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新しい方法で情報を捉える
ビジネス、データ、目標を理解するAI
より迅速な決断が実現。安全なパーソナルAIアシスタントが作業をお手伝いします。
サプライチェーンにおける生成AIでより良い洞察を得る
AIコンテンツ管理とインテリジェントなAIコンテンツアシスタントで業務を強化
AIサイバーセキュリティとアジャイルな脅威検出でセキュリティ体制を強化しましょう
アプリの配信、開発、自動化されたソフトウェアテストの加速を実現
カスタマーサクセスのためのカスタマーコミュニケーションとカスタマーエクスペリエンスの向上
ユーザー、サービスエージェント、ITスタッフが必要な答えを見つけられるように支援
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あらゆるスキルレベルのユーザーがOpenText製品を導入し、効果的に使用できるようにするためのトレーニングオプションをご紹介します。
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継続的テストは、ビジネスリスクに関する迅速なフィードバックを得るために、ソフトウェアデリバリライフサイクル(SDLC)を通して自動テストを実行するプラクティスである。プロセスの後半で行われることが多い従来のテストとは異なり、継続的テストは、継続的インテグレーションとデリバリー(CI/CD)パイプラインと緊密に統合され、すべての開発段階にテストを導入する。この緊密なフィードバックのループは、チームが問題を早期に発見し、迅速に修正するのに役立つ。
継続的テストは、スピードの速いチームが信頼性の高いソフトウェアを大規模に提供することを可能にする。アジャイルとDevOpsへのシフトは、リリースサイクルの高速化を意味するが、コントロールなきスピードはリスクにつながる。継続的テストは、開発とともに進化するセーフティネットとして機能する。
これが、開発チームや組織、DevOpsの専門家が継続的テストを使用する理由である:
継続的テストは、テストの自動化を継続的インテグレーション・ツールと結びつける。テストは主要なパイプラインの段階で自動的に実行され、結果は意思決定プロセスに直接反映される。

一般的にはこうなる:
このプロセスは、しばしば継続的開発のためのテスト自動化と呼ばれ、コード・デリバリーと同期して品質を維持する。このプロセスは連続的にループする。
継続的テストの実施は、ツールだけの問題ではない。それは、チーム文化、合理化されたプロセス、適切なテクノロジー・スタックを融合させた部門横断的な取り組みである。
これら3つの柱が調和して機能するとき、得られるのはカバレージ以上のものであり、洞察力である。
多くのチームが、自動ソフトウェアテストと継続的テストを混同している。ツールやテクニックは共通だが、戦略と成果は大きく異なる。
自動テストを"what" と考え、継続的テストを"when" and"why と考える。"
このチャートは、特に統合、コラボレーション、ビジネス価値に関して、重要な違いを浮き彫りにしている:
| カテゴリー | 自動ソフトウェアテスト | 継続的テスト |
|---|---|---|
| 定義 | 手作業なしでテストを実行するためのツールやスクリプトの使用 | CI/CDに組み込まれた自動テストにより、ビジネスリスクに関するフィードバックを迅速かつ継続的に提供する。 |
| 走るとき | 手動またはオンデマンドで、多くの場合、デリバリー・パイプラインの外にある。 | 開発と配備の各段階で自動的にトリガーされる |
| 目標& インパクト | 手作業によるテスト実行の代替による効率の向上 | リアルタイムの洞察により、リスクを削減し、納期を短縮し、品質を向上させる。 |
| パイプラインの統合 | CI/CDやデリバリープロセスから切り離される可能性がある。 | 継続的インテグレーション・テストおよびデプロイメント・ワークフローと完全に統合されています。 |
| チームコラボレーション | 一般的にQAが所有し、共同作業は限定的 | 開発者、テスター、DevOpsチーム間のオーナーシップの共有 |
継続的テストは大きな利点をもたらすが、同時に新たな複雑さをもたらし、最も意図的な実装を頓挫させる可能性もある。
チームが直面する一般的な課題には次のようなものがある:
不安定な環境:設定ミスや利用できないサービスによってテストが失敗し、チームがテスト結果に対する信頼を失うという悪夢のシナリオが生まれる。" 不安定な環境は、継続的なテストをセーフティネットから絶え間ないフラストレーションの源に変え、失敗が無視される"。
これを克服するには、一貫性を保つためにコンテナ化されたテスト環境を使用する。コンテナは、開発、テスト、本番にわたって同一の環境を提供する。DockerやKubernetesのようなツールは、環境の違いがテストの失敗を引き起こさないようにすると同時に、環境の迅速なプロビジョニングとティアダウンを可能にする。
テストの不確実性:テスト結果に一貫性がないため、自動化に対する信頼が損なわれ、チームはテストを何度も再実行するか、最悪の場合、失敗したテストを完全に無視せざるを得なくなる。欠陥のあるテストは生産性を低下させ、継続的なテストをメリットではなく、負担のように感じさせてしまう。
これを克服するには、サービス仮想化を採用して依存関係をシミュレートする:外部サービスが利用できなかったり信頼できなかったりする場合、サービス仮想化によって予測可能で制御可能なシミュレーションが可能になります。このアプローチでは、サードパーティのシステムへの依存を排除し、ネットワークの問題やサービス停止によって引き起こされるテストの不確実性を低減します。
長いフィードバックループ:遅いテスト・スイートはパイプラインを遅延させ、継続的インテグレーションの目的全体を台無しにする。テストに時間がかかり過ぎると、開発者はテストをスキップするか、変更を一括して行うことになり、継続的テストの価値を高める迅速なフィードバックが失われる。
これを克服するには、テストの優先順位付けと並列化を行い、実行時間を短縮する。最も重要なテストを最初に実行し、独立したテストを並行して実行する。コード変更に基づくスマートなテスト選択は、フィードバック時間を劇的に短縮し、並列実行はインフラ利用を最大化する。継続的テストを正しく行うには訓練が必要だが、その見返りは大きい!
効果的な継続的テストは、自動化、オーケストレーション、ソフトウェアデリバリパイプライン全体の可視化をサポートする統合ツールのセットに依存している。これらのツールは、単にテストを実行するだけでなく、適切なテストを適切なタイミングで、適切な環境で、意味のあるフィードバックとともに実行することを保証する。
以下は、検討すべき工具の主要カテゴリーである:
継続的テストは、それを支えるプラットフォームがあってこそ、その強さを発揮する。自動ソフトウェアテストの規模拡大、テスト環境の改善、DevOpsワークフローへの品質ゲートの統合など、オープンテキストはリスクを低減しながら、より迅速なテストの実施を支援します。
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