Turboşarj Regresyon Testi: Yapay Zeka ile Bir Profesyonel Gibi Test Durumlarına Öncelik Verme

Tüm regresyon testlerini her zaman çalıştırmak pratik olmayabilir ve verimsiz olabilir

DevOps ve sürekli dağıtım , yazılım geliştirmede bir paradigma değişikliğini temsil ederek işbirliğini, otomasyonu ve sürekli bir geri bildirim döngüsünü teşvik eder. Bu uygulamalar, dinamik ve rekabetçi bir pazarın taleplerini karşılamada etkili olup kuruluşların yüksek kaliteli yazılımı hızlı ve verimli bir şekilde sunmasına olanak tanır.

Bu bağlamda yazılım testi , geliştirme metodolojilerinin artan hızına uyum sağlamak için test otomasyonunun ve sürekli test uygulamalarının rolleri vurgulanarak bir dönüşüme uğradı. Ancak uygulamaların karmaşıklığının artmasıyla birlikte otomatik testlerin sayısı da katlanarak artma eğilimindedir. Bu büyüme, otomatik testler için bile yürütme sürelerinin uzamasına neden oluyor; bazen saatler veya günler sürüyor; bu da hızlı geri bildirim döngülerine öncelik veren modern geliştirme uygulamalarıyla çelişiyor.

Bu, test ekipleri için benzersiz bir zorluk teşkil ediyor: kaynak kısıtlamaları ve zaman sınırlamaları nedeniyle testleri stratejik olarak seçme ve önceliklendirme gerekliliği. Testlerin çokluğu, her regresyon döngüsünde her testi yürütmenin pratik olmadığı bir devrilme noktasına yol açabilir.

Ekip daha sonra yüksek öncelikli test senaryolarını belirleme ve bunlara odaklanma , bazı önceliklendirme kriterleri kullanma ve benimsenen kriterler bağlamında uygunluk ve etkililiği sağlamak için test paketini sürekli olarak sürdürme ve güncelleme gibi kritik bir görevle karşı karşıya kalır.

Test senaryolarını seçme ve önceliklendirme stratejileri

Kapsamlı otomatik regresyon testi ile daha odaklanmış kısmi regresyon arasındaki dengeler göz önüne alındığında, en önemli zorluk, kapsamlı kapsam ile test sürecinin etkinliği arasında hassas bir denge kurmayı amaçlayan test grubu içindeki test senaryolarını metodik olarak seçmek ve önceliklendirmektir. Kaynak sınırlamalarına dikkat edin.

Aşağıdaki listede, test senaryolarını önceliklendirmek için çeşitli yöntemler keşfedeceksiniz; bunların tümü, kapsamlı kapsam ile yürütme süresinin kısaltılması arasında bir denge kurmayı amaçlamaktadır. Bu listenin kapsamlı olmadığını unutmayın:

Bu makalede amacımız , iş etkisi ve kullanım sıklığı yöntemlerinin entegrasyonunun, test önceliklendirmesinde nasıl daha kapsamlı bir yaklaşıma yol açabileceğini incelemektir. Test ekipleri, bu yaklaşımları birleştirerek, öncelikli bir test planı tasarlayabilir, test çabalarının etkinliğini optimize edebilir ve test edilen uygulamanın genel kalitesini artırabilir.

Test senaryolarını önceliklendirmek için iş etkisi ile kullanım sıklığını birleştirmek

Çoğu zaman ekipler, sezgisel ve subjektif bir yaklaşıma başvurarak kendilerini iş etkisini ve kullanım sıklığını ölçme zorluğuyla boğuşurken bulurlar. Güven seviyelerini yükseltmek için ekiplerin daha resmi bir metodolojiye geçmesi zorunlu hale geliyor.

Bu, uygulamanın işlevselliği için hem iş etkisini hem de kullanım sıklığını birleştiren sistematik bir puanlama sisteminin geliştirilmesini içerir. Bu resmileştirilmiş yaklaşım, tahminlere bağlılığı en aza indirerek, ekiplerin bu önemli faktörlere dayalı olarak test senaryolarını daha etkili bir şekilde önceliklendirmesine olanak tanır.

Aşağıda, bu faktörleri kullanarak testlere öncelik vermenizi sağlayacak adım adım bir kılavuz verilmiştir:

• Kritik iş gereksinimlerini ve özelliklerini belirleyin: Uygulamanızın veya sisteminizin iş gereksinimlerini ve özelliklerini inceleyin. İş operasyonları, müşteri memnuniyeti veya gelir üzerinde en önemli etkiye sahip olanları belirleyin.
• Kullanım sıklığını değerlendirin: Üretimde en sık kullanılan özellikleri veya işlevleri belirlemek için kullanım verilerini analiz edin veya paydaşlardan geri bildirim toplayın.
• Önceliklendirme matrisi oluşturun: Hem iş etkisini hem de kullanım sıklığı faktörlerini harmanlayan bir matris geliştirin. Şirketiniz için göreceli önemlerine göre ağırlıklar veya puanlar atayın.
• Test senaryolarını önceliklendirin: Test senaryolarınızı ilgili gereksinimler veya özelliklerle eşleştirin. İş etkisi ve kullanım sıklığı faktörlerine atanan puanları veya ağırlıkları birleştirerek her test senaryosu için bir öncelik puanı hesaplayın.

Bu yaklaşımı izleyerek, çok yönlü bir test kapsamı sağlarken test çalışmalarınızı uygulamanızın veya sisteminizin iş açısından en kritik ve sık kullanılan yönlerine odaklayabilirsiniz.

Yerçekimi: Test senaryosunun önceliklendirilmesi için yapay zekanın uygulanması

Gravity , test senaryolarının kapsadığı test sayfalarındaki ve akışlarındaki iş etkisi ve kullanım sıklığına göre test senaryolarını önceliklendirerek mevcut test paketlerini optimize etmeye yardımcı olan yapay zeka destekli bir test senaryosu ağırlıklandırma ve puanlama motorunu sunar. Bu, test kapsamının son kullanıcı deneyimini doğrudan etkileyen yüksek etkili alanlara odaklanmasını sağlayan veri odaklı bir test senaryosu önceliklendirmesine olanak tanır.

Test kapsamı, iş etkisi ve kullanım sıklığı dahil olmak üzere birçok boyutu sorunsuz bir şekilde ilişkilendirir. Bu, kolayca anlaşılır raporların ve içgörülerin oluşturulmasına olanak tanıyarak test ekiplerinin tahminlere dayanmak yerine testleri somut verilere dayalı olarak önceliklendirmesine olanak tanır.

Gravity'nin üretim ve test ortamlarındaki kullanımı izleme yeteneği, alınan verileri makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla işleyerek kapsamlı kaliteli analizler oluşturmasına olanak tanır . Bu, örüntü tanıma, trend ve korelasyon analizi, anormallik ve aykırı değer tespiti ve daha fazlası gibi teknikleri kullanarak ham verileri anlamlı içgörülere dönüştürmeyi içerir.

Test ekiplerinin kapsamdaki boşlukları belirlemesine , fazla test edilmiş veya az test edilmiş olabilecek özellikleri belirlemesine ve daha az kritik alanlardaki gereksiz test çabalarını fark etmesine olanak tanıyan bilgileri vurgular.

Gravity hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız buradan bir demo rezervasyonu yaptırabilirsiniz: Bir demo rezervasyonu yaptırın

Çözüm

Odaklanmış ve seçici bir test senaryosu önceliklendirme yaklaşımını benimsemek, test kaynaklarını optimize etmek, pazara çıkış süresini hızlandırmak ve genel yazılım kalitesini yükseltmek için çok önemlidir. Test ekipleri, çabalarını uygulamanın yüksek riskli alanlarına yönlendirerek, kritik sorunların erken keşfedilmesini sağlayabilir.

Ek olarak, ilgili test senaryolarının önceliklendirilmesi için resmileştirilmiş bir puanlama sisteminin benimsenmesi, test ekiplerine önemli bir fayda sağlar. Bu sistematik yöntem, yalnızca öznel görüşlere ve başkalarının deneyimlerine dayanmaya kıyasla önemli bir gelişmeyi temsil etmektedir. Test ekipleri, daha nesnel ve veriye dayalı bir metodoloji kullanarak test uygulamalarını önemli ölçüde geliştirebilir, böylece kritik sorunları belirleme ve ele alma konusunda daha titiz ve etkili bir yaklaşım sağlayabilirler.

Yazarı: Cristiano Caetano

Smartesting'de Büyüme Başkanı

Bu alanda yirmi yıllık uzmanlığa sahip yazılım test otoritesi. Son altı yıldır Londra'yı evi olarak gören Brezilyalı. Atlassian ekosisteminin önde gelen Test Yönetimi uygulaması Zephyr Scale'in gururlu kurucusuyum. Son on yılda, test şirketlerine yenilikçi test araçları oluşturma ve piyasaya sunma konusunda rehberlik etme rolüm çok önemli oldu. Şu anda yapay zeka destekli test araçlarının geliştirilmesine kendini adamış bir test şirketi olan Smartesting'de Büyüme Başkanı olarak görev yapıyorum.