העתיד של בדיקות תוכנה: חזון של בינה מלאכותית ו- TestOps | אסף האוזר

הנוף הנוכחי של בדיקות תוכנה מתמודד עם אתגרים משמעותיים:

1. צורך במהירות (velocity): הביקוש לשחרורים מהירים גדל בצורה מרשימה, מה שדוחף ארגונים לאמץ שיטות DevOps שמשלבות בדיקות בשלבים המוקדמים של הפיתוח, הנקראים גם בדיקות "Shift-Left" פרואקטיביות. גישה זו דורשת מחזורי בדיקה מהירים יותר, שיפור בשיתוף הפעולה, משוב בזמן אמת וניהול שחרור ממוקד.

2. בדיקות ידניות מול אוטומטיות: למרות יותר מ-25 שנים מאז שהתחילה אוטומציה של בדיקות, עדיין קיים פער משמעותי בין בדיקות ידניות לבדיקות אוטומטיות. הבודקים הידניים מתמקדים לרוב בדרישות העסקיות, בעוד מהנדסי האוטומציה מתמקדים יותר בטכנולוגיה. פער זה יכול לעכב את מדרגיות (Scalability) והיעילות של פרויקטים של אוטומציה בבדיקות.

3. מלכודות נפוצות באוטומציה של בדיקות: פרויקטים רבים של אוטומציה בבדיקות נכשלים ביכולת הפריסה וההטמעה עקב:

-         חוסר במטרות ברורות ותכנון לקוי

-         בחירה לא נכונה של מקרי בדיקה למימוש

-         תשתיות אוטומציה מתוכננות בצורה לקויה

-         חוסר בכישורים והכשרה מספקים

-         הזנחת תחזוקה

העתיד של בדיקות תוכנה

כשהעיניים נשואות קדימה, תפקיד הבינה המלאכותית בבדיקות תוכנה צפוי להיות מהפכני. על בודקי התוכנה לאמץ את המהפכה של ה-AI ולא לחשוש ממנה. האיום האמיתי נמצא בפיגור מאחורי עמיתים שהתמקדו בעבודה עם AI.

בדיקות נתמכות AI

ה-AI ישפר באופן משמעותי מספר היבטים של בדיקות תוכנה:

1.       יצירת סקריפטים לבדיקה: AI יכול ליצור אוטומטית את תסריטי הבדיקות, מה שמפחית את המאמץ הידני ומאיץ את התהליך.

2.       תחזוקת בדיקות: תחזוקת הבדיקות יכולה להיות תובענית, אך AI יכול לפשט זאת על ידי עדכון אוטומטי של הסקריפטים בהתאם לשינויים בתוכנה.

3.       ניתוח תוצאות בדיקה: AI יכול לספק תובנות עמוקות על ידי ניתוח תוצאות הבדיקות, זיהוי תבניות וחיזוי בעיות פוטנציאליות לפני שהן הופכות לקריטיות.

TestOps: מסגרת העתיד

TestOps, בדומה ל-DevOps עבור מפתחים, יהפוך את האופן שבו הבדיקות משתלבות במחזור חיי הפיתוח של התוכנה. האלמנטים המרכזיים של TestOps כוללים:

1.       תכנון: תכנון אסטרטגי מבטיח שהבדיקות מותאמות למטרות ולטווחי הזמן של הפיתוח.

2.       ניהול: שיטות ניהול יעילות לניהול תהליך הבדיקות והמשאבים.

3.       בקרה: יישום בקרות לשמירה על איכות ועקביות בבדיקות.

4.       תובנות: שימוש בנתונים לקבלת תובנות על תהליך הבדיקות, זיהוי תחומים לשיפור.

יתרונות ה-TestOps

TestOps מציג גישה אינטגרטיבית לבדיקות תוכנה, תוך חיבור חזק עם DevOps ושיפור כלל תהליך הבדיקות. הנה כמה מהיתרונות המרכזיים של TestOps:

1.       אינטגרציה עם DevOps: TestOps משתלב בצורה חלקה עם תהליכי DevOps, מה שמוביל לשיתוף פעולה יעיל יותר בין צוותי הפיתוח והבדיקות.

2.       שיפור תכנון הבדיקות: גישה מתקדמת לתכנון הבדיקות מאפשרת הגדרת אסטרטגיות בדיקה מתקדמות המותאמות לצרכי הפיתוח.

3.       האצת איכות ודיוק הבדיקות: TestOps משפרת את איכות ודיוק הבדיקות באמצעות אוטומציה מתקדמת וכלים מונעי AI.

4.       תיקון באגים בשלב מוקדם: הבדיקות המשולבות עוזרות לזהות ולתקן באגים בשלבים הראשונים של מחזור הפיתוח, מה שמפחית את העלות והזמן הנדרשים לתיקון.

5.       שמירה על עקביות הקוד (TestOps :(Consistency תורם לשמירה על עקביות הקוד באמצעות בדיקות תכופות ואוטומטיות.

6.       לוחות מחוונים בזמן אמת (Real-time Dashboards): מערכת לוחות המחוונים בזמן אמת מאפשרת מעקב אחר מצב הבדיקות והתקדמות הפרויקט בזמן אמת.

7.       הפחתת זמן הריצה: האוטומציה המשולבת ב-TestOps מפחיתה את זמן ריצת הבדיקות ומשפרת את יעילות התהליך.

באמצעות אימוץ גישת ה-TestOps, ארגונים יכולים לשפר את איכות הבדיקות, להאיץ את מחזורי הפיתוח ולהבטיח מוצר סופי אמין יותר.

תרבות ה-TestOps: שילוב בין גישת "Shift Left" לגישת "Sift Right"

TestOps מעודד תרבות שבה הבודקים פועלים בצורה דומה ל-DevOps עבור המפתחים,

TestOps מגלם גישה משולבת שמביאה לידי ביטוי את הבדיקות בשלבים מוקדמים של הפיתוח (Shift-Left) ובדיקות מתמשכות בשלבי הפרודקשן (Shift-Right). הנה כמה מהמאפיינים המרכזיים של תרבות ה-TestOps:

1.       בדיקות בשלבים מוקדמים (Shift-Left):

                1.1.         מעורבות מוקדמת של הבודקים: הבודקים משתתפים בשלבי הפיתוח המוקדמים, מה שמאפשר זיהוי בעיות פוטנציאליות מוקדם יותר.

                1.2.  הבדיקות כפעילות ולא פונקציה: בדיקות נתפסות כפעילות מתמשכת ולא כשלב נפרד בתהליך הפיתוח.

                1.3.  בניית אמון עם צוותי הפיתוח (DevOps): שיתוף פעולה בין הבודקים למפתחים ובניית אמון הדדי.

                1.4.  שיתוף ידע בדיקות: שיתוף הידע בין הבודקים לצוותי הפיתוח, מה שמוביל לשיפור באיכות הבדיקות.

2.       בדיקות מתמשכות – Shift-Right) Continuous Testing) 

                2.1.  בדיקות מתמשכות בפרודקשן: בדיקות מתבצעות באופן מתמשך גם לאחר שהמוצר מגיע לפרודקשן, כולל בדיקות קנארי (Canary), משוב טלמטריה וניטור סינתטי.

                2.2.  טכנולוגיות חדשניות בבדיקות: שימוש בכלים וטכנולוגיות חדשות ומתקדמות לבדיקות מתמשכות ומתקדמות.

תרבות ה-TestOps משפיעה על המנטליות וההתנהגות של צוותי הבדיקות, תוך שימת דגש על שיתוף פעולה ולמידה. גישה זו מאפשרת פיתוח מיומנויות טכניות חדשות בקרב הבודקים ומשפרת את תהליך הבדיקות באמצעות כלים ותהליכים מתקדמים. TestOps מאפשרת ליצור סביבת עבודה משולבת ומתקדמת המבטיחה איכות ואמינות גבוהה של התוכנה לאורך כל מחזור החיים שלה.

מיקוד בדיקות בשכבת ב-Service

בעקבות המציאות בה אנו נדרשים להיצמד לקצב מהירות הפיתוח והשינויים במוצר נתמקד בביצוע בדיקות בשכבת ה-Service שכוללת API, Integration, Component מכל הסיבות הטובות שמפורטות כאן:

1.       שכבת השירות: דגש רב יותר על היציבות והביצועים של שכבת ה-Service.

2.       יציבות: שכבת ה-Service יציבות ואמינות יותר.

3.       מהירות: זמן ריצת בדיקות בשכבת ה-Service מהיר יותר ולולאות משוב (Feedback loops) מהירות יותר.

4.       כיסוי: כיסוי בדיקות משופר ומהיר להבטחת איכות כוללת.

תפקיד מהנדסי האוטומציה והבודקים הידניים

בנוף העתידי הזה, מפתחי אוטומציה יפתחו כלים, מוצרים ותשתיות מונעי AI לשימושם של הבודקים הידניים.

הבודקים הידניים, ישתמשו במוצרים/כלים/ תשתיות כדי לכתוב תסריטי בדיקות בצורה קלה ומהירה כדי ליצור כיסוי בדיקות מקיף ובהמשך יוכלו לתחזק בצורה קלה את תסריטי הבדיקות וגם להבין טוב יותר ובקלות את תוצאות הריצות של אותם תסריטי הבדיקות.

כל זאת כדי להבטיח שהתוכנה תענה על כל הדרישות העסקיות והטכניות.

לסיכום

העתיד של בדיקות התוכנה נראה מבטיח, עם AI ו-TestOps כמובילים את הדרך לקראת פרקטיקות בדיקה יעילות יותר, אמינות ומקיפות. אימוץ הגישות והטכנולוגיות החדשות הללו לא רק ישפר את איכות התוכנה אלא גם יבטיח שהבדיקות יעמדו בקצב המחזורים המהירים של פיתוח התוכנה המודרני.

באמצעות אימוץ AI ו-TestOps, אנו יכולים לצפות לעתיד שבו בדיקות התוכנה יהיו משולבות, יעילות ומסוגלות לעמוד בדרישות של סביבות הפיתוח המהירות. המפתח הוא להיות צעד אחד קדימה ולהתאים עצמנו באופן מתמיד לטכנולוגיות המתהוות הללו.