Thử nghiệm hồi quy tăng áp: Ưu tiên các trường hợp thử nghiệm như một chuyên gia với AI

Chạy tất cả các bài kiểm tra hồi quy mọi lúc có thể không thực tế và không hiệu quả

DevOps và triển khai liên tục thể hiện sự thay đổi mô hình trong phát triển phần mềm, thúc đẩy cộng tác, tự động hóa và vòng phản hồi liên tục. Những thực tiễn này là công cụ đáp ứng nhu cầu của một thị trường năng động và cạnh tranh, cho phép các tổ chức cung cấp phần mềm chất lượng cao một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Trong bối cảnh này, kiểm thử phần mềm đã trải qua một quá trình chuyển đổi để phù hợp với tốc độ phát triển nhanh chóng của các phương pháp phát triển, nhấn mạnh vai trò của tự động hóa kiểm thử và thực hành kiểm thử liên tục. Tuy nhiên, với sự phức tạp ngày càng tăng của các ứng dụng, số lượng thử nghiệm tự động có xu hướng tăng theo cấp số nhân. Sự tăng trưởng này dẫn đến thời gian thực hiện kéo dài ngay cả đối với các thử nghiệm tự động, đôi khi kéo dài hàng giờ hoặc hàng ngày, trái ngược với các phương pháp phát triển hiện đại vốn ưu tiên các vòng phản hồi nhanh.

Điều này đặt ra một thách thức đặc biệt cho các nhóm thử nghiệm: sự cần thiết phải lựa chọn chiến lược và ưu tiên các thử nghiệm do hạn chế về nguồn lực và thời gian. Khối lượng thử nghiệm khổng lồ có thể dẫn đến điểm bùng phát khiến việc thực hiện mọi thử nghiệm trong mỗi chu kỳ hồi quy trở nên không thực tế.

Sau đó, nhóm phải đối mặt với nhiệm vụ quan trọng là xác định và tập trung vào các trường hợp thử nghiệm có mức độ ưu tiên cao , sử dụng một số loại tiêu chí ưu tiên cũng như liên tục duy trì và cập nhật bộ thử nghiệm để đảm bảo tính phù hợp và hiệu quả trong bối cảnh của các tiêu chí được thông qua.

Các chiến lược lựa chọn và ưu tiên các trường hợp thử nghiệm

Xem xét sự cân bằng giữa thử nghiệm hồi quy tự động toàn diện và hồi quy từng phần tập trung hơn, thách thức quan trọng là lựa chọn một cách có phương pháp và ưu tiên các trường hợp thử nghiệm trong bộ thử nghiệm, nhằm đạt được sự cân bằng tinh tế giữa mức độ bao phủ toàn diện và hiệu quả của quá trình thử nghiệm trong khi đang được thử nghiệm. quan tâm đến những hạn chế về nguồn lực.

Trong danh sách bên dưới, bạn sẽ khám phá nhiều phương pháp khác nhau để ưu tiên các trường hợp thử nghiệm, tất cả đều nhằm mục đích đạt được sự cân bằng giữa phạm vi bao phủ toàn diện và giảm thời gian thực hiện. Hãy nhớ rằng danh sách này không đầy đủ:

Trong bài viết này, mục tiêu của chúng tôi là kiểm tra xem việc tích hợp tác động kinh doanh và tần suất sử dụng các phương pháp có thể dẫn đến cách tiếp cận toàn diện hơn để ưu tiên kiểm tra như thế nào . Bằng cách hợp nhất các phương pháp này, các nhóm kiểm thử có thể đưa ra kế hoạch kiểm thử ưu tiên, tối ưu hóa hiệu quả của nỗ lực kiểm thử và nâng cao chất lượng tổng thể của ứng dụng đang được kiểm thử.

Kết hợp tác động kinh doanh và tần suất sử dụng để ưu tiên các trường hợp thử nghiệm

Thông thường, các nhóm thấy mình phải vật lộn với thách thức định lượng tác động kinh doanh và tần suất sử dụng bằng cách sử dụng cách tiếp cận trực quan và chủ quan. Để nâng cao mức độ tin cậy, các nhóm bắt buộc phải chuyển sang một phương pháp chính thức hơn.

Điều này liên quan đến việc phát triển một hệ thống tính điểm có hệ thống tích hợp cả tác động kinh doanh và tần suất sử dụng chức năng của ứng dụng. Cách tiếp cận chính thức này cho phép các nhóm ưu tiên các trường hợp thử nghiệm hiệu quả hơn dựa trên các yếu tố quan trọng này, giảm thiểu sự phụ thuộc vào phỏng đoán.

Dưới đây là hướng dẫn từng bước để ưu tiên kiểm tra bằng cách sử dụng các yếu tố sau:

• Xác định các yêu cầu và tính năng kinh doanh quan trọng: Xem xét các yêu cầu và tính năng kinh doanh của ứng dụng hoặc hệ thống của bạn. Xác định những yếu tố có tác động đáng kể nhất đến hoạt động kinh doanh, sự hài lòng của khách hàng hoặc doanh thu.
• Đánh giá tần suất sử dụng: Phân tích dữ liệu sử dụng hoặc thu thập phản hồi của các bên liên quan để xác định các tính năng hoặc chức năng được sử dụng thường xuyên nhất trong sản xuất.
• Tạo ma trận ưu tiên: Phát triển ma trận kết hợp cả tác động kinh doanh và tần suất sử dụng các yếu tố. Chỉ định trọng số hoặc điểm số dựa trên tầm quan trọng tương đối của chúng đối với công ty của bạn.
• Ưu tiên các trường hợp thử nghiệm: Ánh xạ các trường hợp thử nghiệm của bạn theo các yêu cầu hoặc tính năng tương ứng. Tính điểm ưu tiên cho từng trường hợp thử nghiệm bằng cách kết hợp điểm hoặc trọng số được gán cho tác động kinh doanh và tần suất sử dụng các yếu tố.

Bằng cách làm theo phương pháp này, bạn có thể tập trung nỗ lực thử nghiệm vào các khía cạnh quan trọng nhất và được sử dụng thường xuyên nhất trong ứng dụng hoặc hệ thống của mình trong khi vẫn đảm bảo phạm vi thử nghiệm toàn diện.

Trọng lực: Áp dụng AI để ưu tiên các trường hợp thử nghiệm

Gravity giới thiệu công cụ tính điểm và tính trọng số trường hợp kiểm thử được hỗ trợ bởi AI , giúp tối ưu hóa các bộ kiểm thử hiện có bằng cách ưu tiên các trường hợp kiểm thử dựa trên tác động kinh doanh và tần suất sử dụng trong các trang và luồng được kiểm thử trong các trường hợp kiểm thử này. Điều này cho phép ưu tiên các trường hợp thử nghiệm dựa trên dữ liệu , tập trung phạm vi thử nghiệm vào các khu vực có tác động cao ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm của người dùng cuối.

Nó tương quan liền mạch với nhiều khía cạnh, bao gồm phạm vi thử nghiệm, tác động kinh doanh và tần suất sử dụng. Điều này cho phép tạo ra các báo cáo và thông tin chi tiết dễ hiểu, trao quyền cho các nhóm thử nghiệm ưu tiên các thử nghiệm dựa trên dữ liệu cụ thể thay vì dựa vào phỏng đoán.

Khả năng giám sát việc sử dụng trong môi trường sản xuất và thử nghiệm của Gravity cho phép nó tạo ra các phân tích chất lượng toàn diện bằng cách xử lý dữ liệu được nhập thông qua các thuật toán học máy. Điều này liên quan đến việc chuyển dữ liệu thô thành những hiểu biết có ý nghĩa bằng cách sử dụng các kỹ thuật như nhận dạng mẫu, phân tích xu hướng và tương quan, phát hiện sự bất thường và ngoại lệ, v.v.

Nó nêu bật thông tin cho phép các nhóm kiểm thử xác định các khoảng trống trong phạm vi bao phủ , xác định các tính năng có thể được kiểm thử quá mức hoặc chưa được kiểm thử, đồng thời nhận ra các nỗ lực kiểm thử dư thừa trong các lĩnh vực ít quan trọng hơn.

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

Phần kết luận

Áp dụng phương pháp tiếp cận ưu tiên trường hợp kiểm thử tập trung và có chọn lọc là rất quan trọng để tối ưu hóa tài nguyên kiểm thử, đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và nâng cao chất lượng phần mềm tổng thể. Bằng cách hướng các nỗ lực vào các khu vực có rủi ro cao của ứng dụng, các nhóm thử nghiệm có thể đảm bảo phát hiện sớm các vấn đề quan trọng.

Ngoài ra, việc áp dụng hệ thống tính điểm chính thức để ưu tiên các trường hợp kiểm thử có liên quan mang lại lợi ích đáng kể cho các nhóm kiểm thử. Phương pháp có hệ thống này thể hiện sự cải tiến đáng kể so với việc chỉ dựa vào ý kiến chủ quan và kinh nghiệm của người khác. Bằng cách sử dụng phương pháp khách quan hơn và dựa trên dữ liệu , các nhóm kiểm thử có thể nâng cao đáng kể hoạt động kiểm thử của mình, đảm bảo cách tiếp cận nghiêm ngặt và hiệu quả hơn để xác định và giải quyết các vấn đề quan trọng.

Tác giả: Cristiano Caetano

Trưởng phòng phát triển tại Smartesting

Cơ quan 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 tra 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.