Seguindo com a nossa série de publicações acerca das tendências do mundo dos negócios em TI, trazemos para vocês a terceira e última parte das tendências identificadas pelo estudo do ISG Provider Lens realizado no ano de 2020. Para conferir a parte 2 basta clicar aqui.

  1. Inteligência Artificial

Como já mencionamos em textos anteriores, a tendência emergente é a aplicação do shift-right, que algumas empresas denominam de monitoramento continuado de negócios. Esta tendência consiste em habilitar aplicações que vão capturar informações do ambiente produtivo e permitir que estes logs sejam dispostos para consulta em painéis em tempo real. Algumas ferramentas, para este uso, citadas pelo ISG Provider Lens são: Logstash, Elastic Search Kibana, Dynatrace e New Relic.

Mas esta prática vai além de verificar a qualidade dos testes realizados nas aplicações e dispô-las em painéis de consulta. Ela fornece subsídio aos engenheiros de testes que, com base em informações obtidas através dos logs destas ferramentas, identificam gargalos de desempenho ou ocorrências que devem estar previstas nos testes automatizados a fim de mitigar problemas em produção. Desta forma, a aplicação do shift-right nos traz uma antecipação a possíveis ocorrências em ambiente produtivo.

E em que momento entra a IA (Inteligência Artificial)? Para responder a esta pergunta, precisamos lembrar de uma característica importante da automação de acordo com o ISG Provider Lens: “A maioria dos testes automatizados que observamos no mercado continua a se concentrar no aumento da velocidade de teste com automação” e é exatamente aqui que entra a IA. A Inteligência Artificial e o Machine Learning (Aprendizado de Máquina) chegam para monitorar as esteiras DevSecOps, ou, CI/CD para identificar oportunidades de melhoria nas integrações de ferramentas e automação de DevSecOps, com testes acontecendo em todas as etapas da esteira. Entre os benefícios identificados, além da qualidade, prevenção e otimização da automação pela IA e o ML, os bots cognitivos chegam para aumentar a autoajuda do usuário e a capacidade de autorrecuperação das aplicações.

Esta otimização da automação de CI/CD além de melhorar a amostragem de dados para os testes automatizados, otimizam os casos de testes e a integração de ferramentas, culminando na melhora significativa do fluxo de desenvolvimento ágil.

  1. Tendências Não Funcionais

Se considerarmos soluções e tecnologias emergentes, precisamos claramente pensar em como manter a qualidade destes dispositivos e softwares funcionando, através dos testes funcionais e não funcionais.

Vamos aqui nos ater aos testes não funcionais para IoT ou Internet of Things (internet das coisas). O termo internet das coisas surgiu junto com a criação do RFID em 1999, mas vem sendo amplamente utilizado nos dias atuais com os avanços de dispositivos físicos que vem sendo integrados à internet. Estes dispositivos geram dados que, se trabalhados, nos proporcionam informações relevantes. Isto posto, se desejamos garantir o perfeito funcionamento de uma “casa inteligente” ou de “smart cars”, precisamos pensar em testes não funcionais, que vão testar principalmente a usabilidade, a integração, a performance, a confiabilidade/estabilidade e a segurança (validação dos processos de autenticação e controles de privacidade) destes dispositivos.

É muito importante estar atentos a rede interna e externa, arquitetura da solução e sua complexidade, segurança, sensores e gateways de comunicação, recursos de memória, processamento, largura de banda, vida útil de bateria, entre outros requisitos. É muito recomendável que seja desenvolvida uma automação para estes testes, dada ao número de variáveis a serem testadas.

Algumas ferramentas utilizadas para testes IoT: Wireshark, Shodan, TcpDump, Thingful, entre outras.

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