Exécuter tous les tests de régression à tout moment peut être peu pratique et inefficace    et   représentent un changement de paradigme dans le développement de logiciels, favorisant la collaboration, l'automatisation et une boucle de rétroaction continue. Ces pratiques jouent un rôle déterminant pour répondre aux demandes d'un marché dynamique et compétitif, permettant aux organisations de fournir des logiciels de haute qualité rapidement et efficacement. DevOps le déploiement continu  Dans ce contexte,   ont subi une transformation pour s'aligner sur le rythme accéléré des méthodologies de développement, en mettant l'accent sur le rôle de l'automatisation des tests et des pratiques de tests continus. Cependant, avec la complexité croissante des applications, le nombre de tests automatisés a tendance à croître de façon exponentielle. Cette croissance se traduit par des délais d'exécution prolongés, même pour les tests automatisés, s'étalant parfois sur des heures ou des jours, ce qui contredit les pratiques de développement modernes qui privilégient des boucles de rétroaction rapides. les tests logiciels  Cela présente un défi unique pour les équipes de tests : la nécessité de   en raison des contraintes de ressources et de temps. Le volume considérable de tests peut conduire à un point de bascule où il devient impossible d’exécuter chaque test dans chaque cycle de régression. sélectionner et de prioriser stratégiquement les tests  L'équipe est alors confrontée à la tâche critique d'   , d'utiliser un certain type de critères de priorisation, et de maintenir et mettre à jour continuellement la suite de tests pour garantir la pertinence et l'efficacité dans le contexte des critères adoptés. identifier et de se concentrer sur les cas de test hautement prioritaires  Stratégies de sélection et de priorisation des cas de test  Compte tenu des compromis entre   et   plus ciblée, le défi crucial consiste à sélectionner et à hiérarchiser méthodiquement les cas de test au sein de la suite de tests, dans le but de trouver un équilibre délicat entre une couverture complète et l'efficacité du processus de test tout en étant conscient des limites des ressources. les tests de régression automatisés complets la régression partielle  Dans la liste ci-dessous, vous découvrirez différentes méthodes pour hiérarchiser les cas de test, toutes destinées à trouver un équilibre entre une couverture complète et une réduction du temps d'exécution. Gardez à l’esprit que cette liste n’est pas exhaustive :   Dans cet article, notre objectif est d'examiner   . En fusionnant ces approches, les équipes de test peuvent concevoir un plan de test hiérarchisé, optimisant l'efficacité de leurs efforts de test et améliorant la qualité globale de l'application testée. comment l'intégration des méthodes d'impact commercial et de fréquence d'utilisation peut conduire à une approche plus complète de la priorisation des tests  Combiner l’impact métier et la fréquence d’utilisation pour prioriser les cas de test  Souvent, les équipes se retrouvent confrontées au défi de quantifier l’impact commercial et la fréquence d’utilisation, en recourant à une approche intuitive et subjective. Pour élever les niveaux de confiance, il devient impératif pour les équipes de passer à une méthodologie plus formalisée.  Cela implique le   intégrant à la fois l'impact commercial et la fréquence d'utilisation des fonctionnalités de l'application. Cette approche formalisée permet aux équipes de hiérarchiser les cas de test plus efficacement en fonction de ces facteurs cruciaux, minimisant ainsi le recours aux conjectures. développement d'un système de notation systématique   Voici un guide étape par étape pour prioriser les tests en utilisant ces facteurs :    examinez les exigences commerciales et les fonctionnalités de votre application ou de votre système. Identifiez ceux qui ont l’impact le plus important sur les opérations commerciales, la satisfaction client ou les revenus. Identifiez les exigences et les fonctionnalités commerciales critiques :    analysez les données d'utilisation ou recueillez les commentaires des parties prenantes pour identifier les fonctionnalités les plus fréquemment utilisées en production. Évaluez la fréquence d'utilisation :    développez une matrice qui combine à la fois les facteurs d'impact commercial et de fréquence d'utilisation. Attribuez des pondérations ou des scores en fonction de leur importance relative pour votre entreprise. Créez une matrice de priorisation :    mappez vos cas de test aux exigences ou fonctionnalités correspondantes. Calculez un score de priorité pour chaque scénario de test en combinant les scores ou les pondérations attribuées aux facteurs d'impact commercial et de fréquence d'utilisation. Hiérarchisez les cas de test :  En suivant cette approche, vous pouvez concentrer vos efforts de test sur les aspects les plus critiques et les plus fréquemment utilisés de votre application ou de votre système tout en garantissant une couverture de test complète.  Gravity : appliquer l'IA pour la priorisation des cas de test    introduit un moteur de pondération et de notation des cas de test   qui permet d'optimiser les suites de tests existantes en hiérarchisant les cas de test en fonction de l'impact commercial et de la fréquence d'utilisation dans les pages testées et les flux couverts par ces cas de test. Cela permet une   , en concentrant la couverture des tests sur les domaines à fort impact qui affectent directement l'expérience de l'utilisateur final. Gravity alimenté par l'IA priorisation des cas de test basée sur les données  Il met en corrélation de manière transparente plusieurs dimensions, notamment la couverture des tests, l'impact commercial et la fréquence d'utilisation. Cela permet de générer des rapports et des informations facilement compréhensibles, permettant aux équipes de tests de prioriser les tests sur la base de données concrètes plutôt que de s'appuyer sur des conjectures.   La capacité de Gravity à   en traitant les données ingérées via des algorithmes d'apprentissage automatique. Cela implique de traduire les données brutes en informations significatives à l'aide de techniques telles que la reconnaissance de formes, l'analyse des tendances et des corrélations, la détection des anomalies et des valeurs aberrantes, etc. surveiller l'utilisation dans les environnements de production et de test lui permet de générer des analyses de qualité complètes  Il met en évidence les informations qui permettent aux équipes de test d'   , d'identifier les fonctionnalités qui peuvent être sur-testées ou sous-testées et de reconnaître les efforts de test redondants dans des domaines moins critiques. identifier les lacunes dans la couverture  Si vous souhaitez en savoir plus sur Gravity, vous pouvez réserver une démo ici :  Réserver une démo  Conclusion  Adopter une   est crucial pour optimiser les ressources de test, accélérer la mise sur le marché et améliorer la qualité globale des logiciels. En dirigeant leurs efforts vers les zones à haut risque de l’application, les équipes de test peuvent garantir la découverte précoce des problèmes critiques. approche ciblée et sélective de priorisation des cas de test  De plus, l'adoption d'un système de notation formalisé pour   offre un avantage considérable aux équipes de test. Cette méthode systématique représente une amélioration significative par rapport au fait de se fier uniquement aux opinions subjectives et aux expériences des autres. En employant une   , les équipes de test peuvent améliorer considérablement leurs pratiques de test, garantissant ainsi une approche plus rigoureuse et plus efficace pour identifier et résoudre les problèmes critiques. hiérarchiser les cas de test pertinents méthodologie plus objective et basée sur les données  Auteur : Cristiano Caetano   Responsable de la croissance chez Smartesting  Autorité de test de 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.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

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Tests de régression Turbocharge : prioriser les cas de test comme un pro avec l'IA

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