DevOps e implantação contínua representam uma mudança de paradigma no desenvolvimento de software, promovendo colaboração, automação e um ciclo de feedback contínuo. Essas práticas são fundamentais para atender às demandas de um mercado dinâmico e competitivo, permitindo que as organizações entreguem software de alta qualidade de forma rápida e eficiente.
Nesse contexto, os testes de software passaram por uma transformação para se alinharem ao ritmo acelerado das metodologias de desenvolvimento, enfatizando os papéis da automação de testes e das práticas de testes contínuos. Porém, com a crescente complexidade das aplicações, o número de testes automatizados tende a crescer exponencialmente. Esse crescimento resulta em tempos de execução prolongados, mesmo para testes automatizados, que às vezes duram horas ou dias, contradizendo as práticas modernas de desenvolvimento que priorizam ciclos de feedback rápidos.
Isto representa um desafio único para as equipes de teste: a necessidade de selecionar e priorizar estrategicamente os testes devido a restrições de recursos e limitações de tempo. O grande volume de testes pode levar a um ponto crítico onde se torna impraticável executar todos os testes em todos os ciclos de regressão.
A equipe é então confrontada com a tarefa crítica de identificar e focar em casos de teste de alta prioridade , empregando algum tipo de critério de priorização e mantendo e atualizando continuamente o conjunto de testes para garantir relevância e eficácia dentro do contexto dos critérios adotados.
Considerando as compensações entre o teste de regressão automatizado abrangente e a regressão parcial mais focada, o desafio crucial é selecionar e priorizar metodicamente os casos de teste dentro do conjunto de testes, com o objetivo de encontrar um equilíbrio delicado entre a cobertura abrangente e a eficácia do processo de teste, ao mesmo tempo que é consciente das limitações de recursos.
Na lista abaixo, você descobrirá vários métodos para priorizar casos de teste, todos destinados a encontrar um equilíbrio entre cobertura abrangente e redução do tempo de execução. Tenha em mente que esta lista não é exaustiva:
Neste artigo, nosso objetivo é examinar como a integração do impacto nos negócios e dos métodos de frequência de uso pode levar a uma abordagem mais abrangente para a priorização de testes . Ao mesclar essas abordagens, as equipes de teste podem elaborar um plano de teste priorizado, otimizando a eficácia de seus esforços de teste e melhorando a qualidade geral do aplicativo em teste.
Muitas vezes, as equipas enfrentam o desafio de quantificar o impacto no negócio e a frequência de utilização, recorrendo a uma abordagem intuitiva e subjetiva. Para elevar os níveis de confiança, torna-se imperativo que as equipas façam a transição para uma metodologia mais formalizada.
Isto envolve o desenvolvimento de um sistema de pontuação sistemático que integre tanto o impacto nos negócios quanto a frequência de uso da funcionalidade do aplicativo. Essa abordagem formalizada capacita as equipes a priorizar os casos de teste de forma mais eficaz com base nesses fatores cruciais, minimizando a dependência de suposições.
Aqui está um guia passo a passo para priorizar testes usando estes fatores:
Seguindo essa abordagem, você pode concentrar seus esforços de teste nos aspectos mais críticos para os negócios e usados com frequência do seu aplicativo ou sistema, garantindo ao mesmo tempo uma cobertura de teste completa.
A Gravity apresenta um mecanismo de ponderação e pontuação de casos de teste alimentado por IA que ajuda a otimizar os conjuntos de testes existentes, priorizando os casos de teste com base no impacto nos negócios e na frequência de uso nas páginas testadas e nos fluxos cobertos por esses casos de teste. Isso permite uma priorização de casos de teste baseada em dados , concentrando a cobertura de testes em áreas de alto impacto que afetam diretamente a experiência do usuário final.
Ele correlaciona perfeitamente diversas dimensões, incluindo cobertura de testes, impacto nos negócios e frequência de uso. Isso permite a geração de relatórios e insights facilmente compreensíveis, capacitando as equipes de teste a priorizar testes com base em dados concretos, em vez de depender de suposições.
A capacidade da Gravity de monitorar o uso nos ambientes de produção e teste permite gerar análises de qualidade abrangentes , processando os dados ingeridos por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. Isso envolve traduzir dados brutos em insights significativos usando técnicas como reconhecimento de padrões, análise de tendências e correlações, detecção de anomalias e valores discrepantes e muito mais.
Ele destaca informações que permitem que as equipes de teste identifiquem lacunas na cobertura , identifiquem recursos que podem ser testados em excesso ou subtestados e reconheçam esforços de teste redundantes em áreas menos críticas.
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Adotar uma abordagem de priorização de casos de teste focada e seletiva é crucial para otimizar os recursos de teste, acelerar o tempo de lançamento no mercado e elevar a qualidade geral do software. Ao direcionar esforços para áreas de alto risco da aplicação, as equipes de teste podem garantir a descoberta antecipada de problemas críticos.
Além disso, a adoção de um sistema de pontuação formalizado para priorizar casos de teste relevantes proporciona um benefício considerável para as equipes de teste. Este método sistemático representa uma melhoria significativa em relação à dependência exclusiva de opiniões subjetivas e das experiências de outras pessoas. Ao empregar uma metodologia mais objetiva e orientada por dados , as equipes de teste podem aprimorar significativamente suas práticas de teste, garantindo uma abordagem mais rigorosa e eficaz para identificar e resolver problemas críticos.
Chefe de crescimento na Smartesting
Autoridade em testes de software com duas décadas de experiência na área. Nativo brasileiro que mora em Londres há seis anos. Sou o orgulhoso fundador do Zephyr Scale, o aplicativo líder de gerenciamento de testes no ecossistema Atlassian. Nos últimos dez anos, meu papel tem sido fundamental na orientação de empresas de testes para construir e lançar ferramentas de testes inovadoras no mercado. Atualmente, ocupo o cargo de Head of Growth na Smartesting, uma empresa de testes comprometida com o desenvolvimento de ferramentas de testes baseadas em IA.