🔥 Важное для QA-специалистов! 🔥
В QaRocks ты найдешь туториалы, задачи и полезные книги, которых нет в открытом доступе. Уже более 14.000 подписчиков – будь среди нас! Заходи к нам в телеграм канал QaRocks
Содержание:
- Искуственный интеллект и машинное обучение в QA
- Тестирование со сдвигом влево и интеграция с DevOps
- Автоматизация выходит за рамки функционального тестирования
- Облачные технологии в QA
- Непрерывное тестирование
- Управление тестовыми данными и защита конфиденциальности
Качество программного обеспечения напрямую влияет на пользовательский опыт. Компании, которые делают ставку на UX, получают в 5,7 раза больше прибыли. В условиях высокой конкуренции тестирование и контроль качества становятся неотъемлемой частью разработки.
С развитием искусственного интеллекта подход к обеспечению качества значительно изменился. Командам QA больше не нужно полагаться исключительно на ручное тестирование или тратить ресурсы на регрессию — в большинстве случаев эти процессы автоматизированы. Современные инструменты ИИ позволяют фокусироваться на стратегически важных задачах, повышая эффективность и качество тестирования. В этой статье мы рассмотрим, как именно ИИ трансформирует тестирование ПО и какие технологии задают тренды в 2025 году.
Искусственный интеллект и машинное обучение в QA
В ближайшем будущем ИИ будет не только автоматизировать, но и предсказывать потенциальные ошибки, помогая создавать более устойчивые приложения. QA превращается из контрольной точки в стратегического партнёра разработки. ИИ и машинное обучение меняют подход к обеспечению качества: автоматизируют рутинные задачи, снижают затраты на поддержку тестов и улучшают обнаружение дефектов.
Например, Testim.io минимизирует ручное тестирование динамических приложений, а Applitools выявляет визуальные изменения в интерфейсе на разных устройствах, сохраняя единообразие UX.
Инструмент Sealights прогнозирует потенциально слабые места в коде, помогая сосредоточиться на наиболее уязвимых участках. Он интегрируется с CI/CD и повышает эффективность гибкого тестирования. Functionize автоматически обновляет регрессионные тесты при изменении UI, снижая необходимость их переписывания.
В будущем ИИ сможет предугадывать уязвимости ещё до старта разработки. Модели машинного обучения будут выявлять повторяющиеся ошибки и подсказывать, как писать более надёжный код.
Обеспечение качества станет более проактивным: Искуственный Интеллект будет не только находить дефекты, но и помогать улучшать процессы разработки, повышая надёжность и производительность на каждом этапе.
Тестирование со сдвигом влево и интеграция с DevOps
Подход shift-left (буквально «сдвиг влево») предполагает перенос тестирования в начало жизненного цикла разработки, что даёт QA-командам возможность находить и устранять баги сразу после их появления — до того, как они успеют перерасти в дорогостоящие ошибки.
По мере написания кода растёт риск дефектов. Если отложить тестирование, ошибки встраиваются в архитектуру, и их устранение требует больше усилий. Исследование IBM показало, что баг после релиза обходится в 15 раз дороже, чем на этапе разработки.
Shift-left хорошо сочетается с DevOps-практиками: тесты интегрируются в CI/CD, автотесты запускаются при каждом коммите, а разработчики получают быстрый фидбек. Это снижает технический долг и ускоряет выпуск стабильных и качественных продуктов.
Автоматизация выходит за рамки функционального тестирования
Современное автоматизированное тестирование охватывает всё больше нефункциональных аспектов: производительность, удобство использования и устойчивость под нагрузкой. QA уже не ограничивается проверкой, «работает ли функция», — теперь важно, как она работает в реальных условиях и насколько комфортен пользовательский опыт.
Автоматизированное тестирование удобства (usability) помогает выявлять проблемные места в интерфейсе: отслеживает пользовательские сценарии, клики и точки, вызывающие затруднения — без участия тестировщика на каждом шаге. Это особенно важно при фокусе на UX-дизайн.
Для систем, работающих круглосуточно (например, SaaS), всё более востребованным становится тестирование на выносливость (endurance или soak testing – проверяет, насколько стабильно приложение работает при длительной нагрузке). Автотесты моделируют длительные сессии, чтобы выявить утечки памяти и снижение производительности со временем.
Также растёт роль стресс-тестирования: оно проверяет поведение приложения на пределе возможностей, что особенно актуально при резких всплесках трафика — например, во время запусков и распродаж. Такие тесты помогают добиться «гибкого отказа»: даже если система перегружена, она выходит из строя управляемо и восстанавливается без потери данных.
Облачные технологии в QA
С ростом числа приложений, разрабатываемых в облаке, всё большую популярность набирает и облачное тестирование. Согласно прогнозу на 2021–2026 годы, среднегодовой темп роста этой области превышает 13%, что делает её одним из ключевых трендов в QA. Облачные решения позволяют командам тестирования масштабироваться, снижать затраты и быстрее адаптироваться под требования современного девелопмента. Кроме того, автоматизация рутинных проверок становится проще благодаря облачным сервисам.
С помощью облачных инструментов QA специалисты могут круглосуточно отслеживать производительность, получать уведомления о скачках и задержках, находить узкие места в распределённых системах.
Учитывая, что утечка данных обходится компаниям в среднем в $4,24 млн (по данным IBM), автоматизированное облачное тестирование безопасности стало крайне актуальным. Оно включает проверку шифрования, соответствие требованиям и поиск уязвимостей на всех уровнях инфраструктуры. Такой подход отражает принцип «безопасность по умолчанию» — автоматизированные проверки не замедляют релизы, но позволяют выявить риски на ранних этапах.
Сервисы вроде App Center Test дают доступ к сотням виртуальных устройств с разными ОС и экранами, что особенно важно на фоне растущего разнообразия мобильных гаджетов. Это упрощает кросс-девайсное тестирование без необходимости в физической лаборатории.
При работе с распределёнными системами важно убедиться, что данные не теряются и не искажаются. Облачные платформы, такие как Microsoft Azure, позволяют тестировать целостность данных при передаче, хранении и обработке, что критично в эпоху больших данных.
Облачное тестирование легко масштабируется под нагрузку и упрощает совместную работу распределённых команд: участники могут одновременно проверять сборки, делиться результатами и получать обратную связь в реальном времени.
Непрерывное тестирование
Если сдвиг влево предполагает перенос тестирования на ранние этапы разработки, то непрерывное тестирование (continuous testing) внедряется на всех стадиях — от коммита кода до релиза. Вместо тестирования в определённые фазы, как в традиционном QA подходе, качество приложения теперь проверяется в реальном времени на всём протяжении жизненного цикла разработки.
Мгновенная обратная связь и быстрое исправление ошибок— ключевое преимущество. Тесты запускаются автоматически при каждом изменении кода, позволяя обнаружить и устранить дефекты сразу, пока они ещё не распространились. Это не просто выявление дефектов — это ускорение процесса их устранения.
Улучшенное тестовое покрытие за счёт интеграции различных типов тестов: непрерывное тестирование объединяет в единую автоматизированную цепочку разные виды проверок — юнит-тесты, интеграционные, регрессионные, тесты безопасности, нагрузочные и другие. Благодаря этому команда получает целостное представление о «здоровье» приложения. Такой подход гораздо шире и глубже, чем в shift-left, где основное внимание сосредоточено на функциональности в ранней стадии.
Непрерывное тестирование позволяет применять современные подходы к развёртыванию — канареечные релизы (canary-релизы, при которых новая функциональность доступна только части пользователей) и переключатели функциональности (feature toggles — специальные флаги, позволяющие включать или выключать функции без внесения изменений в код). Также становится возможным тестирование новых функций непосредственно в продакшен среде на ограниченных группах пользователей. Так можно собирать фидбек в реальном времени и снижать риск масштабных сбоев. В отличие от традиционного и shift-left подходов, Непрерывное тестирование поддерживает поэтапное внедрение и безопасные эксперименты.
Управление тестовыми данными и защита конфиденциальности
Современные стратегии работы с тестовыми данными выходят за рамки простой точности: приоритетом становится защита конфиденциальной информации на всех этапах тестирования. Для этого применяются техники маскировки и обфускации. Маскировка заменяет реальные значения на фиктивные, но правдоподобные. Обфускация — это процесс намеренного искажения данных или кода таким образом, чтобы они оставались рабочими, но были нечитаемы для человека или затрудняли анализ. Такие подходы позволяют использовать реальные данные без раскрытия персональной информации (PII — Personally Identifiable Information).
Инструменты вроде K2View и Informatica автоматически обрабатывают чувствительные поля, подставляя вымышленные значения в соответствии с форматом исходных данных. Это позволяет тестировать функциональность в условиях, максимально приближенных к реальному продакшену, при этом соблюдая требования по защите персональных данных.
Технология data subsetting (выделение подмножеств данных) позволяет командам работать не со всей базой данных, а только с её репрезентативной частью. Это снижает риски утечки информации и позволяет при этом охватить ключевые сценарии тестирования. Дополнительно такой подход экономит ресурсы, ускоряет тестовые прогоны и сокращает расходы на хранение данных — особенно актуально в масштабных проектах.
Дополнительную защиту при работе с тестовыми данными обеспечивают контроль доступа и аудит действий. Это значит, что доступ к конфиденциальным данным получают только те сотрудники, которым он действительно нужен. Все действия с такими данными автоматически записываются в журналы логирования (логи) — это помогает отслеживать, кто, когда и какие операции выполнял. Если использовать ролевую модель доступа (у каждого сотрудника свои права) и шифрование логов, можно значительно повысить уровень безопасности и сделать процесс работы с данными более прозрачным.
Грамотное управление тестовыми данными помогает снизить риски утечек и упростить соответствие требованиям законов и стандартов по защите информации.
Перевод статьи «Essential updates on software testing trends in 2025 and beyond».