelentős technológiai, társadalmi-gazdasági és pénzügyi tényezők is szerepet játszanak, ezek közül többet különösen fontos figyelembe venni a minőségtervezési megközelítéseknél.
A gépek felemelkedése
Ugyan az AI és az ML már egy ideje létezik az előnyeik a közelmúltig szinte teljesen kihasználhatatlanak voltak. Ezek mellett, a big data-ba való befektetések lehetővé tudták tenni a vállalatok számára, hogy hozzáférhessenek determinisztikus AI- és ML algoritmusokhoz. Az adatok értéke miatt pedig felértékelődött a reálisabb megközelítések iránti igény a megfelelő adatok azonosítása és kinyerése során. Ennek eredményeképpen egyre nagyobb szükség van az adattudósokra a tesztelési csapatokban, valamint a minőségmérnököket úgy kell pozícionálni, hogy a sebesség, az agilitás és az üzleti teljesítmény katalizátorai legyenek.
Digitális ikrek létrehozása
A digitális átalakulás és a feltörekvő technológiák továbbra is hatással vannak a minőségtervezésre minden iparágban. A folyamatok gyorsabban fejlődnek, az intelligensebb tesztelési eszközök széles skálája jelenik meg, és újabb architektúrák épülnek ki. Egy jól összekapcsolt ökoszisztémában a digitális entitások és az emberi tesztelők együtt dolgoznak a magas szintű eredmények elérése érdekében. A digitális ikrek, vagyis a termékek és folyamatok digitális másolatai segíthetnek az emberi tesztelőknek tartani a tempót, és gyökeresen megváltoztatják a tesztelési funkciót. A digitális ikreket a tesztelés végrehajtásának hagyományosan automatizált területein túlmenően is alkalmazni fogják, hogy a követelményekre, a tervezésre, sőt a jelentéstételre is kiterjedjenek.
És mi a helyzet a felhasználókkal?
A fogyasztók a termékekkel szembeni elvárásai minden eddiginél igényesebbek és változatosabbak. A szervezetek számára kritikus fontosságúvá vált, hogy figyelembe vegyék, hogy a felhasználót milyen finomabb érzelmi mozgatórugók irányítják, amikor mikrointerakcióba kerül a termékkel. Azok a kifinomult folyamatok, amelyek segítenek elkülöníteni, elemezni és kontextusba helyezni a konkrét felhasználói műveleteket, nagyban hozzájárulnak a felhasználói élmény fejlődéséhez. A szezonális és ciklikus változásokat figyelembe vevő, termelésvezérelt adatokkal kapcsolatos megfontolásokat is magában foglaló, intelligensebb minőségtervezési technikákon lesz a hangsúly.
Az automatizálás evolúciója
Az intelligens automatizálásnak kiemelkedő hatása lesz, hiszen olyan öngyógyító képességekkel rendelkező eszközöket hoz magával, amelyek kiküszöbölik az automatizálás egyik fő nehézségét, a szkriptek karbantartását. Az érintés nélküli automatizálás is egyre nagyobb teret nyerhet, mivel lehetővé teszi mind a tesztelők, mind az üzleti felhasználók számára, hogy teszteseteket automatizáljanak anélkül, hogy a kódolással foglalkoznának. Ez gyorsabb eredményekhez vezet, és csökkenti a mögöttes kód megértéséhez szükséges időt. Nem meglepő, hogy a felmérésben részt vevők több, mint fele az intelligens automatizálást jelölte meg olyan kulcsfontosságú területként, amelybe a következő 1-2 évben szükséges befektetni.
Újra és újra - folyamatos tesztelés és integráció
A mai agilis környezetben egyre nagyobb hangsúlyt kap a sprinten belüli fejlesztés és végrehajtás, amelyet az értékesítési folyamatba való folyamatos integráció követ. A szoftverfejlesztés, a tesztelés és a telepítés minden aspektusának alkalmazkodnia kell azáltal, hogy eltávolodik a hagyományos vízeséses, illetve hibrid megközelítésektől. Ahogy a kiadási ciklusok egyre rövidebbek lesznek, hogy lépést tartsanak a felhasználók változó igényeivel, az új DevOps gyakorlatok, eszközök és folyamatok a szoftverfejlesztési életciklus alapvető részévé válnak. A folyamatos tesztelés az egyik olyan DevOps-trend, amely elengedhetetlen a folyamatos szállításban győzni kívánó fejlesztőcégek számára.
A vállalkozás biztosítása
Sok szervezet számára már javában zajlik felhő vállalati térhódítása, egyeseknél pedig már teljesen befejeződött. A szervezetek több mint 90%-a ma már IT-környezetének legalább egy részét a felhőben használja. A felhő a tesztelő szervezeteken belül kikényszerítette néhány jól bevált szerepkör újragondolását, különösen a biztonsági tesztelés terén. Mivel az alkalmazások és az adatok az üzlethelyiségen kívül kerülnek elhelyezésre, az adatbiztonság a felhőalapú tesztelés létfontosságú elemévé vált. Az adatbiztonsági tesztelés azt értékeli, hogy a rendszer képes-e megvédeni az adatokat és az erőforrásokat az olyan sebezhetőségektől, mint a hackerek, vírusok, vagy az illetéktelen bejelentkezési kísérletek.
Az "új olaj" kezelése és karbantartása
A tiszta tesztadatok előállítása kritikus fontosságú ahhoz, hogy maximalizáljuk a tesztelés értékét. Ez azonban egy olyan terület, ahol sok szervezetnek hiányosságai vannak. A nehézségeket két kulcsfontosságú tényező okozza: a tesztadatok korlátozott hordozhatósága a különböző tesztkörnyezetekben megnehezíti az erőfeszítéseket, és korlátozza a további idő- és erőforrás-befektetések iránti lelkesedést; az állandó tesztkörnyezetek hiánya a tesztelő csapatok számára széttagoltabb ad-hoc erőfeszítéseket eredményez, mivel több szervezet hajlamos a tesztelést megosztott környezetekben végezni. E kihívások ellenére a szervezetek felismerik, hogy a kritikus üzleti forgatókönyvek üzembe helyezés előtti hatékony validálásához elengedhetetlenül fontosak az érdemi tesztadatok. Mivel a teszteléshez használt adatok azonosításához több millió bejegyzés átfésülése szükséges, ami kihívásokkal jár, kiemelt fontosságúak a megfelelő adatok megszerzésének hatékony módszerei.
