Testowanie AQA aplikacji internetowej: 6-krotne zmniejszenie czasu regresji

Firma Innowise zintegrowała kompleksowe rozwiązanie do testowania automatyzacji jako usługę na każdym etapie procesu rozwoju.

Klient

Branża

Edukacja

Region

Nowa Zelandia

Klient od

2022

Nasz klient jest liderem w tworzeniu transformacyjnych podróży edukacyjnych, które podnoszą i wzmacniają pozycję jednostek i przedsiębiorstw. Integrując najnowocześniejsze technologie i strategie uczenia się, wspiera zmiany, koncentrując się na rozwiązaniach skoncentrowanych na ludziach, przynosząc niezrównaną wartość organizacjom i ich członkom.Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą zostać ujawnione zgodnie z warunkami umowy NDA.

Wyzwanie

Zwiększanie wydajności aplikacji internetowych

Our client came to us with a specific challenge. They needed thorough UI testing for end-to-end test scenarios across various browsers for their web application auditing service. On top of that, they aimed to enhance their application’s performance, both on the client and server sides. Along with addressing these primary concerns, they also wanted a detailed reporting system and a well-set-up test infrastructure to support a wide range of testing environments.

Wdrożenie

Przeprowadzanie kompleksowych testów QA aplikacji internetowych

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 process was rigorous and aligned with our client’s unique needs and goals.

Wydajność dzięki testowaniu równoległemu

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.

Playwright do kompleksowego testowania interfejsu użytkownika

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.

Its ability to capture screenshots, record videos, and monitor network activities made it a comprehensive solution. Our team crafted an intricate set of test scripts, harnessing Playwright’s capabilities to their fullest, ensuring no stone was left unturned.

Testowanie wydajności aplikacji: lighthouse i k6

While the user interface plays a pivotal role in user retention, performance acts as the silent guardian that ensures a seamless user experience. LightHouse and k6 became our tools of choice. LightHouse, an open-source automated tool, significantly enhanced accessibility from 69 to an impressive 95. The output from LightHouse provided a rich array of recommendations, serving as a valuable guide for enhancement. Front-end developers harnessed these insights, using LightHouse’s targeted suggestions as a blueprint for refinement. This approach not only streamlined the development process but also significantly raised the bar regarding the application’s quality and user accessibility.

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.

Wypełnianie luk poprzez testy API E2E

While our UI tests primarily focused on user interactions, we recognized the crucial role of data flow and server responses. To ensure a seamless user experience, we introduced API end-to-end tests that delved deep into the application’s core.

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.

Our comprehensive approach provided a holistic evaluation of the web application, enabling us to identify and resolve potential bottlenecks, ensuring the application’s uninterrupted operation while upholding data integrity and responsiveness.

Kompleksowe raportowanie i szkolenia

A robust testing strategy is incomplete without a clear reporting mechanism. Understanding the nuances of each test run, identifying recurrent issues, and formulating actionable strategies becomes vital. Playwright’s HTML reports, known for their granularity, provided micro-insights into individual test scenarios. When combined with the broad overview of the Report Portal, these transformed raw data into actionable intelligence.

But our endeavor continued beyond just providing insights. We organized extensive training sessions, ensuring that the client’s testing team was familiar with and proficient at AQA responsibilities. This included executing tests that detected bugs and navigating the bug life cycle particularly in the context of automation. Through workshops, hands-on sessions, and Q&A rounds, we empowered the client to take the reins and drive forward with confidence.

Mechanizm raportowania oparty na sztucznej inteligencji

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.

Technologie

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

Proces

Nasz zespół AQA wykorzystał podejście Agile Scrum podczas testowania QA aplikacji, which was essential for adapting to the client’s changing needs. This approach allowed us to quickly deliver vital elements like the Vision and Scope document after discovery and present a customer journey map with an interactive prototype during the Projektowanie UI/UX .

We used Bitbucket CI to manage tasks effectively and focused on open communication to ensure everyone was on the same page. This straightforward strategy improved our teamwork, reduced obstacles, and ensured we always met or exceeded the client’s expectations.

Zespół

Kierownik projektu

Programiści back-end

Programiści front-end

AQA

DevOps

Manualnych QA

Wyniki

6-krotne skrócenie czasu regresji i 3-krotny wzrost identyfikacji defektów na sprint.

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.

Czas trwania projektu

Maj 2022 - grudzień 2022

skrócenie czasu regresji

zwiększenie identyfikacji defektów na sprint

Podobne projekty

Skontaktuj się z nami!

Zadzwoń or fill out the form below and we’ll get back to you once we’ve processed your request.

Co będzie dalej?

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.