Jaminan Kualitas (QA) adalah komponen penting dari siklus hidup pengembangan perangkat lunak, yang bertujuan untuk memastikan bahwa produk perangkat lunak memenuhi standar kualitas yang ditentukan sebelum dirilis. QA mencakup pendekatan sistematis dan strategis untuk mengidentifikasi, mencegah dan menyelesaikan masalah di seluruh proses pembangunan.

Namun, berbagai tantangan muncul dalam domain QA yang mempengaruhi inventaris kasus uji, otomatisasi kasus uji, dan volume kerusakan. Mengelola inventaris kasus uji dapat menjadi masalah karena banyaknya kasus, yang menyebabkan inefisiensi dan keterbatasan sumber daya. Otomatisasi kasus uji, meskipun bermanfaat, dapat menimbulkan tantangan dalam hal memilih kasus yang tepat, menjaga pemeliharaan yang tepat, dan mencapai cakupan yang komprehensif. Volume kerusakan selalu menjadi perhatian, yang berdampak pada kualitas perangkat lunak dan jadwal rilis.

Mengatasi tantangan ini memerlukan pendekatan yang bijaksana dan proaktif untuk menyederhanakan kasus pengujian, mengoptimalkan efektivitas otomatisasi, dan meminimalkan volume kerusakan dalam proses QA. Menyeimbangkan aspek-aspek ini sangat penting untuk menghasilkan produk perangkat lunak berkualitas tinggi yang memenuhi harapan pengguna dan standar industri.

Bagaimana IBM membantu

Untuk mengurangi volume kasus uji, penting untuk fokus pada pengoptimalan kasus uji. Proses ini melibatkan identifikasi kasus uji yang berlebihan atau tumpang tindih dan menggabungkannya untuk mencakup beberapa skenario. Memprioritaskan kasus pengujian berdasarkan fungsi penting dan potensi risiko untuk menyederhanakan upaya pengujian juga penting. Selain itu, memanfaatkan pengujian berbasis risiko memungkinkan tim mengalokasikan sumber daya di tempat yang paling dibutuhkan, mengoptimalkan cakupan tanpa mengurangi kualitas. Efektivitas otomatisasi kasus uji dapat ditingkatkan melalui perencanaan yang cermat dan pemeliharaan berkelanjutan.

Cara lainnya adalah dengan memilih kasus uji secara bijak untuk otomatisasi, dengan fokus pada skenario yang berulang, memakan waktu, dan kritis. Skrip pengujian otomatis juga perlu diperbarui secara berkala untuk beradaptasi dengan perubahan dalam aplikasi, memastikan skrip tersebut tetap relevan dan dapat diandalkan. Pendekatan proaktif terhadap kerusakan melibatkan penerapan metodologi pengujian yang kuat, seperti pengujian shift-kiri, di mana aktivitas pengujian dimulai lebih awal dalam proses pengembangan. Melakukan peninjauan kode secara menyeluruh, menggunakan alat analisis statis, dan menekankan kolaborasi antara tim pengembangan dan pengujian untuk mendeteksi dan mengatasi kerusakan sejak dini.

IBM® mewujudkan semua ini Platform Kualitas IBM IGNITE (IQP), yang merupakan platform sistem masuk tunggal berkemampuan DevOps yang memanfaatkan kemampuan AI dan metode yang dipatenkan untuk mengoptimalkan pengujian. Platform ini menghadirkan metodologi shift left yang mendorong otomatisasi lebih cepat dengan kemampuan penyembuhan serta memprediksi dan mencegah kerusakan, yang pada gilirannya mendorong pengiriman berkualitas tinggi yang mendukung siklus hidup pengujian end to end suatu organisasi.

Terdiri dari pilar-pilar berikut:

Mengelola:

Didukung melalui Platform Terpadu yang mengelola banyak penyewa, pengguna, aplikasi, proyek, dan semua konfigurasi fungsional dan teknis yang diperlukan sepanjang perjalanan pengujian, secara terpusat di satu tempat. Demikian pula, mendukung perjalanan rencana kualitas yang bertujuan untuk mengurangi cacat. Ini juga terintegrasi dengan rekomendasi kualitas yang mengalir dari komponen lain dan beberapa integrasi pihak ketiga, yang mencakup repositori berbasis git terkemuka, alat pengujian dan cacat, serta alat pengujian web dan seluler berbasis cloud.

Optimalkan:

Ditujukan untuk menciptakan kumpulan kasus uji yang optimal dengan cakupan 100% dan menghilangkan cacat permukaan lebih awal.

1. Analisis kebutuhan (RA): Alat berbasis NLP untuk analisis persyaratan guna mengidentifikasi ambiguitas, mendorong pergeseran ke kiri, dan menentukan kompleksitas. Ini juga membantu identifikasi semi-otomatis dari atribut-atribut utama untuk perjalanan pengoptimalan.
2. Tag & model pencarian (STAM): Alat analisis berbasis teks untuk analisis cepat terhadap sejumlah besar pengujian yang ada guna mengidentifikasi redundansi dan mengidentifikasi atribut utama untuk perjalanan pengoptimalan.
3. *Optimasi (UNTUK): *Alat berbasis Metodologi Desain Pengujian Kombinatorial yang memungkinkan pembuatan rencana pengujian yang dioptimalkan dengan cakupan maksimum dari persyaratan yang ada, pengujian yang ada, YAML, dan bahkan data relasional. Juga mencakup penggunaan kembali melalui kumpulan atribut dan konsep pemodelan konteks fungsional.

Mengotomatisasikan:

Ditujukan untuk dengan cepat menghasilkan dan mengotomatiskan serta menjalankan beberapa pengujian tanpa pengawasan pada berbagai data, lingkungan, dan platform.

1. Generasi Tes (TG): Membantu menghasilkan pengujian berbasis model TO dan nonmodel, siap untuk pengujian manual dan otomatis. Ini juga mendukung pembuatan BDD khusus untuk kerangka kerja berbasis klien, pembuatan skrip BDD otomatis melalui mekanisme perekaman, dan konversi cepat kerangka kerja berbasis Selenium khusus ke otomatisasi spesifik IQP.
2. Otomatisasi Aliran Uji yang Dioptimalkan (OTFA): Kerangka kerja otomatisasi pengujian tanpa skrip berbasis mentimun yang mendukung otomatisasi aplikasi berbasis Web, Seluler, REST, SOAP, dengan kemampuan penyembuhan pengujian bawaan dan pengujian kinerja dan pengujian visual berbasis Jmeter terintegrasi.

Menganalisa:

Terlatih dalam memahami pola kecacatan klien—komponen pengujian kognitif mendorong resolusi lebih cepat, memberikan wawasan, dan membuat prediksi seputar kecacatan, yang pada gilirannya memberikan rekomendasi pencegahan di seluruh keterlibatan Agile dan tradisional. Ini juga mendukung perencanaan yang lebih baik dan mengurangi siklus pengujian menggunakan kemampuan prediksi cacat.

1. Klasifikasi cacat (IDC): Solusi plug-in untuk klasifikasi saat bepergian dan penetapan cacat secara otomatis untuk membantu analisis dan penyelesaian cacat lebih cepat.
2. Analisis Cacat (IDA): Dirancang menggunakan metodologi pengurangan cacat yang memahami semantik cacat dan memberikan rekomendasi pencegahan untuk menguranginya lebih lanjut.
3. Prediksi Cacat (IDP): Menilai dan memprediksi tren kerusakan dalam siklus pengujian sehingga membantu perencanaan dan manajemen pengujian yang lebih baik.

Pendekatan otomatisasi kami yang berbeda

Memprioritaskan pengoptimalan dibandingkan otomatisasi: Ini adalah strategi kami untuk memitigasi efek bola salju limbah dengan mengadopsi beberapa metodologi shift-kiri. Kami memanfaatkan kerangka kerja modern yang mendukung Pengembangan Berbasis Perilaku (BDD) dan menggabungkan praktik kode rendah. Pendekatan kami meluas ke otomatisasi komprehensif yang mencakup aplikasi berbasis Web, Seluler, API, dan SOAP, yang terintegrasi secara mulus dengan pengujian kinerja.

Dengan menerapkan filosofi pengujian berkelanjutan, strategi kami adalah menyatukan semua fungsi secara rumit ke dalam alur DevOps, sehingga mendorong siklus pengembangan yang kohesif dan efisien. Selain itu, komitmen kami juga mencakup penerapan cloud dan penawaran Perangkat Lunak sebagai Layanan (SaaS), yang mendorong skalabilitas, fleksibilitas, dan aksesibilitas dalam lanskap teknologi yang berkembang pesat.

Bukti keberhasilan penggunaan Kualitas dan Uji IGNITE

Fokus utama kami adalah mendorong nilai nyata bagi klien kami melalui pendekatan strategis yang melibatkan pengurangan upaya pengujian sekaligus menanamkan kepercayaan pada klien kami. Keahlian kami mencakup berbagai teknologi, yang menghasilkan solusi komprehensif dan mudah beradaptasi yang selaras dengan beragam kebutuhan klien kami. Dengan secara konsisten memberikan hasil dan mendapatkan kepercayaan dari klien, kami telah memantapkan diri kami sebagai pemimpin di industri, yang berdedikasi untuk memberikan solusi yang memberikan dampak yang berarti.

Kirim email ke Amit Singh, Pemimpin Penjualan Global, Rekayasa dan Pengujian Kualitas, untuk informasi lebih lanjut