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Test basé sur un modèle

Test basé sur des modèles: la nouvelle ère de l'automatisation logicielle

By Vipin Joshi / 8 février 2021

17 février 2021
Test basé sur des modèles: la nouvelle ère de l'automatisation logicielle

Introduction  

La technologie doit toujours changer de cap afin de suivre la culture du travail moderne et la façon dont elle doit être traitée pour garder toutes les fonctionnalités clés intactes afin qu'elle ne puisse jamais être dépassée. Le même point de vue est appliqué en ce qui concerne la capture des spécifications des exigences, la couverture de chaque aspect épais et mince, l'analyse et le développement du produit final.

Bienvenue à l'ère des tests basés sur les modèles (MBT), une approche si stratégique qui accélère l'automatisation des tests lorsque nous réorganisons les modèles d'exigences.

Les tests pour les applications mobiles nécessitent toujours une automatisation des tests et ne peuvent jamais être compromis car il s'agit d'un environnement aux exigences en constante évolution. Cela dit, vous vous concentrez toujours sur le redressement et la rationalisation des flux de travail en utilisant les plates-formes de développement avancées actuelles, et il est évidemment toujours difficile de mettre à jour et de maintenir des cas de test pour de tels environnements.

Permettez-moi de partager un point intéressant avec vous. En 2019, Capgemini a publié un rapport sur les tests continus où près de la moitié des personnes au total ont déclaré ne pas disposer d'un moyen automatisé pour l'analyse des exigences ou la collecte des exigences, ce qui montre clairement que dans la plupart des endroits, les tests n'étaient pas inclus dans le phases de SDLC qui ont ensuite abouti à filtrer les spécifications des exigences et cela coûte également du temps et de l'argent supplémentaires.

Une telle quantité de temps est impossible à passer dans un environnement DevOps, mais MBT permet à ses utilisateurs de capturer plus de tests dans un minimum de cas de test et de les maintenir à jour chaque fois que le processus se transforme. 

Comment ça marche réellement? 

Le test basé sur un modèle ou MBT en termes plus simples est une méthodologie d'automatisation de test pour fournir un compte rendu descriptif de la planification des tests, de l'exécution et de la maintenance des cas de test, et de la fourniture de tests de qualité. Il garantit l'existence de suivre le pont dans les modèles, les codes, les exigences finales et les cas de test vers le système autorisé.

Ces modèles sont en outre utilisés pour produire les cas de test et ils expliquent également comment nous attendons que notre module agisse dans l'environnement de test.

Test basé sur un modèle
[intégrer l'image]

Cela fonctionne comme suit: 

une. Votre conception / fabrication d'un modèle garantit la manière dont le système ou le module requis se comportera ou devrait se comporter.

b. Il existe plusieurs outils MBT disponibles comme Modbat ou MBT qui sont utilisés pour décrire le comportement mentionné ci-dessus qui aidera à produire des scripts de test manuellement.

c. MBT génère les scripts de test pour l'automatisation des tests.

La création d'un modèle est une partie importante du SDLC, contrairement au développement de scripts de test indépendants. Toute l'équipe se concentre sur la création d'un tel produit qui est testable selon les attentes de l'exigence et de l'expérience utilisateur en temps réel.

Dès les premières phases, MBT doit être la partie vitale de la conception du produit afin que le temps productif de l'équipe de développement et de l'équipe de test puisse être investi correctement sur les modèles finalisés, et dès le début, un de ces produits peut être développé qui est rationalisé pour tester et les efforts de maintenance peuvent également être réduits pour générer et automatiser plus de tests en utilisant des algorithmes divergents.

MBT permet également aux utilisateurs de s'intégrer aux outils et au cadre de test populaires utilisés pour l'automatisation et aide les utilisateurs à fournir la plate-forme pour concevoir les scripts de test à la fois automatiquement et manuellement pour étendre la couverture. 

Aussi, lisez - Le développement de l'intelligence artificielle est-il coûteux?

Commençons par MBT 

La mise en œuvre du MBT à l'ensemble des flux de processus métier à la fois n'est pas viable, elle est donc toujours introduite systématiquement étape par étape. Par exemple, au début, les cas classiques impliquent de créer et de concevoir manuellement les cas de test dans lesquels le changement d'exigence a un effet clé et un impact imprévisible sur les résultats.

Le voyage commence par la création du modèle de test. Il peut également être conçu par un développeur, une assurance qualité ou un analyste commercial et il peut englober n'importe quelle étape des exigences d'un point de vue commercial à l'utilisateur final et peut également relier les uns aux autres.

Une fois que vous avez finalisé le modèle; vous pouvez non seulement générer les cas de test en un rien de temps, mais également les mettre à jour si une nouvelle modification a été requise dans le modèle d'origine. Les outils utilisés dans MBT vous aideront également à catégoriser les scénarios de test qui ont été introduits et les scénarios de test qui ont été déconseillés en raison des nouvelles modifications apportées au système. 

L'autre caractéristique importante de MBT est le raffinement des tests pour la large gamme en utilisant des tests minimum. Comparé aux tests manuels, le MBT est plus efficace et couvre la zone maximale et est plus précis. Afin d'automatiser et de mettre à jour les modèles de test, MBT assure le suivi complet des tests et des exigences en parallèle.

L'étape supplémentaire pour implémenter MBT consiste à lier les modèles et les moteurs d'automatisation de test pour produire les scripts de test qui réduiront le temps d'automatisation des tests et maintiendront également les scripts facilement chaque fois que de nouveaux changements seront introduits dans le même modèle.

Enfin, lorsque vous générez les tests ou les tests automatisés via des modèles conçus, vous pouvez les intégrer aux outils et processus d'intégration continue et de manière à ce que MBT puisse atteindre son plein potentiel.

MBT peut également être mis à niveau vers une structure commutable dynamique en utilisant l'apprentissage automatique et l'analyse de données qui auront la capacité de prédire les structures de test, de présumer les défauts et d'évaluer les facteurs de risque.

La solution Obstacles et Limitations 

En plus d'être une approche rentable et bénéfique pour les entreprises à grande échelle, il peut toujours être un défi d'inciter cette méthodologie à une telle organisation qui est établie depuis longtemps.  

Le corps commercial doit passer entièrement à la modélisation de ses méthodes traditionnelles de développement et de test de modes. La culture basée sur un modèle doit être le facteur principal de la construction du flux de travail qui accompagnera les changements dans le travail de base.

Un autre défi peut être la sélection des outils MBT car une variété de tels est disponible sur le marché aujourd'hui. Il doit être capable de fournir une occupation de test large et évolutive et capable de créer et de couvrir des structures modèles complexes. Finaliser un tel outil qui répond aux exigences mentionnées peut prendre un peu de temps, mais l'entreprise obtiendra des résultats de test rentables et bien entretenus une fois qu'ils seront exécutés et finalisés.

En dehors de cela, le seul défi qui reste au niveau du développeur et du testeur est que les développeurs doivent développer un tel produit qui soit testable selon les paradigmes de codage et doit compléter les compétences de test et les testeurs doivent avoir une adoption et un contrôle complets du bon manipulation de l'outil. Une fois ces défis résolus, la méthodologie atténue les obstacles traditionnels que les acteurs clés tels que les développeurs, les analystes et les testeurs se sont toujours battus pour réformer.

Conclusion 

Dans les temps à venir, le MBT et le développement axé sur l'action seront à la mode des tests selon de nombreux forums technologiques. Ces tendances centrées sur la technologie amélioreront le pont entre les équipes d'analyse commerciale, les développeurs et les équipes d'assurance qualité et changeront également le panorama des exigences dynamiques et de la perspective de parvenir à une livraison ininterrompue. 

MBT permettra aux entreprises d'économiser énormément de temps et d'argent grâce à l'apprentissage automatique qui a été dynamisé par les tests d'intelligence artificielle et la limite maximale de l'automatisation des tests. Au final, MBT n'est rien d'autre qu'une évolution logique et instinctive de l'automatisation des tests.

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Introduction  

La technologie doit toujours changer de cap afin de suivre la culture du travail moderne et la façon dont elle doit être traitée pour garder toutes les fonctionnalités clés intactes afin qu'elle ne puisse jamais être dépassée. Le même point de vue est appliqué en ce qui concerne la capture des spécifications des exigences, la couverture de chaque aspect épais et mince, l'analyse et le développement du produit final.

Bienvenue à l'ère des tests basés sur les modèles (MBT), une approche si stratégique qui accélère l'automatisation des tests lorsque nous réorganisons les modèles d'exigences.

Les tests pour les applications mobiles nécessitent toujours une automatisation des tests et ne peuvent jamais être compromis car il s'agit d'un environnement aux exigences en constante évolution. Cela dit, vous vous concentrez toujours sur le redressement et la rationalisation des flux de travail en utilisant les plates-formes de développement avancées actuelles, et il est évidemment toujours difficile de mettre à jour et de maintenir des cas de test pour de tels environnements.

Permettez-moi de partager un point intéressant avec vous. En 2019, Capgemini a publié un rapport sur les tests continus où près de la moitié des personnes au total ont déclaré ne pas disposer d'un moyen automatisé pour l'analyse des exigences ou la collecte des exigences, ce qui montre clairement que dans la plupart des endroits, les tests n'étaient pas inclus dans le phases de SDLC qui ont ensuite abouti à filtrer les spécifications des exigences et cela coûte également du temps et de l'argent supplémentaires.

Une telle quantité de temps est impossible à passer dans un environnement DevOps, mais MBT permet à ses utilisateurs de capturer plus de tests dans un minimum de cas de test et de les maintenir à jour chaque fois que le processus se transforme. 

Comment ça marche réellement? 

Le test basé sur un modèle ou MBT en termes plus simples est une méthodologie d'automatisation de test pour fournir un compte rendu descriptif de la planification des tests, de l'exécution et de la maintenance des cas de test, et de la fourniture de tests de qualité. Il garantit l'existence de suivre le pont dans les modèles, les codes, les exigences finales et les cas de test vers le système autorisé.

Ces modèles sont en outre utilisés pour produire les cas de test et ils expliquent également comment nous attendons que notre module agisse dans l'environnement de test.

Test basé sur un modèle
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Cela fonctionne comme suit: 

une. Votre conception / fabrication d'un modèle garantit la manière dont le système ou le module requis se comportera ou devrait se comporter.

b. Il existe plusieurs outils MBT disponibles comme Modbat ou MBT qui sont utilisés pour décrire le comportement mentionné ci-dessus qui aidera à produire des scripts de test manuellement.

c. MBT génère les scripts de test pour l'automatisation des tests.

La création d'un modèle est une partie importante du SDLC, contrairement au développement de scripts de test indépendants. Toute l'équipe se concentre sur la création d'un tel produit qui est testable selon les attentes de l'exigence et de l'expérience utilisateur en temps réel.

Dès les premières phases, MBT doit être la partie vitale de la conception du produit afin que le temps productif de l'équipe de développement et de l'équipe de test puisse être investi correctement sur les modèles finalisés, et dès le début, un de ces produits peut être développé qui est rationalisé pour tester et les efforts de maintenance peuvent également être réduits pour générer et automatiser plus de tests en utilisant des algorithmes divergents.

MBT permet également aux utilisateurs de s'intégrer aux outils et au cadre de test populaires utilisés pour l'automatisation et aide les utilisateurs à fournir la plate-forme pour concevoir les scripts de test à la fois automatiquement et manuellement pour étendre la couverture. 

Aussi, lisez - Le développement de l'intelligence artificielle est-il coûteux?

Commençons par MBT 

La mise en œuvre du MBT à l'ensemble des flux de processus métier à la fois n'est pas viable, elle est donc toujours introduite systématiquement étape par étape. Par exemple, au début, les cas classiques impliquent de créer et de concevoir manuellement les cas de test dans lesquels le changement d'exigence a un effet clé et un impact imprévisible sur les résultats.

Le voyage commence par la création du modèle de test. Il peut également être conçu par un développeur, une assurance qualité ou un analyste commercial et il peut englober n'importe quelle étape des exigences d'un point de vue commercial à l'utilisateur final et peut également relier les uns aux autres.

Une fois que vous avez finalisé le modèle; vous pouvez non seulement générer les cas de test en un rien de temps, mais également les mettre à jour si une nouvelle modification a été requise dans le modèle d'origine. Les outils utilisés dans MBT vous aideront également à catégoriser les scénarios de test qui ont été introduits et les scénarios de test qui ont été déconseillés en raison des nouvelles modifications apportées au système. 

L'autre caractéristique importante de MBT est le raffinement des tests pour la large gamme en utilisant des tests minimum. Comparé aux tests manuels, le MBT est plus efficace et couvre la zone maximale et est plus précis. Afin d'automatiser et de mettre à jour les modèles de test, MBT assure le suivi complet des tests et des exigences en parallèle.

L'étape supplémentaire pour implémenter MBT consiste à lier les modèles et les moteurs d'automatisation de test pour produire les scripts de test qui réduiront le temps d'automatisation des tests et maintiendront également les scripts facilement chaque fois que de nouveaux changements seront introduits dans le même modèle.

Enfin, lorsque vous générez les tests ou les tests automatisés via des modèles conçus, vous pouvez les intégrer aux outils et processus d'intégration continue et de manière à ce que MBT puisse atteindre son plein potentiel.

MBT peut également être mis à niveau vers une structure commutable dynamique en utilisant l'apprentissage automatique et l'analyse de données qui auront la capacité de prédire les structures de test, de présumer les défauts et d'évaluer les facteurs de risque.

La solution Obstacles et Limitations 

En plus d'être une approche rentable et bénéfique pour les entreprises à grande échelle, il peut toujours être un défi d'inciter cette méthodologie à une telle organisation qui est établie depuis longtemps.  

Le corps commercial doit passer entièrement à la modélisation de ses méthodes traditionnelles de développement et de test de modes. La culture basée sur un modèle doit être le facteur principal de la construction du flux de travail qui accompagnera les changements dans le travail de base.

Un autre défi peut être la sélection des outils MBT car une variété de tels est disponible sur le marché aujourd'hui. Il doit être capable de fournir une occupation de test large et évolutive et capable de créer et de couvrir des structures modèles complexes. Finaliser un tel outil qui répond aux exigences mentionnées peut prendre un peu de temps, mais l'entreprise obtiendra des résultats de test rentables et bien entretenus une fois qu'ils seront exécutés et finalisés.

En dehors de cela, le seul défi qui reste au niveau du développeur et du testeur est que les développeurs doivent développer un tel produit qui soit testable selon les paradigmes de codage et doit compléter les compétences de test et les testeurs doivent avoir une adoption et un contrôle complets du bon manipulation de l'outil. Une fois ces défis résolus, la méthodologie atténue les obstacles traditionnels que les acteurs clés tels que les développeurs, les analystes et les testeurs se sont toujours battus pour réformer.

Conclusion 

Dans les temps à venir, le MBT et le développement axé sur l'action seront à la mode des tests selon de nombreux forums technologiques. Ces tendances centrées sur la technologie amélioreront le pont entre les équipes d'analyse commerciale, les développeurs et les équipes d'assurance qualité et changeront également le panorama des exigences dynamiques et de la perspective de parvenir à une livraison ininterrompue. 

MBT permettra aux entreprises d'économiser énormément de temps et d'argent grâce à l'apprentissage automatique qui a été dynamisé par les tests d'intelligence artificielle et la limite maximale de l'automatisation des tests. Au final, MBT n'est rien d'autre qu'une évolution logique et instinctive de l'automatisation des tests.

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Shivani Koshti
Shivani Koshti
Février 10, 2021 5: 13 am

C'est un excellent article, comme toujours. J'apprécie tellement ce blog. Tu es le meilleur!
Ce sont des informations intéressantes sur l'automatisation logicielle complète points et il fournit de nouvelles idées pour faire quelque chose de nouveau.
Merci d'avoir partagé.

Wilmer Gonzales
Wilmer Gonzales
Mai 21, 2021 7: 42 pm

Beaucoup d'informations sur "COMMENT C'EST MBT", mais très peu ou rien avec ce que "c'EST". Ce n'est pas tangible, je ne vois pas d'exemples. Je continue d'imaginer le MBT.

Salutations excellent travail, c'est peut-être ma petite connaissance sur le sujet.

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