Đảm bảo chất lượng (QA) là một thành phần quan trọng trong vòng đời phát triển phần mềm, nhằm đảm bảo rằng các sản phẩm phần mềm đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng đã chỉ định trước khi phát hành. QA bao gồm một cách tiếp cận có hệ thống và chiến lược để xác định, ngăn ngừa và giải quyết các vấn đề trong suốt quá trình phát triển.

Tuy nhiên, có nhiều thách thức khác nhau nảy sinh trong lĩnh vực QA ảnh hưởng đến việc kiểm kê các trường hợp kiểm thử, tự động hóa trường hợp kiểm thử và khối lượng lỗi. Việc quản lý kho trường hợp thử nghiệm có thể trở thành vấn đề do số lượng trường hợp quá lớn, dẫn đến sự thiếu hiệu quả và hạn chế về nguồn lực. Tự động hóa trường hợp thử nghiệm, mặc dù mang lại lợi ích, nhưng có thể đặt ra những thách thức trong việc lựa chọn trường hợp thích hợp, bảo vệ việc bảo trì thích hợp và đạt được mức độ bao phủ toàn diện. Khối lượng lỗi là mối quan tâm thường xuyên, ảnh hưởng đến chất lượng phần mềm và thời gian phát hành.

Vượt qua những thách thức này đòi hỏi một cách tiếp cận chu đáo và chủ động để hợp lý hóa các trường hợp thử nghiệm, tối ưu hóa hiệu quả tự động hóa và giảm thiểu số lượng lỗi trong quy trình QA. Cân bằng các khía cạnh này là rất quan trọng để cung cấp các sản phẩm phần mềm chất lượng cao đáp ứng mong đợi của người dùng và tiêu chuẩn ngành.

IBM trợ giúp như thế nào

Để giảm khối lượng trường hợp kiểm thử, điều cần thiết là phải tập trung vào việc tối ưu hóa trường hợp kiểm thử. Quá trình này bao gồm việc xác định các trường hợp thử nghiệm dư thừa hoặc chồng chéo và hợp nhất chúng để bao gồm nhiều tình huống. Ưu tiên các trường hợp thử nghiệm dựa trên các chức năng quan trọng và rủi ro tiềm ẩn để hợp lý hóa nỗ lực thử nghiệm cũng rất quan trọng. Ngoài ra, việc tận dụng thử nghiệm dựa trên rủi ro cho phép các nhóm phân bổ nguồn lực ở những nơi cần thiết nhất, tối ưu hóa phạm vi bao phủ mà không ảnh hưởng đến chất lượng. Hiệu quả tự động hóa trường hợp thử nghiệm có thể được nâng cao thông qua việc lập kế hoạch cẩn thận và bảo trì liên tục.

Một cách khác là chọn các trường hợp thử nghiệm một cách khôn ngoan để tự động hóa, tập trung vào các tình huống lặp đi lặp lại, tốn thời gian và quan trọng. Cũng cần phải thường xuyên cập nhật các tập lệnh kiểm thử tự động để thích ứng với những thay đổi trong ứng dụng, đảm bảo chúng vẫn phù hợp và đáng tin cậy. Cách tiếp cận chủ động đối với các lỗi liên quan đến việc triển khai các phương pháp kiểm tra mạnh mẽ, chẳng hạn như kiểm tra dịch chuyển sang trái, trong đó các hoạt động kiểm tra được bắt đầu sớm hơn trong quá trình phát triển. Tiến hành đánh giá mã kỹ lưỡng, sử dụng các công cụ phân tích tĩnh và nhấn mạnh sự hợp tác giữa các nhóm phát triển và thử nghiệm để sớm phát hiện và giải quyết các lỗi.

IBM® mang lại tất cả những điều này thông qua Nền tảng Chất lượng IGNITE của IBM (IQP), là nền tảng đăng nhập một lần hỗ trợ DevOps, tận dụng khả năng AI và các phương pháp được cấp bằng sáng chế để tối ưu hóa các thử nghiệm. Nền tảng này mang đến các phương pháp shift left nhằm thúc đẩy quá trình tự động hóa nhanh hơn với khả năng khắc phục cũng như dự đoán và ngăn ngừa lỗi, từ đó thúc đẩy phân phối chất lượng cao hỗ trợ vòng đời thử nghiệm từ đầu đến cuối của một tổ chức.

Nó bao gồm các trụ cột sau:

Quản lý:

Được hỗ trợ thông qua một Nền tảng tích hợp quản lý nhiều đối tượng thuê, người dùng, ứng dụng, dự án cũng như tất cả các cấu hình chức năng và kỹ thuật cần thiết trong suốt hành trình thử nghiệm, tập trung tại một nơi. Tương tự như vậy, nó hỗ trợ hành trình lập kế hoạch chất lượng nhằm giảm thiểu sai sót. Nó cũng được tích hợp với các đề xuất chất lượng đến từ các thành phần khác và nhiều tích hợp của bên thứ ba, bao gồm các kho lưu trữ dựa trên git hàng đầu, các công cụ kiểm tra và phát hiện lỗi cũng như các công cụ kiểm tra web và di động dựa trên đám mây

Tối ưu hóa:

Nhằm mục đích tạo ra bộ trường hợp thử nghiệm tối ưu với độ bao phủ 100% và mang lại sự thay đổi sớm trong việc khắc phục các khiếm khuyết.

1. Phân tích yêu cầu (RA): Công cụ dựa trên NLP để phân tích các yêu cầu nhằm xác định sự mơ hồ, chuyển sang trái và xác định độ phức tạp. Nó cũng hỗ trợ xác định bán tự động các thuộc tính chính cho hành trình tối ưu hóa.
2. Thẻ tìm kiếm & mô hình (STAM): Công cụ phân tích dựa trên văn bản để phân tích nhanh một số lượng lớn các thử nghiệm hiện có nhằm xác định sự dư thừa và xác định các thuộc tính chính cho hành trình tối ưu hóa.
3. *Tối ưu hóa (TO): *Công cụ dựa trên Phương pháp thiết kế thử nghiệm kết hợp cho phép xây dựng kế hoạch thử nghiệm được tối ưu hóa với mức độ bao phủ tối đa từ các yêu cầu hiện có, thử nghiệm hiện có, YAML và thậm chí cả dữ liệu quan hệ. Cũng bao gồm khả năng sử dụng lại thông qua nhóm thuộc tính và các khái niệm mô hình hóa bối cảnh chức năng.

Tự động hóa:

Nhằm mục đích nhanh chóng tạo, tự động hóa và thực hiện nhiều thử nghiệm không cần giám sát trên nhiều dữ liệu, môi trường và nền tảng khác nhau.

1. Tạo thử nghiệm (TG): Giúp tạo cả thử nghiệm TO dựa trên mô hình và không dựa trên mô hình, sẵn sàng cho cả thử nghiệm thủ công và tự động. Nó cũng hỗ trợ tạo BDD tùy chỉnh cho các khung dựa trên máy khách, tạo tập lệnh BDD tự động thông qua cơ chế ghi và chuyển đổi nhanh chóng các khung dựa trên selen tùy chỉnh sang tự động hóa cụ thể IQP.
2. Tự động hóa luồng thử nghiệm được tối ưu hóa (OTFA): Khung tự động hóa thử nghiệm không có tập lệnh dựa trên dưa chuột hỗ trợ tự động hóa các ứng dụng dựa trên Web, Mobile, REST, SOAP, với khả năng chữa lành thử nghiệm tích hợp và thử nghiệm hiệu suất và thử nghiệm trực quan dựa trên Jmeter tích hợp.

Phân tích:

Được đào tạo để hiểu các mẫu lỗi của khách hàng—các thành phần kiểm tra nhận thức giúp giải quyết nhanh hơn, cung cấp thông tin chi tiết và đưa ra dự đoán về các lỗi, từ đó đưa ra các đề xuất phòng ngừa trong các hoạt động tương tác Agile và truyền thống. Nó cũng hỗ trợ lập kế hoạch tốt hơn và giảm chu kỳ kiểm tra bằng khả năng dự đoán lỗi.

1. Phân loại lỗi (IDC): Giải pháp plug-in để phân loại khi đang di chuyển và tự động gán lỗi để hỗ trợ phân tích và giải quyết lỗi nhanh hơn.
2. Phân tích lỗi (IDA): Được thiết kế bằng phương pháp giảm thiểu lỗi để hiểu ngữ nghĩa của các lỗi và đưa ra các đề xuất phòng ngừa để giảm thiểu chúng hơn nữa.
3. Dự đoán lỗi (IDP): Đánh giá và dự đoán xu hướng lỗi trong chu trình kiểm thử, hỗ trợ lập kế hoạch và quản lý kiểm thử tốt hơn.

Các phương pháp tự động hóa khác biệt của chúng tôi

Ưu tiên tối ưu hóa hơn tự động hóa: Đây là chiến lược của chúng tôi nhằm giảm thiểu hiệu ứng quả cầu tuyết lãng phí bằng cách áp dụng nhiều phương pháp dịch chuyển trái. Chúng tôi tận dụng một khuôn khổ hiện đại được kích hoạt Phát triển theo hướng hành vi (BDD) và kết hợp các phương pháp mã thấp. Cách tiếp cận của chúng tôi mở rộng sang tự động hóa toàn diện bao gồm các ứng dụng dựa trên Web, Di động, API và SOAP, được tích hợp liền mạch với thử nghiệm hiệu suất.

Áp dụng triết lý thử nghiệm liên tục, chiến lược của chúng tôi là kết hợp phức tạp tất cả các chức năng vào quy trình DevOps, thúc đẩy vòng đời phát triển gắn kết và hiệu quả. Ngoài ra, cam kết của chúng tôi còn mở rộng sang việc triển khai đám mây và cung cấp Phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS), thúc đẩy khả năng mở rộng, tính linh hoạt và khả năng truy cập trong bối cảnh công nghệ đang phát triển nhanh chóng.

Bằng chứng về sự thành công của việc sử dụng Kiểm tra và Chất lượng IGNITE

Trọng tâm chính của chúng tôi là thúc đẩy giá trị hữu hình cho khách hàng thông qua cách tiếp cận chiến lược liên quan đến việc giảm nỗ lực thử nghiệm đồng thời tạo niềm tin cho khách hàng. Trình độ chuyên môn của chúng tôi trải rộng trên nhiều công nghệ, giúp đưa ra giải pháp toàn diện và có thể thích ứng, phù hợp với nhu cầu đa dạng của khách hàng. Bằng cách liên tục mang lại kết quả và giành được sự tin tưởng của khách hàng, chúng tôi đã khẳng định mình là người dẫn đầu trong ngành, chuyên cung cấp các giải pháp tạo ra tác động có ý nghĩa.

Gửi email cho Amit Singh, Trưởng nhóm bán hàng toàn cầu, Kỹ thuật và kiểm tra chất lượng, để biết thêm