HTML Diff
1 added 1 removed
Original 2026-01-01
Modified 2026-03-10
1 <p>В некоторых случаях ручного тестирования недостаточно для обеспечения качества сложных программных продуктов, таких как системы IoT (Internet of Things), Big Data-решения и пр. Также нередко приходится слышать мнение, что<strong>автоматизация увеличивает тестовое покрытие</strong>и позволяет выявлять больше дефектов, ускоряет разработку ПО в целом. В этой статье мы поговорим, почему же автоматизированное тестирование сегодня так востребовано.</p>
1 <p>В некоторых случаях ручного тестирования недостаточно для обеспечения качества сложных программных продуктов, таких как системы IoT (Internet of Things), Big Data-решения и пр. Также нередко приходится слышать мнение, что<strong>автоматизация увеличивает тестовое покрытие</strong>и позволяет выявлять больше дефектов, ускоряет разработку ПО в целом. В этой статье мы поговорим, почему же автоматизированное тестирование сегодня так востребовано.</p>
2 <p>Но для начала скажем, что автоматизацию ни в коем случае не стоит воспринимать в качестве полной альтернативы ручному тестированию, как не стоит ее воспринимать и в качестве какого-то особенного вида QA. На деле навыки автоматизации, помноженные на опыт в традиционном тестировании, сделают вашу работу менее рутинной и более эффективной.</p>
2 <p>Но для начала скажем, что автоматизацию ни в коем случае не стоит воспринимать в качестве полной альтернативы ручному тестированию, как не стоит ее воспринимать и в качестве какого-то особенного вида QA. На деле навыки автоматизации, помноженные на опыт в традиционном тестировании, сделают вашу работу менее рутинной и более эффективной.</p>
3 <p>На практике подготовка к автоматизации занимает больше времени, чем в случае с ручным тестированием, ведь необходимо не только выбрать, какие именно тестовые сценарии автоматизировать лучше, но и написать скрипты для этих сценариев. Однако когда проект крупный, затраты, как правило, окупаются. В конечном итоге плюсы автоматизированного тестирования становятся все более очевидными, особенно когда речь идет о разработке сложных решений либо необходимости частых релизов.</p>
3 <p>На практике подготовка к автоматизации занимает больше времени, чем в случае с ручным тестированием, ведь необходимо не только выбрать, какие именно тестовые сценарии автоматизировать лучше, но и написать скрипты для этих сценариев. Однако когда проект крупный, затраты, как правило, окупаются. В конечном итоге плюсы автоматизированного тестирования становятся все более очевидными, особенно когда речь идет о разработке сложных решений либо необходимости частых релизов.</p>
4 <h2>Ускорение разработки программного обеспечения</h2>
4 <h2>Ускорение разработки программного обеспечения</h2>
5 <p>Как известно, когда мы ускоряем разработку за счет уменьшения периода тестирования, мы можем получить много пропущенных дефектов, что нежелательно. В этом плане<strong>автоматизация позволяет сократить время тестирования, при этом не уменьшая тестовое покрытие</strong>, что очень важно. К примеру, автотесты можно запускать ночью, а результаты можно изучать в начале рабочего дня.</p>
5 <p>Как известно, когда мы ускоряем разработку за счет уменьшения периода тестирования, мы можем получить много пропущенных дефектов, что нежелательно. В этом плане<strong>автоматизация позволяет сократить время тестирования, при этом не уменьшая тестовое покрытие</strong>, что очень важно. К примеру, автотесты можно запускать ночью, а результаты можно изучать в начале рабочего дня.</p>
6 <h2>А что DevOps?</h2>
6 <h2>А что DevOps?</h2>
7 <p>Концепция DevOps все более популярна в продуктовых и сервисных компаниях, ведь она позволяет чаще выпускать релизы, порой даже несколько раз в день. Суть DevOps разъяснять не будем - об этом написано очень много статей. Если в двух словах, то речь идет о тесной интеграции всех этапов разработки, в том числе тестирование и последующую эксплуатацию. При этом темпе тестирование может проводиться почти параллельно с разработкой. В случае с Manual testing данной синхронности достичь нельзя, т. к. при DevOps бо́льшая часть тестов все же автоматизируется. Кстати говоря, множество фреймворков автоматизированного тестирования (к примеру, Selenium и TestComplete) поддерживают интеграцию с популярными DevOps-инструментами (тем же Jenkins).</p>
7 <p>Концепция DevOps все более популярна в продуктовых и сервисных компаниях, ведь она позволяет чаще выпускать релизы, порой даже несколько раз в день. Суть DevOps разъяснять не будем - об этом написано очень много статей. Если в двух словах, то речь идет о тесной интеграции всех этапов разработки, в том числе тестирование и последующую эксплуатацию. При этом темпе тестирование может проводиться почти параллельно с разработкой. В случае с Manual testing данной синхронности достичь нельзя, т. к. при DevOps бо́льшая часть тестов все же автоматизируется. Кстати говоря, множество фреймворков автоматизированного тестирования (к примеру, Selenium и TestComplete) поддерживают интеграцию с популярными DevOps-инструментами (тем же Jenkins).</p>
8 <h2>Автоматизация для сложного ПО</h2>
8 <h2>Автоматизация для сложного ПО</h2>
9 <p>В начале статьи мы уже упоминали IoT и Big Data. Также стоит упомянуть, что в настоящее время в разработке софта все популярнее становится микросервисная архитектура, позволяющая разрабатывать разные функции, делая это независимо друг от друга. А если в приложении у нас сотни микросервисов, то проверить ручным способом все модули весьма проблематично, а значит, не обойтись без автоматизации.</p>
9 <p>В начале статьи мы уже упоминали IoT и Big Data. Также стоит упомянуть, что в настоящее время в разработке софта все популярнее становится микросервисная архитектура, позволяющая разрабатывать разные функции, делая это независимо друг от друга. А если в приложении у нас сотни микросервисов, то проверить ручным способом все модули весьма проблематично, а значит, не обойтись без автоматизации.</p>
10 <p>Но вернемся к Big data. В процессе функционального тестирования приложений, собирающих и обрабатывающих большие наборы данных, следует проверять и качество самих данных, и процесс обработки. И первом, и во втором случае нужна автоматизация, ведь ручная проверка больших объемов данных, по сути, невозможна. В случае тестирования ETL-процессов (сбора, трансформации и загрузки информации в хранилища данных), можно использовать инструменты QuerySurge и Informatica Data Validation, что позволит проверить, не искажаются ли сами данные во время загрузки в БД и выполнении других преобразований.</p>
10 <p>Но вернемся к Big data. В процессе функционального тестирования приложений, собирающих и обрабатывающих большие наборы данных, следует проверять и качество самих данных, и процесс обработки. И первом, и во втором случае нужна автоматизация, ведь ручная проверка больших объемов данных, по сути, невозможна. В случае тестирования ETL-процессов (сбора, трансформации и загрузки информации в хранилища данных), можно использовать инструменты QuerySurge и Informatica Data Validation, что позволит проверить, не искажаются ли сами данные во время загрузки в БД и выполнении других преобразований.</p>
11 - <p>Что касается систем IoT, то эту технологию сегодня используют в разных сферах, начиная от медицины, заканчивая промышленностью. IoT - это вообще целая система взаимосвязанных между собой компонентов (датчиков, собирающих данные, сетей передачи информации, облачных сервисов, приложений для пользователей). Следовательно, надо проверить каждый компонент, плюс взаимодействие между ними. А для выполнения комплексной проверки на тоже потребуется автоматизация, чтобы, к примеру, проверить производительность и отказоустойчивость встроенного ПО в устройствах, которые снабжены датчиками.</p>
11 + <p>Что касается систем IoT, то эту технологию сегодня используют в разных сферах, начиная от медицины, заканчивая промышленностью. IoT - это вообще целая система взаимосвязанных между собой компонентов (датчиков, собирающих данные, сетей передачи информации, облачных сервисов, приложений для пользователей). Следовательно, надо проверить каждый компонент, плюс взаимодействие между ними. А для выполнения комплексной проверки нам тоже потребуется автоматизация, чтобы, к примеру, проверить производительность и отказоустойчивость встроенного ПО в устройствах, которые снабжены датчиками.</p>
12 <h2>Выводы</h2>
12 <h2>Выводы</h2>
13 <p>Реалии современного времени говорят нам, что на многих проектах автоматизация уже сегодня преобладает над Manual testing, особенно если задействуется DevOps-подход. Мало того, все чаще бывает, что вакансии для тестировщиков включают в себя хотя бы минимальные навыки автоматизации.</p>
13 <p>Реалии современного времени говорят нам, что на многих проектах автоматизация уже сегодня преобладает над Manual testing, особенно если задействуется DevOps-подход. Мало того, все чаще бывает, что вакансии для тестировщиков включают в себя хотя бы минимальные навыки автоматизации.</p>
14 <p>Из этого можно сделать очевидный вывод: изучение технологии по автоматизации тестирования позволит вам не только претендовать на более сложные проекты, но и повысить свой заработок. Ведь не секрет, что автоматизаторы в среднем зарабатывают в 1,5-2 раза больше обычных ручных тестировщиков. Эта разница объясняется просто: для автоматизация нужна повышенная техническая подготовка: знание языков программирования и соответствующих фреймворков для тестирования.</p>
14 <p>Из этого можно сделать очевидный вывод: изучение технологии по автоматизации тестирования позволит вам не только претендовать на более сложные проекты, но и повысить свой заработок. Ведь не секрет, что автоматизаторы в среднем зарабатывают в 1,5-2 раза больше обычных ручных тестировщиков. Эта разница объясняется просто: для автоматизация нужна повышенная техническая подготовка: знание языков программирования и соответствующих фреймворков для тестирования.</p>
15  
15