2024年以降のソフトウェアテストのトップトレンド

人工知能(AI)と機械学習(ML)

自動化テストは、自動的に繰り返すことができるテストスクリプトを生成するもので、何十年も前から存在しています。しかし、反復的で時間がかかり、エラーが発生しやすいテストシナリオを自動化するというこの方法の利点にもかかわらず、依然として多くの手作業が必要です。1つは、アプリケーションプログラムが変更されるたびに、パラメータ(ユーザーアクションのセット)がプログラムの機能と一致しなくなる可能性があるため、テスト担当者はテストスクリプトを手動で更新する必要があります。これ自体が、反復的で時間のかかる作業です。

人工知能 と機械学習は、テスト自動化ツールに関連する手作業の量を減らす役割を果たします。トレーニングデータ(ログ、テストケース、ドキュメント)をMLモデルにフィードすることで、テスト担当者はテストケースを自動的に生成、監査、実行できます。頻繁なトレーニングにより、MLモデルはよりスマートになり、アプリケーションプログラムがどのように機能するかをよりよく理解し、ユーザーエクスペリエンスがどのようなものであるべきかをより適切に決定できるようになります。MLモデルは、より正確で洞察力のあるデータを生成し、開発者はそれを使用して問題に対処し、改善を行うことができます。さらに、MLモデルをトレーニングして、最新バージョンのアプリケーションプログラムを反映したテストケースを生成して実行できるため、バージョンの非互換性は過去の問題になります。

IoTテスト

Statistaによると、インターネット上でワイヤレスでデータを収集・送信する物理的なコンピューティングデバイスであるIoT(Internet of Things)デバイスの世界的な流通数は、2023年時点で約154億 台で、今後も増加すると予想されています。それには理由があります。

IoTデバイスの高度な機能により、自宅や職場の人々は、スマートデバイスの正常性とステータスをリアルタイムで監視および管理できます。例えば、調理中にレシピを読み上げるスマート冷蔵庫、産業機械の動作温度を監視するスマートセンサー、ジオフェンシング機能付きのスマートGPSデバイスなどがあり、価値の高い資産を指定されたゾーンに保管することができます。

当然のことながら、IoTテクノロジーを製品に組み込む企業が増えるにつれて、より多くのソフトウェア開発チームがIoTテストをSDLC(ソフトウェア開発ライフサイクル)に組み込む必要があります。これはどういう意味ですか?オペレーティングシステム、通信プロトコル、ハードウェアとソフトウェア、ネットワーク層など、IoTシステムのさまざまなコンポーネントをテストします。また、ほとんどのIoTデバイスは個人データやビジネスクリティカルなデータを収集して送信するため、IoTセキュリティテストは、脅威アクターがテストデータに不正にアクセスするのを防ぐために不可欠です。

クラウドテスト

クラウドテストは、クラウドベースのリソースを使用してアプリケーションプログラムの機能をテストする方法です。オンプレミスのインフラストラクチャを必要とせずに、世界中の許可されたテスト担当者は、クラウド上のインターネットを介して、パフォーマンス、ユーザビリティ、統合、回帰、機能テストなど、さまざまなテストアクティビティを実行できます。テスト担当者は、仮想環境を変更してさまざまなデスクトップおよびモバイルデバイスをシミュレートすることで、テストカバレッジを拡大することもできます。

このアプローチでは、ハードウェアの可用性を心配する必要はなく、新旧の複数のデバイスやWebブラウザーで機能を確保するための優れた方法です。さらに、クラウドテストは、従来のオンプレミスインフラストラクチャでのテストよりも高速であるため、SDLCの高速化に役立ち、クライアントと開発チームのテストツールの所有コストを節約できます。この取り決めから双方が大きな利益を得ています。

仮想現実(VR)および拡張現実(AR)テスト

仮想現実と拡張現実はまだ比較的ニッチですが、 世界のVR市場規模は2025年までに220億米ドル以上に成長すると予測 されており、Sony PlayStation VR2やMeta Quest 2などの新しいデバイスのリリースにより、高解像度ディスプレイ、より広いFOV(視野角)でゲームが前進し続けています。 触覚フィードバックを備えたコントローラー。2024年にリリース予定の最近発表されたApple Vision Proは、同社初の複合現実への進出であり、ユーザーはコントローラーなしでハンドトラッキングを介してデバイスを制御できます。

これらの有望な開発は、仮想現実および拡張現実分野の明るい未来を示しています。また、ソフトウェア開発における仮想現実(VR)および拡張現実(AR)テストの重要性が高まっていることも浮き彫りになっています。この 2 つの分野は非常に複雑で、さまざまなコンポーネントを徹底的にテストする必要があります。これらには、ユーザーエクスペリエンス、デバイスパフォーマンス、さまざまなハードウェアおよびソフトウェア構成との互換性、オーディオテストなどが含まれます。また、開発者は環境テストを実施して、仮想エクスペリエンスがユーザーが現実世界で期待するものと一致することを確認する必要があります。

自動モバイルテスト

名前が示すように、これには、モバイルテストツールを使用して、モバイルアプリケーションのパフォーマンス、セキュリティ、信頼性、およびアクセシビリティを自動的にテストすることが含まれます。

自動モバイルテストを実行するための特定のツールが存在します。これらには、ユーザーがAndroidおよびiOSエミュレーターを使用してクロスプラットフォームテストを実行できるようにするLambdaTestと、ユーザーがPython、Java、Perl、およびその他のプログラミング言語で自動化スクリプトを記述できるようにするオープンソースの自動化テストフレームワークであるAppiumが含まれます。自動化されたモバイルテストを正しく行うと、フィードバックが迅速になり、バグが早期に検出され、テストの対象範囲がより多くのデバイスに拡大されます。

APIとサービステストの自動化

2000 年 2 月 7 日に開催された IDG Demo Conference で Salesforce が初の最新 API と称されるものを発表して以来、世界中の企業が API を採用し 、サードパーティサービスの接続 やコンテンツや機能の収益化に利用しています。しかし、APIは新しいものではありませんが、テスト方法は変化しています。長年にわたり、APIが設定されたパフォーマンス、セキュリティ、および互換性の要件を満たしていることを確認しながら、APIの品質保証をテストするために自動化がますます使用されるようになりました。

最も人気のある自動APIテストツールには、自動テスト、モックアップ、パフォーマンステストを1つのプラットフォームに組み込んだKarate DSLや、DevOps環境でのRESTおよびSOAPアプリケーションの自動テストをサポートするSoapUIなどがあります。

ビッグデータテスト

ビッグデータテストは、ビッグデータアプリケーションがデータを適切に処理していることを確認するプロセスです。

ソフトウェアアプリケーションのほぼすべての側面をテストする従来のソフトウェアテストとは異なり、ビッグデータテストでは、データの収集と処理に特化して関連する機能をテストします。これらのテストでは、データがクリーンで、適切に整理され、破損していないことを確認します。このテストでは、データの紛失や盗難の事例も特定されます。

ビッグデータテストが重要な理由それは、組織がデータを信頼し、情報に基づいた選択を行うためにデータを使用することができるという自信を与えるからです。また、 ビッグデータ分析市場は2025年までに680億米ドルに達すると推定され ており、ビッグデータテストの需要は増加の一途をたどっています。

DevSecOps(デブセックオプス)

ソフトウェア開発でセキュリティを優先することは、新しい概念ではありません。では、なぜDevSecOps(開発、セキュリティ、運用)がこのリストに含まれているのでしょうか?なぜなら、多くの企業がいまだにそれに苦労しているからです。2021年の「State of DevSecOps」レポート によると、回答者の60%と40%が、DevSecOpsで技術的および財務的な課題に直面していることを認めています。

今後、AIとMLは、企業がDevSecOpsコンプライアンスを達成するのに役立つ可能性があります。どう。テスト・スクリプトの作成、デプロイ、および監査のプロセスを自動化します。また、アプリケーションに変更が加えられるたびにテストスクリプトを更新するプロセスを自動化します。さらに、AIとMLは、セキュリティの脆弱性、バグ、エラーを早期かつ頻繁に検出することで、継続的な監視を支援します。