Как улучшить качество ПО с помощью автоматизации, основанной на ИИ

Качество программного обеспечения — это основа успешного продукта, который оправдывает ожидания пользователей, минимизирует ошибки и укрепляет доверие. Компаниям необходимо выходить за рамки базового тестирования, чтобы сосредоточиться на лучших практиках, использовать современные инструменты и развивать культуру, ориентированную на качество. Это позволяет создавать программное обеспечение, которое работает без сбоев и радует пользователей.

Мы обсуждаем качество ПО уже много лет, но с появлением искусственного интеллекта этот вопрос стал привлекать больше внимания. Если мы обратимся к обычным лучшим практикам, то увидим, что ИИ значительно упрощает их реализацию.

В этой статье рассмотрим техники улучшения качества ПО, такие как внедрение лучших практик разработки и использование правильных стратегий тестирования. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, тестировщиком или менеджером, эти идеи помогут вам создавать программное обеспечение, которое стабильно оправдывает и превосходит ожидания.

Что такое качество программного обеспечения

Качество ПО — это степень, в которой продукт соответствует заданным требованиям, выполняет свои функции и удовлетворяет потребности пользователей. Это включает такие характеристики, как надёжность, производительность, поддерживаемость и удобство использования.

Высокое качество ПО гарантирует, что продукт свободен от критических дефектов, обеспечивает плавный пользовательский опыт и соответствует бизнес-целям.

Фокус на качестве приводит к удовлетворению пользователей, снижению затрат на сопровождение, уменьшению технического долга и повышению общей продуктивности.

Формирование культуры качества

Культура качества предполагает, что каждый член команды, независимо от своей роли, несёт ответственность за качество продукта. Такой подход предполагает, что обеспечение качества становится общей задачей, разделяемой командами разработки, дизайна и эксплуатации.

Для формирования культуры качества компаниям необходимо поощрять открытое общение, проводить обучение лучшим практикам и мотивировать сотрудников брать ответственность за качество на себя.

Празднование успехов, извлечение уроков из неудач и интеграция ориентированных на качество целей в показатели эффективности также помогают создать среду, где качество становится приоритетом на всех этапах жизненного цикла разработки.

Как улучшить качество программного обеспечения

Shift Left

Подход Shift Left («сдвиг влево») предполагает интеграцию тестирования на ранних этапах процесса разработки, вместо того, чтобы отложить его на более поздние стадии. Это позволяет выявлять дефекты раньше, сокращая затраты и усилия на их устранение. Включая тестирование на этапах проектирования и разработки, команды могут гарантировать, что качество продукта является приоритетом с самого начала. С использованием GenAI тесты могут генерироваться непосредственно на основе требований пользовательской истории, то есть с учётом назначения или цели функционала.

Shift Right

Подход Shift Right («сдвиг вправо») сосредоточен на тестировании и мониторинге программного обеспечения в продакшене для гарантии стабильного качества даже после релиза. Этот подход включает использование данных в реальном времени, отзывов пользователей и мониторинга производительности для выявления и устранения проблем, которые могли быть пропущены во время предрелизного тестирования. Shift Right помогает поддерживать высокий уровень качества ПО на протяжении всего жизненного цикла продукта.

Автоматизация проверки логов тестирования

Ручная проверка логов тестирования может быть трудоёмкой и подверженной упущениям. Автоматизация этого процесса обеспечивает постоянное выявление и маркировку несоответствий, ошибок или предупреждений для дальнейшего анализа. Это упрощает процесс тестирования и позволяет команде сосредоточиться на устранении проблем, а не на их поиске.

Автоматизация исправления сломанных тестов

Сломанные тесты могут замедлять разработку и препятствовать прогрессу. Автоматизация процесса починки позволяет быстро устранять проблемы и поддерживать непрерывность тестирования. Инструменты автоматического исправления помогают выявлять первопричины сбоев и внедрять исправления, минимизируя простои и повышая продуктивность разработчиков.

Автоматизация отчётности о багах в продакшене

Баги в продакшене могут негативно сказываться на пользовательском опыте и репутации бренда. Автоматизация отчётности о таких багах гарантирует, что проблемы будут оперативно выявлены и переданы команде разработки. Это позволяет быстрее решать возникающие дефекты и снижать их влияние на конечных пользователей.

Генерация автоматизированных тестов на основе ручного тестирования

Ручное тестирование может дать ценные инсайты о поведении ПО, но оно зачастую трудоёмко. Генерируя автоматизированные тесты на основе результатов ручного тестирования, команды могут использовать полученные данные для создания повторяемых и последовательных тестов, которые экономят время и улучшают покрытие. Такой подход помогает поддерживать качество без потери эффективности.

Генерация наборов данных для проверки пограничных случаев

Пограничные случаи часто являются наиболее сложными для выявления и тестирования, но они могут привести к серьёзным проблемам, если их не учесть. Генерация наборов данных специально для пограничных случаев помогает обеспечить тестирование ПО в условиях нестандартных или экстремальных сценариев. Эта практика позволяет выявить потенциальные уязвимости и гарантировать надёжность в любых ситуациях.

Генерация негативных тестов

Негативное тестирование имеет ключевое значение для проверки того, как ПО реагирует на некорректные или неожиданные вводные данные. Автоматизированная генерация негативных тестов позволяет командам убедиться, что их программное обеспечение корректно обрабатывает ошибки и остаётся безопасным даже при неправильном использовании. Негативные тесты помогают выявлять слабые места и повышать общую устойчивость приложения.

Это далеко не новые концепции, но большинство организаций испытывают нехватку ресурсов, что делает их реализацию сложной. Хорошая новость заключается в том, что всего этого можно достичь с использованием генеративного искусственного интеллекта и вашей текущей команды. Важно просто сделать тестирование приоритетом.

Лучшие практики разработки для повышения качества

Применение лучших практик разработки имеет решающее значение для повышения качества программного обеспечения.

• Разработка через тестирование (Test-Driven Development, TDD) предполагает написание тестов до написания самого кода — это обеспечивает соответствие кода заданным требованиям с самого начала.

• Парное программирование включает работу двух разработчиков над одним кодом, что способствует повышению его качества благодаря оперативной проверке и обмену знаниями.

• Код-ревью, проводимые коллегами, также эффективны для раннего выявления потенциальных проблем и поддержания стандартов кодирования.

Следуя этим практикам, команды могут снизить вероятность возникновения дефектов, улучшить поддержку и создавать более надёжное программное обеспечение.

Автоматизация в тестировании и разработке

Автоматизация играет ключевую роль в повышении качества программного обеспечения, поскольку направлена на уменьшение количества ручных ошибок и повышение согласованности процессов.

Инструменты автоматизированного тестирования могут выполнять тысячи тестов за считаные минуты, быстро предоставляя обратную связь и гарантируя, что новые изменения не приводят к регрессиям.

Автоматизация может быть применена к модульным тестам, интеграционным тестам и даже тестированию пользовательского интерфейса (UI), охватывая различные аспекты программного обеспечения.

Автоматизируя повторяющиеся задачи, команды разработчиков могут сосредоточиться на более сложных сценариях, ускоряя цикл разработки и улучшая качество.

Непрерывная интеграция и непрерывное развертывание (CI/CD)

Непрерывная интеграция (Continuous Integration, CI) и непрерывное развёртывание (Continuous Deployment, CD) — это практики, которые помогают выявлять проблемы на ранних этапах и упрощают процесс обеспечения качества.

CI предполагает частую интеграцию изменений кода в общий репозиторий с последующим автоматическим тестированием, чтобы выявлять проблемы сразу после их появления.

CD идёт ещё дальше, автоматически развёртывая валидированный код в продакшене. Реализация CI/CD позволяет поддерживать стабильность кодовой базы, сокращать время между написанием и развёртыванием кода, а также быстро выявлять и устранять проблемы.

Такой подход приводит к более стабильному продукту и ускоренной доставке новых фич.

10 лучших инструментов CI/CD

Вот мой список 10 лучших инструментов (делитесь своим в комментариях):

1. Jenkins — лучший для масштабируемых компаний.

2. Azure DevOps — лучший для разработки в Azure.

3. Travis CI — лучший для локальных развёртываний.

4. Bitrise — лучший для разработки мобильных приложений.

5. GitLab CI/CD — лучший по качеству обратной связи.

6. Argo CD — лучший для разработки в Kubernetes.

7. CircleCI — лучший для корпоративной разработки.

8. Google Cloud Build — лучший по возможностям совместной работы.

9. OpenShift Pipelines — лучший среди open-source решений.

10. Terraform — лучший для повторяемого кода.

Эффективные стратегии управления тестированием

Эффективное управление тестированием играет ключевую роль в обеспечении качества программного обеспечения.

• Модульное тестирование фокусируется на проверке отдельных компонентов, чтобы убедиться, что каждый из них работает корректно в изоляции.

• Интеграционное тестирование обеспечивает правильное взаимодействие между этими компонентами, а приёмочное тестирование подтверждает соответствие программного обеспечения требованиям.

• Регрессионное тестирование гарантирует, что новые изменения не ломают существующую функциональность.

Используя комбинацию этих видов тестирования, команды могут достичь всестороннего покрытия и убедиться, что ПО работает должным образом в различных сценариях.

Использование обратной связи от пользователей

Обратная связь от пользователей — бесценный ресурс для улучшения качества программного обеспечения. Сбор данных непосредственно от пользователей помогает выявлять проблемные точки, расставлять приоритеты для функций и находить проблемы с удобством использования, которые могли быть упущены на этапе разработки.

Обратную связь можно собирать через опросы пользователей, баг-репорты и обращения в службу поддержки.

Активное взаимодействие с пользователями и учёт их предложений помогают ПО соответствовать реальным потребностям и повышает удовлетворённость пользователей.

Отслеживание ключевых метрик качества

Отслеживание ключевых метрик качества даёт представление о состоянии программного обеспечения и помогает выявить области, требующие улучшения.

• Покрытие кода измеряет долю протестированного кода, помогая командам оценить полноту тестирования.

• Плотность дефектов отслеживает количество дефектов относительно размера кодовой базы, что указывает на качество кода.

• Среднее время на исправление представляет собой среднее время, затрачиваемое на устранение проблем. Оно показывает эффективность процесса реагирования.

Отслеживание этих метрик позволяет командам принимать решения на основе данных для улучшения качества программного обеспечения.

Инструменты для повышения качества

Есть множество инструментов, которые помогают улучшить качество программного обеспечения. Вот несколько, которые стоит рассмотреть:

Основные выводы

Улучшение качества программного обеспечения — это непрерывный процесс, требующий сотрудничества, дисциплины и проактивного подхода. Используя лучшие практики, такие как код-ревью, автоматизация и непрерывная интеграция, а также формируя культуру, которая делает качество приоритетом с самого начала, компании могут создавать надёжное и стабильное ПО, которое выделяется на конкурентном рынке.

Инструменты, основанные на искусственном интеллекте, могут помогать в обнаружении багов, оптимизации тестирования и прогнозировании потенциальных проблем ещё до их появления, делая процесс улучшения качества более эффективным.

Высокое качество не достигается мгновенно — это результат стратегических усилий и стремления к совершенству. Начните с малого, будьте последовательны и постоянно работайте над улучшениями, чтобы достичь устойчивых результатов.

Бонус. 8 лучших инструментов для тестирования 

1. testRigor — для продвинутой no-code автоматизации ручного тестирования с минимальным обслуживанием.

2. New Relic — для оптимизации производительности ПО с помощью мониторинга и аналитики в реальном времени.

3. Tricentis Testim — масштабируемый инструмент для сквозного тестирования с искусственным интеллектом.

4. Tricentis qTest — для создания индивидуальных рабочих процессов тестирования.

5. Tricentis NeoLoad — для проектирования нагрузочных тестов без написания кода.

6. BugBug — no-code/low-code инструмент для тестирования, подходящий стартапам.

7. Tricentis Tosca — для автоматизации непрерывного тестирования.

8. Appsurify TestBrain — инструмент для сокращения времени выполнения тестов и сборок в CI/CD.

---

В заключение начинающим тестировщикам рекомендуем посетить открытые уроки в Otus:

• 16 января, «Исследовательское тестирование для начинающих»: рассмотрим виды тестирования, сравним два кардинально различных подхода. Рассмотрим методику туров и составим методичку для тестирования. Записаться

• 23 января, «Мнемоники для тестирования в начале пути»: рассмотрим виды техник тест-дизайна, на живых примерах составим список проверок по мнемоникам. Записаться