アジャイル テスト ライフ サイクル (ATLC) をご存知ですか? これは、ソフトウェア開発チームがアプリケーションを適切かつ効果的にテストするために使用するプロセスです。
この投稿では、ATLC について知っておく必要があるすべてのことについて説明します。これには、その利点、プロセスに含まれる手順、実用的なテスト戦略の計画、要件の収集とバグ追跡に基づくテストの実行、ユーザー受け入れテスト (UAT)、および継続的なテストが含まれます。テストの統合と自動化。
このガイドを読めば、ソフトウェア開発ライフ サイクルの一部としてアジャイル テストを使用する方法をよりよく理解できるようになります。
製品を提供するためのより良い方法を探しているアジャイル開発者、テスター、または製品マネージャーである場合、この記事では、必要なアクションと共に関連する段階について説明します。
アジャイル テストのライフ サイクルの概要
アジャイル開発の世界でテストが非常に重要であることは周知の事実です。 しかし、それにもかかわらず、アジャイル デリバリ内での活動は過小評価されることがよくあります。 その理由は、もちろん、生産納期に関連するお金です。
しかし、詳細なテストがなければ、チームが開発する製品の品質や信頼性は保証されません。 そのため、作業項目の特定から各フェーズで使用する必要があるテストの種類の理解まで、アジャイル テストのライフ サイクルを理解することが重要です。
アジャイル テスト サイクルでは、開発者とテスターがすべてのスプリントに関与する必要があります。 これをうまく行うことで、すべての段階でテストの自動化が可能になり、バグをより早く、より頻繁に検出するのに役立ち、後でトラブルシューティングにかかる時間を短縮できます。
アジャイル テストは、要件の早期検証にも役立ち、副次的な効果として、高品質の製品を提供することで顧客満足度を向上させます。
アジャイルテストとその利点とは
アジャイル テストは、自動化を活用して反復テスト プロセスを作成する革新的なソフトウェア テスト方法論です。 この自動化中心のアプローチにより、チームはコードの矛盾や問題をすばやく分析し、このフィードバックに基づいて変更をテストできます。
したがって、このプロセスの主な利点は明らかです。
- テストが必要な影響を与えることを確認する
- より効率的な開発時間につながり、
- 開発されたシステムは全体的にバグ解決率が速く、
- そして顧客満足度が向上します。
スプリントは短い期間 (通常 2 ～ 4 週間) として定義されるため、ここでは品質と速度が重要な要素となります。 チームがスプリント テストに含まれる品質に信頼できるほど、信頼性が高くなり、チームはより迅速に開発を進めることができます。
自動化に焦点を当てることは、アジャイル チームの主要な目標であるべきです。 これにより、チームはコストのかかる障害のリスクを軽減し、既に本番環境にあるものを修正するのではなく、新しいコンテンツの作成により多くの時間を割くことができます。
もう 1 つの副次的な利点は、プロジェクトのコストとタイムラインをより正確に見積もることです。 製品ははるかに成熟して予測可能であるため、チームがスプリント内で発生した予期しない問題に対処しなければならない状況は少なくなり、そのような複雑さを事前に計算する必要はありません。
アジャイル テストのライフ サイクル ステップ
アジャイル テストのライフ サイクルは、4 つの異なる段階で構成されます。
単体テスト
これらは、開発の観点からコードの準備ができたら、開発者が実行するテストです。 システムの他の部分を関与させることなく、開発環境で分離して実行されます。
単体テストはコードをテストするために実施され、手動または自動で実行できます。
手動で実行する場合、開発者はコードに対してテスト ケースを実行します。 これはすぐに理解できますが、特に長期的な観点からは、開発専用のスプリントからより多くの時間がかかります。
これに代わる方法は、自動化された単体テスト コードを作成することです。これは、基本的に機能コードを実行するだけで検証します。 これは、開発者が新しい機能の開発だけでなく、その機能をテストする単体テスト コードの開発にも時間を費やさなければならないことを意味します。
これは短期的な観点からはより大きな作業のように見えるかもしれませんが、このような単体テストはスプリント テストの後の段階でも簡単に再利用できるため、プロジェクト全体の時間の節約になります。 それらを通常の回帰テスト ケースに含めることもできるため、さらに時間を節約できます。
最後に、自動化された単体テストによるコード カバレッジが高いほど、より優れたコード信頼性指標をクライアントに示すことができます。
機能テスト
機能テストは、アプリケーションの機能がどの程度うまく機能するかを判断するために設計されています。 このタイプのテストは、技術的な側面 (主に単体テストの一部) ではなく、コードの正しい機能を確認するために使用され、ユーザーのニーズと期待を満たしているかどうかを評価します。
言い換えれば、機能テストは、開発されたものがビジネス ユーザーから与えられた要件を満たしていることを検証するために使用されます。
事前に重要なテスト ケースを関連する利害関係者 (製品所有者またはエンド ユーザーからも) から収集し、スプリント内のコンテンツに必要なすべてのテスト ケースのリストを作成することをお勧めします。
機能テストの自動化は、システムのさまざまな部分をまとめて検証する複雑なプロセスであるため、テスト開発側でより多くの労力を必要とします。 この場合の最善の戦略は、メインの開発チームが新機能を開発しているのと同じように、機能テストの開発専用のチームを設立することです。
確かに、プロジェクトにとって、これは別のチームを維持するためのコストの増加を意味しますが、長期的にはプロジェクトのお金を節約する大きな可能性もあります. 利益と節約を説明し、具体的に計算して、ビジネス ユーザーの前で確固たる議論を行い、プロジェクト コストの承認をこのように増加させるのは、プロジェクト マネージャーだけです。
一方、手動で行う場合、このアクティビティは非常に小さなチーム (場合によっては 1 人でさえも) で行うことができます。 ただし、スプリントごとに一定のマニュアルと繰り返しのアクティビティが必要になります。 時間が経つにつれて、システムの機能セットが拡大するにつれて、スプリントごとに確実な機能テストに追いつくことが難しくなる可能性があります。
回帰テスト
リグレッション テストの目的は、これまで機能していたすべての機能が次のリリース後も機能することを確認することです。 異なるモジュール間に互換性の問題がないことを確認するために、回帰テストを実施する必要があります。
リグレッション テストのテスト ケースは、リリースごとに定期的に維持および再検討される場合に最適です。 具体的なプロジェクトの仕様に基づいて、それらをシンプルに保ちながら、システム全体で実行されるコア機能と重要なエンド ツー エンド フローの大部分をカバーすることが最善です。
通常、各システムには多くの異なる領域に関係するプロセスがあり、それらは回帰テスト ケースの最適な候補です。
既存の自動化された単体テストと機能テストがある場合、自動化を回帰テストに組み込むのは非常に簡単な作業です。 システムの最も重要な部分 (たとえば、生産で最も使用されるプロセス) に既存のものを再利用するだけです。
ユーザー受け入れテスト (UAT)
最後になりましたが、UAT は、アプリケーションが運用展開に必要な要件を満たしていることを検証します。 このアプローチは、ソフトウェアの一部を短期間で激しいサイクルで頻繁にテストする場合に最適です。
UAT テストは、アジャイル チームの外部の人々によってのみ実行されます。理想的には、将来の本番環境にできるだけ近い専用環境でビジネス ユーザーによって実行されます。 または、製品所有者はここでエンド ユーザーを置き換えることができます。
いずれにせよ、これはエンド ユーザーの観点から見て、開発チームとは一切関係のない、クリーンで機能的なテストである必要があります。 これらのテストの結果は、本番リリースに向けた非常に重要な決定を下すためにここにあります。
効果的なテスト戦略の計画
計画は戦略全体を結びつけるため、アジャイル テストの重要な部分です。 また、スプリントのコンテキストで明確なタイムラインの期待値を設定する必要があります。
アジャイル テスト計画を効果的に管理することで、チームはスプリント内のリソースの効率的な使用につながる明確な方向性を作成できます。 明らかに、テスターと開発者の間のより大きなコラボレーションが期待されています。
また、各開発スプリント内で単体テスト、機能テスト、またはユーザー受け入れテストがいつ行われるかを明確にするための包括的な計画を確立する必要があります。 したがって、誰もがアジャイルの立ち上げを成功させるためにいつ参加する必要があるかを正確に知っています。
計画をどのように設定するかは、さらに話し合いと合意が必要です。 しかし、最も重要なことは、それをプロセスにして、それに固執することです。 信頼性が高く予測可能な周期性を作成します。
プロセスから離れないでください。 そうしないと、現実は正反対になり、本番環境への混乱と予測不可能なリリースが発生します。
要件収集に基づくテストの実行
各段階の要件に対してテストを実行する必要があります。 バグや問題が発見され、開発チームに割り当てられると、チケットが公開されます。開発チームは、コードの何を修正または変更する必要があるかを判断できます。 すべてのバグが修正されると、アジャイル テストの実行はすべてのテストに合格するまで続行できます。
結果の確認とバグ追跡
結果の効果的なレビューと堅実なバグ追跡プロセスが不可欠です。 このプロセスには、プロジェクト マネージャーやテスターから開発者、最終的にはサポート チームまで、関連するすべての利害関係者が関与する必要がありますが、フィードバックを収集するために顧客も関与する必要があります。
これは、すでに予定されているリリース日が危険にさらされる前に、問題を迅速に特定して修正できるように、十分に包括的な活動でなければなりません。
選択するツールはチーム次第です。 ただし、選択したテスト活動には、問題を監視し、依存関係に応じて優先順位を付け、解決時に開発者からステータスの更新を報告するか、さらなる調査のために転送し、解決したらチケットをクローズするための信頼できるバグ追跡プロセスが含まれている必要があります。
レビューは、アジャイル テスターがシステムの動作を理解し、プロセスの後半ではなく各ステップでバグを特定するのに役立ちます。 また、定期的なレビューにより、アジャイル チームは改善が必要な傾向や領域を特定できるため、テスト フレームワークを継続的に更新し、より高品質の製品をより迅速に構築できます。
製品のスモーク テストによる製品リリースの最終決定
リリースの成功を最大化するために、本番環境 (リリース直後) に対してスモーク テストを実行することは、信頼性を高める 1 つの方法です。
このテストは、運用システム内の一連の読み取り専用アクティビティで構成され、新しいランダム データは作成されませんが、エンド ユーザーの観点からシステムの基本機能を検証します。
プロセスに適切な利害関係者を関与させることで、目標が達成されたという確信を高めながら、調整と説明責任を確保することができます。 最終的に、これらのテストはリリースの成功を保証します。
効率を向上させるためのテストの継続的な統合と自動化
テストの継続的な統合と自動化は、アジャイル プロセスを次のレベルに引き上げるために企業によってますます採用されています。
チームが上記のように自動化をいくつかの段階に実装できる場合、それらを組み合わせて専用のテスト パイプラインに接続できます。これは、基本的に、他のチームの関与なしに、テスト活動の大部分を独立して実行する完全に自動化されたバッチ プロセスです。メンバー。
時間の経過とともに、このような包括的なテスト パイプラインにより、すべてのテスト フェーズに必要な合計時間が短縮されます。 最終的には、各スプリントの終了後に、非常に高速な増分本番リリースにつながる可能性があります。 これは理想的なシナリオですが、実際には、関連するすべてのテスト手順を実行することは困難です。 自動化は、そこに到達する唯一の方法です。
アジャイルテストとウォーターフォールテストの違い
アジャイル テスト戦略は、周期性、並列性、各アクティビティの専用時間など、いくつかの点で従来のウォーターフォール テスト戦略とは異なります。
しかし、最も顕著な違いは、各アプローチの焦点です。
- アジャイル テストでは、問題を特定して製品を迅速に改善するために、開発とフィードバック ループを絶え間なく迅速に繰り返すことに重点を置いています。 顧客のコラボレーション、継続的な統合、適応計画に重点を置いた反復プロセス。
- 一方、従来のウォーターフォール テストでは、各段階が個別に順次解決される直線的なプロセスが強調され、ソリューション全体のフィードバックは、プロジェクトの最後の段階で、最終的な製品リリース日に非常に近い段階でのみ残されます。
明らかに、主要な利害関係者が問題を特定するのが早ければ早いほど、プロジェクトの状況は改善されます。 この点で、アジャイル方法論は間違いなく成功する可能性が高くなります。
結論
アジャイル テストのライフ サイクルはウォーターフォールよりも短いように見えるかもしれませんが、実際にはそうではありません。 プロセス全体は継続的で、製品のリリース日まで続きます。 各スプリントに使用できる予算と時間に応じて、その特定のスプリントで実行するテストに優先順位を付ける必要があります。
よく計画されたテスト戦略は、どの機能またはモジュールが他よりも注意を払う必要があるかを選択するのに役立ちます。 自動化により、複数のテスト段階を同じスプリントに含めることが可能になり、スプリントからスプリントへのシステムの全体的な信頼性が向上します。
ここで、スクラム テストのベスト プラクティスのいくつかを確認できます。
