СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ТЕСТИРОВАНИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

MODERN SOFTWARE TESTING METHODS

Valeria Okorokova

student, Pyatigorsk Institute College (branch) of the North Caucasus Federal University,

Russia, Pyatigorsk

Dmitry Antonenko

scientific supervisor, teacher, Pyatigorsk Institute College (branch) of the North Caucasus Federal University,

Russia, Pyatigorsk

АННОТАЦИЯ

В данной статье будут рассмотрены новые средства и методы тестирования программного обеспечения.

ABSTRACT

This article will discuss new software testing tools and methods.

Ключевые слова: тестирование, методы тестирования, программное обеспечение.

Keywords: testing, testing methods, software.

Тестирование программного обеспечения - это процесс проверки программного обеспечения на наличие ошибок, дефектов или несоответствий ожидаемому поведению. В простых словах, это когда вы проверяете, работает ли программа так, как должна, и не имеет ли она никаких проблем или багов.

Цель тестирования ПО - убедиться, что программное обеспечение работает надежно, эффективно и соответствует требованиям пользователей и заказчиков. Это включает в себя проверку различных аспектов программного обеспечения, таких как функциональность, производительность, безопасность, совместимость и удобство использования.

Современные методы тестирования программного обеспечения постоянно развиваются, чтобы соответствовать требованиям Agile, DevOps и сложным технологическим стекам.

К ним можно отнести следующие виды:

1. AI/ML-тестирование.
2. Тестирование на основе моделей.
3. Тестирование в продакшене.
4. Тестирование производительности с помощью квантовых вычислений.
5. Тестирование в виртуальной/дополненной реальности.
6. Тестирование безопасности с помощью ML.

Один из наиболее перспективных подходов — AI/ML-тестирование, где искусственный интеллект и машинное обучение используются для автоматизации создания тестовых сценариев, адаптации к изменениям в интерфейсе и даже предсказания потенциально уязвимых мест в коде. Такие инструменты, как Testim и Applitools, позволяют не только генерировать тесты, но и самостоятельно исправлять их при модификации UI, что значительно сокращает затраты на поддержку автотестов.

Ещё один мощный метод — тестирование на основе моделей (MBT), где тесты автоматически генерируются из формальных описаний системы, таких как диаграммы состояний или бизнес-процессы. Этот подход особенно полезен для сложных систем с множеством возможных сценариев, так как позволяет охватить комбинации, которые сложно предусмотреть вручную. Например, GraphWalker анализирует граф переходов между состояниями приложения и создаёт тесты, проверя все возможные пути выполнения.

Особое место занимает тестирование в продакшене, которое выходит за рамки традиционных тестовых сред. Здесь применяются методы вроде A/B-тестирования, канареечных релизов и хаос-инжиниринга, когда система намеренно подвергается сбоям для проверки её устойчивости. Такие инструменты, как Gremlin или LaunchDarkly, помогают безопасно внедрять изменения и оперативно получать обратную связь от реальных пользователей, минимизируя риски.

Перспективным, но пока экзотическим направлением остаётся использование квантовых вычислений для тестирования производительности. Квантовые алгоритмы позволяют моделировать экстремальные нагрузки, которые сложно воспроизвести на классических серверах, что особенно актуально для высоконагруженных систем, таких как финансовые платформы или распределённые реестры.

Тестирование VR/AR-приложений требует особого подхода, так как фокус смещается на проверку взаимодействия пользователя с виртуальной средой, производительность рендеринга и даже физику объектов. Инструменты вроде Unity Test Framework помогают автоматизировать эти проверки, включая тесты на плавность изображения и отсутствие дискомфорта у пользователей.

Наконец, машинное обучение революционизирует тестирование безопасности: ИИ-алгоритмы способны автоматически находить уязвимости, анализировать поведение системы на предмет аномалий и даже генерировать эксплойты для проверки защиты. Решения вроде Checkmarx или Sqreen сканируют код и runtime-окружение, выявляя угрозы, которые могли остаться незамеченными при ручном тестировании.

Эти методы демонстрируют, как технологии трансформируют процессы обеспечения качества, делая их более интеллектуальными, автоматизированными и адаптивными. Комбинируя традиционные подходы с инновациями, можно достичь нового уровня надёжности и скорости тестирования даже в самых сложных проектах.

Список литературы:

1. Кулмартин К., Нейман К. "Автоматизированное тестирование программного обеспечения. Внедрение, управление и эксплуатация" - М.: Вильямс, 2020.
2. Роман Савин "Тестирование Дот Ком, или Пособие по жестокому обращению с багами в интернет-стартапах" - М.: Дело, 2021.
3. Богданов М.Р. "Тестирование безопасности веб-приложений" - СПб.: БХВ-Петербург, 2022.
4. Головач В.В. "Проектирование интерфейсов. VR/AR, игры, веб, мобильные приложения" - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2021.
5. Свяженин Н.А. "Тестирование производительности. LoadRunner, JMeter, Selenium" - М.: ДМК Пресс, 2023.