Continu essai est désormais le moyen privilégié par les équipes pour créer, tester et publier des applications de haute qualité. Si vous êtes impliqué dans développement d’applications, vous savez à quel point les tests continus sont essentiels non seulement pour répondre aux attentes, mais aussi pour les dépasser.
Cependant, toutes les stratégies de tests continus ne sont pas identiques. L’approche que vous adoptez peut changer en fonction de l’expérience de votre équipe en matière de tests continus et de l’état de développement de votre application. C’est là que les modèles de maturité des tests continus sont utiles. Ils montrent comment améliorer les stratégies de test à différentes étapes, en passant d’une approche basique à une approche plus innovante, aboutissant à de meilleures applications qui dépassent les attentes.
Qu’est-ce que la maturité des tests ?
La maturité des tests fait référence à la manière dont les processus de test sont développés, gérés et optimisés. Il s’agit d’un indicateur de l’efficacité du processus de test, contribuant à la qualité de l’application. À mesure que le processus de test évolue, l’équipe améliore l’efficacité, les résultats et l’innovation des tests.
Caractéristiques du niveau de maturité
5 piliers d’un modèle de maturité des tests continus
Pensez à votre modèle de maturité des tests en deux phases : capacité et évaluation. Ici, nous nous concentrerons sur la phase de capacité et ses cinq éléments clés (ou piliers), qui varient en fonction du niveau de capacité actuel de votre équipe.
- Initial: Il s’agit du pilier d’entrée de gamme, garantissant le fonctionnement du logiciel, mais il lui manque les outils et ressources de test appropriés. Il n’existe aucun processus de test formel et les décisions sont prises avec un minimum de contrôles.
- Défini : À ce stade, les objectifs de débogage sont établis et les tests sont effectués dans un but précis. Les tests ont lieu après le codage pour vérifier si le logiciel répond aux exigences de base. Cette phase est également appelée phase de base.
- Intégré: Les tests font désormais partie du processus de développement logiciel. C’est plus organisé, avec des objectifs de test hiérarchisés. Les tests sont désormais considérés comme un aspect essentiel du développement logiciel. Cette phase est également appelée phase automatisée.
- Gestion et mesure : Ce pilier consiste à mesurer la réussite des tests. Les bogues sont suivis, classés et documentés en fonction de leur gravité. Les évaluations à chaque étape du processus de développement sont traitées comme des tests. Les tests de régression sont incorporés pour collecter et enregistrer dans une base de données à titre de référence. Les bogues sont identifiés, enregistrés et dotés de niveaux de sécurité en fonction de leur gravité. Cette phase est également appelée phase orchestrée.
- Optimisation: Il est maintenant temps de déterminer dans quelle mesure votre processus de test est géré et défini. À ce stade, l’équipe suit à la fois l’efficacité et les coûts des tests. Des outils sont disponibles pour prendre en charge les mesures de test avancées et le suivi des défauts. Cette phase est également appelée phase intelligente.
Tests fonctionnels
Les tests fonctionnels sont le processus de validation de la fonctionnalité d’une application logicielle. Il évalue si les fonctions principales d’une application logicielle qui fonctionne correspondent aux objectifs généraux de l’application. Les tests fonctionnels aboutissent à des scénarios de réussite/échec, car les fonctionnalités fonctionnent comme prévu ou non. Quelques exemples de types de tests fonctionnels incluent les tests unitaires, les tests d’intégration, les tests d’intégrité et les tests de fumée.
Modèle de maturité des tests fonctionnels
Prenez l’automatisation, par exemple. Dans la phase 1, seulement 10 % environ de l’exemple est automatisé. Pendant la phase 5, au moins 80 % sont automatisés. Dans la phase initiale, les équipes testent uniquement les nouvelles fonctionnalités et uniquement en fin de sprint, tandis qu’elles peuvent tester une régression complète sur chaque pull request d’ici la phase 5.
Test de charge
Les tests de charge évaluent les performances d’une application dans des conditions réelles, telles qu’un trafic élevé lors d’événements comme une vente du Black Friday. Son objectif est de s’assurer que l’application puisse supporter un usage intensif et d’identifier à l’avance les points faibles potentiels. Le modèle de maturité des tests de charge est divisé en phases :
Phase 1 : tests de charge ad hoc
- Se concentrer: Les tests ne sont pas structurés, souvent effectués sans plan clair, ce qui conduit à des résultats imprévisibles.
- Impact: Des défauts de production surviennent fréquemment, entraînant des problèmes pour les utilisateurs finaux. L’accent est principalement mis sur la résolution des problèmes après leur apparition (contrôle des dommages).
Phase 2 : tests de charge entièrement optimisés
- Se concentrer: Les tests de charge sont entièrement optimisés et avancés. L’équipe explore les limites de l’application avec des techniques telles que les tests de chaos et les tests UX.
- Impact: Le processus de test garantit des performances applicatives de premier ordre, même dans des conditions extrêmes. À ce stade, l’entreprise obtient un retour sur investissement (ROI) élevé en fournissant les meilleures applications de sa catégorie.
Impact des modèles de maturité des tests continus
Maintenant que nous avons approfondi les détails des modèles de maturité des tests fonctionnels et de charge, nous allons examiner de plus près l’impact que les modèles de maturité des tests continus peuvent avoir sur différents domaines d’activité, en commençant par l’impact commercial lui-même.
IMPACT SUR LES AFFAIRES ET RÉSUMÉ DES MESURES
- Phase initiale de l’impact commercial : Dans la phase initiale, la qualité du produit est imprévisible et les coûts sont élevés. La plupart des tests sont effectués manuellement, avec très peu d’automatisation. Au lieu d’impliquer toute l’équipe pour garantir la qualité tout au long du processus de développement, seules quelques personnes ou experts en sont responsables. Cette approche est moins efficace, conduisant à une qualité médiocre et incohérente. La couverture des tests et le suivi des données sont souvent effectués sans système approprié, ce qui entraîne du gaspillage et des coûts plus élevés.
- Impact commercial – Phase de base : Dans la phase de base, les coûts sont réduits et la qualité du code s’améliore par rapport à la phase initiale. Il existe également une meilleure couverture des tests, une configuration plus rapide des environnements de test et davantage d’efforts consacrés à la conception et à la maintenance des tests. Cependant, certains défauts peuvent encore se transmettre jusqu’à la production et certaines exigences en matière de tests peuvent encore rester floues.
- Impact commercial – Phase automatisée : Dans la phase automatisée, la qualité du développement et des tests s’améliore, ainsi que la qualité globale de l’application. Les tests sont déplacés plus tôt dans le processus de développement (« shift left »), l’automatisation est beaucoup plus utilisée et les tests s’exécutent plus rapidement.
- Impact commercial – Phase orchestrée : Au cours de cette phase, la rapidité et la flexibilité des versions d’applications s’améliorent considérablement. Presque tous les tests sont automatisés, les temps d’exécution sont beaucoup plus courts et les tests continus sont entièrement intégrés au processus DevOps. Les défauts de fuite sont très rares.
- Impact commercial – Phase intelligente : Cette phase est axée sur l’optimisation et la prévisibilité. Les défauts sont évités avant qu’ils ne surviennent et les tests sont bien planifiés et maintenus. Les tests sont hiérarchisés efficacement et les entreprises peuvent s’appuyer sur le processus sans se soucier des problèmes de qualité. Tous les tests sont entièrement automatisés et les ressources sont bien gérées, garantissant la meilleure qualité possible pour les applications et de meilleurs résultats commerciaux.
Impact sur le processus et résumé des mesures
IMPACT DU PROCESSUS ET RÉSUMÉ DES MESURES
- Impact sur le processus – Phase initiale : Les tests sont principalement manuels, y compris la conception, l’exécution et la configuration de l’environnement.
- Impact sur le processus – Phase de base : La conception des tests et les tests unitaires sont automatisés, avec une certaine automatisation des API.
- Impact sur le processus – Phase automatisée : L’automatisation des API augmente et les tests sont liés aux cycles CI.
- Impact sur le processus – Phase orchestrée : L’automatisation des tests atteint 60 %, avec un accent sur l’intégration des CD.
- Impact sur le processus – Phase intelligente : Les tests prédictifs deviennent la norme, les tests d’auto-réparation et l’apprentissage automatique optimisant le processus.
Impact technologique sur les phases de maturité des tests continus
Lorsque l’on examine le modèle de maturité des tests continus sous l’angle de la technologie, la phase initiale est souvent définie par l’utilisation d’outils ad hoc avec une certaine intégration (mais minimale). Les feuilles de calcul sont utilisées pour le suivi des versions de conception de tests et pour les outils de simulation/stubbing.
IMPACT TECHNOLOGIQUE ET RÉSUMÉ DES MESURES
Impact technologique sur les phases de maturité des tests continus
Lorsque l’on examine le modèle de maturité des tests continus sous l’angle de la technologie, la phase initiale est souvent définie par l’utilisation d’outils ad hoc avec une certaine intégration. Les feuilles de calcul sont utilisées pour le suivi des versions de conception de tests et pour les outils de simulation/stubbing.
Impact technologique – Phase initiale
Dans cette phase, l’utilisation de la technologie est minime et les outils sont utilisés de manière ponctuelle. Il y a peu d’intégration entre les systèmes. Les feuilles de calcul sont utilisées pour concevoir des tests et suivre les versions, tandis que des outils de simulation et de stubbing de base sont implémentés à des fins de test.
Impact technologique – Phase de base
Au cours de cette phase, les équipes commencent à utiliser des outils de test plus intégrés. Une plate-forme de test de base est en place, des outils de tests unitaires sont utilisés et certains outils d’automatisation sont incorporés. De plus, des services virtuels de base, des tests d’API et des outils d’intégration continue (CI) sont mis en œuvre, ainsi que le suivi des versions d’applications.
Impact technologique – Phase automatisée
La phase automatisée voit une plus grande intégration, notamment entre la plateforme de test et la plateforme CI. Des outils de développement piloté par les tests (TDD) comme Gherkin et Cucumber sont introduits aux côtés d’outils d’automatisation comme Selenium. Cette phase comprend également des services virtuels avancés, des outils de surveillance des API et des méthodes de sous-ensemble et de masquage des données de test.
Impact technologique – Phase orchestrée
Au cours de cette phase, la plateforme de test est entièrement intégrée à la plateforme de livraison continue (CD). Des outils de tests A/B sont utilisés et des systèmes sont en place pour suivre les artefacts tout au long du processus de test et de publication.
Impact technologique – Phase intelligente
Dans la dernière étape, la plateforme de test est intégrée aux plateformes d’analyse et d’apprentissage automatique. Les outils de livraison continue/déploiement continu (CD/CDI) sont utilisés pour regrouper les données tout au long du cycle de vie. Les cadres d’analyse prédictive et d’apprentissage automatique optimisent les tests, et il existe un système automatisé centralisé pour gérer les données de test et l’analyse.
Conclusion
En suivant une démarche continue essai modèle de maturité, les équipes peuvent systématiquement améliorer leur approche de test, en passant de méthodes basiques à des méthodes très innovantes qui garantissent une meilleure qualité des applications, réduisent les coûts et favorisent la réussite commerciale.
novembre 18, 2024
L’impact des tests continus – Comment les organisations transforment leurs tests de réactifs à innovants
Continu essai est désormais le moyen privilégié par les équipes pour créer, tester et publier des applications de haute qualité. Si vous êtes impliqué dans développement d’applications, vous savez à quel point les tests continus sont essentiels non seulement pour répondre aux attentes, mais aussi pour les dépasser.
Cependant, toutes les stratégies de tests continus ne sont pas identiques. L’approche que vous adoptez peut changer en fonction de l’expérience de votre équipe en matière de tests continus et de l’état de développement de votre application. C’est là que les modèles de maturité des tests continus sont utiles. Ils montrent comment améliorer les stratégies de test à différentes étapes, en passant d’une approche basique à une approche plus innovante, aboutissant à de meilleures applications qui dépassent les attentes.
Qu’est-ce que la maturité des tests ?
La maturité des tests fait référence à la manière dont les processus de test sont développés, gérés et optimisés. Il s’agit d’un indicateur de l’efficacité du processus de test, contribuant à la qualité de l’application. À mesure que le processus de test évolue, l’équipe améliore l’efficacité, les résultats et l’innovation des tests.
Caractéristiques du niveau de maturité
5 piliers d’un modèle de maturité des tests continus
Pensez à votre modèle de maturité des tests en deux phases : capacité et évaluation. Ici, nous nous concentrerons sur la phase de capacité et ses cinq éléments clés (ou piliers), qui varient en fonction du niveau de capacité actuel de votre équipe.
Tests fonctionnels
Les tests fonctionnels sont le processus de validation de la fonctionnalité d’une application logicielle. Il évalue si les fonctions principales d’une application logicielle qui fonctionne correspondent aux objectifs généraux de l’application. Les tests fonctionnels aboutissent à des scénarios de réussite/échec, car les fonctionnalités fonctionnent comme prévu ou non. Quelques exemples de types de tests fonctionnels incluent les tests unitaires, les tests d’intégration, les tests d’intégrité et les tests de fumée.
Modèle de maturité des tests fonctionnels
Prenez l’automatisation, par exemple. Dans la phase 1, seulement 10 % environ de l’exemple est automatisé. Pendant la phase 5, au moins 80 % sont automatisés. Dans la phase initiale, les équipes testent uniquement les nouvelles fonctionnalités et uniquement en fin de sprint, tandis qu’elles peuvent tester une régression complète sur chaque pull request d’ici la phase 5.
Test de charge
Les tests de charge évaluent les performances d’une application dans des conditions réelles, telles qu’un trafic élevé lors d’événements comme une vente du Black Friday. Son objectif est de s’assurer que l’application puisse supporter un usage intensif et d’identifier à l’avance les points faibles potentiels. Le modèle de maturité des tests de charge est divisé en phases :
Phase 1 : tests de charge ad hoc
Phase 2 : tests de charge entièrement optimisés
En savoir plus: Cas d’utilisation avancé des tests de charge à l’aide de JMeter
Impact des modèles de maturité des tests continus
Maintenant que nous avons approfondi les détails des modèles de maturité des tests fonctionnels et de charge, nous allons examiner de plus près l’impact que les modèles de maturité des tests continus peuvent avoir sur différents domaines d’activité, en commençant par l’impact commercial lui-même.
IMPACT SUR LES AFFAIRES ET RÉSUMÉ DES MESURES
Impact sur le processus et résumé des mesures
IMPACT DU PROCESSUS ET RÉSUMÉ DES MESURES
Impact technologique sur les phases de maturité des tests continus
Lorsque l’on examine le modèle de maturité des tests continus sous l’angle de la technologie, la phase initiale est souvent définie par l’utilisation d’outils ad hoc avec une certaine intégration (mais minimale). Les feuilles de calcul sont utilisées pour le suivi des versions de conception de tests et pour les outils de simulation/stubbing.
IMPACT TECHNOLOGIQUE ET RÉSUMÉ DES MESURES
Impact technologique sur les phases de maturité des tests continus
Lorsque l’on examine le modèle de maturité des tests continus sous l’angle de la technologie, la phase initiale est souvent définie par l’utilisation d’outils ad hoc avec une certaine intégration. Les feuilles de calcul sont utilisées pour le suivi des versions de conception de tests et pour les outils de simulation/stubbing.
Impact technologique – Phase initiale
Dans cette phase, l’utilisation de la technologie est minime et les outils sont utilisés de manière ponctuelle. Il y a peu d’intégration entre les systèmes. Les feuilles de calcul sont utilisées pour concevoir des tests et suivre les versions, tandis que des outils de simulation et de stubbing de base sont implémentés à des fins de test.
Impact technologique – Phase de base
Au cours de cette phase, les équipes commencent à utiliser des outils de test plus intégrés. Une plate-forme de test de base est en place, des outils de tests unitaires sont utilisés et certains outils d’automatisation sont incorporés. De plus, des services virtuels de base, des tests d’API et des outils d’intégration continue (CI) sont mis en œuvre, ainsi que le suivi des versions d’applications.
Impact technologique – Phase automatisée
La phase automatisée voit une plus grande intégration, notamment entre la plateforme de test et la plateforme CI. Des outils de développement piloté par les tests (TDD) comme Gherkin et Cucumber sont introduits aux côtés d’outils d’automatisation comme Selenium. Cette phase comprend également des services virtuels avancés, des outils de surveillance des API et des méthodes de sous-ensemble et de masquage des données de test.
Impact technologique – Phase orchestrée
Au cours de cette phase, la plateforme de test est entièrement intégrée à la plateforme de livraison continue (CD). Des outils de tests A/B sont utilisés et des systèmes sont en place pour suivre les artefacts tout au long du processus de test et de publication.
Impact technologique – Phase intelligente
Dans la dernière étape, la plateforme de test est intégrée aux plateformes d’analyse et d’apprentissage automatique. Les outils de livraison continue/déploiement continu (CD/CDI) sont utilisés pour regrouper les données tout au long du cycle de vie. Les cadres d’analyse prédictive et d’apprentissage automatique optimisent les tests, et il existe un système automatisé centralisé pour gérer les données de test et l’analyse.
Conclusion
En suivant une démarche continue essai modèle de maturité, les équipes peuvent systématiquement améliorer leur approche de test, en passant de méthodes basiques à des méthodes très innovantes qui garantissent une meilleure qualité des applications, réduisent les coûts et favorisent la réussite commerciale.
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