Hãy cùng thảo luận về cách khái niệm TestOps, máy học và tự động hóa thiết lập xu hướng bảo vệ ứng dụng và phần mềm ở giai đoạn thử nghiệm.
Giới thiệu
Kiểm thử phần mềm là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng đầy sáng tạo. Trong bối cảnh thay đổi liên tục, kiểm thử thích ứng với các xu hướng phát triển mới và tính đến nhu cầu của người dùng. Hãy cùng xem xét ba xu hướng kiểm thử hiện tại mà chúng tôi sử dụng tại NGR Softlab và cách chúng có thể thay đổi trong tương lai.
Kiểm tra thủ công
Kiểm thử thủ công là quá trình thực hiện các bài kiểm tra mà không cần tự động hóa. Với cách tiếp cận này, người kiểm thử có thể sử dụng trực giác và kinh nghiệm để tìm ra các lỗi và vấn đề không rõ ràng trong phần mềm. Chúng tôi sử dụng kiểm thử thủ công cho các tình huống phức tạp đòi hỏi nhận thức của con người, chẳng hạn như trong các lĩnh vực giao diện người dùng (UI) và trải nghiệm người dùng (UX).
Hiện nay, loại thử nghiệm này đang phải đối mặt với một số thách thức đáng kể. Người thử nghiệm phát triển và duy trì các trường hợp thử nghiệm và tài liệu mở rộng, rất tốn thời gian. Ngoài ra, thử nghiệm thủ công phụ thuộc rất nhiều vào kỹ năng và kinh nghiệm của nhân viên, điều này có thể dẫn đến sự không nhất quán trong kết quả. Cũng cần lưu ý rằng loại thử nghiệm này bị hạn chế bởi khả năng của con người, điều này thường có nghĩa là khi các dự án phát triển, nhóm phải được mở rộng và phân bổ nguồn lực. Những yếu tố này khiến việc tối ưu hóa các quy trình thử nghiệm trở nên khó khăn hơn.
Trong tương lai gần, các nhà kiểm thử sẽ ngày càng tập trung vào cách người dùng tương tác với sản phẩm, không chỉ kiểm tra chức năng mà còn đánh giá khả năng sử dụng, tính trực quan của giao diện và ấn tượng chung về phần mềm. Họ sẽ trở thành một dạng người ủng hộ cho người dùng cuối, đảm bảo rằng sản phẩm đáp ứng được kỳ vọng của họ.
Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo cũng sẽ trở thành một khía cạnh quan trọng của thử nghiệm thủ công. AI sẽ giúp phân tích kết quả thử nghiệm, xác định các mẫu và thậm chí tạo ra các trường hợp thử nghiệm mới dựa trên các thử nghiệm đã hoàn thành trước đó, điều này sẽ làm giảm lượng công việc thường lệ và tăng hiệu quả.
Khái niệm TestOps, tích hợp các quy trình thử nghiệm và vận hành, sẽ trở thành trọng tâm chính đối với các nhà thử nghiệm. Điều này liên quan đến sự hợp tác chặt chẽ hơn giữa các nhóm phát triển, thử nghiệm và vận hành để làm cho các quy trình hiệu quả hơn và giảm thời gian đưa ra thị trường. Là một phần của TestOps, các nhà thử nghiệm sẽ ngày càng sử dụng các công cụ phân tích để đánh giá kết quả thử nghiệm và xác định các mô hình, để họ có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn về chất lượng sản phẩm và nhu cầu cải tiến.
Ngoài ra, các nhà thử nghiệm sẽ ngày càng tham gia nhiều hơn vào phân tích hệ thống. Điều này sẽ cho phép họ hiểu rõ hơn về kiến trúc sản phẩm và logic kinh doanh của nó, xác định chính xác hơn các khu vực quan trọng để thử nghiệm và phát triển các chiến lược thử nghiệm hiệu quả hơn.
Các nhà phân tích thử nghiệm sẽ tích cực tham gia vào việc phân tích yêu cầu ngay từ đầu quá trình phát triển để đảm bảo chức năng đáp ứng đầy đủ mong đợi của người dùng và yêu cầu kinh doanh, đồng thời cũng sẽ nhanh chóng xác định các trường hợp sử dụng không rõ ràng và rủi ro tiềm ẩn.
Kiểm tra tự động
Kiểm thử tự động cho phép các nhóm cải thiện hiệu quả, giảm lỗi và đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm ra thị trường. Hiện tại, nó đang được phát triển nhanh chóng và trong những năm tới, chúng ta sẽ thấy sự phát triển của nó với các công nghệ và phương pháp tiếp cận mới. Hãy cùng xem xét tình trạng hiện tại của kiểm thử tự động và tương lai của nó.
Xu hướng hiện tại trong thử nghiệm tự động cho thấy việc hợp nhất với các quy trình tích hợp liên tục và triển khai liên tục (CI/CD) đã trở thành tiêu chuẩn. Với các công cụ như Jenkins và GitLab CI, các nhóm có thể chạy thử nghiệm tự động bất cứ khi nào mã thay đổi, dẫn đến phát hiện lỗi nhanh hơn và chất lượng sản phẩm cao hơn.
Các khuôn khổ kiểm thử hiện đại như Selenium, Cypress và Playwright cung cấp các công cụ mạnh mẽ để tự động hóa việc kiểm thử chức năng của các ứng dụng web. Các công cụ này cho phép bạn tạo các tập lệnh kiểm thử mạnh mẽ và dễ dàng tích hợp với các thành phần khác của quy trình phát triển, giúp công việc của người kiểm thử dễ dàng hơn và kiểm thử hiệu quả hơn.
Mỗi ngày, lượng kiến thức cần thiết để làm việc trong lĩnh vực tự động hóa ngày càng tăng. Khoảng cách giữa phát triển và tự động hóa ngày càng rõ rệt và điều này có thể gây khó khăn cho các chuyên gia từ cả hai lĩnh vực khi làm việc trên cùng một sản phẩm.
Trong những năm tới, chúng ta sẽ thấy sự triển khai tích cực của công nghệ trí tuệ nhân tạo và máy học trong lĩnh vực này. Các công cụ sẽ có thể dự đoán các lỗi tiềm ẩn dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử và tự động tạo các kịch bản thử nghiệm. Ví dụ về các nền tảng như Test.ai và Applitools chứng minh cách AI có thể cải thiện thử nghiệm trực quan và thích ứng với các thay đổi giao diện.
Tại NGR Softlab, chúng tôi tích cực sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa các quy trình thử nghiệm. Chúng tôi sử dụng tiềm năng của AI kết hợp với ngăn xếp công nghệ của mình, bao gồm Python, Requests và Playwright. AI cho phép bạn tạo các kịch bản thử nghiệm và giúp viết các bài kiểm tra tự động, giúp tăng tốc đáng kể quá trình phát triển. Việc tích hợp các thuật toán thông minh giúp cải thiện chất lượng thử nghiệm, giảm thiểu các tác vụ thường xuyên và tập trung vào các khía cạnh phức tạp hơn của đảm bảo chất lượng phần mềm.
Một phần quan trọng của tự động hóa trong tương lai sẽ là khái niệm thử nghiệm SMART. Hệ thống sẽ có thể thích ứng với những thay đổi trong mã mà không cần can thiệp thủ công, điều này sẽ giảm đáng kể thời gian hỗ trợ thử nghiệm và tăng độ tin cậy của chúng.
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) cũng sẽ tìm thấy vị trí thích hợp trong tự động hóa thử nghiệm. Các công cụ như UiPath và Automation Anywhere sẽ được sử dụng không chỉ để tự động hóa các quy trình kinh doanh mà còn để tích hợp thử nghiệm vào các cấu trúc tự động khác trong công ty.
Một xu hướng quan trọng khác sẽ là sự hội tụ của các kỹ năng của kỹ sư tự động hóa với các kỹ năng của nhà phát triển. Các kỹ sư tự động hóa thử nghiệm sẽ cố gắng phát triển các kỹ năng tương tự như các kỹ năng của nhà phát triển phần mềm, được thúc đẩy bởi nhu cầu tạo ra các giải pháp tự động hóa phức tạp và đáng tin cậy hơn. Bằng cách nắm vững các nguyên tắc thiết kế phần mềm và kiến trúc ứng dụng, các kỹ sư tự động hóa sẽ có thể cộng tác hiệu quả hơn với các nhóm phát triển, cải thiện chất lượng mã và tạo điều kiện xác định vấn đề nhanh hơn. Vai trò của kiến trúc sư thử nghiệm cũng sẽ tăng tầm quan trọng.
Do đó, thử nghiệm tự động tiếp tục phát triển, thích ứng với các công nghệ mới và nhu cầu thị trường. Trong tương lai, chúng ta sẽ thấy sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo, sự phát triển của thử nghiệm SMART, việc sử dụng RPA và sự hội tụ của các kỹ năng tự động hóa với các kỹ năng của nhà phát triển. Những thay đổi này sẽ giúp các nhóm tăng hiệu quả của quy trình thử nghiệm, cải thiện chất lượng sản phẩm và phản ứng nhanh hơn với những thay đổi trong yêu cầu của người dùng.
Kiểm tra bảo mật
Kiểm tra bảo mật là quá trình đánh giá hệ thống, ứng dụng hoặc mạng để tìm các lỗ hổng, mối đe dọa và rủi ro có thể bị kẻ tấn công khai thác. Mục tiêu của thử nghiệm này là đảm bảo bảo vệ thông tin nhạy cảm và ngăn chặn truy cập trái phép.
Trạng thái hiện tại của thử nghiệm bảo mật bao gồm một số kỹ thuật và công cụ chính, mỗi kỹ thuật và công cụ đều đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính bảo mật của ứng dụng.
Bước đầu tiên là phân tích mã tĩnh. Tại NGR Softlab, chúng tôi sử dụng các công cụ như SonarQube và Svace, cho phép chúng tôi xác định các lỗ hổng ở giai đoạn đầu phát triển mà không cần chạy chương trình. Các trình phân tích tĩnh này kiểm tra mã nguồn và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn, bao gồm SQL injection, XSS (cross-site scripting) và các lỗ hổng phổ biến khác.
Phương pháp tiếp theo là phân tích động, được sử dụng để kiểm tra các ứng dụng đang chạy. Trong thực tế, chúng tôi sử dụng các trình phân tích động như OWASP ZAP và Burp Suite, mô phỏng các cuộc tấn công vào ứng dụng để xác định lỗ hổng trong điều kiện vận hành thực tế. Phương pháp này cho phép chúng tôi phát hiện các vấn đề chỉ có thể xuất hiện trong quá trình sử dụng thực tế của ứng dụng.
Kiểm tra thâm nhập cũng đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu bảo mật. Anti-Malware.ru gần đây đã phân tích giá kiểm tra thâm nhập: giá phụ thuộc vào những gì và giá được hình thành như thế nào. Người kiểm tra thâm nhập sử dụng các công cụ như Metasploit để mô phỏng các cuộc tấn công vào hệ thống nhằm xác định các lỗ hổng mà kẻ tấn công có thể lợi dụng. Trong quá trình kiểm tra, họ chuẩn bị các báo cáo có khuyến nghị để loại bỏ các vấn đề được tìm thấy, giúp cải thiện tính bảo mật tổng thể của hệ thống.
Cuối cùng, có fuzzing, một phương pháp kiểm tra tự động gửi dữ liệu ngẫu nhiên hoặc không chính xác đến một ứng dụng để xác định lỗi và lỗ hổng. Các công cụ như AFL++ và OSS-Fuzz giúp tìm ra các lỗi nghiêm trọng có thể dẫn đến sự cố hệ thống hoặc rò rỉ dữ liệu.
Một phương pháp toàn diện để kiểm tra bảo mật, bao gồm phân tích tĩnh và động, kiểm tra thâm nhập và phát hiện lỗi, cung cấp khả năng bảo vệ ứng dụng đáng tin cậy hơn khỏi các mối đe dọa và lỗ hổng tiềm ẩn.
Trong tương lai gần, thử nghiệm bảo mật sẽ tiếp tục phát triển, áp dụng các công nghệ và phương pháp mới.
Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo và máy học vào thử nghiệm bảo mật mở ra những chân trời mới để cải thiện hiệu quả của nó. Các hệ thống AI sẽ có thể phân tích lượng lớn dữ liệu, phát hiện các bất thường và dự đoán các mối đe dọa tiềm ẩn. Các công cụ như Darktrace đã chứng minh tiềm năng sử dụng AI để phát hiện các mối đe dọa theo thời gian thực, giúp quá trình thử nghiệm chủ động hơn.
Ngoài ra, việc sử dụng fuzzing mở rộng sẽ trở nên phổ biến do khả năng phát hiện các lỗ hổng phức tạp. Các công cụ fuzzing mới sẽ tận dụng AI để tạo ra dữ liệu thử nghiệm có mục tiêu hơn, có thể khiến phương pháp này thậm chí còn hiệu quả hơn. Do đó, sự kết hợp giữa AI, tự động hóa và fuzzing sẽ tạo ra một công cụ mạnh mẽ để đảm bảo an ninh ứng dụng khi đối mặt với các mối đe dọa liên tục phát triển.
Kết luận
Có thể kết luận hợp lý rằng trong tương lai, ngành công nghiệp sẽ chứng kiến sự mở rộng của nhóm nhiệm vụ mà các kiểm thử viên giải quyết, việc triển khai tích cực trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp tục và sẽ có sự đào sâu hơn vào nhu cầu của người dùng và làm việc với khối lượng dữ liệu lớn. Do đó, các kiểm thử viên sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng và thành công của sản phẩm trong một thế giới công nghệ thay đổi nhanh chóng.
