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Innowise ha integrato una soluzione completa di test di automazione come servizio in ogni fase del processo di sviluppo.
Il nostro cliente si è rivolto a noi con una sfida specifica. Avevano bisogno di un test approfondito dell'interfaccia utente per scenari di test end-to-end su vari browser per il loro servizio di verifica delle applicazioni web. Inoltre, volevano migliorare le prestazioni della loro applicazione, sia sul lato client che su quello server. Oltre a risolvere questi problemi primari, volevano anche un sistema di reporting dettagliato e un'infrastruttura di test ben impostata per supportare un'ampia gamma di ambienti di test.
Innowise ha fornito un ciclo di test completo e continuo in tutte le fasi del processo di sviluppo del software. Il team di AQA ha definito i requisiti di test e ha formulato il piano e la strategia di test. Il nostro impegno attivo e la nostra profonda esperienza hanno assicurato che il applicazione Test QA Il processo è stato rigoroso e allineato alle esigenze e agli obiettivi unici del nostro cliente.
Nella nostra ricerca di ottimizzare test QA delle applicazioni webAbbiamo impiegato un approccio altamente efficiente: i test paralleli. Con questa strategia, abbiamo eseguito dodici distinti gruppi di test in contemporanea, eliminando ogni potenziale perdita di tempo che i test sequenziali potrebbero comportare.
In esecuzione parallela, le suite di test venivano eseguite in modo indipendente. Questo metodo di test agile e snello ha accelerato in modo significativo l'intero processo di test, migliorando la produttività e l'efficienza e mantenendo i più elevati standard di garanzia della qualità.
Con la crescente complessità delle moderne applicazioni web, la necessità di un solido framework per il testing dell'interfaccia utente diventa fondamentale. Playwright non è stato visto come un semplice strumento, ma come un vero e proprio cambiamento. Offrendo il supporto per più browser, Playwright consente interazioni native, garantendo test che emulano i comportamenti reali degli utenti.
La sua capacità di catturare schermate, registrare video e monitorare le attività di rete lo rendeva una soluzione completa. Il nostro team ha creato un'intricata serie di script di test, sfruttando al massimo le capacità di Playwright e assicurandosi che non venisse lasciato nulla di intentato.
Mentre l'interfaccia utente gioca un ruolo fondamentale nella fidelizzazione dell'utente, le prestazioni agiscono come un guardiano silenzioso che assicura un'esperienza utente senza soluzione di continuità. LightHouse e k6 sono diventati i nostri strumenti preferiti. LightHouse, uno strumento automatizzato open-source, ha migliorato in modo significativo l'accessibilità, che è passata da 69 a ben 95. Il risultato di LightHouse ha fornito una ricca serie di raccomandazioni, che sono servite da preziosa guida per i miglioramenti. Gli sviluppatori front-end hanno sfruttato queste intuizioni, utilizzando i suggerimenti mirati di LightHouse come base per il perfezionamento. Questo approccio non solo ha snellito il processo di sviluppo, ma ha anche innalzato notevolmente il livello di qualità dell'applicazione e di accessibilità per gli utenti.
A sua volta, k6, con la sua architettura moderna, ci ha permesso di generare un carico elevato sul lato server, simulando le condizioni del mondo reale per fornire una valutazione olistica. Identificando i colli di bottiglia e altre potenziali insidie, ci siamo assicurati che l'applicazione rimanesse agile, anche sotto pressione.
Mentre i nostri test dell'interfaccia utente si sono concentrati principalmente sulle interazioni dell'utente, abbiamo riconosciuto il ruolo cruciale del flusso di dati e delle risposte del server. Per garantire un'esperienza utente senza interruzioni, abbiamo introdotto test API end-to-end che scavano in profondità nel cuore dell'applicazione.
Questi test hanno agito come un collegamento vitale, armonizzando le interazioni dell'utente del front-end con le interazioni dell'utente del front-end back-end processi di dati. Hanno esaminato l'integrità dei dati e i tempi di risposta, simulando scenari reali. Abbiamo valutato meticolosamente l'affidabilità dei dati, identificato prontamente le discrepanze e convalidato i tempi di risposta, garantendo un'esperienza utente altamente reattiva.
Il nostro approccio completo ha fornito una valutazione olistica dell'applicazione web, permettendoci di identificare e risolvere i potenziali colli di bottiglia, garantendo il funzionamento ininterrotto dell'applicazione e mantenendo l'integrità dei dati e la reattività.
Una solida strategia di test è incompleta senza un chiaro meccanismo di reporting. Comprendere le sfumature di ogni test, identificare i problemi ricorrenti e formulare strategie attuabili diventa fondamentale. I report HTML di Playwright, noti per la loro granularità, hanno fornito micro-insight sui singoli scenari di test. Combinati con l'ampia panoramica del Portale dei rapporti, hanno trasformato i dati grezzi in informazioni attuabili.
Ma il nostro impegno è andato oltre la semplice fornitura di informazioni. Abbiamo organizzato sessioni di formazione approfondite, assicurandoci che il team di testing del cliente avesse familiarità e competenza con le responsabilità dell'AQA. Tra queste, l'esecuzione di test che rilevino i bug e la gestione del ciclo di vita dei bug, in particolare nel contesto dell'automazione. Attraverso workshop, sessioni pratiche e sessioni di domande e risposte, abbiamo dato al cliente la possibilità di prendere le redini e di andare avanti con fiducia.
Abbiamo migliorato il processo di reporting integrando un Soluzione guidata dall'intelligenza artificiale per identificare e classificare i fallimenti e le incongruenze dei test. Nella prima fase, il sistema di intelligenza artificiale è stato accuratamente addestrato utilizzando i dati di precedenti fallimenti di test, in cui gli stati erano assegnati manualmente. Questa fase fondamentale ha permesso all'intelligenza artificiale di apprendere da una vasta gamma di risultati e di comprendere con precisione le sfumature dei diversi risultati dei test.
Nella seconda fase, dopo l'addestramento, il sistema suggeriva i potenziali stati per i test appena falliti. Questi suggerimenti, forniti all'AQA sul campo, potevano essere rivisti e approvati se necessario. L'intelligenza artificiale è stata addestrata a identificare una serie di stati, tra cui bug, problemi di automazione e problemi di infrastruttura, accelerando così il processo di analisi dei test e migliorando l'efficienza e l'accuratezza dei meccanismi di segnalazione.
Front-end
TypeScript, React Native, Redux, react-navigation
Back-end
Python, Django, Celery, Celery beat
AQA
TypeScript/JavaScript, Playwright, Lighthouse, K6, Grafana, Report Portal
VCS
Git, Bitbucket
Cloud
Elastic Beanstalk, DynamoDB, AWS Grafana IAM, SNS, SQS, KMS, RDS (PostgreSQL), S3, Lambda, SES, KVS
DevOps
Pipeline Bitbucket, DataDog, Nginx, Docker, Docker Compose
Il nostro team AQA ha utilizzato l'approccio Agile Scrum nel corso di test QA dell'applicazioneche si è rivelato essenziale per adattarsi alle mutevoli esigenze del cliente. Questo approccio ci ha permesso di consegnare rapidamente elementi vitali come il documento Vision e Scope dopo la scoperta e di presentare una mappa del viaggio del cliente con un prototipo interattivo durante la fase di progettazione UI/UX design fase.
Abbiamo utilizzato Bitbucket CI per gestire le attività in modo efficace e ci siamo concentrati su una comunicazione aperta per garantire che tutti fossero sulla stessa pagina. Questa strategia diretta ha migliorato il nostro lavoro di squadra, ha ridotto gli ostacoli e ci ha garantito di soddisfare o superare sempre le aspettative del cliente.
Abbiamo creato un framework di testing completo per UI, API e test delle prestazioni delle applicazioni webottenendo una copertura del 100% delle funzionalità già disponibili. Per mantenere la qualità, abbiamo implementato test di regressione end-to-end notturni e test di regressione basati sulla distribuzione, completando 2000 test in soli 25 minuti.
Inoltre, abbiamo semplificato la reportistica utilizzando l'intelligenza artificiale per identificare i test falliti e incoerenti. Abbiamo creato un semplice sistema di distribuzione dei report basato su e-mail per tenere tutti informati. Inoltre, abbiamo introdotto test di regressione visivi per gli scenari critici, aumentando la fiducia nel processo di test.
6x
riduzione del tempo di regressione
3x
aumento dell'identificazione dei difetti per sprint
Dopo aver ricevuto ed elaborato la vostra richiesta, vi ricontatteremo a breve per illustrare le esigenze del progetto e firmare un NDA per garantire la riservatezza delle informazioni.
Dopo aver esaminato i requisiti, i nostri analisti e sviluppatori elaborano una proposta di progetto con l'ambito di lavoro, le dimensioni del team, i tempi e i costi stimati.
Organizziamo un incontro con voi per discutere l'offerta e giungere a un accordo.
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