Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
Nasz klient zgłosił się do nas z konkretnym wyzwaniem. Potrzebował dokładnych testów interfejsu użytkownika dla kompleksowych scenariuszy testowych w różnych przeglądarkach dla swojej usługi audytu aplikacji internetowych. Co więcej, ich celem było zwiększenie wydajności aplikacji, zarówno po stronie klienta, jak i serwera. Oprócz rozwiązania tych podstawowych problemów, potrzebowali również szczegółowego systemu raportowania i dobrze skonfigurowanej infrastruktury testowej do obsługi szerokiej gamy środowisk testowych.
Firma Innowise zapewniła kompleksowy i ciągły cykl testowy na wszystkich etapach procesu tworzenia oprogramowania. Zespół AQA ukształtował wymagania testowe oraz sformułował plan i strategię testów. Nasze aktywne zaangażowanie i dogłębna wiedza specjalistyczna zapewniły, że proces testowania aplikacji był rygorystyczny i dostosowany do unikalnych potrzeb i celów naszego klienta.
W naszym dążeniu do optymalizacji testowania QA aplikacji internetowych zastosowaliśmy wysoce efektywne podejście – testowanie równoległe. W tej strategii przeprowadziliśmy równocześnie dwanaście różnych części testów, eliminując marnowanie czasu, które mogłoby wystąpić przy testowaniu sekwencyjnym.
Równolegle wykonywane zestawy testów działały niezależnie. Ta usprawniona i zwinna metoda testowania znacznie przyspieszyła cały proces testowania, zwiększając produktywność i wydajność przy jednoczesnym zachowaniu najwyższych standardów zapewniania jakości.
Wraz z rosnącą złożonością nowoczesnych aplikacji internetowych, potrzeba solidnego frameworka do testowania interfejsu użytkownika staje się nadrzędna. Playwright pojawił się w naszym polu widzenia nie jako zwykłe narzędzie, ale jako narzędzie zmieniające zasady gry. Oferując wsparcie dla wielu przeglądarek, Playwright umożliwia natywne interakcje, zapewniając testy, które naśladują rzeczywiste zachowania użytkowników.
Jego zdolność do przechwytywania zrzutów ekranu, nagrywania filmów i monitorowania aktywności sieciowej sprawiła, że było to kompleksowe rozwiązanie. Nasz zespół opracował skomplikowany zestaw skryptów testowych, wykorzystując w pełni możliwości Playwright, zapewniając, że żaden kamień nie został odwrócony.
Podczas gdy interfejs użytkownika odgrywa kluczową rolę w utrzymaniu użytkownika, wydajność działa jak cichy strażnik, który zapewnia płynne wrażenia użytkownika. LightHouse i k6 stały się naszymi ulubionymi narzędziami. LightHouse, zautomatyzowane narzędzie o otwartym kodzie źródłowym, znacznie zwiększyło dostępność z 69 do imponujących 95. Dane wyjściowe z LightHouse dostarczyły bogatej gamy zaleceń, służąc jako cenny przewodnik do ulepszeń. Programiści front-end wykorzystali te spostrzeżenia, używając ukierunkowanych sugestii LightHouse jako planu do udoskonalenia. Takie podejście nie tylko usprawniło proces rozwoju, ale także znacznie podniosło poprzeczkę w zakresie jakości aplikacji i dostępności dla użytkowników.
Z kolei k6, ze swoją nowoczesną architekturą, pozwolił nam wygenerować wysokie obciążenie po stronie serwera, symulując rzeczywiste warunki, aby zapewnić całościową ocenę. Identyfikując wąskie gardła i inne potencjalne pułapki, zapewniliśmy, że aplikacja pozostała zwinna, nawet pod presją.
Podczas gdy nasze testy interfejsu użytkownika koncentrowały się głównie na interakcjach z użytkownikiem, zdawaliśmy sobie sprawę z kluczowej roli przepływu danych i odpowiedzi serwera. Aby zapewnić płynne wrażenia użytkownika, wprowadziliśmy kompleksowe testy API, które zagłębiały się w rdzeń aplikacji.
Testy te działały jako istotne ogniwo, harmonizując interakcje użytkownika front-end z back-end procesów danych. Przeanalizowali integralność danych i czasy reakcji, naśladując rzeczywiste scenariusze. Skrupulatnie oceniliśmy wiarygodność danych, szybko zidentyfikowaliśmy rozbieżności i zweryfikowaliśmy czasy reakcji, zapewniając wysoce responsywne doświadczenie użytkownika.
Nasze kompleksowe podejście zapewniło całościową ocenę aplikacji internetowej, umożliwiając nam identyfikację i rozwiązanie potencjalnych wąskich gardeł, zapewniając nieprzerwane działanie aplikacji przy jednoczesnym zachowaniu integralności danych i szybkości reakcji.
Solidna strategia testowania jest niekompletna bez jasnego mechanizmu raportowania. Zrozumienie niuansów każdego przebiegu testu, identyfikacja powtarzających się problemów i sformułowanie strategii działania staje się kluczowe. Raporty HTML Playwright, znane ze swojej szczegółowości, zapewniały mikro-wgląd w poszczególne scenariusze testowe. W połączeniu z szerokim przeglądem portalu raportów, przekształciły one surowe dane w przydatne informacje.
Nasze działania wykraczały jednak poza samo dostarczanie spostrzeżeń. Zorganizowaliśmy szeroko zakrojone sesje szkoleniowe, upewniając się, że zespół testowy klienta zna i biegle wykonuje obowiązki związane z AQA. Obejmowało to wykonywanie testów wykrywających błędy i poruszanie się po cyklu życia błędu, szczególnie w kontekście automatyzacji. Dzięki warsztatom, sesjom praktycznym i rundom pytań i odpowiedzi umożliwiliśmy klientowi przejęcie sterów i pewną jazdę naprzód.
Usprawniliśmy proces raportowania poprzez integrację rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji do identyfikowania i kategoryzowania niepowodzeń testów i niespójności. W ramach pierwszej fazy system sztucznej inteligencji został starannie przeszkolony przy użyciu danych z poprzednich niepowodzeń testów, w których statusy były przypisywane ręcznie. Ten podstawowy etap pozwolił sztucznej inteligencji uczyć się na podstawie różnorodnych danych wyjściowych i dokładnie zrozumieć niuanse różnych wyników testów.
W drugiej fazie, po zakończeniu szkolenia, system sugerował potencjalne statusy dla nowo niezaliczonych testów. Sugestie te, przekazywane do AQA w terenie, mogły być przeglądane i zatwierdzane w razie potrzeby. Sztuczna inteligencja została przeszkolona w zakresie identyfikowania różnych statusów, w tym błędu, problemu z automatyzacją i problemu z infrastrukturą, przyspieszając w ten sposób proces analizy testów oraz zwiększając wydajność i dokładność mechanizmów raportowania.
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
Bitbucket Pipelines, DataDog, Nginx, Docker, Docker Compose
Nasz zespół AQA wykorzystał podejście Agile Scrum podczas testowania QA aplikacji, co było niezbędne do dostosowania się do zmieniających się potrzeb klienta. Takie podejście pozwoliło nam szybko dostarczyć istotne elementy, takie jak dokument Vision and Scope po odkryciu i zaprezentować mapę podróży klienta z interaktywnym prototypem podczas fazy Projektowanie UI/UX .
Wykorzystaliśmy Bitbucket CI do efektywnego zarządzania zadaniami i skupiliśmy się na otwartej komunikacji, aby upewnić się, że wszyscy są na tej samej stronie. Ta prosta strategia poprawiła naszą pracę zespołową, zmniejszyła przeszkody i zapewniła, że zawsze spełniamy lub przekraczamy oczekiwania klienta.
Stworzyliśmy kompleksową platformę testową do testowania interfejsu użytkownika, interfejsu API i wydajności aplikacji internetowej, osiągając 100% pokrycie już dostępnych funkcji. Aby utrzymać jakość, wdrożyliśmy nocne testy regresji end-to-end i testy regresji oparte na wdrożeniach, wykonując 2000 testów w zaledwie 25 minut.
Ponadto uprościliśmy raportowanie, wykorzystując sztuczną inteligencję do identyfikacji nieudanych i niespójnych testów. Stworzyliśmy prosty system dystrybucji raportów oparty na wiadomościach e-mail, aby informować wszystkich na bieżąco. Dodatkowo wprowadziliśmy wizualne testy regresji dla krytycznych scenariuszy, zwiększając zaufanie do procesu testowania.
6x
skrócenie czasu regresji
3x
zwiększenie identyfikacji defektów na sprint
Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.
Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.
Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.
Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.
© 2007-2024 Innowise. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Polityka prywatności. Polityka dotycząca plików cookie.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polska
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.