Thu hẹp khoảng cách về phạm vi kiểm thử bằng tính năng giám sát chủ động trong môi trường sản xuất và thử nghiệm

Những hạn chế và sự không hoàn hảo của phạm vi yêu cầu

Theo nghĩa rộng hơn, kiểm thử phần mềm là một quy trình có hệ thống và năng động bao gồm việc đánh giá một ứng dụng phần mềm để phát hiện và sửa chữa các lỗi tiềm ẩn , đảm bảo nó đáp ứng các yêu cầu cụ thể và hoạt động như dự định.

Phạm vi kiểm thử là một khía cạnh quan trọng của việc lập kế hoạch kiểm thử trong kiểm thử phần mềm, đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo xác thực toàn diện phần mềm đang được kiểm thử.

Phạm vi kiểm tra đảm bảo rằng quy trình kiểm tra là toàn diện, bao gồm tất cả các khía cạnh quan trọng của phần mềm. Nó giúp xác định các lỗ hổng trong thử nghiệm và đảm bảo rằng các chức năng, tính năng và luồng người dùng khác nhau.

Trong bối cảnh đó, mức độ bao phủ yêu cầu là thước đo quan trọng trong kiểm thử phần mềm nhằm đánh giá mức độ kỹ lưỡng của quy trình kiểm thử liên quan đến các yêu cầu phần mềm được chỉ định.

Nó xoay quanh ý tưởng tạo và thực hiện các trường hợp thử nghiệm để đảm bảo rằng từng yêu cầu riêng lẻ được nêu trong thông số kỹ thuật bằng văn bản đều được kiểm tra kỹ lưỡng.

Các khu vực phần mềm không được kiểm tra bao phủ hoặc không được kiểm tra đủ kỹ lưỡng, được gọi là các khoảng trống trong phạm vi bao phủ . Những khoảng trống này biểu thị các điểm mù tiềm ẩn trong đó hành vi của phần mềm có thể chưa được xác minh đầy đủ, tạo chỗ cho các lỗi hoặc vấn đề chức năng chưa được phát hiện.

Xác định các khoảng trống trong phạm vi bảo hiểm là rất quan trọng để giảm thiểu rủi ro, vì nó làm nổi bật các khu vực tiềm ẩn không chắc chắn và giúp các nhóm thử nghiệm ưu tiên nỗ lực của họ.

Khoảng trống trong phạm vi bao phủ thường xảy ra khi các yêu cầu bị hiểu sai, các thông số kỹ thuật được xác định kém hoặc không rõ ràng và các thay đổi trong phần mềm không được đưa vào chiến lược thử nghiệm một cách thích hợp.

Tuy nhiên, khoảng trống trong phạm vi bao phủ thường xuyên phát sinh do không thể hiện đầy đủ hành vi và sở thích của người dùng trong thế giới thực trong các yêu cầu. Dự đoán và tính toán toàn diện tất cả các tương tác và hành vi của người dùng trong các yêu cầu bằng văn bản là một nhiệm vụ đầy thách thức đối với chủ sở hữu sản phẩm và nhà phân tích kinh doanh.

Giám sát môi trường sản xuất và thử nghiệm để tăng cường phạm vi phủ sóng

Để tăng phạm vi thử nghiệm và điều chỉnh thử nghiệm cho phù hợp với việc sử dụng trong thế giới thực, các nhóm thử nghiệm có thể phân tích dấu vết môi trường thử nghiệm và sản xuất , phân tích người dùng, nhật ký và đo từ xa, nhằm thu hẹp khoảng cách giữa các yêu cầu cụ thể và hành vi thực tế của người dùng trong thế giới thực.

Loại phân tích này tạo điều kiện thuận lợi cho việc nhận dạng các kiểu sử dụng, hành trình phổ biến của người dùng và các tính năng được truy cập thường xuyên, giải quyết một cách hiệu quả các khoảng trống do các yêu cầu có thể không đầy đủ, được xác định kém hoặc không rõ ràng để lại.

Đảm bảo quan sát liên tục bao gồm việc thiết lập các cơ chế thu thập và phân tích dữ liệu đầu ra từ môi trường sản xuất và thử nghiệm. Điều này có nghĩa là áp dụng các công cụ và quy trình để chủ động theo dõi, đo lường và phân tích cách người dùng hành xử khi tương tác với ứng dụng trực tiếp của bạn hoặc cách các thử nghiệm tương tác với ứng dụng trong quá trình chạy thử nghiệm.

Bạn sẽ cần phải làm việc với dữ liệu thô, phi cấu trúc và phân tích kỹ lưỡng nó. Mục tiêu là phân chia dữ liệu để hiểu rõ hơn về cách người dùng tương tác với ứng dụng của bạn, chẳng hạn như bằng cách tìm kiếm các kiểu sử dụng, tìm ra tính năng nào được sử dụng thường xuyên nhất và phát hiện xu hướng trong các lĩnh vực quan trọng.

Thiếu công cụ cho nhóm kiểm thử

Trên thị trường, các công cụ như Google Analytics, Amplitude, SmartLook, Datadog và các công cụ khác hỗ trợ thu thập và phân tích dữ liệu đo từ xa mức sử dụng từ mọi môi trường. Tuy nhiên, thách thức chính là những công cụ này không được thiết kế để giải quyết hiệu quả các nhu cầu cụ thể của các nhóm thử nghiệm, hạn chế khả năng trích xuất giá trị tối đa của họ.

Các công cụ này được thiết kế chủ yếu cho các mục đích khác nhau, chẳng hạn như Phân tích sản phẩm và tiếp thị, Khả năng quan sát, APM (Quản lý hiệu suất ứng dụng) và Giám sát trải nghiệm kỹ thuật số, thường thiếu một giải pháp thống nhất và toàn diện.

Do đó, các nhóm thử nghiệm phải đối mặt với những thách thức lớn trong việc điều hướng quá trình phân tích dễ xảy ra lỗi, tốn thời gian để rút ra ý nghĩa từ các nguồn dữ liệu khác nhau này.

Trọng lực đến để giải cứu

Gravity là một nền tảng hợp nhất được thiết kế để giúp các nhóm thử nghiệm giám sát và tận dụng những hiểu biết sâu sắc từ cả môi trường sản xuất và thử nghiệm . Nó hợp nhất dữ liệu quan trọng và thông tin chuyên sâu vào một giải pháp duy nhất để dễ dàng truy cập và phân tích.

Chức năng chính của nó là sử dụng các cơ chế học máy để xác định mô hình sử dụng, các tính năng được truy cập thường xuyên và hành trình quan trọng của người dùng từ dấu vết, phân tích người dùng, nhật ký và đo từ xa với mục tiêu tạo trang tổng quan với phân tích chất lượng để giúp các nhóm mở rộng phạm vi kiểm tra.

Khả năng giám sát môi trường sản xuất và thử nghiệm của Gravity cho phép nó tiến hành phân tích khoảng cách thử nghiệm toàn diện .

Bằng cách so sánh các đường dẫn được thực hiện bởi các tương tác thực của người dùng trong quá trình sản xuất trực tiếp với các thử nghiệm được thực hiện trong môi trường thử nghiệm, Gravity tạo ra thông tin chi tiết để cho phép các nhóm thử nghiệm phát hiện các khoảng trống trong phạm vi bao phủ , xác định các tính năng được thử nghiệm quá mức hoặc chưa được thử nghiệm và nhận ra thử nghiệm dư thừa nỗ lực ở những lĩnh vực ít quan trọng hơn.

Điều này cho phép ưu tiên các trường hợp kiểm thử dựa trên dữ liệu , tập trung phạm vi kiểm thử vào các khu vực có tác động cao ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm của người dùng cuối. Bằng cách kết nối các giả định với thông tin chuyên sâu về cách sử dụng, Gravity giúp tối ưu hóa việc lập kế hoạch kiểm thử cho phạm vi phù hợp.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Gravity, bạn có thể đặt bản demo tại đây: Đặt bản demo .

Phần kết luận

Hiểu hành vi của người dùng không chỉ nâng cao phạm vi kiểm thử bằng cách tập trung vào trải nghiệm thực tế của người dùng mà còn đóng vai trò như một liều thuốc giải độc mạnh mẽ cho những hạn chế của các yêu cầu kém.

Nó đảm bảo rằng các nỗ lực thử nghiệm không bị giới hạn trong các ranh giới cứng nhắc của các yêu cầu được ghi lại mà mở rộng ra bối cảnh năng động và phát triển của các tương tác của người dùng, góp phần vào chiến lược thử nghiệm toàn diện hơn.

Cách tiếp cận có mục tiêu này đảm bảo rằng các nỗ lực thử nghiệm được tập trung vào các khía cạnh của phần mềm phù hợp và có tác động nhất đến người dùng , từ đó tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và giảm thiểu rủi ro.

Tác giả: Cristiano Caetano

Trưởng phòng phát triển tại Smartesting

Cristiano Caetano : Chuyên gia kiểm thử phần mềm với hai thập kỷ chuyên môn trong lĩnh vực này. Người gốc Brazil đã coi London là nhà trong sáu năm qua. Tôi tự hào là người sáng lập Zephyr Scal, ứng dụng Quản lý kiểm thử hàng đầu trong hệ sinh thái Atlassian.

Trong mười năm qua, vai trò của tôi là then chốt trong việc hướng dẫn các công ty thử nghiệm xây dựng và tung ra thị trường các công cụ thử nghiệm sáng tạo.

Hiện tại, tôi giữ vị trí Trưởng phòng Tăng trưởng tại Smartesting, một công ty thử nghiệm cam kết phát triển các công cụ thử nghiệm được hỗ trợ bởi AI.