Поговорим о том, как концепция TestOps, машинное обучение и автоматизация задают тренды в защите приложений и программного обеспечения на этапе тестирования.
- Введение
- Ручное тестирование
- Автоматизированное тестирование
- Тестирование безопасности (Security Testing)
- Выводы
Введение
Тестирование программного обеспечения — быстро развивающаяся сфера, полная инноваций. В условиях постоянных изменений тестирование адаптируется к новым трендам в разработке и учитывает потребности пользователей. Предлагаю рассмотреть три актуальных направления в тестировании, которые мы применяем в NGR Softlab, и их возможные изменения в будущем.
Ручное тестирование
Ручное тестирование — это процесс выполнения тестов без автоматизации. При таком подходе тестировщики могут использовать интуицию и опыт, чтобы находить неочевидные ошибки и проблемы в ПО. Мы применяем ручное тестирование для сложных сценариев, где требуется человеческое восприятие, например в области пользовательского интерфейса (UI) и пользовательского опыта (UX).
Сейчас такой вид тестирования сталкивается с несколькими значительными проблемами. Тестировщики разрабатывают и поддерживают обширные тест-кейсы и документацию, на что требуется много времени. Кроме того, ручное тестирование сильно зависит от навыков и опыта сотрудника, что может приводить к непоследовательности в результатах. При этом нужно учитывать, что такой способ тестирования ограничен человеческими возможностями, вследствие чего по мере роста проектов, как правило, необходимо расширять команду и выделять ресурсы. Из-за этих факторов сложнее оптимизировать процессы тестирования.
В ближайшем будущем тестировщики начнут всё больше акцентировать внимание на том, как пользователи взаимодействуют с продуктом, не только проверяя функциональность, но и оценивая удобство использования, интуитивность интерфейса и общее впечатление от ПО. Они превратятся в своего рода защитников конечного пользователя, удостоверяя, что продукт соответствует его ожиданиям.
Использование искусственного интеллекта также станет важным аспектом ручного тестирования. ИИ поможет анализировать результаты проверки, выявлять паттерны и даже создавать новые тест-кейсы на основе ранее выполненных тестов, что позволит снизить количество рутинной работы и повысить эффективность.
Концепция TestOps, которая объединяет процессы тестирования и операций, станет ключевым направлением для тестировщиков. Это подразумевает более тесное сотрудничество между командами разработки, тестирования и эксплуатации, чтобы сделать процессы эффективнее и сократить время выхода продукта на рынок. В рамках TestOps тестировщики будут чаще использовать аналитические инструменты для оценки результатов тестирования и выявления паттернов — так они смогут принимать более обоснованные решения о качестве продукта и необходимости его доработки.
Кроме того, тестировщики будут всё больше погружаться в системный анализ. Благодаря этому они смогут лучше понимать архитектуру продукта и его бизнес-логику, точнее выявлять критические области для тестирования и разрабатывать более эффективные стратегии проверки.
Тест-аналитики будут активно участвовать в анализе требований на ранних этапах разработки, что обеспечит полное соответствие функциональности ожиданиям пользователей и бизнес-требованиям, а также позволит быстро распознавать неочевидные сценарии использования и потенциальные риски.
Автоматизированное тестирование
Автоматизированное тестирование позволяет командам повышать эффективность, снижать количество ошибок и ускорять выход продукта на рынок. В настоящее время оно активно развивается, и в ближайшие годы мы увидим его эволюцию, связанную с новыми технологиями и подходами. Рассмотрим нынешнее состояние автоматизированного тестирования и его будущее.
Текущие тенденции в автоматизированном тестировании показывают, что слияние с процессами непрерывной интеграции и непрерывного развёртывания (CI / CD) стало стандартом. С помощью таких инструментов, как Jenkins и GitLab CI, команды могут запускать тесты автоматически при каждом изменении кода, благодаря чему ошибки выявляются быстрее, а качество продукта растёт.
Современные фреймворки для тестирования, такие как Selenium, Cypress и Playwright, предоставляют мощные инструменты для автоматизации функционального тестирования веб-приложений. Эти инструменты позволяют создавать надёжные тестовые сценарии и легко интегрироваться с другими компонентами процесса разработки, что упрощает работу тестировщиков и повышает эффективность тестирования.
С каждым днём объём знаний, необходимых для работы в сфере автоматизации, растёт. Разрыв между разработкой и автоматизацией становится всё более заметным, и это может создавать трудности для специалистов обоих направлений при работе над одним продуктом.
В ближайшие годы мы увидим активное внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в эту область. Инструменты будут способны предсказывать потенциальные ошибки на основе анализа исторических данных и автоматически генерировать тестовые сценарии. Примеры таких платформ, как Test.ai и Applitools, демонстрируют, как ИИ может улучшать визуальное тестирование и адаптироваться к изменениям интерфейса.
В NGR Softlab мы активно применяем искусственный интеллект для автоматизации процессов тестирования. Мы используем потенциал ИИ в сочетании с нашим технологическим стеком, который включает в себя Python, Requests и Playwright. ИИ позволяет генерировать тестовые сценарии и оказывает помощь в написании автотестов, что значительно ускоряет процесс разработки. Интеграция интеллектуальных алгоритмов даёт возможность повысить качество тестирования, минимизировать рутинные задачи и сосредоточиться на более сложных аспектах обеспечения качества программного обеспечения.
Важной частью будущей автоматизации станет концепция SMART-тестирования. Системы смогут адаптироваться к изменениям в коде без необходимости ручного вмешательства, что значительно сократит время на поддержку тестов и повысит их надёжность.
Robotic Process Automation (RPA) также займёт свою нишу в автоматизации тестирования. Инструменты наподобие UiPath и Automation Anywhere будут использоваться не только для автоматизации бизнес-процессов, но и для интеграции тестирования в другие автоматизированные структуры внутри компании.
Сближение навыков автоматизаторов с компетенциями разработчиков станет ещё одной ключевой тенденцией. Автоматизаторы тестирования будут стремиться развивать навыки как у разработчиков программного обеспечения, что обусловлено необходимостью создавать более сложные и надёжные автоматизированные решения. Осваивая принципы проектирования программного обеспечения и архитектуры приложений, автоматизаторы смогут более эффективно взаимодействовать с командами разработчиков, улучшать качество кода и способствовать более быстрому выявлению проблем. Важность роли тест-архитектора также возрастёт.
Таким образом, автоматизированное тестирование продолжает эволюционировать, адаптируясь к новым технологиям и требованиям рынка. В будущем мы увидим интеграцию искусственного интеллекта, развитие SMART-тестирования, использование RPA и сближение навыков автоматизаторов с навыками разработчиков. Эти изменения помогут командам повысить эффективность процессов тестирования, улучшить качество продуктов и быстрее реагировать на изменения в требованиях пользователей.
Тестирование безопасности (Security Testing)
Тестирование безопасности — это процесс оценки системы, приложения или сети на наличие уязвимостей, угроз и рисков, которые могут быть использованы злоумышленниками. Цель этого тестирования — обеспечить защиту конфиденциальной информации и предотвратить несанкционированный доступ.
Текущее состояние тестирования безопасности включает в себя несколько ключевых методов и инструментов, каждый из которых играет важную роль в обеспечении защиты приложений.
Первым этапом является статический анализ кода. В NGR Softlab мы используем такие инструменты, как SonarQube и Svace, которые позволяют выявлять уязвимости на ранних этапах разработки, не запуская программу. Эти статические анализаторы исследуют исходный код и обнаруживают потенциальные проблемы, включая SQL-инъекции, XSS (межсайтовый скриптинг) и другие распространённые уязвимости.
Следующим методом является динамический анализ, который применяется для тестирования работающих приложений. В нашей практике мы используем динамические анализаторы, такие как OWASP ZAP и Burp Suite, которые имитируют атаки на приложение, чтобы выявить уязвимости в реальных условиях эксплуатации. Этот подход позволяет обнаружить проблемы, которые могут проявляться только при фактическом использовании приложения.
Тестирование на проникновение (Penetration Testing) также занимает важное место в исследовании безопасности. Не так давно Anti-Malware.ru анализировал ценообразование пентестов: от чего оно зависит и как складывается. Пентестеры применяют инструменты, например Metasploit, для симуляции атак на систему с целью выявления уязвимостей, которые могут быть использованы злоумышленниками. В процессе тестирования они готовят отчёты с рекомендациями по устранению найденных проблем, что способствует повышению общей безопасности системы.
Наконец, есть метод фаззинга — автоматическое тестирование, при котором в приложение отправляются случайные или некорректные данные для выявления ошибок и уязвимостей. Инструменты наподобие AFL++ и OSS-Fuzz помогают находить критические ошибки, которые могут привести к сбоям системы или утечкам данных.
Комплексный подход к тестированию безопасности, включающий в себя статический и динамический анализ, тестирование на проникновение и фаззинг, обеспечивает более надёжную защиту приложений от потенциальных угроз и уязвимостей.
В недалёком будущем тестирование безопасности будет продолжать развиваться, охватывая новые технологии и подходы.
Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения в тестирование безопасности открывает новые горизонты для повышения его эффективности. Системы ИИ будут способны анализировать большие объёмы данных, выявлять аномалии и предсказывать потенциальные угрозы. Такие инструменты, как Darktrace, уже демонстрируют возможности использования ИИ для обнаружения угроз в настоящем времени, что делает процесс тестирования более проактивным.
Кроме того, расширенное использование фаззинга будет набирать популярность благодаря способности выявлять сложные уязвимости. Новые инструменты фаззинга будут задействовать ИИ для генерации более целенаправленных тестовых данных, а это может сделать метод ещё эффективнее. Таким образом, сочетание ИИ, автоматизации и фаззинга создаст мощный инструмент для обеспечения безопасности приложений в условиях постоянно меняющихся угроз.
Выводы
Напрашивается логичный вывод, что в будущем в отрасли расширится пул задач, которые решают специалисты по тестированию, продолжится активное внедрение искусственного интеллекта, а также произойдёт более глубокое погружение в потребности пользователей и работу с большими объёмами данных. Таким образом, специалисты по тестированию будут играть ключевую роль в обеспечении качества и успешности продуктов в быстро меняющемся технологическом мире.
