Проблемы и решения при масштабировании автоматизированных тестов в больших проектах

Введение

В настоящее время сфера разработки программного обеспечения подвергается быстрому и постоянному развитию, сопровождаемому увеличением сложности программных проектов. В этом контексте автоматизированное тестирование становится неотъемлемой частью процесса разработки, с целью обеспечения надежности и качества программных продуктов. Однако, с ростом масштабов проектов и объемов кода, возникают сложности, связанные с масштабированием автоматизированных тестов. Исследование проблем и поиск соответствующих решений в области масштабирования автоматизированных тестов представляют значимую задачу для профессионалов в области разработки и тестирования программного обеспечения. Эта статья направлена на исследование и анализ основных проблем, с которыми сталкиваются при масштабировании автоматизированных тестов в рамках крупных программных проектов. Кроме того, в статье представлены методы и решения, которые могут быть применены для эффективного управления и решения данных проблем ‎[1, 2].

Цель. Целью данного исследования является анализ основных проблем, связанных с масштабированием автоматизированных тестов в рамках крупных программных проектов, а также предоставление методов и решений, применимых для эффективного управления данными проблемами. Более того, целью данного исследования является обеспечение более глубокого понимания сложностей и путей их преодоления в контексте масштабирования автоматизированных тестов в больших программных проектах.

Актуальность статьи. Актуальность данной темы обосновывается значительными изменениями в сфере программирования и разработки программного обеспечения в последние десятилетия. Развитие технологий и изменение требований рынка приносят новые вызовы и возможности, которые влияют на процессы создания программных продуктов. Ниже приведены несколько ключевых факторов, подчеркивающих актуальность темы масштабирования автоматизированных тестов ‎[3, 4]:

• Рост комплексности проектов: Современные программные проекты становятся все более сложными, включая большое количество кода, множество интегрированных компонентов и разветвленные архитектуры. Это создает потребность в эффективном тестировании, чтобы обеспечить надежность и стабильность продукта.
• Ускоренные циклы разработки: Подходы разработки, такие как Agile и DevOps, подразумевают частые обновления и релизы программного обеспечения. Это требует автоматизации тестирования для сокращения времени на тестирование и доставку.
• Повышенное внимание к качеству: Пользователи ожидают высокого качества программного продукта, что подразумевает тщательное тестирование. Даже небольшие дефекты могут иметь серьезные последствия, поэтому тестирование на всех этапах разработки становится критически важным.
• Комплексность инфраструктуры: С развитием облачных вычислений и микросервисной архитектуры структура инфраструктуры становится более сложной, что требует более сложных и масштабируемых решений для тестирования.

Рис. 1. Архитектура микросервиса с базами данных

• Секрет к успеху: Эффективное тестирование становится ключевым элементом успешной разработки программного обеспечения, поскольку помогает выявить и устранить дефекты на ранних этапах и обеспечивает стабильность продукта в долгосрочной перспективе.

Масштабирование автоматизированных тестов имеет непосредственное отношение к успешной разработке и поддержке программного обеспечения в современном мире.

Обзор литературы. В ‎[5], авторы проводят множественное кейс-исследование с участием семи крупных компаний по системной инженерии, рассматривая вызовы, с которыми они сталкиваются в процессе адаптации циклов разработки аппаратных и программных средств в рамках методологии Agile. Исследование представляет результаты 20 качественных интервью, пяти фокус-групп и восьми межкомпанийских сессий, направленных на сбор и верификацию результатов. Всего выделено 24 вызова, объединенных в шесть тематических групп, и далее сопоставленных с потенциальными решениями из фреймворков SAFe® и LeSS, а также практиками, специфичными для компаний. Этот всесторонний обзор вызовов инженерии требований в контексте разработки крупномасштабных Agile-систем не только оценивает степень их решения, но также выявляет научные пробелы, предлагая ценные инсайты для практиков, ответственных за разработку процессов, методов или инструментов для крупномасштабной Agile-разработки, а также для научных исследований в данной области.

В ‎[6], авторы проводят анализ сверхъявленного и эффективного использования методов Agile на уровне команд и рассматривают желание многих организаций в области разработки программного обеспечения повторить успех на уровне организации, внедряя крупномасштабные agile-методологии, такие как SAFe, Scrum-at-Scale и другие. Однако это представляет собой значительную трудность. Анализ существующей литературы показывает разнородный набор исследований по каждому отдельному методу, без межметодового сравнения на основе эмпирических данных. Данное систематическое обзорное исследование сравнивает основные крупномасштабные agile-методологии, а именно SAFe, LeSS, Scrum-at-Scale, DAD и модель Spotify. Это первое исследование, которое анализирует и сравнивает принципы, практики, инструменты и метрики каждого метода в стандартизированной форме. Для каждого метода оно представляет не только оригинальные спецификации метода, но и все расширения и модификации, предложенные в последующих исследованиях. В данное сравнение включены как коммерческие крупномасштабные методологии, так и те, которые были созданы на заказ в организациях, таких как Nokia, Ericsson и другие. На основе результатов, изложенных в данном исследовании, практикующие специалисты могут принимать более обоснованные решения относительно того, какая коммерческая методология или ее компонент, а также созданная на заказ методология наилучшим образом соответствует их потребностям. Исследование выявляет ряд теоретических и практических вопросов в существующей литературе, таких как акцент на практиках коммерческих фреймворков за счет их основных принципов, а также на примере создания собственных методологий.

Проблемы

A. Проблемы с инфраструктурой и ресурсами.

1. Настройка и поддержание инфраструктуры: Крупные проекты часто сталкиваются с серьезными сложностями при создании и поддержании необходимой инфраструктуры для автоматизированного тестирования. Эти сложности включают в себя конфигурирование и поддержание аппаратных средств, программного обеспечения и сетевых ресурсов, необходимых для поддержки полной среды тестирования. Факторы, такие как масштабируемость, совместимость с аппаратным обеспечением и выделение ресурсов, становятся критическими аспектами в этом контексте.
2. Ограничения ресурсов и их влияние: Ограничения ресурсов, включая аппаратные средства, программное обеспечение и человеческие ресурсы, представляют собой значительные препятствия для беспрепятственного выполнения и поддержания автоматизированных тестов в крупных проектах. Недостаток ресурсов может привести к заторам при выполнении тестов, удлиненным циклам тестирования и более высокой вероятности конфликтов ресурсов.

B. Управление тестами и контроль версий. По мере увеличения числа автоматизированных тестов в проекте их эффективное управление становится все более сложной задачей. Задачи по поддержанию тестов, такие как обновление тестовых скриптов для учета изменений в тестируемом приложении или добавление новых тестовых случаев, могут стать трудоемкими и подверженными ошибкам.

Проблемы контроля версий и риск устаревания тестовых скриптов: Эффективный контроль версий играет решающую роль в поддержании целостности автоматизированных тестовых скриптов. Неспособность должным образом управлять версиями может привести к устареванию тестовых скриптов или их несовместимости с текущей системой, что приводит к неточным результатам тестирования и ухудшению способности обеспечить качество программного обеспечения. Решение проблем, связанных с контролем версий, существенно для сохранения актуальности и надежности автоматизированных тестов.

C. Параллельное выполнение и выполнение тестов.

1. Проблемы при выполнении тестов в параллель: В контексте крупных проектов параллельное выполнение тестов предоставляет потенциал для существенной экономии времени и повышения эффективности тестирования. Однако координация одновременного выполнения нескольких тестов представляет собой свой набор сложностей. Обеспечение того, чтобы тесты не взаимодействовали друг с другом, управление зависимостями тестов и оптимизация использования ресурсов являются важными аспектами успешного параллельного выполнения тестов.
2. Влияние на время выполнения тестов и эффективность: Внедрение стратегий параллельного выполнения в крупных проектах может существенно повлиять на время выполнения тестов и общую эффективность тестирования. Тем не менее, эффективность параллельности должна быть тщательно оценена, так как неправильная реализация или недостаточное выделение ресурсов могут привести к убывающей отдаче или даже ухудшению производительности. Балансирование выгод параллельности с соответствующими вызовами является ключевым аспектом данной проблемы.

Методы

А. Фреймворки автоматизации тестирования.

1. Объяснение применения надежных фреймворков автоматизации и их роль в решении проблем масштабируемости. Автоматизированные тесты могут в значительной мере выиграть от использования сильных фреймворков, спроектированных для обеспечения надежности и эффективности (WebDriver. Selenium).
2. Выделение преимуществ модульного и данных ориентированного тестирования. Модульное и данных ориентированное тестирование представляют собой методологии, которые могут усилить эффективность автоматизации. В данном контексте обсуждаются выгоды таких подходов, включая повышение переиспользуемости кода и способность к адаптации к изменяющимся условиям проекта.

B. Непрерывная интеграция и непрерывное тестирование.

1. Обсуждение роли CI/CD-пайплайнов в автоматизации выполнения тестов и развёртывания. Непрерывная интеграция и непрерывное развертывание (CI/CD) предоставляют мощные инструменты для автоматизации процесса выполнения тестов и автоматической поставки.

Рис. 2. CI/CD пайплайн

2. Объяснение, как непрерывное тестирование способствует поддержанию надежности тестирования. Непрерывное тестирование играет важную роль в обеспечении стабильности и достоверности тестирования на всех этапах разработки.

C. Инструменты управления тестовыми данными. Управление тестовыми данными имеет решающее значение для эффективного проведения автоматизированных тестов.

Обсуждение стратегий для поддержания целостности данных. Поддержание целостности тестовых данных при масштабировании является вызовом, который требует специфических стратегий и подходов. Допустим, у нас есть тестовая база данных, которая используется для проведения автоматизированных тестов в большом проекте разработки. Сначала, для обеспечения целостности данных, можно регулярно создавать резервные копии базы данных, сохраняя предыдущие состояния данных. Это позволит нам восстанавливать базу данных в случае необходимости. Далее, при разработке новых функциональных модулей или изменении схемы базы данных, можно разрабатывать сценарии обновления данных и применять их к резервным копиям. Таким образом, проверять, что обновления не нарушают целостность данных.

D. Облачные решения для тестирования. Облачные ресурсы предоставляют гибкую и масштабируемую среду для выполнения тестов в больших проектах.

Рис. 3. Облачные решения для тестирования

Обсуждение того, как облачные решения могут помочь в решении проблемы масштабируемости. Облачные решения могут эффективно решать проблемы масштабируемости в автоматизированном тестировании. Они предоставляют гибкий доступ к вычислительным ресурсам, позволяя создавать и масштабировать тестовые среды по запросу. Это обеспечивает доступность необходимой инфраструктуры и предотвращает возникновение ограничений ресурсов. Кроме того, облачные решения позволяют параллельно выполнять множество тестов на различных виртуальных машинах или контейнерах, что сокращает время выполнения тестов и повышает их эффективность. Распределенное тестирование через облачные среды также улучшает покрытие тестами, особенно в крупных проектах с глобальными командами. Все это делает облачные решения важным инструментом для успешного масштабирования автоматизированных тестов в больших проектах разработки программного обеспечения.

Заключение

В данной статье были рассмотрены ключевые аспекты масштабирования автоматизированных тестов в больших проектах. Обсудили вызовы, с которыми сталкиваются организации, и представили решения, способствующие их преодолению. От фреймворков автоматизации до использования облачных ресурсов, были рассмотрены разнообразные стратегии и инструменты. Согласно цели данной статьи, были проанализированы вызовы и решения в полезном для организаций с крупными проектами способе.

1. Белладжио Д. Разработка программного обеспечения: управление изменениями. Litres; 2022 Jan 29.
2. Смолякова КВ. Автоматизация этапов жизненного цикла процесса тестирования программного обеспечения (2023).
3. Крохин Д.Н. Как применение новейших технологий в архитектуре упрощает создание строительных проектов. Инновации и инвестиции. 2023 (7):343-7.
4. Костина А.А. Управление проектами в высокотехнологичной компании: выпускная бакалаврская работа по направлению подготовки: 38.03. 02-Менеджмент (2023).
5. Касаули Р., Кнаусс Э., Хоркофф Дж., Либель Г., де Оливейра Нето Ф. Г. Инженерные задачи и практика разработки крупномасштабных гибких систем. Журнал систем и программного обеспечения. 2021, 1 февраля;172:110851.
6. Эдисон Х., Ван Х., Конбой К. Сравнение методов крупномасштабной гибкой разработки программного обеспечения: систематический обзор литературы. Транзакции IEEE по разработке программного обеспечения. 26 марта 2021 года;48(8):2709-31.
7. Ивлев В.П. Строительство крупнейших транснациональных транспортных магистралей как способ повышения экономической безопасности России: дипломная работа (проект) специалиста по направлению подготовки: 38.05. 01-Экономическая безопасность (2019).
8. Монахов А.А. Роль человека в информационной безопасности. Актуальные вопросы современной науки 2023. С. 281-285.
9. Савченко К.Д. Разработка фреймворка автоматизации тестирования программного обеспечения (2022).
10. Гилев К.В. Разработка программного обеспечения для автоматизированного тестирования функциональной подсистемы Центрального банка РФ (2020).