Problemy automatyzacji testów. Plus wzorce rozwiązań

Istota problemów w automatyzacji testów

Przed przystąpieniem do omawiania konkretnych wyzwań, warto zrozumieć, czym i jakie właściwie są problemy w kontekście automatyzacji testów. Problemy (ang. issues) to wszelkie przeszkody, które testerzy napotykają podczas automatyzacji testów. Są to elementy, które powodują, że coś zajmuje więcej czasu niż powinno, ograniczają zakres automatyzacji lub są po prostu wprowadzają dodatkowe kłopoty. W wielu przypadkach istnieją jednak sprawdzone wzorce (ang. patterns), które są rozwiązaniami tych problemów.

Problem może być również zadaniem, które musi zostać wykonane podczas automatyzacji. Również w tym przypadku istnieją wzorce pomagające wykonać to zadanie efektywniej.

Jak klasyfikować problemy automatyzacji?

Problemy w automatyzacji testów dzielą się na cztery główne kategorie, każda z nich wymaga innego podejścia i strategii rozwiązania. Ta klasyfikacja pomaga w systematycznym identyfikowaniu i adresowaniu wyzwań, przed którymi stają zespoły automatyzacyjne.

Problemy procesowe (ang. Process Issues)

Problemy procesowe wynikają z niedojrzałości procesu automatyzacji. Choć często skupiamy się na aspektach technicznych, to właśnie zaniedbania procesowe prowadzą do najpoważniejszych porażek.

Najważniejsze problemy w tej kategorii:

1. Degradacja automatyzacji (ang. Automation decay) – stopniowe zaniedbywanie i podupadanie automatyzacji, która z czasem staje się nieprzydatna i przekształca się w "martwy kod". Prowadzi to do utraty zaufania do testów automatycznych i ostatecznie do rezygnacji z ich stosowania.
2. Późne projektowanie testów (ang. Late test case design) – automatyzacja rozpoczynana dopiero po implementacji oprogramowania, co uniemożliwia uwzględnienie wymagań testowych na etapie projektowania. Skutkuje to tworzeniem rozwiązań trudniejszych w automatyzacji i wymaga więcej pracy, by osiągnąć te same rezultaty.
3. Automatyzacja w stagnacji (ang. Stalled automation) – sytuacja, gdy automatyzacja została rozpoczęta, ale nigdy nie wyszła poza fazę początkową. Początkowy entuzjazm gaśnie w obliczu trudności, a automatyzacja nie przynosi oczekiwanych korzyści.
4. Wadliwe skrypty (ang. Buggy scripts) – skrypty automatyzacyjne zawierające błędy, które nie zostały odpowiednio przetestowane. Prowadzi to do fałszywych alarmów i podważa wiarygodność całego procesu automatyzacji.
5. Rozrost danych testowych (ang. Data creep) – niekontrolowane mnożenie się plików z danymi testowymi o różnych nazwach, ale prawie identycznej zawartości. Z czasem staje się to trudne w zarządzaniu i prowadzi do nieefektywności.
6. Nieadekwatna komunikacja (ang. Inadequate communication) – brak efektywnej wymiany informacji między zespołem automatyzacyjnym a testerami lub programistami. Testerzy nie wiedzą, czego mogą oczekiwać od automatyzacji, a zespół automatyzacyjny nie rozumie potrzeb testerów.
7. Niewystarczająca dokumentacja (ang. Inadequate documentation) – brak lub nieadekwatna dokumentacja testware (skrypty, dane, itp.). Utrudnia to zrozumienie, modyfikowanie i utrzymanie automatyzacji przez osoby inne niż jej twórcy.
8. Niewystarczająca kontrola wersji (ang. Inadequate revision control) – problemy z dopasowaniem wersji skryptów automatyzacyjnych do wersji testowanego oprogramowania. Prowadzi to do nieaktualnych testów i fałszywych alarmów.
9. Niewystarczające metryki (ang. Insufficient metrics) – brak odpowiednich mierników efektywności automatyzacji lub trudności w ich zbieraniu. Uniemożliwia to obiektywną ocenę wartości automatyzacji i kierunków jej rozwoju.
10. Brak informacji o zmianach (ang. No info on changes) – zespół automatyzacyjny nie jest informowany o zmianach w oprogramowaniu, co prowadzi do niedziałających testów i opóźnień w aktualizacji automatyzacji.
11. Nietechniczni testerzy (ang. Non-technical-testers) – testerzy bez odpowiednich umiejętności technicznych nie są w stanie efektywnie współpracować przy automatyzacji, co prowadzi do izolacji zespołu automatyzacyjnego.
12. Rozrost skryptów (ang. Script creep) – niekontrolowane mnożenie się skryptów automatyzacyjnych, często z niepewnym statusem użycia. Utrudnia to utrzymanie i zarządzanie automatyzacją.
13. Utrata danych testowych (ang. Test data loss) – dane testowe nie są odpowiednio zabezpieczone i muszą być generowane wielokrotnie. Prowadzi to do marnowania czasu i zasobów.
14. Automatyzacja sterowana narzędziem (ang. Tool-driven automation) – dostosowywanie procesu testowania do możliwości wybranego narzędzia, zamiast dostosowywania narzędzi do potrzeb testowych. Ogranicza to efektywność i zasięg automatyzacji.
15. Nieskoncentrowana automatyzacja (ang. Unfocused automation) – chaotyczny, ad-hoc wybór elementów do automatyzacji bez strategicznego podejścia. Prowadzi to do nieefektywnego wykorzystania zasobów i niskiej wartości automatyzacji.

Problemy zarządcze (ang. Management Issues)

Problemy zarządcze dotyczą wsparcia organizacyjnego, zasobów i oczekiwań wobec automatyzacji. Są one często pomijane, a tymczasem stanowią fundamentalną przeszkodę w skutecznej automatyzacji.

Najczęściej spotykane problemy zarządcze:

1. Nieadekwatne wsparcie (ang. Inadequate support) – zespół automatyzacyjny nie otrzymuje wystarczającego wsparcia ze strony kierownictwa, testerów lub innych specjalistów. Objawia się to brakiem czasu, zasobów lub uznania dla automatyzacji, co prowadzi do frustracji i niskiej wydajności.
2. Nieodpowiedni zespół (ang. Inadequate team) – zespół nie posiada wszystkich niezbędnych kompetencji do efektywnej automatyzacji lub niektórzy członkowie zespołu nie są odpowiednio przygotowani do zadań automatyzacyjnych. W takich warunkach automatyzacja staje się czasochłonna i nieefektywna.
3. Nierealistyczne oczekiwania ROI (ang. High roi expectations) – kierownictwo oczekuje szybkiego zwrotu z inwestycji w automatyzację, nie rozumiejąc, że jest to inwestycja długoterminowa (lub jak pokazują analizy  ROI może być niemożliwe do policzenia https://testerzy.pl/baza-wiedzy/artykuly/roi-automatyzacji-niepoliczalne ). Prowadzi to do presji na natychmiastowe rezultaty i rozczarowania, gdy te nie nadchodzą szybko.
4. Niewystarczające zasoby techniczne (ang. Inadequate technical resources) – brak odpowiedniego sprzętu, środowisk testowych lub infrastruktury dla efektywnej automatyzacji. Zespół zmuszony jest do pracy z ograniczonymi zasobami, co znacząco obniża efektywność i możliwości automatyzacji.
5. Nieadekwatne narzędzia (ang. Inadequate tools) – wykorzystywane narzędzia automatyzacyjne nie są odpowiednie dla testowanego oprogramowania lub są przestarzałe. Zespół zmuszony jest do obchodzenia ograniczeń narzędzi, zamiast koncentrować się na automatyzacji.
6. Utrata know-how (ang. Know-how leakage) – wiedza o automatyzacji opuszcza organizację wraz z odejściem kluczowych pracowników. Bez odpowiedniego transferu wiedzy, nowi członkowie zespołu muszą odkrywać rozwiązania od nowa.
7. Ograniczone doświadczenie (ang. Limited experience) – zespół ma niewielkie doświadczenie w automatyzacji testów lub w testowanym oprogramowaniu. Prowadzi to do nieefektywnych decyzji i wydłużonego czasu uczenia się.
8. Lokalne podejścia (ang. Localised regimes) – różne zespoły w organizacji stosują odmienne, niekompatybilne podejścia do automatyzacji. Uniemożliwia to współdzielenie zasobów i wiedzy między zespołami.
9. Brak wcześniejszych doświadczeń z automatyzacją (ang. No previous test automation) – organizacja rozpoczyna automatyzację od zera, bez wcześniejszych doświadczeń. Stanowi to znaczące wyzwanie organizacyjne i techniczne.
10. Niejasne raporty zarządcze (ang. Obscure management reports) – raporty z automatyzacji testów nie są przydatne do monitorowania procesu i informowania kierownictwa. Utrudnia to podejmowanie decyzji i ocenę wartości automatyzacji.
11. Opóźnienia harmonogramu (ang. Schedule slip) – projekt automatyzacji nie dotrzymuje ustalonych terminów, co prowadzi do utraty zaufania kierownictwa i potencjalnie do ograniczenia zasobów.
12. Przebudowa testowanego systemu (ang. Sut remake) – testowane oprogramowanie przechodzi znaczące zmiany lub przepisywane jest od podstaw. Wymaga to równie znaczącej przebudowy automatyzacji, często od zera.
13. Brak motywacji zespołu (ang. Unmotivated team) – członkowie zespołu automatyzacyjnego nie są zmotywowani, nie współpracują i nie są skłonni do dzielenia się wiedzą. Prowadzi to do niskiej wydajności i jakości automatyzacji.
14. Nierealistyczne oczekiwania (ang. Unrealistic expectations) – kierownictwo lub interesariusze mają nierealistyczne oczekiwania dotyczące tego, co automatyzacja testów może i czego nie może dostarczyć. Prowadzi to do rozczarowań i potencjalnie do przedwczesnego zakończenia inicjatywy automatyzacyjnej.
15. Automatyzacja ad-hoc (ang. Ad-hoc automation) – automatyzacja przeprowadzana jest bez odpowiedniego planowania i przygotowania. Takie podejście może dawać szybkie, ale krótkotrwałe korzyści, szybko prowadząc do problemów z utrzymaniem i skalowaniem.

Problemy projektowe (ang. Design Issues)

Problemy projektowe dotyczą architektury testware i łatwości utrzymania automatyzacji. Często są to najistotniejsze wyzwania techniczne, przed którymi stają zespoły automatyzacyjne.

Podstawowe problemy projektowe:

1. Kruche skrypty (ang. Brittle scripts) – skrypty automatyzacyjne, które wymagają modyfikacji przy każdej, nawet najmniejszej zmianie w interfejsie testowanej aplikacji. Jest to jeden z najpoważniejszych problemów technicznych, gdyż drastycznie zwiększa koszty utrzymania automatyzacji i prowadzi do jej szybkiej dezaktualizacji.
2. Trudne do automatyzacji wyniki (ang. Hard-to-automate results) – weryfikacja rezultatów testów jest skomplikowana i wymaga złożonych mechanizmów porównawczych. Dotyczy to szczególnie raportów PDF, grafik, złożonych struktur danych czy dynamicznie generowanych identyfikatorów.
3. Współzależne przypadki testowe (ang. Interdependent test cases) – testy, które muszą być wykonywane w ściśle określonej kolejności, ponieważ każdy test zależy od stanu pozostawionego przez poprzedni. Taka architektura utrudnia izolację problemów i prowadzi do kaskadowych awarii testów.
4. Problemy z odnajdowaniem zasobów (ang. Can't find what i want) – skrypty, pliki lub zbiory danych są trudne do zlokalizowania z powodu chaotycznej organizacji lub niejasnej nomenklatury. Utrudnia to utrzymanie i rozwój automatyzacji.
5. Złożone środowisko (ang. Complex environment) – środowisko, w którym działa testowane oprogramowanie, jest skomplikowane i trudne do skonfigurowania. Może to obejmować złożone zależności między komponentami, rozproszone systemy czy specjalistyczny sprzęt.
6. Zależność od daty (ang. Date dependency) – testy są silnie uzależnione od konkretnych dat, co czyni je nieelastycznymi i trudnymi w utrzymaniu. Typowym przykładem są testy finansowe z zakodowanymi na stałe datami końca roku fiskalnego.
7. Gigantyczne skrypty (ang. Giant scripts) – skrypty automatyzacyjne rozrastające się do tysięcy linii kodu, bez modularyzacji czy strukturyzacji. Takie skrypty są trudne do zrozumienia, debugowania i modyfikacji.
8. Trudna do automatyzacji aplikacja (ang. Hard-to-automate) – testowane oprogramowanie nie wspiera dobrze automatyzacji, np. brakuje stabilnych identyfikatorów elementów UI, odpowiednich API czy punktów integracji. Wymaga to stosowania niestabilnych obejść, które łatwo się psują.
9. Niespójne dane (ang. Inconsistent data) – dane potrzebne do testów automatycznych zmieniają się w nieprzewidywalny sposób, co prowadzi do niestabilnych wyników testów. Problem często występuje w środowiskach, gdzie dane są współdzielone między różnymi testami lub projektami.
10. Długie przygotowanie (ang. Long set-up) – konfiguracja warunków początkowych dla testów jest czasochłonna i skomplikowana. Może to drastycznie wydłużać czas wykonania testów i zwiększać ich podatność na awarie.
11. Naśladowanie testów manualnych (ang. Manual mimicry) – automatyzacja ślepo naśladuje kroki testów manualnych, bez uwzględnienia możliwości bardziej efektywnego podejścia dedykowanego dla automatyzacji. Prowadzi to do nieefektywnych i kruchych testów.
12. Wieloplatformowość (ang. Multiple platforms) – te same testy muszą działać na wielu różnych systemach operacyjnych, przeglądarkach lub urządzeniach. Znacząco zwiększa to złożoność automatyzacji i koszty utrzymania.
13. Niejasne testy (ang. Obscure tests) – automatyczne testy są zbyt złożone i trudne do zrozumienia dla osób innych niż ich twórcy. Utrudnia to utrzymanie i rozwój automatyzacji w dłuższej perspektywie.
14. Powtarzalne testy (ang. Repetitious tests) – przypadki testowe wielokrotnie powtarzają te same działania na różnych danych, bez odpowiedniej parametryzacji czy modularyzacji. Prowadzi to do redundancji w kodzie i trudności w utrzymaniu.
15. Zbyt wczesna automatyzacja (ang. Too early automation) – automatyzacja rozpoczyna się za wcześnie, na niestabilnej wersji aplikacji lub na niewłaściwym aspekcie aplikacji. Generuje to głównie "szum" w postaci fałszywych alarmów i prowadzi do utraty zaufania do automatyzacji.
16. Zależność od narzędzia (ang. Tool dependency) – automatyzacja testów jest silnie uzależniona od konkretnego narzędzia, co ogranicza jej elastyczność i możliwości rozwoju. W przypadku problemów z narzędziem cała automatyzacja może być zagrożona.
17. Nieautomatyzowalne przypadki testowe (ang. Unautomatable test cases) – istniejące przypadki testowe są trudne lub niemożliwe do zautomatyzowania w obecnej formie. Wymaga to często przeprojektowania testów lub podejścia do testowania.

Problemy wykonawcze (ang. Execution Issues)

Problemy wykonawcze pojawiają się podczas uruchamiania zautomatyzowanych testów. Często to właśnie te problemy mają największy wpływ na zaufanie do automatyzacji i jej wartość dla zespołu.

Najważniejsze problemy wykonawcze:

1. Fałszywe niepowodzenia (ang. False fail) – testy zgłaszają błędy, choć testowana aplikacja działa poprawnie. Przyczynami mogą być problemy z synchronizacją, niestabilne środowisko testowe lub błędy w samych skryptach. Fałszywe niepowodzenia prowadzą do utraty zaufania do automatyzacji i marnotrawienia czasu na analizę nieistniejących problemów.
2. Fałszywe powodzenia (ang. False pass) – testy przechodzą pomyślnie, mimo że testowana aplikacja zawiera błędy. Jest to szczególnie niebezpieczne, ponieważ daje fałszywe poczucie bezpieczeństwa. Często wynika z nieprawidłowej weryfikacji wyników lub zbyt powierzchownych asercji.
3. Niestabilne testy (ang. Flaky tests) – testy, które dają różne wyniki przy niezmienionych warunkach. Czasem przechodzą, a czasem nie, bez widocznej przyczyny. Niestabilne testy znacząco obniżają zaufanie do całej automatyzacji i utrudniają identyfikację prawdziwych problemów.
4. Niewystarczające zasoby (ang. Inadequate resources) – sprzęt, na którym wykonywane są testy, jest zbyt wolny lub niewydajny, co prowadzi do czasowych ograniczeń w uruchamianiu testów. Problem ten dotyczy także niewystarczającej przepustowości sieci czy mocy obliczeniowej.
5. Nieefektywne wykonanie (ang. Inefficient execution) – uruchamianie zautomatyzowanych testów jest zbyt wolne lub zbyt skomplikowane. Wydłuża to cykl testowy i opóźnia informację zwrotną, ograniczając jedną z głównych korzyści automatyzacji.
6. Skomplikowana analiza niepowodzeń (ang. Inefficient failure analysis) – diagnozowanie przyczyn niepowodzeń testów jest czasochłonne i trudne. Jeśli analiza trwa dłużej niż manualne przetestowanie funkcjonalności, korzyści z automatyzacji są znacząco ograniczone.
7. Nieelastyczna automatyzacja (ang. Inflexible automation) – uruchamianie testów jest albo ad-hoc, albo zbyt sztywne. Nie ma możliwości wyboru podzbiorów testów do uruchomienia – to "wszystko albo nic". Ogranicza to elastyczność testowania i efektywność wykorzystania zasobów.
8. Problem zaśmiecania (ang. Litter bug) – testy pozostawiają po sobie niepotrzebne dane w bazach danych, historiach, logach itp., co spowalnia wydajność systemu lub przeszkadza w kolejnych testach. Może to prowadzić do niestabilnych wyników i trudności w utrzymaniu środowiska testowego.
9. Konieczność interwencji manualnych (ang. Manual interventions) – automatyzacja testów wymaga licznych ręcznych działań, aby działać poprawnie. Takie "pół-automatyczne" podejście neguje wiele korzyści płynących z automatyzacji i prowadzi do frustracji zespołu.

Pełną listę kontrolną problemów automatyzacji testów wraz z rekomendowanym rozwiązaniem możesz pobrać tutaj

Wzorce niepowodzeń w automatyzacji testów

Oprócz konkretnych problemów, warto znać typowe wzorce niepowodzeń (ang. failure patterns), które pokazują, jak początkowo dobre podejścia mogą prowadzić do kosztownych porażek:

• konkurencja frameworków (ang. Framework competition) – różne zespoły rozwijają własne, niekompatybilne rozwiązania
• pogoń za ilością (ang. Going for numbers) – nacisk na liczbę testów kosztem ich jakości
• złudzenie nocnych uruchomień (ang. The night time fallacy) – ograniczanie automatyzacji do wykonywania testów w nocy
• rozrost narzędzi (ang. Tool mushrooming) – niepohamowana ewolucja prostych narzędzi w skomplikowane, nieporęczne systemy.

Jak skutecznie rozwiązywać problemy automatyzacji?

Kluczem do skutecznego radzenia sobie z problemami automatyzacyjnymi jest systematyczne, ustrukturyzowane podejście. Dla każdej kategorii problemów opracowano mapy myśli (Mind Maps), które ilustrują zarówno same problemy, jak i wzorce ich rozwiązań.

Mapy te stanowią cenne narzędzie diagnostyczne, pozwalające na szybką identyfikację problemów i wybór odpowiednich strategii. Łącząc problemy z wzorcami rozwiązań, tworzą one swoisty kompas nawigacyjny dla zespołów automatyzacyjnych.

Szczególnie wartościowe są:

• mapa problemów procesowych – ilustrująca zależności między problemami procesowymi i najefektywniejszymi wzorcami ich rozwiązywania
• mapa problemów zarządczych – pomagająca w komunikacji wyzwań kierownictwu i uzasadnianiu niezbędnych inwestycji
• mapa problemów projektowych – wspierająca w planowaniu architektury rozwiązań automatyzacyjnych
• mapa problemów wykonawczych – koncentrująca się na usprawnianiu uruchamiania testów i analizy wyników

Te wizualne reprezentacje stanowią źródło wiedzy i zarazem narzędzie komunikacyjne, ułatwiające przekazywanie złożonych koncepcji wszystkim interesariuszom.

Podsumowanie

Automatyzacja testów nigdy nie jest pozbawiona wyzwań, ale ich świadomość pozwala skutecznie minimalizować ryzyko i unikać typowych błędów. Trzeba do niej podejść systematycznie, co pomoże przekształcić ją w realne wsparcie dla zespołu i całego procesu wytwarzania oprogramowania.

Warto mieć na uwadze dbałość o równowagę między wszystkimi czterema aspektami: strategią, zarządzaniem, projektowaniem i realizacją. Zaniedbanie któregokolwiek z nich może podważyć wartość całej inicjatywy, dlatego automatyzacja powinna być traktowana jako długofalowy proces, a nie jednorazowy projekt.

Co dalej? Zapowiedź kolejnych części

Niniejszy artykuł jest pierwszą częścią serii poświęconej automatyzacji testów. W kolejnych częściach omówimy:

• wzorce rozwiązań dla typowych problemów automatyzacyjnych
• mity i rzeczywistość automatyzacji testów
• strategie skutecznej automatyzacji UI
• architekturę rozwiązań automatyzacyjnych

Zachęcamy do śledzenia naszej publikacji i dzielenia się własnymi doświadczeniami związanymi z omawianymi problemami automatyzacji testów.