6 Hambatan Pengujian Berkelanjutan Umum

Praktik Agile dan DevOps semakin populer. Banyak perusahaan yang mengadopsi metodologi pengembangan perangkat lunak ini untuk memberikan perangkat lunak baru dan pembaruan dengan cepat dan sering. Karena Agile biasanya menggunakan cerita dan persyaratan pengguna untuk menentukan fitur produk, perangkat lunak yang dirilis secara bertahap memberikan nilai kepada klien.

Selanjutnya, pengujian berkelanjutan juga melihat peningkatan permintaan yang belum pernah terjadi sebelumnya karena ini adalah katalis utama untuk memberikan kualitas dengan kecepatan.

Pengujian perangkat lunak berkelanjutan adalah eksekusi setelan uji sebagai bagian dari jalur pengiriman perangkat lunak, sebagai lawan dari pengujian pada akhir siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC). Ini memberikan umpan balik berbasis risiko secepat mungkin, di setiap fase jalur pengiriman perangkat lunak. Pengujian berkelanjutan memungkinkan proses pengembangan perangkat lunak untuk maju dengan cepat tanpa mengorbankan pengalaman pengguna.

Freeform Dynamics membahas keuntungan dari pengujian berkelanjutan dan akumulasi umpan balik dari 923 profesional TI dan pengujian dalam penelitian mereka, Pengujian Berkelanjutan sebagai Pengaktif Bisnis Digital. Studi ini mengungkapkan beberapa statistik menarik.

Sekitar 75% profesional setuju akan pentingnya pengujian berkelanjutan dalam pengembangan perangkat lunak. Namun, hanya 20% responden yang mengatakan bahwa mereka memiliki tingkat cakupan otomatisasi pengujian yang sesuai (lebih dari 80%). Selain itu, sekitar 1 dari 5 responden mengatakan bahwa mereka masih sangat bergantung pada pengujian manual.

Terlepas dari banyak manfaatnya, menerapkan pengujian berkelanjutan masih menjadi tantangan bagi kebanyakan perusahaan:

Menganalisis pengujian otomatis dan berkelanjutan

Salah satu tantangan terbesar dari pengujian berkelanjutan adalah menyelidiki volume besar output yang dihasilkan dengan sangat cepat. Output dihasilkan dari berbagai sumber termasuk beberapa alat pengujian, analisis statis dan dinamis, cakupan kode, pengujian fungsional dan regresi, dll.

Analisis pengujian membutuhkan banyak waktu dan upaya yang seharusnya dapat dilakukan, misalnya, untuk mengoptimalkan rangkaian pengujian atau meningkatkan cakupan pengujian. Diperlukan waktu berjam-jam untuk menentukan apakah pengujian perangkat lunak otomatisasi berhasil atau tidak, yang mengurangi tujuan inti dari pengujian berkelanjutan yang diterapkan, yaitu, untuk mempercepat pengiriman perangkat lunak.

Mengotomatiskan analisis pengujian dapat memecahkan masalah ini sampai batas tertentu. Semakin banyak pengembang mengarahkan perhatian mereka untuk mempercepat analisis keluaran untuk mempercepat seluruh siklus pengiriman.

Visibilitas dalam analisis pengujian berkelanjutan

Sangat penting bagi pengembang dan tim operasi untuk memiliki kejelasan yang jelas dalam analisis pengujian. Meskipun menggesernya ke kiri atau menguji di awal siklus hidup aplikasi sangat penting, itu tidak cukup. Anda perlu mendapatkan umpan balik terus menerus dari pengguna untuk jaminan kualitas, yang hanya mungkin dilakukan dengan pengujian shift-kanan.

Fokus utama pengujian perangkat lunak tidak hanya kinerja produk dalam fase pengembangan dan lingkungan pengujian, tetapi juga harus fokus pada peningkatan kegunaannya. Anda memerlukan wawasan tentang perilaku aplikasi atau fitur sebagai produk akhir untuk mengoptimalkan tahap awal Anda.

Oleh karena itu, Anda tidak hanya harus bergeser ke kiri untuk mengintegrasikan pengujian dan menemukan masalah lebih awal, tetapi juga mendapatkan data dari produksi untuk memahami potensi kekurangan produk.

Waktu uji coba yang lama

Karena pengujian berkelanjutan merupakan penerapan rangkaian pengujian yang berbeda di setiap tingkat arsitektur perangkat lunak, jumlah pengujian sangat besar. Meskipun Anda perlu fokus pada cakupan pengujian, cakupan fungsional, dan skrip baris kode baru, Anda juga perlu memperhatikan run-time.

Pengujian berkelanjutan diperkenalkan untuk mempercepat proses pengiriman tanpa mempengaruhi kualitas perangkat lunak. Oleh karena itu, tidak praktis untuk menjalankan tes selama empat hingga lima jam karena akan sedikit menunda umpan balik. Akibatnya, seluruh pipa pengiriman akan melambat.

Untuk mengatasi masalah ini, Anda memerlukan pandangan yang lebih komprehensif tentang apa yang penting dan apa yang relevan. Fitur Analisis Dampak Uji (TIA) dapat meningkatkan validasi dengan pemilihan uji otomatis. Untuk kode sumber tertentu yang memasuki jalur pipa, TIA akan memilih dan menjalankan hanya tes yang diperlukan yang diperlukan untuk memvalidasi kode. Dengan demikian, uji coba menjadi lebih cepat dan lebih fokus.

Mengikuti banyak penerapan

Pengujian berkelanjutan menghasilkan utang pengujian. Berbagai tes dilakukan dalam sehari untuk mengevaluasi kualitas perangkat lunak dan mendeteksi bug, serta untuk mengikuti metodologi Agile.

Namun, menjadi sulit untuk melacak semua tes yang dilaksanakan setiap hari. Jika Anda tidak dapat mengidentifikasi keefektifan pengujian, atau menganalisis bagaimana perubahan dalam iterasi pengujian memengaruhi risiko bisnis dan pengalaman pengguna akhir, peningkatan frekuensi dan kecepatan menjadi tidak relevan.

Memakan waktu dan mahal

Otomatisasi pengujian adalah komponen kunci dari pengujian berkelanjutan yang efisien. Ini memungkinkan tim untuk menganalisis kinerja pengujian dan iterasi baru dengan cepat.

Namun, membangun skrip pengujian otomatis dapat memakan waktu dan mahal. Oleh karena itu, penting bagi organisasi untuk mengoptimalkan penggunaannya.

Amir Ghahrai, veteran industri QA, menjelaskan bahwa organisasi harus menyadari mengotomatisasi area pengujian mana yang paling menguntungkan. Anda dapat mematuhi prinsip piramida otomatisasi pengujian untuk mengekstrak nilai paling banyak dari skrip pengujian.

Sumber

Tim harus memfokuskan sebagian besar upaya otomatisasi mereka pada pengujian unit, yang terletak di bagian bawah piramida. Saat Anda naik piramida, Anda dapat mengurangi otomatisasi untuk mengoptimalkan investasi Anda dalam skrip otomatis.

Bertahan untuk tidak berubah

Akhirnya, terlepas dari semua kemajuan dalam pengembangan dan pengujian perangkat lunak, sebagian kecil tetapi signifikan dari penguji berpengalaman menolak untuk memperbarui metode pengujian mereka. Alasan utama keengganan untuk berubah adalah metode tradisional yang tampaknya efektif. Akibatnya, pada akhirnya seluruh tim menderita akibat memperlambat prosedur pengembangan.

Marco Achtziger, seorang arsitek uji di Siemens Healthcare, berbicara tentang masalah ini pada konferensi OOP 2015 di Jerman. Dia menyarankan bahwa Anda harus tetap mendukung dan positif kepada anggota tim yang tak henti-hentinya. Fokus, tidak hanya pada manfaat beralih ke prosedur lanjutan tetapi juga pada keuntungan yang akan dibawa perubahan ke seluruh tim.

Pengujian berkelanjutan adalah aset penting bagi organisasi karena dapat mempercepat proses pengembangan perangkat lunak sambil mengurangi risiko bisnis. Alat pengujian perangkat lunak juga dapat memfasilitasi praktik pengujian dan membantu mengatasi beberapa tantangan yang terkait dengan metode pengujian yang digerakkan oleh umpan balik.

Tantangan apa yang Anda hadapi ketika mengintegrasikan pengujian berkelanjutan di SDLC Anda dan bagaimana Anda mengatasinya? Bagikan cerita Anda untuk memberi manfaat bagi pembaca kami yang berjuang dengan mengintegrasikan pengujian berkelanjutan.