Ограничения и несовершенства покрытия требований  В более широком смысле   — это систематический и динамический процесс, который включает в себя оценку программного приложения для   , обеспечения его соответствия заданным требованиям и работы по назначению. тестирование программного обеспечения обнаружения и исправления потенциальных дефектов  Покрытие тестированием — важнейший аспект планирования тестирования при тестировании программного обеспечения, играющий решающую роль в обеспечении всесторонней проверки тестируемого программного обеспечения.    гарантирует, что процесс тестирования будет комплексным и охватит все критические аспекты программного обеспечения. Это помогает выявить пробелы в тестировании и обеспечивает использование различных функций, функций и пользовательских потоков. Покрытие тестированием  В этом контексте покрытие требований является важнейшим показателем тестирования программного обеспечения, который оценивает тщательность процесса тестирования в отношении указанных требований к программному обеспечению.  Он вращается вокруг идеи создания и выполнения тестовых примеров, чтобы гарантировать, что каждое отдельное требование, изложенное в письменных спецификациях, тщательно протестировано.  Области программного обеспечения, которые не охвачены тестами или не протестированы достаточно тщательно, называются   . Эти пробелы означают потенциальные «слепые зоны», где поведение программного обеспечения не было должным образом проверено, что оставляет место для необнаруженных дефектов или функциональных проблем. пробелами в покрытии  Выявление пробелов в охвате имеет решающее значение для снижения рисков, поскольку оно выявляет потенциальные области неопределенности и помогает группам тестирования  расставить приоритеты в своих усилиях.  Пробелы в покрытии обычно возникают, когда требования неправильно понимаются, спецификации плохо определены или неоднозначны, а изменения в программном обеспечении не учитываются должным образом в стратегии тестирования.  Однако пробелы в охвате часто возникают из-за недостаточного отражения в требованиях реального поведения и предпочтений пользователей. Предвидение и всесторонний учет всех взаимодействий и поведения пользователей в письменных требованиях оказывается сложной задачей для владельцев продуктов и бизнес-аналитиков.  Мониторинг производственных и тестовых сред для расширения охвата  Чтобы расширить охват тестированием и согласовать тестирование с реальным использованием, группы тестирования могут   , пользовательскую аналитику, журналы и телеметрию, стремясь устранить разрыв между указанными требованиями и фактическим поведением пользователей в реальном мире. анализировать трассировки производственной и тестовой среды  Этот тип анализа облегчает распознавание моделей использования, общих действий пользователя и часто используемых функций, эффективно устраняя пробелы, оставленные потенциально неполными, плохо определенными или неоднозначными требованиями.  Обеспечение   предполагает создание механизмов, которые собирают и анализируют выходные данные из производственной и тестовой сред. Это означает внедрение инструментов и процессов для активного наблюдения, измерения и анализа поведения пользователей при взаимодействии с вашим работающим приложением или того, как тесты взаимодействуют с приложением во время тестовых запусков. непрерывного наблюдения  Вам придется работать с необработанными, неструктурированными данными и тщательно их анализировать. Цель состоит в том, чтобы разбить данные на кусочки, чтобы получить представление о том, как пользователи взаимодействуют с вашим приложением, например, путем поиска моделей использования, выяснения, какие функции используются наиболее часто, и выявления тенденций в важных областях.  Недостаток инструментов для команд тестирования  На рынке такие инструменты, как Google Analytics, Amplitude, SmartLook, Datadog и другие, помогают собирать и анализировать телеметрию использования из любой среды. Однако ключевой проблемой является то, что эти инструменты не предназначены для эффективного удовлетворения конкретных потребностей команд тестирования, что ограничивает их способность извлекать максимальную выгоду.  Эти инструменты в первую очередь предназначены для различных целей, таких как аналитика продуктов и маркетинга, наблюдаемость, APM (управление производительностью приложений) и мониторинг цифрового опыта, и обычно не имеют унифицированного и целостного решения.  Следовательно, группы тестирования сталкиваются с серьезными проблемами при проведении подверженного ошибкам и трудоемкого анализа для извлечения смысла из этих разрозненных источников данных.  Гравитация приходит на помощь    — это унифицированная платформа, призванная помочь командам тестирования       . Оно объединяет ключевые данные и аналитические данные в одном решении для облегчения доступа и анализа. Gravity отслеживать и использовать информацию как из производственной среды, так и из среды тестирования  Его основная функция — использовать   для выявления моделей использования, часто используемых функций и критически важных действий пользователей на основе трассировок, пользовательской аналитики, журналов и телеметрии с целью создания информационных панелей с качественной аналитикой, чтобы помочь командам расширить охват тестирования.  механизмы машинного обучения Способность Gravity контролировать производственную и тестовую среду позволяет ей проводить   . комплексный анализ пробелов в тестировании  Сравнивая пути реального взаимодействия пользователей в реальном производстве с тестами, выполняемыми в средах тестирования, Gravity генерирует информацию, позволяющую командам тестирования   ,  выявлять пробелы в покрытии выявлять функции, которые либо перепроверены, либо недостаточно протестированы, а также распознавать избыточное тестирование. усилия в менее важных областях.  Это позволяет     , концентрируя тестовое покрытие на наиболее важных областях, которые напрямую влияют на опыт конечных пользователей. Объединяя предположения с информацией об использовании, Gravity помогает оптимизировать планирование тестирования для соответствующего покрытия. определять приоритетность тестовых сценариев на основе данных  Если вы хотите узнать больше о Gravity, вы можете заказать демо-версию здесь:   . Забронировать демо-версию  Заключение  Понимание поведения пользователей не только расширяет охват тестированием за счет сосредоточения внимания на реальном пользовательском опыте, но и действует как мощное противоядие от ограничений плохих требований.  Это гарантирует, что усилия по тестированию не ограничиваются жесткими границами документированных требований, а, скорее, распространяются на динамичную и развивающуюся среду взаимодействия с пользователем, способствуя более комплексной стратегии тестирования.  Такой целенаправленный подход гарантирует, что   , тем самым оптимизируя распределение ресурсов и снижая риски. усилия по тестированию сосредоточены на тех аспектах программного обеспечения, которые наиболее актуальны и эффективны для пользователей  Автор: Криштиану Каэтано  Руководитель отдела роста  Smartesting    : Специалист по тестированию программного обеспечения с двадцатилетним опытом работы в этой области. Уроженец Бразилии, который последние шесть лет называет Лондон своим домом. Я являюсь гордым основателем Zephyr Scale, ведущего приложения для управления тестированием в экосистеме Atlassian. Криштиану Каэтано  В течение последних десяти лет моя роль была ключевой в руководстве компаниями по тестированию в создании и выводе на рынок инновационных инструментов тестирования.  В настоящее время я занимаю должность руководителя отдела роста в Smartesting, компании по тестированию, занимающейся разработкой инструментов тестирования на базе искусственного интеллекта.

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

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Устранение разрыва в тестовом покрытии с помощью упреждающего мониторинга в производственных и тестовых средах

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Краткое введение в теорию мозга Больцмана

От форумов до лент новостей: как алгоритмы социальных сетей формируют цифровое взаимодействие

Хотите выиграть конкурс HackerNoon? Вот что рекомендуют победители конкурса #crypto-api

Невидимые слои: почему интервью с пользователями являются незаменимым активом

Краткое введение в теорию мозга Больцмана

От форумов до лент новостей: как алгоритмы социальных сетей формируют цифровое взаимодействие

Хотите выиграть конкурс HackerNoon? Вот что рекомендуют победители конкурса #crypto-api

Невидимые слои: почему интервью с пользователями являются незаменимым активом

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps