2020 年のソフトウェア テストの 5 つのトレンド

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[51CTO.com クイック翻訳] デジタル技術の広範な応用に伴い、ソフトウェアテストに対する業界の要件も継続的に反復され、増加しています。現在、ますます多くの企業や組織が、テストチームと開発チーム間の緊密な連携を奨励し促進するために、アジャイルや DevOps などのソフトウェア開発手法を採用しています。ガートナーの予測によると、2020 年までに IT 業界の総開発コストは 3 億 7,600 万ドルから 3 兆 8,700 億ドルに増加する見込みです。 2023 年までに、対応する世界のソフトウェア テスト市場の年間複合成長率は 14% になると予想されています。この業界に携わっているかどうかに関わらず、ソフトウェア技術によって開発されたさまざまなアプリケーションが私たちの日常生活に浸透し、影響を与えていることがわかります。ソフトウェア品質の保証は、完璧で信頼性の高いテスト手法と切り離せません。現在の技術とテストの傾向に基づいて、2020 年のこの分野における 5 つの重要な開発傾向を大胆に予測してみましょう。

1. 機械学習や人工知能などの技術の指数関数的な利用

機械学習 (ML) は、次の急激な技術応用トレンドと見なすことができます。自動テストの扉をノックし、開発効率とアプリケーション プロセスに革命的な変化を引き起こすでしょう。一部の機関は、2022年までに機械学習の市場シェアが14億1,000万米ドルから88億1,000万米ドルに拡大すると予測しています。これは、開発者のためにさまざまな反復タスクを実行するために人工知能を使用するテスト ソリューションが増えることを意味します。

機械学習を使用して実行できるようになる、またはすでに実行できるソフトウェア テスト タスクには、次のものがあります。

· テスト スイートを最適化: 独自のコード チェックを実装します。

予測: 主要なテスト構成の予測を実装します。

ログ分析: さまざまなチェックを識別し、自動的に実行する機能。

欠陥分析: アプリケーション内の高リスクポイントを特定し、優先度に応じて回帰テストを配置できます。

それに応じて、人工知能の市場も急速に成長しています。 2025年までに、AIの全体的な市場価値は1,906億米ドルに達すると推定されています。これらはすべて、IT 関連ビジネスが徐々に機械学習機能を備えたインテリジェント型へと移行しつつあることを明確に示しています。

2. デジタル変革

世界経済フォーラムが提供したデータによると、2025年までに、デジタル変革が社会と産業全体にもたらす価値は100兆ドルに達する可能性があります。デジタル変革に対する強い需要に直面して、ほとんどの企業はさまざまな新興テクノロジーにますます依存するようになるでしょう。これにより、ソフトウェア品質の安定性と信頼性に対する要求がさらに高まります。

2015 年以降、ソフトウェア品質保証に充てられる企業の IT 予算の割合は前年比で 35% 増加しており、この増加は 2020 年まで続くと予想されています。デジタルトランスフォーメーションは通常、データ機能とサービスの実現に基づいているため、ソフトウェア品質検査プロセスを制御できるように、開発者は継続的な反復において開発の俊敏性と柔軟性を備えている必要があります。つまり、納品された製品の柔軟性と安定性の矛盾という課題に直面して、品質保証マネージャーは、両方のニーズを同時に満たすことができる特別なテスト方法を継続的に模索し、製品の品質検査プロセスを慎重に設計して継続的に最適化する必要があります。

3. クラウドへの移行とモノのインターネットの普及

高い安定性の利点を活かして、ビジネスデータの保存と処理をクラウドに移行する企業が増えています (https://dzone.com/articles/cloud-adoption-101-the-drivers-barriers-amp-keys-t)。 Sogeti（デジタルトランスフォーメーションソリューションプロバイダー）の最新調査によると、現在ユーザーが使用しているさまざまなアプリケーションの75～76％がクラウドサービスに基づいています。同時に、大手ソフトウェア開発およびサービスプロバイダーがモノのインターネット (IoT) を展開していることもわかります。このようなテクノロジーにより、これまでアクセスできなかった顧客の使用状況データにアクセスし、それに基づいて情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。ソジェティは同じ調査レポートの中で、調査対象企業の95～97%がIoTソリューションを計画中、またはすでに実装していることも指摘しました。

一般的に、IoT およびクラウドベースのアプリケーションの品質管理を実現するには、品質検査エンジニアとそのチームが、開発中のアプリケーションとそれが企業のビジネス プロセスに与える影響をより深く理解するためのさまざまな専門的かつ最先端のスキルを備えている必要があります。

IoT テクノロジーにより、次のようなソフトウェア テスト タスクを実行できるようになります (すでに実行可能)。

• スケーラブルなテスト。
• さまざまなデバイス バージョンの互換性をテストします。
• 接続プロセス中に発生する遅延を監視します。
• デバイスの信頼性、可用性、認証の正確性などのセキュリティ分析を実施します。
• データの整合性を評価します。

モノのインターネットの役割は拡大しているものの、World Quality Report によると、エンタープライズ IoT 製品の 34% は厳格かつ十分なソフトウェア テストを受けていません。

4. パフォーマンステストからパフォーマンスエンジニアリングへ

中小企業、さらには一部の大企業も、自社の製品成果物の徹底的なパフォーマンス テストから引き続きメリットを得ることができます。ただし、2020 年までに、パフォーマンス エンジニアリングが徐々に既存のパフォーマンス テスト方法に取って代わると予想されます。パフォーマンスエンジニアリングは、顧客の実際の使用体験を評価するだけでなく、ビジネスの実現可能性を根本から向上させることもできます。製品のパフォーマンスに焦点を当てて評価することで、開発する製品が極端な状況（ソフトウェア内の重大なエラーや依存関係の欠落など）でも堅牢性を維持できることを保証できます。製品のパフォーマンスはソフトウェア テストの主なタスクですが、使用中の製品の構成可能性、利便性、実用性を確保するために、顧客価値などの他の要素も十分に考慮する必要があります。

5. ビッグデータテスト

現在、あらゆる企業がビジネス関連のビッグデータを参考に、自社の状況に適した最適なマーケティング戦略を策定しています。そのため、ビッグデータ向けのソフトウェアテストはますます重要になり、2020年にはそうしたテストの需要が新たな高みに達すると予測しています。ビッグデータ テストでは、ソフトウェア テスターは主に、さまざまな商用クラスター サービスを使用したり、他のサポート要素を呼び出したりするときに、対象アプリケーションが TB レベルのデータを効果的に処理できるかどうかを検証します。このタイプのテストでは、通常、機能とパフォーマンスに重点が置かれます。もちろん、データ品質もビッグデータテストの重要な要素です。さまざまな特性（一貫性、妥当性、正確性、完全性、再現性など）に基づいてデータの品質を確認する必要があります。

ご覧のとおり、手動テストは徐々に自動テストに置き換えられてきました。ただし、現時点では、データのきめ細かな処理と監視を完全に実装できる十分に優れた自動化ツールがないため、2020 年には両方のアプローチが混在することになるでしょう。もちろん、私は数年後には自動テストが最終的に手動テストに完全に取って代わるだろうと楽観視しています。

原題: 2020 年に注目すべきソフトウェア テストのトレンド トップ 5、著者: Shormistha Chatterjee

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