Combler le déficit de couverture des tests grâce à une surveillance proactive dans les environnements de production et de test

Les limites et les imperfections de la couverture des exigences

Dans un sens plus large, les tests logiciels sont un processus systématique et dynamique qui consiste à évaluer une application logicielle pour détecter et corriger les défauts potentiels , en garantissant qu'elle répond aux exigences spécifiées et fonctionne comme prévu.

La couverture des tests est un aspect essentiel de la planification des tests dans les tests logiciels, jouant un rôle crucial pour garantir une validation complète du logiciel testé.

La couverture des tests garantit que le processus de test est complet, couvrant tous les aspects critiques du logiciel. Il permet d'identifier les lacunes dans les tests et garantit que les différentes fonctionnalités, caractéristiques et flux d'utilisateurs.

Dans ce contexte, la couverture des exigences est une mesure cruciale dans les tests logiciels qui évalue la rigueur du processus de test concernant les exigences logicielles spécifiées.

Il s'articule autour de l'idée de créer et d'exécuter des cas de test pour garantir que chaque exigence individuelle décrite dans les spécifications écrites est minutieusement testée.

Les domaines du logiciel qui ne sont pas couverts par les tests, ou qui ne sont pas testés de manière suffisamment approfondie, sont appelés lacunes de couverture . Ces lacunes représentent des angles morts potentiels dans lesquels le comportement du logiciel peut ne pas avoir été correctement vérifié, laissant place à des défauts ou à des problèmes fonctionnels non détectés.

L’identification des lacunes de couverture est cruciale pour atténuer les risques, car elle met en évidence les zones d’incertitude potentielles et aide les équipes de test à prioriser leurs efforts.

Des lacunes dans la couverture se produisent généralement lorsque les exigences sont mal comprises, que les spécifications sont mal définies ou ambiguës et que les modifications apportées au logiciel ne sont pas correctement intégrées à la stratégie de test.

Cependant, des lacunes de couverture surviennent fréquemment en raison de la représentation insuffisante des comportements et préférences des utilisateurs réels dans les exigences. Anticiper et prendre en compte de manière exhaustive toutes les interactions et comportements des utilisateurs dans les exigences écrites s'avère être une tâche difficile pour les propriétaires de produits et les analystes commerciaux.

Surveillance des environnements de production et de test pour améliorer la couverture

Pour augmenter la couverture des tests et aligner les tests sur l'utilisation réelle, les équipes de test peuvent analyser les traces de l'environnement de production et de test , les analyses des utilisateurs, les journaux et la télémétrie, dans le but de combler l'écart entre les exigences spécifiées et les comportements réels des utilisateurs dans le monde réel.

Ce type d'analyse facilite la reconnaissance des modèles d'utilisation, des parcours utilisateur courants et des fonctionnalités fréquemment consultées, comblant ainsi efficacement les lacunes laissées par des exigences potentiellement incomplètes, mal définies ou ambiguës.

Assurer une observation continue implique d’établir des mécanismes qui collectent et analysent les données issues des environnements de production et de test. Cela signifie mettre en place des outils et des processus pour surveiller, mesurer et analyser activement le comportement des utilisateurs lorsqu'ils interagissent avec votre application en direct ou la manière dont les tests interagissent avec l'application pendant les exécutions de tests.

Vous devrez travailler avec des données brutes et non structurées et les analyser en profondeur. L'objectif est de découper les données pour mieux comprendre la manière dont les utilisateurs interagissent avec votre application, par exemple en recherchant des modèles d'utilisation, en découvrant quelles fonctionnalités sont les plus fréquemment utilisées et en repérant les tendances dans des domaines importants.

Manque d'outils pour les équipes de test

Sur le marché, des outils tels que Google Analytics, Amplitude, SmartLook, Datadog et autres aident à collecter et analyser la télémétrie d'utilisation à partir de n'importe quel environnement. Cependant, un défi majeur réside dans le fait que ces outils ne sont pas adaptés pour répondre efficacement aux besoins spécifiques des équipes de test, ce qui limite leur capacité à extraire une valeur maximale.

Ces outils sont principalement conçus à des fins différentes, telles que l'analyse des produits et du marketing, l'observabilité, l'APM (Application Performance Management) et la surveillance de l'expérience numérique, et ne disposent généralement pas d'une solution unifiée et holistique.

Par conséquent, les équipes de test sont confrontées à de grands défis pour naviguer dans des analyses longues et sujettes aux erreurs afin d’extraire le sens de ces sources de données disparates.

La gravité vient à la rescousse

Gravity est une plateforme unifiée conçue pour aider les équipes de test à surveiller et à exploiter les informations des environnements de production et de test . Il consolide les données et informations clés dans une solution unique pour un accès et une analyse faciles.

Sa fonction principale est d'utiliser des mécanismes d'apprentissage automatique pour identifier les modèles d'utilisation, les fonctionnalités fréquemment consultées et les parcours utilisateur critiques à partir des traces, des analyses utilisateur, des journaux et de la télémétrie dans le but de générer des tableaux de bord avec des analyses de qualité pour aider les équipes à élargir la couverture des tests.

La capacité de Gravity à surveiller les environnements de production et de test lui permet d'effectuer une analyse complète des écarts de test .

En comparant les chemins empruntés par les interactions réelles des utilisateurs dans la production en direct avec les tests exécutés dans des environnements de test, Gravity génère des informations permettant aux équipes de test de repérer les lacunes dans la couverture , d'identifier les fonctionnalités sur-testées ou sous-testées et de reconnaître les tests redondants. efforts dans des domaines moins critiques.

Cela permet une priorisation des cas de test basée sur les données , en concentrant la couverture des tests sur les domaines à fort impact qui affectent directement l'expérience de l'utilisateur final. En reliant les hypothèses aux informations d'utilisation, Gravity aide à optimiser la planification des tests pour une couverture pertinente.

Si vous souhaitez en savoir plus sur Gravity, vous pouvez réserver une démo ici : Réserver une démo .

Conclusion

Comprendre les comportements des utilisateurs améliore non seulement la couverture des tests en se concentrant sur les expériences utilisateur authentiques, mais agit également comme un antidote puissant aux limites des exigences médiocres.

Cela garantit que les efforts de test ne se limitent pas aux limites rigides des exigences documentées, mais s'étendent plutôt au paysage dynamique et évolutif des interactions des utilisateurs, contribuant ainsi à une stratégie de test plus complète.

Cette approche ciblée garantit que les efforts de test se concentrent sur les aspects du logiciel les plus pertinents et les plus impactants pour les utilisateurs , optimisant ainsi l'allocation des ressources et réduisant les risques.

Auteur : Cristiano Caetano

Responsable de la croissance chez Smartesting

Cristiano Caetano : autorité en matière de tests logiciels avec deux décennies d'expertise dans le domaine. Originaire du Brésil, il vit à Londres depuis six ans. Je suis le fier fondateur de Zephyr Scale, la principale application de gestion de tests de l'écosystème Atlassian.

Au cours des dix dernières années, mon rôle a été essentiel en guidant les sociétés de tests dans la création et le lancement d'outils de tests innovants sur le marché.

Actuellement, j'occupe le poste de responsable de la croissance chez Smartesting, une société de tests engagée dans le développement d'outils de test basés sur l'IA.