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Prepárese para comprobar las impresionantes tendencias en pruebas de software en 2021:
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Aprenda qué tendencias le afectarían críticamente y cómo prepararse para el juego en este artículo informativo.
Hoy en día, somos testigos de enormes cambios en los avances tecnológicos a medida que el mundo se digitaliza.
El año 2021 también marcará la continuación de enormes cambios en la tecnología y la transformación digital, lo que requerirá que las organizaciones innoven y reinventen constantemente.
Lea nuestros 'artículos sobre las principales tendencias de la industria' aquí:
- Tendencias de prueba 2014
- Tendencias de prueba 2015
- Tendencias de prueba 2016
- Tendencias de prueba 2017
Calidad a velocidad:
El cambio exponencial y sin precedentes en la tecnología afecta la forma en que las organizaciones desarrollan, validan, entregan y operan el software.
Por lo tanto, estas organizaciones deben innovar y renovarse constantemente a través de la búsqueda de la solución para optimizar las prácticas y herramientas para desarrollar y entregar software de alta calidad rápidamente.
Las pruebas de software, que representan aproximadamente el 30% del esfuerzo total del proyecto, son un enfoque importante para cambios y mejoras. Las prácticas y herramientas de prueba deben evolucionar para abordar los desafíos de lograr ' Calidad a toda velocidad ” en medio de la creciente complejidad de los sistemas, entornos y datos.
A continuación, presentamos las principales tendencias en las pruebas de software, y muchas de las cuales ya han surgido en los últimos años. Observamos que Agile y DevOps, automatización de pruebas, inteligencia artificial para pruebas y automatización de pruebas API son las tendencias más notables en 2021 y también en los próximos años.
Junto con estas tendencias, existen soluciones de prueba como Selenio , Catalon , TestComplete y Kobiton, que tienen el potencial de abordar los desafíos en las pruebas de software.
Lo que vas a aprender:
Principales tendencias de pruebas de software en 2021
Esté atento a las principales tendencias de pruebas de software que uno debería anticipar en el año 2021.
¡¡Vamos a explorar!!
# 1) Agile y DevOps
Las organizaciones han adoptado Agile como respuesta a los requisitos que cambian rápidamente y DevOps como respuesta a la demanda de velocidad.
DevOps involucra prácticas, reglas, procesos y herramientas que ayudan a integrar las actividades de desarrollo y operación para reducir el tiempo desde el desarrollo hasta las operaciones. DevOps se ha convertido en una solución ampliamente aceptada para las organizaciones que buscan formas de acortar los ciclos de vida del software desde el desarrollo hasta la entrega y operación.
La adopción de ambos Agile y DevOps ayuda a los equipos a desarrollar y entregar software de calidad más rápido, lo que a su vez también se conoce como 'Calidad de velocidad'. Esta adopción ha ganado mucho interés en los últimos cinco años y continúa intensificándose en los próximos años también.
Leer también => Guía definitiva para DevOps
# 2) Automatización de pruebas
Para implementar las prácticas de DevOps de manera efectiva, los equipos de software no pueden ignorar la automatización de pruebas, ya que es un elemento esencial del proceso de DevOps.
Necesitan encontrar oportunidades para reemplazar las pruebas manuales con pruebas automatizadas. Como la automatización de pruebas se considera un cuello de botella importante de DevOps, como mínimo, la mayoría de las pruebas de regresión deben automatizarse.
Dada la popularidad de DevOps y el hecho de que la automatización de pruebas está infrautilizada, con menos del 20% de las pruebas automatizadas, hay mucho espacio para aumentar la adopción de la automatización de pruebas en las organizaciones. Deberían surgir métodos y herramientas más avanzados para permitir una mejor utilización de la automatización de pruebas en los proyectos.
Las herramientas de automatización populares existentes, como Selenium, Katalon y TestComplete, continúan evolucionando con nuevas características que hacen que la automatización sea mucho más fácil y efectiva también.
Para obtener la lista de las mejores herramientas de prueba de automatización para 2021, referirse aquí y esta lista aquí.
# 3) Automatización de pruebas de API y servicios
Desacoplar el cliente y el servidor es una tendencia actual en el diseño de aplicaciones web y móviles.
La API y los servicios se reutilizan en más de una aplicación o componente. Estos cambios, a su vez, requieren que los equipos prueben la API y los servicios independientemente de la aplicación que los utilice.
Cuando la API y los servicios se utilizan en las aplicaciones y componentes del cliente, probarlos es más efectivo y eficiente que probar el cliente. La tendencia es que la necesidad de automatización de pruebas de API y servicios continúa aumentando, posiblemente superando la de la funcionalidad utilizada por los usuarios finales en las interfaces de usuario.
Tener el proceso, la herramienta y la solución adecuados para la prueba de automatización de API es más crítico que nunca. Por lo tanto, vale la pena esforzarse por aprender lo mejor Herramientas de prueba de API para sus proyectos de prueba.
# 4) Inteligencia artificial para pruebas
Aunque la aplicación de enfoques de inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI / ML) para abordar los desafíos en las pruebas de software no es nueva en la comunidad de investigación de software, los avances recientes en AI / ML con una gran cantidad de datos disponibles presentan nuevas oportunidades para aplicar AI / ML en pruebas.
Sin embargo, la aplicación de AI / ML en las pruebas aún se encuentra en las primeras etapas. Las organizaciones encontrarán formas de optimizar sus prácticas de prueba en AI / ML.
Los algoritmos de AI / ML se desarrollan para generar mejores casos de prueba, scripts de prueba, datos de prueba e informes. Los modelos predictivos ayudarían a tomar decisiones sobre dónde, qué y cuándo realizar la prueba. La analítica inteligente y la visualización ayudan a los equipos a detectar fallas, a comprender cobertura de prueba , zonas de alto riesgo, etc.
Esperamos ver más aplicaciones de AI / ML para abordar problemas como la predicción de calidad, la priorización de casos de prueba, la clasificación y asignación de fallas en los próximos años.
# 5) Automatización de pruebas móviles
La tendencia del desarrollo de aplicaciones móviles sigue creciendo a medida que los dispositivos móviles son cada vez más capaces.
Para admitir completamente DevOps, la automatización de pruebas móviles debe ser parte de las cadenas de herramientas de DevOps. Sin embargo, la utilización actual de la automatización de pruebas móviles es muy baja, en parte debido a la falta de métodos y herramientas.
La tendencia de las pruebas automatizadas para aplicaciones móviles sigue aumentando. Esta tendencia está impulsada por la necesidad de acortar el tiempo de comercialización y los métodos y herramientas más avanzados para la automatización de pruebas móviles.
La integración entre laboratorios de dispositivos móviles basados en la nube como Kobiton y herramientas de automatización de pruebas como Katalon puede ayudar a llevar la automatización móvil al siguiente nivel.
capturas de pantalla de sitios web en el pasado
# 6) Entornos de prueba y datos
El rápido crecimiento de Internet de las cosas (IoT) (ver los mejores dispositivos de IoT aquí ) significa que más sistemas de software están funcionando en numerosos entornos diferentes. Esto representa un desafío para los equipos de prueba para garantizar el nivel adecuado de cobertura de prueba. De hecho, la falta de entornos y datos de prueba es un desafío importante cuando se aplica para realizar pruebas en proyectos ágiles.
Veremos un crecimiento en la oferta y el uso de entornos de prueba basados en la nube y en contenedores. La aplicación de AI / ML para generar datos de prueba y el crecimiento de proyectos de datos son algunas soluciones para la falta de datos de prueba.
# 7) Integración de herramientas y actividades
Es difícil utilizar cualquier herramienta de prueba que no esté integrada con las otras herramientas para la gestión del ciclo de vida de las aplicaciones. Los equipos de software deben integrar las herramientas utilizadas para todas las fases y actividades de desarrollo para que se puedan recopilar datos de múltiples fuentes para aplicar los enfoques de IA / ML de manera efectiva.
Por ejemplo, El uso de AI / ML para detectar dónde enfocar las pruebas, necesita no solo datos de la fase de prueba, sino también de las fases de requisitos, diseño e implementación.
Junto con las tendencias de transformación creciente hacia DevOps, la automatización de pruebas y la IA / ML, veremos herramientas de prueba que permiten la integración con otras herramientas y actividades en ALM.
Conclusión
Estas son las tendencias emergentes de pruebas de software que uno debe tener en cuenta en 2021, ya que vivimos en un mundo de cambios exponenciales sin precedentes impulsados por la tecnología y la transformación digital.
Las organizaciones y las personas deben estar al tanto de los desarrollos en la industria. Mantenerse al día con estas tendencias les daría a los profesionales, organizaciones y equipos de pruebas la oportunidad de mantenerse a la vanguardia.
¿Hay otras tendencias de pruebas de software interesantes que prevé en 2021? ¡Siéntete libre de compartir tus pensamientos en la sección de comentarios a continuación!
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