Automatizált tesztelés 2025-ben: Trendek és gyakorlatok

Automatizált tesztelés 2025-ben: Trendek és gyakorlatok

Az automatizált tesztelés továbbra is kulcsszerepet játszik a modern szoftverfejlesztés és minőségbiztosítás világában. Kiváltképp az egyre gyorsabban fejlődő technológiák, valamint a folyamatos integrációt megkövetelő CI/CD folyamatok alkalmazása során. Ezek a folyamatok jellemzően magukba foglalják a build automatizálását (pl. Jenkins vagy GitHub Actions segítségével), a UNIT tesztek futtatását, továbbá az integrációs és UI tesztek gyors elvégzését, kiértékelését. Egy alaposan megtervezett és megfelelően kialakított folyamat biztosítja a hibák korai felismerését, minimalizálva ezzel azok javítási költségeit, valamint a hibák éles rendszerbe kerülésének kockázatát.

Az igények tehát alapvetően változatlanok az előző évekhez képest. Így az egyetlen kérdés, hogy azokat milyen innovatív eszközökkel, mesterséges intelligencia megoldásokkal tudjuk és fogjuk a lehető leghatékonyabban kielégíteni 2025-ben!?

Automatizált tesztelési trendek 2025-ben

Az idei év automatizált tesztelésre vonatkozó legdivatosabb trendjei között szerepel az AI-alapú tesztelés, a még egyszerűbb és gyorsabb scriptnélküli (vagy a valóságban egyelőre inkább low-code jellegű) automatizáció. A széles eszköztárral rendelkező szolgáltatás- és cloud -alapú tesztelés, valamint shift-left tesztelési stratégiák bevezetése. Az AI-alapú tesztelés keretében vélhetően olyan eszközök nyernek teret, amelyek képesek a tesztelési szkriptek automatikus generálására, a felhasználók viselkedésének és működésének imitációjára. Ezen túl egyre nagyobb szerepet kapnak azok a megoldások, amelyek prediktív elemzéseket készítenek és alkalmazzák azokat a tesztek optimalizálására.

Egyre inkább elterjednek majd azok a megoldások, amelyek lehetővé teszik a tesztek teljesen scriptnélküli vagy minimális kódolást igénylő automatizálását. Ez különösen nagy rugalmasságot és minőségi javulást eredményezhet az agilis, gyors iterációkat alkalmazó környezetekben és projekteken. Ezek az irányzatok nemcsak költséghatékonyabbá, hanem gyorsabbá, skálázhatóbbá és pontosabbá is teszik majd a szoftver minőségbiztosítást. 

Főbb technológiai irányzatok 

Az irányzatok alakulását tehát alapvetően az mozgatja, hogy a mesterséges intelligencia (AI) szerepe milyen mértékben és ütemben fog nőni a szoftvertesztelésben, különösen az önellenőrzés, a prediktív elemzés és a dinamikus teszt szkriptek generálása terén. 

Automatizáció hatása az iparra

Az idő előrehaladtával a szoftver minőségbiztosításban megjelenő innovációk hatásának mértéke egyre inkább kiszámíthatatlan lesz az ipar és a vállalatok számára. Az, hogy ebből mely vállalat mennyit tud majd profitálni attól függ, hogy mennyire lesz képes felmérni és átgondolni a működését, és abba személyre szabott innovatív módszertanokat és eszközöket behozni. Mivel az automatizált tesztelés segítségével a vállalatok gyorsabban és hatékonyabban vezethetnek be új termékeket, minimalizálhatják az emberi hibákat és javíthatják a termékeik minőségét, így az átgondolt, időben bevezetett és jól alkalmazott minőségbiztosítási módszertanok fogják a versenyt eldönteni és győztest hirdetni.

Automatizációs eszközök elemzése

A jelenlegi piacon az eszközök egyre szélesebb skálája elérhető az érdeklődők számára. Pont emiatt különösen fontos olyan szakértők bevonása a nagyvállalati szoftver minőségbiztosítás tervezésébe, akik képesek az igényeket megérteni, arra költséghatékony és személyre szabott megoldást javasolni a piacon elérhető legmegfelelőbb alkalmazások, és módszerek segítségével.  

A teszteléshez használt alapvető technológiák körében még mindig a legnépszerűbbek közé tartozik a Selenium és az Appium, hiszen ezek nagy rugalmasságot biztosítanak a felhasználóknak a felmerülő feladatok megoldására. Amíg a Selenium ideális webes alkalmazások teszteléséhez, addig az Appium az egyik legjobb választás mobilalkalmazások tesztelésének automatizációjához. Segítségével mind Android, mind iOS platformokon megvalósítható az automatizált tesztelés. 

Az említett megoldások mellett egyre több és egyre fejlettebb alternatíva jelenik meg a piacon. Az a tapasztalatunk, hogy sok vállalat már jóideje gondolkodik ezen technológiák (vagy még ennél is régebbiek) fejlesztésén, cseréjén. Mindezek ellenére nehezen lépik meg, mivel már nagymennyiségű szkript áll rendelkezésükre, amelyek átültetése egy új megoldásba igen időigényes és költséges lenne.

Selenium és alternatívái

A Selenium már hosszú évek óta az automatizált tesztelés egyik legismertebb eszköze, de 2025-ben az olyan alternatívák, mint a Playwright és a Cypress, egyre nagyobb teret nyernek. Ezek az eszközök a modernebb architektúrájuknak köszönhetően gyorsabb és stabilabb tesztfuttatást biztosítanak, mivel közvetlenül a böngésző motorjával kommunikálnak, nem pedig külső WebDriver rétegen keresztül, mint a Selenium. Emellett jobb támogatást nyújtanak integrációs műveletek elvégzéséhez, mivel beépített várakozási, mechanizmusokkal rendelkeznek, és egyszerűbben fejleszthető API-val könnyítik meg az automatizált tesztek írását és karbantartását.

Script nélküli tesztelési megoldások

Az említett technológiák mellett továbbra is nagyon népszerűek a scriptnélküli, vagy low-code tesztelési eszközök, mint a Ranorex, a Testim vagy a Katalon Studio. Ezek lehetővé teszik a kevésbé technikai hátterű szakemberek számára is az egyszerűbb (de sok esetben nagyobb mennyiségű) tesztelési folyamatok automatizálását. 

AI-alapú tesztelés

Véleményünk szerint a 2025-ös és az azt követő pár év forradalmasíthatja az AI által támogatott vagy teljes egészében elvégzett tesztelési folyamatok megvalósulását. Az oka, hogy az AI fejlesztések hatására olyan potenciális távlatok váltak elérhetővé, amelyek eddig elképzelhetetlenek vagy megvalósíthatatlanok voltak. 

A mesterséges intelligencia hamarosan képes lesz az önellenőrzésre, a hibák prediktív felismerésére, valamint az üzleti folyamatok önálló értelmezésére, az erre épülő dinamikus szkriptek generálására. Az AI-alapú tesztelés egyre nagyobb teret hódít.

Prediktív elemzés az AI segítségével

Az AI-al megvalósított prediktív tesztelés egy olyan szoftvertesztelési megközelítés, amely mesterséges intelligenciát (AI) és gépi tanulást (ML) használ a potenciális hibák és problémás területek előrejelzésére, még mielőtt azok ténylegesen előfordulnának a rendszerben. Ez a módszer a korábbi tesztadatok, a meglévő kódelemzések, vagy a felhasználói viselkedésminták alapján képes azonosítani a legkritikusabbnak vélt tesztelendő területeket. A tesztelési folyamatokat ezzel optimalizálva és hatékonyabbá téve.

AI vezérelt automatizáció

Az AI vezérelt automatizáció biztosítja az intelligens tesztelési stratégiák megvalósítását, így az állandóan összhangban tud maradni a tesztelés dinamikusan változó követelményeivel. Ennek keretében megvalósíthatja az új (követelményekre és specifikációs dokumentumokra épülő) automatizációs szkriptek létrehozását, rendezését, optimalizált futtatását. Emellett támogatja a már meglévő keretrendszerek és kódbázisok átültetését, újra kódolását az újabb technológiákra.

Üzleti folyamatfelmérés AI használatával

Az elmúlt időszakban egyre több fejlesztés irányul a folyamatok AI általi önálló feltérképezésére és felmérésére. Nem véletlenül, hiszen óriási lehetőséget rejt a nagyvállalatok számára az alkalmazott folyamataik gyors, mély és sztenderd módon történő feltárása, modellezése. Tehát, az így megismert folyamatok automatizációja. A működés alapja, hogy az AI elemzi a rendszerben keletkező naplófájlokat, tranzakciókat és felhasználói interakciókat. Ezek alapján, automatikusan azonosítja a meglévő folyamatokat és azok optimalizálási lehetőségeit. Emellett a már korábban említett gépi tanulás és a prediktív analitika segítségével előre jelzi a szűk keresztmetszeteket, anomáliákat vagy hatékonysági problémákat. A döntéshozókat ezzel támogatja a tesztelésben, folyamatautomatizálásban és a minőségbiztosítási stratégia fejlesztésében.

Összefoglalás

Az automatizált tesztelés folyamatos fejlődése és az új technológiák bevezetése lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy gyorsabban és hatékonyabban alkalmazkodjanak a piaci igényekhez. Ha szeretnél többet megtudni az automatizált tesztelés lehetőségeiről, keress minket bizalommal vagy kérj demót akár most azonnal!