Pengantar Kerangka Kerja Otomasi untuk Tes yang Dapat Diukur

Aplikasi web menjadi semakin rumit, eksekutif otomatisasi pengujian telah menjadi kebutuhan bagi tim pengembangan perangkat lunak modern untuk dapat berkembang dan memiliki infrastruktur pengujian yang solid.

Eksekutif ini menawarkan fungsi penting untuk memverifikasi kualitas dan keandalan produk perangkat lunak dengan mengotomatisasi proses pengujian dan meminimalkan total biaya dan waktu yang diperlukan untuk tes regresi.

Model Desain Otomatisasi Uji

Tantangan utama dalam penciptaan kerangka kerja otomasi untuk tes yang berkembang adalah kebutuhan untuk mempertahankan konsistensi dan penggunaan kembali skrip pengujian pada beberapa proyek dan platform. Model desain adalah solusi terbukti untuk masalah perangkat lunak harian, yang dapat membantu insinyur perangkat lunak menghadapi masalah ini.

Model Desain Modular

Model desain modular membagi kerangka otomasi pengujian menjadi beberapa modul independen, di mana setiap modul bertanggung jawab atas pelaksanaan tugas tertentu.

Model objek halaman

Model POM membantu memisahkan skrip pengujian dari antarmuka pengguna aplikasi, membuat kode uji lebih mudah dipelihara dan tidak pecah dengan perubahan antarmuka pengguna (Islam dan Quadri, 2020).

Tes berbasis data

Model ini memfasilitasi pemisahan data uji skrip uji dan memungkinkan penggunaan kembali kasus uji dengan berbagai set data.

Yayasan Teoritis

Pendekatan praktis untuk pembangunan kerangka kerja otomatisasi untuk tes evolusi didasarkan pada studi teoritis Wang et al. (2022) dan Huizera dan Kolawa (2007), yang menawarkan informasi dan praktik terbaik untuk meningkatkan kematangan otomatisasi uji.

Perfusi pertimbangan praktis untuk kerangka kerja otomatisasi untuk tes evolusi: di luar model teori dan desain, pertimbangan praktis lainnya yang mengarah pada kerangka otomatisasi uji yang dapat diskalakan termasuk alat uji yang tepat, lingkungan pengujian, organisasi skrip pengujian, untuk menyebutkan hanya beberapa.

Tren penelitian saat ini

• Kerangka kerja yang dirancang dibangun berdasarkan lingkungan yang dipertimbangkan untuk pengujian, di mana Selenium Webdriver bertindak sebagai kerangka kerja otomatisasi untuk aplikasi web dalam pelaksanaan tes di berbagai browser dan sistem operasi.
• Kerangka kerja ini bertujuan untuk memberikan standardisasi, skalabilitas, dan keandalan dalam otomatisasi tes aplikasi berdasarkan cloud (Islam dan Quadri, 2020).
• Seperti yang ditunjukkan dalam tinjauan literatur Wang et al. (2022), studi empiris tambahan diperlukan untuk menentukan efektivitas rekomendasi untuk praktik terbaik dalam otomatisasi uji, karena sebagian besar rekomendasi saat ini didasarkan pada studi berbasis pengalaman, dan tidak pada pendekatan empiris resmi.
• Jurnal ini juga menyoroti tidak adanya topologi teknis tertentu dalam model kematangan uji saat ini dan menunjukkan perlunya serangkaian kontributor yang lebih luas untuk peningkatan kematangan otomatisasi uji.

Kesenjangan dalam pendekatan yang ada

• Kerangka kerja otomatisasi otomatisasi saat ini sering didasarkan pada generasi manual kasus uji intensitas yang sangat, yang dapat menjadi hambatan bagi skalabilitas dan efisiensi proses pengujian.
• Semakin banyak perusahaan terus bergantung pada file dan memutar ulang fitur alat pengujian mereka, yang seringkali rapuh dan menyebabkan masalah pemeliharaan saat tes diubah.
• Dengan pertumbuhan kompleksitas aplikasi web (jika pengembangan perangkat lunak berbasis cloud atau cloud), kerangka otomatisasi tes yang ada dapat menjadi pendek untuk memenuhi tantangan ini.

Model desain yang diusulkan

Untuk mengisi kekosongan pendekatan yang ada, model desain berikut harus diintegrasikan ke dalam desain kerangka kerja otomatisasi uji yang dapat diskalakan:

• Perilaku -yang berfokus pada perkembangan: Model ini menggunakan gaya uji gaya bahasa alami, yang membuat tes tes mudah dibaca dan dipelihara.
• Tes kata kunci: Dalam model ini, alih -alih mengkode keras kasus uji, logika uji dipisahkan dari data uji, sehingga memungkinkan penggunaan kembali kasus uji yang sama dengan berbagai set data sambil mengurangi upaya pemeliharaan secara keseluruhan.
• Paralel: Model sebelumnya memungkinkan pelaksanaan simultan dari beberapa kasus uji, meningkatkan efisiensi dan output dari pelaksanaan tes.

Dengan model desain, Anda dapat menghasilkan kerangka kerja otomatisasi uji yang berkembang dengan kode yang sangat efektif, debugging cepat dan multiplikasi uji yang efektif menggunakan tes dan teknologi modern seperti UT dan API.

Arsitektur modular

Mengadopsi pendekatan desain modular. Desain modular adalah sesuatu yang dapat diuntungkan oleh setiap kerangka pengujian otomatisasi.

Manfaat

• Peningkatan pemeliharaan karena modifikasi yang dibuat dalam modul tidak berpengaruh pada modul lain.
• Penurunan kuantum dalam interaksi loop intermodula.

Tantangan

• Investasi awal yang lebih tinggi dalam desain arsitektur modular.
• Perencanaan yang cermat diperlukan untuk melaksanakan modularitas bingkai. Perbedaan antara harapan lokal untuk pelatihan LB dan tujuan inisiatif pelatihan nasional juga telah diidentifikasi (Greenke, 2014; Islam dan Quadri, 2020).
• Desain modular memfasilitasi pembaruan atau penggantian komponen individu tanpa berdampak pada seluruh bingkai.

Lapisan abstraksi

Lapisan abstraksi yang memisahkan logika uji dari aplikasi di bawah rincian implementasi tes dapat digunakan untuk integrasi bingkai otomatisasi.

Manfaat

• Peningkatan reusability dari test case: Penguji dapat menggunakan kembali kasus uji yang dikembangkan pada tingkat abstraksi yang lebih tinggi untuk aplikasi / platform lain.
• Upaya pemeliharaan yang lebih sedikit: Perubahan dalam rincian implementasi aplikasi tidak memerlukan modifikasi kasus uji.

Tantangan

• Lebih kompleksitas dalam pengelolaan lapisan abstraksi.
• Temukan tingkat abstraksi yang tepat yang menyeimbangkan penggunaan kembali dengan granularitas kasus uji.

Model desain pernyataan yang lebih tinggi ini dapat membantu tim pengembangan perangkat lunak untuk membuat otomatisasi dan kerangka pengujian yang dapat dipelihara yang dapat mengelola kompleksitas aplikasi web modern yang berkembang (Islam dan Quadri, 2020; Wang et al., 2022; Mathur et al., 2015; Huizera dan Kolawa, 2007).

Komponen enfect

Manfaat

• Peningkatan ketangkasan: Bingkai memungkinkan adaptasi yang mudah untuk perubahan persyaratan atau teknologi baru.
• Lebih sedikit pengembangan dan pemeliharaan: Penambahan komponen baru tidak memerlukan modifikasi basis kode yang ada.

Tantangan

• Kompleksitas yang lebih besar dalam pengelolaan interaksi antara berbagai modul plug -in.
• Komponen plug -in harus modular dan mandiri, yang dapat dicapai berkat perencanaan yang cermat.

Laporan Adaptif

Menggunakan pembelajaran otomatis dan teknik adaptif lainnya, kerangka otomatisasi pengujian dapat menghasilkan jenis laporan yang menawarkan informasi dan rekomendasi yang dapat digunakan untuk meningkatkan proses pengujian.

Manfaat

• Keputusan yang lebih baik -pembuatan: Laporan otomatis dapat membantu menemukan tren, model, dan hambatan dalam proses pengujian.
• Transparansi yang ditingkatkan: Pemangku kepentingan dapat memperoleh visibilitas yang lebih jelas dalam proses pengujian dan kontribusinya terhadap keseluruhan siklus hidup pengembangan perangkat lunak.

Tantangan

• Lebih kompleksitas dalam implementasi fitur laporan adaptif.
• Pemeliharaan dan ketepatan informasi yang dijamin melalui sistem laporan adaptif.

Model -model desain ini memungkinkan tim pengembangan perangkat lunak untuk membuat kerangka kerja otomatisasi untuk tes yang dapat diskalakan dan dapat digunakan kembali yang dapat mengelola kompleksitas yang selalu meningkat dari aplikasi web saat ini (Huizera & Kolawa, 2007 Islam & Quadri, 2020 Mathur et al., 2015 Wang et al., 2022).

Ringkasan Pekerjaan penelitian ini menawarkan serangkaian model desain sementara untuk memerangi kesenjangan yang diidentifikasi dalam kerangka kerja yang ada dan proses global yang dengannya mereka menerapkan dasar penerapan otomatisasi tes, menunjukkan adopsi praktik pembangunan yang difokuskan pada model serta pengembangan yang difokuskan pada perilaku dan praktik pengembangan yang difokuskan pada konjungsi dengan arsitektur modular juga telah ditentukan.

Kesimpulan dan orientasi di masa depan

Berdasarkan jenis arsitektur ini, model desain ditawarkan yang mengarah ke kerangka otomatisasi otomatisasi untuk evolusi dan pengujian yang dapat dipelihara untuk mengelola kompleksitas dalam aplikasi web.

Dengan kemajuan dalam pengembangan perangkat lunak, permintaan untuk kerangka kerja otomasi uji yang gesit dan gesit akan meningkat pesat di masa depan karena aplikasi berbasis cloud dan ponsel meningkat.

Penelitian dan pengembangan kerangka otomatisasi uji di masa depan dapat berkonsentrasi (tetapi tanpa membatasi diri mereka sendiri) bidang -bidang berikut untuk meningkatkan kapasitas mereka:

• Integrasi AI dan pembelajaran otomatis: Gunakan algoritma canggih kecerdasan buatan dan pembelajaran otomatis untuk mengotomatisasi penciptaan kasus uji, temukan dan mendiagnosis cacat dan menawarkan informasi prediktif pada tes.
• Integrasi tes berkelanjutan: Integrasi otomatisasi pengujian dengan integrasi kontinu dan pipa penyebaran kontinu (CI / CD) untuk memberikan komentar nyata -waktu dan siklus rilis yang lebih cepat.
• Aktifkan eksekusi uji multiplatform: Pembuatan eksekutif yang dapat secara efektif dan efektif melakukan tes pada platform yang berbeda seperti aplikasi web, seluler dan kantor untuk memastikan konsistensi kualitas perangkat lunak.

Pedoman masa depan ini, ketika diterjemahkan ke dalam tindakan, akan meluncurkan dasar -dasar tim perangkat lunak untuk mengembangkan kerangka kerja otomatisasi uji yang lebih kuat, dapat diukur, dan dapat dipelihara, menghasilkan peningkatan kualitas dan keandalan pengiriman perangkat lunak mereka.