Non Regression Test: Cosa sono e come Automatizzarli

Che cos’è il testing

I sistemi software sono parte integrante della nostra vita quotidiana. La maggior parte delle persone ha avuto, almeno una volta, un’esperienza con un software che non ha funzionato come previsto. Per evitare disagi agli utilizzatori finali del software si eseguono una serie di test sull’applicativo in modo da garantire la qualità dello stesso.

L’ISTQB, principale schema di certificazione globale nel campo del testing di software, definisce l’attività di testing come: “Un insieme di attività volte a scoprire i difetti e a valutare la qualità degli artefatti software. Questi artefatti, quando vengono sottoposti al testing, sono conosciuti come oggetti di test”.

Un'importante distinzione che possiamo fare è che la procedura di testing può essere dinamica o statica. Queste due tecniche sono complementari e vengono utilizzate nel testing del software ognuna con le sue caratteristiche distintive. Il testing statico valuta il software senza eseguirlo, focalizzandosi sull'analisi di artefatti come requisiti, codice sorgente, documenti di progettazione e piani di test. Questo tipo di testing viene generalmente effettuato tramite revisioni manuali o con strumenti di analisi statica. Il testing dinamico invece, implica l'esecuzione del software utilizzando dati di input specifici per verificarne il comportamento in un ambiente controllato.

I 7 principi del testing

Per meglio comprendere il processo di testing, nel corso degli anni sono stati elaborati sette principi che offrono utili  linee guida per condurre un’attività di test su un progetto.

1. Il testing rileva i difetti, non la loro assenza: Il testing può mostrare la presenza di difetti, ma non può garantire che il software sia privo di errori. Anche se nessun difetto viene trovato, non significa che il software sia completamente privo di problemi.
2. Il testing esaustivo è impossibile: È impraticabile testare tutte le possibili combinazioni di input e condizioni. Pertanto, è necessario prioritizzare i casi di test e concentrarsi sulle aree più critiche utilizzando tecniche di testing basate sul rischio.
3. Il testing anticipato risparmia tempo e denaro: Identificare e correggere i difetti nelle fasi iniziali dello sviluppo riduce i costi. Sia il testing statico che dinamico dovrebbero iniziare il prima possibile nel ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC).
4. I difetti si concentrano in cluster: La maggior parte dei difetti si trova generalmente in un numero limitato di moduli o componenti. Conoscere i cluster di difetti aiuta a concentrare gli sforzi di testing nelle aree più problematiche.
5. I test perdono efficacia nel tempo: Test ripetuti diventano meno efficaci nel rilevare nuovi difetti. È importante aggiornare regolarmente i casi di test per mantenere la loro efficacia, sebbene la ripetizione possa essere utile nel regression testing automatizzato.
6. Il testing dipende dal contesto: Non esiste un metodo universale per il testing. Le tecniche di testing devono essere adattate al contesto specifico del progetto, al tipo di sistema in fase di test e ai rischi coinvolti.
7. L'assenza di difetti non garantisce il successo: Anche se tutti i difetti vengono corretti, il sistema potrebbe non soddisfare le esigenze degli utenti o gli obiettivi aziendali. È cruciale concentrarsi sia sulla verifica che sulla validazione per assicurarsi che il sistema funzioni come previsto e soddisfi le esigenze degli utenti.
   

Cosa sono i Non Regression Test

Le tipologie di testing applicabili nell’ambito di un progetto sono molteplici quali: testing funzionale, testing non funzionale, testing black-box, testing white-box, testing confermativo e i regression testing. In questo articolo ci focalizzeremo su quest'ultima tipologia di test, i regression test o non regression test. 

I Non Regression Test sono un tipo di test software che mira a verificare che le modifiche apportate al codice non introducano nuovi bug nelle funzionalità esistenti. Ogni volta che un software viene aggiornato o modificato, c'è il rischio che riemergano vecchi bug e si presentino nuovi difetti. I Non Regression Test servono a mitigare questo rischio, garantendo che tutto continui a funzionare come previsto.

Questi test  possono richiedere molto tempo e risorse. Sono generalmente eseguiti da team di sviluppo e tester interni che, pur conoscendo le modifiche al codice, non possono prevedere tutti i possibili scenari di utilizzo del software.

Metodologie di Automazione dei Non Regression Test

Come detto precedentemente i test di non regressione possono richiedere molto tempo e risorse. Tuttavia questi test sono ottimi candidati al processo di automazione. Automatizzare i Non Regression Test può migliorare notevolmente l'efficienza del processo di testing. Tra le metodologie più avanzate per l'automazione dei test c'è l'Intelligent Automation. Utilizzare questa metodologia significa servirsi, in modo combinato, di tecnologie all’avanguardia quali la Robotic Process Automation (RPA) e l’Intelligenza Artificiale Generativa.

Robotic Process Automation (RPA)

La Robotic Process Automation (RPA) è una tecnologia che fa uso di robot digitali per automatizzare attività semplici e ripetitive. Questi robot possono essere programmati per eseguire compiti come la compilazione di dati, l'esecuzione di test e la generazione di report. Applicata ai Non Regression Test, la RPA può:

• Eseguire test ripetitivi senza errori: I bot possono eseguire gli stessi test più volte con precisione, garantendo risultati consistenti.

• Rendere più sicuri i rilasci: simulando le attività degli utenti all'interno dei siti e rendendo più robuste le piattaforme.

• Ridurre il tempo di esecuzione dei test: Automatizzando i test, il tempo necessario per completare un ciclo di test può essere significativamente ridotto.
• Fornire report dettagliati: I bot possono generare report dettagliati che aiutano a identificare rapidamente eventuali problemi.

Intelligenza Artificiale Generativa

L'Intelligenza Artificiale Generativa rappresenta una delle evoluzioni più recenti nell'automazione dei test software. Questa tecnologia utilizza modelli avanzati di AI per creare nuovi scenari di test e simulare comportamenti complessi del software in modo autonomo. Nella pratica dei Non Regression Test, l'AI generativa offre diversi vantaggi:

• Creazione automatica di test case: Utilizzando dati esistenti, l'AI generativa può produrre nuovi test case, inclusi scenari che potrebbero non essere stati considerati dagli ingegneri umani, aumentando la copertura dei test.
• Simulazione di comportamenti utente realistici: L'AI generativa può simulare l'interazione di diversi tipi di utenti con il software, testando come le modifiche potrebbero influenzare l'esperienza utente in scenari complessi o imprevisti.
• Adattamento dinamico dei test: In risposta ai risultati dei test precedenti, l'AI generativa può adattare e ottimizzare i test in tempo reale, migliorando l'efficacia del processo di testing con ogni iterazione.

L’automazione dei Non Regression Test è solo uno degli aspetti e delle potenzialità dell'Intelligent Automation. Tecnologie come l'Intelligenza Artificiale Generativa e la Robotic Process Automation (RPA) possono infatti essere utilizzate per automatizzare altre attività di testing. Queste attività possono includere la creazione automatica di nuovi scenari di test, la validazione di risultati complessi e la simulazione di comportamenti utente realistici. Grazie alla combinazione di RPA e AI generativa, è possibile non solo migliorare l'efficienza dei test esistenti, ma anche espandere la copertura del testing in maniera dinamica, adattando continuamente i test alle esigenze in evoluzione del software.

Come Automatizzare i Non Regression Test con RPA e l’Intelligenza Artificiale Generativa 

Automatizzare i Non Regression Test con RPA e Intelligenza Artificiale Generativa richiede una serie di passaggi chiave. Di seguito, delineiamo un processo tipico per implementare questa automazione.

1. Identificazione dei Test da Automatizzare

Il primo passo è identificare quali test sono candidati ideali per l'automazione. Non tutti i test possono o dovrebbero essere automatizzati. I test ripetitivi e ad alto volume, che non richiedono un giudizio umano, sono ottimi candidati per l'automazione con RPA. 

In questa fase del processo l'Intelligenza Artificiale Generativa può fornire dati chiave su come identificare i test da automatizzare. Ecco alcuni modi in cui l'AI può contribuire significativamente:

• Analisi Predittiva: L'AI può analizzare i dati storici dei test per prevedere quali aree del software sono più inclini a fallire quando vengono apportate modifiche. Questo aiuta a prioritizzare i test più critici e ad allocare le risorse in modo più efficiente.
• Generazione Automatica di Test Case: Utilizzando tecniche di intelligenza artificiale generativa, l'AI può generare automaticamente test case basati sui cambiamenti nel codice e sulle funzionalità aggiunte. Questo riduce il tempo necessario per creare manualmente nuovi test case.
• Rilevamento di Anomalie: L'AI può monitorare l'esecuzione dei test in tempo reale e identificare anomalie o comportamenti inaspettati. Questo permette di rilevare bug che potrebbero sfuggire ai metodi di testing tradizionali.
• Ottimizzazione dei Test: L'AI può ottimizzare la suite di test esistente eliminando test ridondanti e identificando quelli che coprono scenari simili. Questo rende il processo di testing più efficiente e veloce.
• Feedback Loop Intelligente: Implementare un feedback loop che utilizza l'AI per imparare dai risultati dei test e migliorare continuamente la suite di test. Ad esempio, se un particolare tipo di bug viene spesso rilevato, l'AI può adattare i test per meglio individuare tali problemi in futuro.

2. Selezione degli Strumenti di Automazione

Esistono diversi strumenti di RPA disponibili sul mercato, come UiPath, Mulesoft,  Automation Anywhere e Microsoft Power Automate.. La scelta dello strumento giusto dipende dalle specifiche esigenze del tuo progetto, come la complessità dei test, il budget e le competenze del team.

3. Sviluppo dei Bot di Automazione

Una volta scelto lo strumento, il passo successivo è sviluppare i bot che eseguiranno i test. Questo processo include la scrittura di script che il bot seguirà per eseguire i test e la configurazione del bot per gestire vari scenari di test. Questo processo può essere ulteriormente velocizzato sfruttando funzionalità di Intelligenza Artificiale Generativa che consentono di generare in modo automatico le automazioni necessarie per eseguire i test.

4. Esecuzione e Monitoraggio

Dopo aver sviluppato i bot, è il momento di eseguire i test. È importante monitorare l'esecuzione dei bot per assicurarsi che funzionino correttamente e per identificare eventuali problemi. Gli strumenti di RPA spesso includono funzionalità di monitoraggio e reportistica che facilitano questo processo.

5. Analisi dei risultati 

Una volta completati i test, i risultati devono essere analizzati per identificare eventuali bug o problemi. I report generati dai bot possono fornire dettagli preziosi sulle prestazioni del software e aiutare a guidare ulteriori sviluppi e correzioni.

Ambiti di Applicazione dei Non Regression Test

I Non Regression Test possono essere applicati in vari settori e ambiti, ciascuno con esigenze specifiche. Ecco alcuni dei principali ambiti di applicazione:

1. Banking

Nel settore bancario, la sicurezza e l'affidabilità del software sono fondamentali. Le applicazioni bancarie devono garantire operazioni sicure e precise, soprattutto in contesti critici come l'online banking, i sistemi di trading e le piattaforme di pagamento. Per questo motivo, le banche non solo richiedono l'esecuzione di Non Regression Test, ma necessitano di un supporto completo che includa l'evoluzione e l'automazione continua del test book per rispondere alle modifiche richieste dalle evolutive.

Per meglio contestualizzare questo concetto, possiamo definire il test book come un insieme strutturato di test case, procedure e scenari utilizzati per verificare che un sistema software funzioni correttamente. In contesto bancario, quest’ultimo include dettagli su tutte le funzionalità critiche da testare, come le transazioni finanziarie, l'integrazione con sistemi di pagamento esterni, la gestione dei conti e la sicurezza delle informazioni. Grazie all'Intelligent Automation, il test book può essere aggiornato in modo dinamico. L’ RPA esegue i test case esistenti, mentre l'Intelligenza Artificiale Generativa può analizzare i risultati dei test precedenti e suggerire nuovi scenari di test, garantendo che il test book rimanga sempre allineato con le evolutive del software.

Implicazioni dovute a Malfunzionamenti

Un malfunzionamento in una piattaforma bancaria potrebbe avere conseguenze gravi, tra cui perdite finanziarie significative, frodi e violazioni della sicurezza dei dati. Problemi nel software possono causare interruzioni del servizio, perdita di dati sensibili e danni irreparabili alla reputazione dell'istituzione finanziaria. Automatizzare e aggiornare costantemente il test book con le tecnologie di Intelligent Automation riduce questi rischi, assicurando che ogni nuova modifica venga testata e verificata con la massima attenzione.

2. Fashion

Nel settore della moda, l'e-commerce gioca un ruolo fondamentale. Le piattaforme online devono offrire un'esperienza utente fluida e senza interruzioni per garantire il successo dei lanci di prodotto.

I Non Regression Test vengono utilizzati per testare le piattaforme di e-commerce, le app mobile e i sistemi di gestione degli ordini. Questi test assicurano che le nuove funzionalità,

come le opzioni di personalizzazione del prodotto, le promozioni e i processi di checkout, funzionino correttamente senza introdurre nuovi bug.

Implicazioni dovute a Malfunzionamenti

Un malfunzionamento nelle piattaforme di e-commerce nel settore fashion può causare:

• Perdita di volumi di vendita: Problemi nel processo di checkout o nell'accessibilità del sito possono ridurre le transazioni.
• Disaffezione da parte dei clienti: Un'esperienza utente negativa può portare i clienti a rivolgersi a concorrenti.
• Rischio di malfunzionamento delle release: A causa della complessità delle piattaforme di e-commerce, un bug in una parte del sistema può avere ripercussioni su altre funzionalità, rendendo le nuove release rischiose senza adeguati Non Regression Test.

3. Automotive

Nel settore automobilistico, il software gestisce una vasta gamma di funzioni, dalla progettazione e produzione dei sistemi di infotainment.

I test assicurano che le nuove versioni del software non introducano problemi che potrebbero influenzare l'efficienza della produzione o la qualità dei sistemi di infotainment.

Implicazioni dovute a malfunzionamenti 

Un malfunzionamento nel software di produzione potrebbe portare a ritardi nella catena di montaggio, riduzione della qualità del prodotto e incremento dei costi di produzione. Nei sistemi di infotainment, i problemi potrebbero influenzare l'esperienza dell'utente, portando a feedback negativi e insoddisfazione dei clienti.

4. Energy

Nel settore energetico e in altri servizi, il software è utilizzato per gestire reti di distribuzione, monitorare la produzione di energia e garantire la continuità delle operazioni.

I Non Regression Test vengono utilizzati per testare i sistemi di gestione delle reti di distribuzione, le applicazioni per il monitoraggio della produzione di energia e i software di controllo delle infrastrutture. Questi test assicurano che le modifiche al software non compromettano la stabilità e l'efficienza dei sistemi.

Implicazioni dovute a Malfunzionamenti

Un malfunzionamento nei software di gestione dei servizi può portare a interruzioni nella fornitura, rischi per la sicurezza delle infrastrutture e perdite economiche significative. Problemi nel software possono causare blackout, ridurre l'efficienza della produzione di energia e compromettere la sicurezza delle operazioni.

Non regression test e Intelligent Automation  la scelta giusta per migliorare l’efficienza.

Automatizzare i Non Regression Test è essenziale per mantenere alta la qualità e la stabilità del software. In questo campo l'Intelligent Automation rappresenta la soluzione ideale per raggiungere obiettivi sfidanti per le aziende. La sinergia tra due tecnologie all’avanguardia come la Robotic Process Automation e l'Intelligenza Artificiale Generativa permette di ottimizzare i processi di testing in modo innovativo ed efficiente. Se vuoi esplorare come la nostre soluzioni possono aiutarti ad automatizzare i tuoi processi, contattaci per una consulenza personalizzata.