องค์กรขนาดใหญ่ได้ออกแบบกระบวนการ DevOps อย่างพิถีพิถัน โดยผสานรวมโค้ด การสร้าง การแพ็คเกจ และการปรับใช้ตั้งแต่ขั้นตอนการพัฒนาไปจนถึงขั้นตอนการผลิตได้อย่างราบรื่น เครื่องจักรที่ทำงานอย่างราบรื่นนี้ขับเคลื่อนการส่งมอบซอฟต์แวร์ด้วยความเร็วที่ช่วยให้พวกเขาก้าวไปข้างหน้าในการแข่งขันในตลาด อย่างไรก็ตาม พวกเขาได้ระบุพื้นที่สำคัญสำหรับการปรับปรุง นั่นคือการรวมการทดสอบอัตโนมัติเพื่อเสริมคุณภาพการสร้างและหลีกเลี่ยงการปรับใช้ที่ล้มเหลวซึ่งน่ารำคาญ เป้าหมายชัดเจน: เพื่อสอดแทรกการทดสอบอัตโนมัติลงในกระบวนการ DevOps โดยไม่ทำลายเธรดที่มีอยู่ของประสิทธิภาพและประสิทธิผล

ต่อไปนี้เป็นแนวทางแก้ไขเชิงปฏิบัติบางประการสำหรับสถานการณ์นี้:

  • การเลือกเครื่องมือทดสอบอัตโนมัติ: รากฐานสำคัญของความพยายามนี้คือการเลือกเครื่องมือทดสอบอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพ เครื่องมือที่กล่าวถึง ได้แก่ Selenium สำหรับความหลากหลาย Katalon สำหรับการบูรณาการที่ราบรื่นและความทนทาน TestComplete สำหรับความสะดวกในการใช้งาน Eggplant สำหรับการเรียนรู้ที่สั้น และ Tricentis Tosca สำหรับแนวทางการทดสอบอัตโนมัติโดยไม่ต้องใช้สคริปต์ การเลือกเครื่องมือควรสอดคล้องกับกลุ่มเทคโนโลยี ชุดทักษะของทีมงาน และวิสัยทัศน์ระยะยาวของ DevOps และกลยุทธ์การทดสอบขององค์กร

  • การทดสอบอัตโนมัติเชิงกลยุทธ์: การทดสอบทั้งหมดไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาเท่าเทียมกัน ดังนั้นจึงควรให้ความสำคัญกับการทดสอบที่สำคัญและมีผลกระทบสูงสำหรับการทำงานอัตโนมัติ เช่น การทดสอบแบบ Smoke Test การทดสอบการถดถอย และการทดสอบประสิทธิภาพ แนวทางเชิงกลยุทธ์นี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าเส้นทางที่สำคัญที่สุดของแอปพลิเคชันจะได้รับการตรวจสอบความถูกต้องด้วยการสร้างแต่ละครั้ง โดยไม่ทำให้กระบวนการทำงานต้องยุ่งยากด้วยการทดสอบอัตโนมัติจำนวนมาก ควรเน้นที่ความสามารถหลักซึ่งเป็นตัวแทนของการครอบคลุมองค์กรที่ใหญ่ที่สุด ซึ่งจะทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับการทดสอบการถดถอยอัตโนมัติ

  • การบำรุงรักษาทดสอบที่ได้รับการปรับปรุงด้วย AI: AI สามารถมีบทบาทสำคัญในการลดภาระการบำรุงรักษาการทดสอบอัตโนมัติ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถนำมาใช้เพื่อระบุและอัปเดตการทดสอบที่ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงในฐานโค้ด ซึ่งช่วยลดเวลาและความพยายามที่จำเป็นในการอัปเดตการทดสอบให้ทันสมัยได้อย่างมาก ทั้งนี้ ขึ้นอยู่กับเครื่องมือทดสอบอัตโนมัติที่เลือก ความสามารถเหล่านี้อาจเป็นส่วนหนึ่งของแพ็คเกจที่นำเสนอ

  • การตรวจสอบรหัสบังคับ: ก่อนการทดสอบ ควรใช้มาตรการคุณภาพโค้ด เช่น การวิเคราะห์โค้ดแบบคงที่และการตรวจสอบโค้ดร่วมกัน มาตรการเหล่านี้จะช่วยระบุและแก้ไขปัญหาที่ต้นทาง ซึ่งจะช่วยลดจำนวนข้อบกพร่องที่เข้าสู่ขั้นตอนการทดสอบ

  • วงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง: สร้างวงจรข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่องระหว่างทีมพัฒนา ทีมทดสอบ และทีมปฏิบัติการ แนวทางการทำงานร่วมกันนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการทดสอบจะถูกป้อนกลับไปยังกระบวนการพัฒนา ส่งเสริมให้เกิดวัฒนธรรมแห่งการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

  • การฝึกอบรมและพัฒนาทักษะ: เสริมทักษะและความรู้ที่จำเป็นให้กับทีมงานเพื่อใช้เครื่องมือและแนวทางปฏิบัติด้านการทดสอบอัตโนมัติอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถทำได้โดยผ่านการฝึกอบรม เวิร์กช็อป หรือการมีส่วนร่วมกับผู้เชี่ยวชาญภายนอก

 

การเดินทางสู่การปรับปรุงกระบวนการ DevOps ด้วยการทดสอบอัตโนมัติเป็นการผสมผสานระหว่างการวางแผนเชิงกลยุทธ์ การเลือกเครื่องมือ และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง โดยการใช้แนวทางปฏิบัติในการทดสอบอัตโนมัติ ควบคู่ไปกับการใช้ประโยชน์จาก AI และการเน้นที่การวัดคุณภาพโค้ดก่อนการทดสอบ องค์กรกำลังก้าวไปในเส้นทางสู่การปรับปรุงคุณภาพการสร้างและส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งความเป็นเลิศและการทำงานร่วมกัน การว่าจ้างบริษัทที่ปรึกษาอย่าง Ready จะช่วยปรับกระบวนการนี้ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ทำให้มั่นใจได้ว่าองค์กรมีความพร้อมในการรับมือกับความท้าทายในภูมิทัศน์การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

แบ่งปัน

กรณีการใช้งานที่เกี่ยวข้อง