Как тестируют в Google

Большие тесты покрывают не меньше трех (а обычно больше) функций. Это реальные пользовательские сценарии, которые используют реальные источники данных, а их выполнение может занять несколько часов и даже больше. Они затрагивают и интеграцию в целом, но чаще всего большие тесты проверяют, насколько приложение соответствует потребностям пользователей. Все три роли вовлечены в создание больших тестов. Их можно проводить разными способами, от автоматизированного до исследовательского ручного тестирования. Большие тесты отвечают на вопрос «Работает ли продукт так, как нужно пользователю, и дает ли желаемый результат?» Сквозные сценарии, которые выполняются на завершенном продукте, относятся к большим тестам.

На заметку

Малые тесты проверяют один программный блок в полностью имитированной среде. Средние тесты проверяют взаимодействие модулей в имитированной или реальной среде. Большие тесты проверяют любое количество модулей в реальной среде с настоящими, не имитированными ресурсами.

Не так критично, как именно вы называете тесты, главное, чтобы все понимали эти термины одинаково.[10] Здесь важно то, что тестировщики Google говорят на одном языке, описывая, что именно тестируется и в каком объеме. Когда кто-то особо изобретательный говорит о четвертой разновидности тестов, которую они прозвали громадными тестами, любой инженер в компании сразу представит себе общесистемный тест, который выполняется очень долго и проверяет все функцио­нальные аспекты. Ничего больше пояснять не требуется.[11]

Мы определяем, в каком объеме проводить тестирование и что именно тестировать, по-разному для каждого конкретного продукта. Google предпочитает выпускать часто и стремится как можно раньше передать продукт пользователям, чтобы быстрее получить обратную связь и внести необходимые изменения. Google тратит много сил на то, чтобы создавать продукты, которыми люди действительно пользуются. Мы выкатываем новые фичи как можно раньше, чтобы они начали приносить пользу. Плюс мы избегаем лишних затрат на фичи, которые не нужны пользователям, потому что вовремя об этом узнаем. Для этого мы подключаем пользователи и внешних разработчиков в процесс как можно раньше. Так мы понимаем, соответствует ли наш продукт их ожиданиям.

Наконец, выбирая между автоматизированным и ручным тестированием, мы отдаем предпочтение первому. Если это можно автоматизировать и проблема не требует человеческого внимания и интуиции, то это нужно автоматизировать. Только проблемы, которые явно требуют оценки человеком (например, красив ли пользовательский интерфейс или не нарушает ли раскрытие данных конфиденциальность), должны доставаться ручному тестированию.

На заметку

Выбирая между автоматизированным и ручным тестированием, мы отдаем предпочтение первому. Если это можно автоматизировать и проблема не требует человеческого внимания и интуиции, то это нужно автоматизировать.

Замечу, что в Google выполняется очень много ручного тестирования, как сценарного, так и исследовательского, но даже оно проходит под зорким присмотром автоматизации. Технологии записи преобразуют ручные тесты в автоматизированные, которые снова прогоняются на последующих сборках, чтобы отловить регрессионные баги и дать тестировщикам возможность переключиться на новые проблемы. Мы автоматизируем отправку баг-репортов и распределение задач ручного тестирования.[12] Например, если автоматизированный тест не проходит, система определяет последнее изменение кода, которое считает наиболее вероятной причиной, отправляет сообщение его авторам и автоматически заводит баг. Максимально приблизить автоматизацию к человеческим возможностям — это техническое задание для следующего поколения инструментов тестирования, создаваемых в Google.

Глава 2. Разработчик в тестировании