Tầm quan trọng của thử nghiệm tự động ngày càng trở nên quan trọng vào năm 2020 khi nhiều công ty nhận ra cách chính để kết nối với người tiêu dùng là thông qua ứng dụng và ứng dụng kỹ thuật số, do đó đã làm tăng số lượng thử nghiệm cần phải thực hiện.

Đại dịch cũng đã tạo ra một lực lượng lao động phân tán và thúc đẩy nhu cầu về các phương pháp kiểm tra thay thế không yêu cầu phải có mặt tại chỗ.

“Trước đại dịch, rất nhiều người thử nghiệm di động đang dựa vào một số thiết bị vật lý mà họ cất trong ngăn kéo tại nơi làm việc. Giờ đây, họ nhận ra rằng họ cần quyền truy cập vào một đám mây thiết bị cung cấp khả năng tương tác giống như máy tính để bàn và các nhà phát triển web sử dụng máy ảo ”, Dan McFall, chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của Mobile Labs cho biết.

Năm nay, chúng tôi đã thấy thử nghiệm tự động, thử nghiệm liên tục và thử nghiệm bảo mật tiếp tục phát triển. Thử nghiệm phi truyền thống như thử nghiệm tính năng, AI trực quan và kỹ thuật hỗn loạn cũng được nâng cao để bắt kịp với nhu cầu của tổ chức trong thời đại kỹ thuật số.

Khoảng một thập kỷ trước, thử nghiệm chủ yếu là thủ công. Các trường hợp kiểm tra đã được viết, kiểm tra chức năng và giao diện người dùng đã được thực hiện, kiểm tra hồi quy, bút và tải sẽ xảy ra và ứng dụng được coi là ‘tốt để sử dụng.’ Kiểm tra đã phát triển đáng kể kể từ thời điểm đó.

“Việc thay đổi ứng dụng diễn ra nhiều lần trong ngày. Những thay đổi này cần hoạt động trên nhiều trình duyệt, thiết bị, hệ điều hành và các môi trường khác nhau, vì vậy bạn cần phải làm nhiều việc hơn trong thời gian ngắn hơn nhiều, ”Gil Sever, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Applitools cho biết. “Bạn không thể viết và duy trì tất cả các tập lệnh cần thiết theo cách thủ công, vì vậy bạn cần Visual AI để đảm nhận những khía cạnh thuộc lòng này của công việc.”

Trở lại vào tháng 3, Applitools đã phát hành Ultrafast Grid, giúp đơn giản hóa thử nghiệm trên nhiều trình duyệt bằng cách loại bỏ nhu cầu chạy các thử nghiệm chức năng và hình ảnh riêng lẻ trên tất cả các trình duyệt và góc nhìn.

Các nhà cung cấp giải pháp đã tập trung vào nhu cầu về cách tiếp cận dựa trên AI có thể được sử dụng cho cả công nghệ gốc đám mây cũ và hiện đại.

Ví dụ: vào tháng 10, Tricentis đã công bố Tosca 14 với Vision AI, tự động nhận dạng và xác định các phần tử giao diện người dùng trực quan và các điều khiển trên bất kỳ hệ số hình thức nào giống như cách con người làm để hỗ trợ tạo ra các trường hợp thử nghiệm mạnh mẽ tự động.

“Công nghệ tự động hóa thử nghiệm đã phát triển từ dựa trên kịch bản, sang dựa trên mô hình và hiện đang hướng tới các phương pháp tiếp cận dựa trên AI. Cách tiếp cận mới này sẽ cho phép các nhóm nhanh nhẹn và DevOps xây dựng các trường hợp thử nghiệm tự động sớm hơn nhiều trong quá trình phát triển – chỉ bắt đầu với một mô hình hoặc một nguyên mẫu có độ trung thực thấp, ”Tricentis viết trong một bài đăng.

Năm nay cũng chứng kiến ​​những vụ mua lại nền tảng thử nghiệm(testing) lớn.

Vào tháng 6, Keysight Technologies đã mua lại Eggplant, một nền tảng tự động hóa kiểm tra phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích để tự động hóa việc tạo thử nghiệm và thực hiện thử nghiệm.

Sau đó vào tháng 11, nhà cung cấp nền tảng trải nghiệm di động Kobiton đã mua lại đối thủ cạnh tranh của mình là Mobile Labs để cho phép các developer và nhóm QA phân phối ứng dụng nhanh hơn bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo trên các thiết bị thực bao gồm cả việc triển khai đám mây và tại chỗ.

“Cần cấp bách phải kiểm tra tổng thể ở cả quy mô lớn và tốc độ cao để đảm bảo cung cấp phần mềm chất lượng cao. Để thành công, các nhà lãnh đạo ứng dụng cần phát triển năng lực của nhóm của họ trong thử nghiệm tự động để loại bỏ các nút thắt thử nghiệm và đẩy nhanh nhịp phát hành ”, Gartner đã viết trong bài viết về Innovation Insight for Autonomous Testing năm nay.

Các nguồn kiến thức từ cafedev:

Nếu bạn thấy hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của cafedev để nhận được nhiều hơn nữa:

Chào thân ái và quyết thắng!

Đăng ký kênh youtube để ủng hộ Cafedev nha các bạn, Thanks you!