Автоматизированное тестирование на .NET становится все более популярным  

Автоматизация тестирования на .NET распространяется все шире: крупные бизнесы осознают необходимость автоматизации QA для повышения эффективности процессов и обеспечения качества продуктов. Этому способствуют партнерство с Microsoft и повсеместное внедрение ИИ-технологий. 

Selenium удерживает лидерство  

Selenium остается топ-инструментом для автоматизации тестирования. Особое внимание он получил после выпуска Selenium 4 в октябре 2021 года. В этой последней версии были представлены усовершенствованные возможности, которые хорошо оценили специалисты. Это делает Selenium 4 ключевой тенденцией, за которой стоит следить в будущем.  

Также наращивают популярность такие технологии, как WebDriver.IO, Playwright и Cypress, – их любят за продвинутый и интересный функционал. 

Автоматизированное тестирование интегрируется в жизненный цикл разработки ПО  

Набирает обороты тенденция к интеграции автоматизированного тестирования в жизненный цикл разработки программного обеспечения (Software Development Life Cycle, SDLC) как обязательного элемента в определении готовности проекта (Definition of Done, DoD), а также к включению тестирования в спринты. 

Еще один тренд, заслуживающий внимания, – это подход "Shift Left". Он предполагает раннее тестирование в процессе разработки, что позволяет командам быстрее находить и устранять дефекты, снижая затраты и повышая качество цифровых продуктов. Такая стратегия стимулирует сотрудничество между разработчиками и тестировщиками и поощряет внедрение техник "Test-Driven Development" (TDD, разработка через тестирование) и "Behavior-Driven Development" (BDD, разработка, ориентированная на поведение), что делает тестирование неотъемлемой частью процесса разработки. 

Облачные технологии и микросервисы укрепляют свои позиции 

Разработчики во многих проектах применяют облачные технологии и микросервисную архитектуру. Хотя этот подход не новый, его популярность продолжает расти. Облачные технологии позволяют тестировщикам быстро и эффективно развертывать тестовую среду и управлять ею, обеспечивая доступ к широкому спектру инструментов и сервисов. Также они упрощают распределение рабочих нагрузок тестирования по нескольким серверам, что значительно оптимизирует процесс. 

Оптимизируется процесс автоматизации тестовых данных  

Автоматизация тестовых данных набирает все большую значимость, поскольку современные инструменты, особенно с развитием генеративного ИИ, значительно упрощают создание, распределение и управление этими данными. Возможность генерировать динамические и реалистичные синтетические наборы данных, точно имитирующие реальные сценарии и пограничные случаи, существенно повышает эффективность тестирования. Это также позволяет проводить непрерывное тестирование в условиях гибкой (agile) разработки. Применение синтетических данных обеспечивает защиту конфиденциальности и соответствует регуляторным требованиям. Также оно способствует эффективному тестированию сложных систем и повышению общего качества цифровых продуктов. 

GenAI преобразует повседневные задачи AQA-инженеров  

Искусственный интеллект значительно влияет на повседневную работу многих IT-специалистов, и инженеры по автоматизации тестирования не являются исключением. Инструменты на основе ИИ помогают повысить качество автоматизации тестирования, обеспечивая качественную генерацию, выполнение и анализ тестов. Они используют машинное обучение для оптимизации наборов тестов, внедряют функции самовосстановления и выявляют визуальные несоответствия при тестировании интерфейсов. 

Интересуешься автоматизацией тестирования и хочешь понаблюдать за развитием этих трендов в реальности? Присоединяйся к нашим бесплатным программам EPAM Campus и учись с профессионалами!