Cos'è il test del software?

I benefici principali di test efficaci includono la fornitura di software di alta qualità, identificando i bug e migliorando le prestazioni.

Oggi, il test del software è profondamente radicato nelle moderne pratiche di sviluppo, guidate dalla trasformazione agile, dal DevOps e dalle pipeline di integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD). Il test non è più un passo finale prima del rilascio, ma inizia nella fase di pianificazione del progetto e continua dopo la distribuzione/implementazione.

Questo approccio di test supporta rilasci più rapidi e riduce i rischi negli ambienti di infrastruttura IT in rapida evoluzione. Pratiche come il test shift-left, in cui i test iniziano all'inizio del ciclo di sviluppo, aiutano i team a scoprire prima i problemi. I test shift-right, focalizzati sul monitoraggio e sulla convalida in produzione, consentono ai team di adattarsi più rapidamente all'utilizzo nel mondo reale.

Le moderne strategie di test del software continuano a evolversi di pari passo con i progressi nell'automazione, nell' intelligenza artificiale (AI) e nelle architetture cloud-native, come i microservizi. Via via che il software diventa più complesso e i cicli di rilascio accelerano, i test intelligenti sono diventati sempre più diffusi.

In un rapporto di Fortune Business Insights, la dimensione del mercato globale dei test supportati dall'AI è stata valutata in 856,7 milioni di dollari nel 2024. Si prevede che crescerà da 1.010,9 milioni di dollari nel 2025 a 3.824 milioni di dollari entro il 2032, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 20,9% durante il periodo di previsione.¹

Il test del software è iniziato insieme allo sviluppo dell'ingegneria del software, emersa subito dopo la seconda guerra mondiale. Allo scienziato informatico Tom Kilburn è attribuita la scrittura del primo software, che ha debuttato il 21 giugno 1948 presso l'Università di Manchester in Inghilterra. Questo software eseguiva calcoli matematici tramite istruzioni di codice macchina di base.

Nei primi anni, il debugging era il metodo di test principale ed è rimasto tale per i due decenni successivi. Negli anni '80, i team di sviluppo hanno iniziato a guardare oltre il semplice isolamento e correzione dei bug del software. Hanno iniziato a testare le applicazioni in contesti reali per garantire funzionalità e affidabilità più ampie.

Questo cambiamento ha segnato l'inizio di una visione più ampia dell'attività di test, che ha enfatizzato la garanzia di qualità come obiettivo critico. È diventato parte integrante del ciclo di vita dello sviluppo software (SDLC), il processo strutturato utilizzato dai team per creare un software di alta qualità, economico e sicuro.

Gli anni '90 e l'inizio degli anni 2000 hanno visto l'ascesa dei test automatici, insieme a nuove pratiche come lo sviluppo basato su test (TDD). Durante questo periodo, guadagnarono popolarità anche tecniche di programmazione modulare come la programmazione orientata agli oggetti (OOP), che organizzava il software in moduli. Questa progettazione modulare ha semplificato la scrittura di test mirati per piccole parti di codice, noti come test unitari. L'espansione delle applicazioni web e per dispositivi mobili ha richiesto ulteriormente nuove strategie di test, tra cui test di prestazioni, usabilità e sicurezza.

Nell'ultimo decennio, i progressi nelle metodologie Agile e DevOps hanno cambiato radicalmente il modo in cui i team creano e forniscono software. I test sono diventati continui, automatizzati e integrati in ogni fase dello sviluppo e della distribuzione. Molte delle organizzazioni moderne utilizzano strumenti di automazione proprietari e open source, così come piattaforme di test continui (ad esempio, Katalon Studio, Playwright, Selenium) per ottenere la garanzia della qualità. Questi strumenti le aiutano anche ad acquisire velocità, scalabilità e fiducia da parte dei clienti.

Nel mondo interconnesso di oggi, le conseguenze dei difetti del software sono più gravi che mai. Ritardi nella consegna o difetti del software possono danneggiare la reputazione di un brand, causando frustrazione e insoddisfazione nei clienti. In casi estremi, un bug o un difetto può degradare i sistemi interconnessi o causare gravi malfunzionamenti.

Consideriamo l'incidente che ha coinvolto Delta Air Lines nel luglio 2024. Un aggiornamento software difettoso della società di cybersecurity CrowdStrike ha portato a dei crash di sistema diffusi su tutte le piattaforme Microsoft Windows. Delta ha subito l'impatto operativo più grave tra le compagnie aeree statunitensi, con migliaia di cancellazioni di voli e perdite stimate superiori a 500 milioni di dollari.² Questo evento mette in evidenza l'importanza fondamentale di effettuare test approfonditi, in particolare quando si integra software di terze parti in sistemi mission-critical.

Anche se i test stessi comportano dei costi, le aziende possono risparmiare milioni di dollari all’anno in sviluppo e supporto implementando tecniche di test efficaci e processi di QA. I test iniziali del software identificano i problemi prima ancora che un prodotto venga rilasciato sul mercato. Quanto prima i team di sviluppo ricevono un feedback sui test, tanto prima possono risolvere problemi critici come:

• Difetti architetturali

• Decisioni di progettazione sbagliate

• Funzionalità non valida o errata

• Vulnerabilità della sicurezza

• Problemi di scalabilità

Quando lo sviluppo lascia ampio spazio ai test, l'affidabilità del software migliora e le applicazioni di alta qualità vengono fornite con meno errori. Un sistema che soddisfa o supera le aspettative dei clienti può portare a un aumento delle vendite, a una maggiore quota di mercato e a una migliore esperienza dell'utente.

I test del software rientrano principalmente in due grandi categorie:

• Test manuali

• Test automatizzati

Il test manuale è il processo in cui i tester eseguono manualmente i casi di test senza l'assistenza degli strumenti di automazione. I tester eseguono azioni come fare clic sui pulsanti, inserire testo e verificare gli output, simulando il modo in cui un utente finale interagirebbe con il software.

Il test manuale viene in genere utilizzato per test esplorativi, test di usabilità e quando l'applicazione è sufficientemente piccola per cui l'automazione non è necessaria.

I test automatizzati impiegano script e strumenti per eseguire automaticamente i test sul software. Questo approccio fondamentale è utile per le attività di test ripetitive e per i sistemi più grandi in cui è necessario eseguire gli stessi test più volte.

I test automatizzati garantiscono che il software possa essere testato in modo più rapido e coerente. Inoltre, riducono l'errore umano e migliorano l'efficienza dei test nel tempo.

In generale, il test del software avviene a quattro diversi livelli, o fasi, all'interno del ciclo di vita dello sviluppo del software, ciascuno focalizzato su parti specifiche dell'applicazione:

• Test unitario

• Test di integrazione

• Test di sistema

• Test di accettazione

Esistono molti tipi diversi di test del software che rientrano nei livelli discussi in precedenza e in genere possono essere suddivisi in due categorie principali:

• Il functional testing verifica se un' applicazione si comporta in base a requisiti specificati.

• I test non funzionali valutano le prestazioni del software in varie condizioni, ad esempio carico, stress o in ambienti diversi.

I seguenti elenchi descrivono i tipi di test più comuni all'interno di ciascuna categoria.

• Test white-box: questo test comporta una verifica basata sulla conoscenza della struttura interna, della logica e delle funzioni del software da testare.

• Test della black-box: in questo test, il tester non dispone di alcuna informazione sul funzionamento interno del sistema software.

•  Test ad hoc: nei test ad hoc, i tester cercano di risolvere o trovare bug in un'applicazione senza seguire test o documentazione predefiniti.  

• Test delle API: i test delle API (Application Programming Interface) verificano che le interfacce tra i componenti software funzionino correttamente e in modo affidabile. Il test delle API è una parte essenziale della gestione delle API, del software e dei processi che supportano il ciclo di vita di un'API.

• Test esplorativi: i test esplorativi aiutano i tester del software a scoprire scenari e situazioni difficili da prevedere che possono generare errori nel software.

• Test di regressione: il test di regressione verifica se le nuove funzionalità interrompono o degradano le funzionalità esistenti. Garantisce che le modifiche recenti non abbiano introdotto nuovi difetti.

• Test di sanità: il test di sanità valuta se alcune funzionalità specifiche funzionano come previsto. I tester possono utilizzarlo per verificare menu, funzioni e comandi a livello superficiale quando non c'è tempo per un test di regressione completo.

• Smoke test: questo test è un processo preliminare di test del software che verifica se le funzioni di base di un'applicazione funzionano correttamente. Aiuta a garantire che la build sia sufficientemente stabile per ulteriori test.

• Test di accettazione degli utenti (UAT): il test di accettazione degli utenti (UAT) è un tipo specifico di test di accettazione eseguito dagli utenti finali per confermare che il sistema soddisfa le loro esigenze e funziona negli scenari reali.

• Test di ripristino: i test di ripristino verificano come il software risponde e si riprende dai guasti, assicurando che i dati e i processi siano ripristinati correttamente.

• Test delle prestazioni: questo test si riferisce al modo in cui il software viene eseguito con diversi workload.

• Test di carico:  il test di carico, un tipo di test delle prestazioni, valuta le prestazioni in condizioni di bilanciamento del carico reali.

• Test di stress: il test di stress esamina la quantità di sforzo che il sistema può sopportare prima di guastarsi.

• Test di sicurezza: i test di sicurezza controllano se il software è esposto agli hacker o ad altri tipi di vulnerabilità dannose.

• Test di usabilità: convalida la capacità del cliente di utilizzare l'interfaccia utente di un sistema per completare un compito in modo efficiente e intuitivo.

• Test di compatibilità:  verificano se un'applicazione software funziona come previsto su vari dispositivi, sistemi operativi, browser e ambienti di rete.

Via via che il ritmo di sviluppo del software accelera e i sistemi diventano sempre più complessi, i test del software continuano ad evolversi di pari passo. Ecco alcune tendenze chiave che plasmano il futuro dei test.

Via via che le piattaforme low-code e no-code continuano a guadagnare popolarità, stanno emergendo nuovi strumenti di test del software che si rivolgono agli utenti non tecnici. Questi strumenti semplificano i processi di test, consentendo agli utenti business di creare ed eseguire facilmente test sulle applicazioni che costruiscono. Questa funzionalità accelera il time-to-market senza richiedere competenze tecniche.

La rapida espansione dei dispositivi Internet of Things (IoT) presenta sfide uniche in termini di test di connettività, sicurezza e prestazioni in condizioni reali. Poiché sempre più dispositivi si affidano all'edge computing, gli strumenti di test devono simulare ambienti diversi per garantire che il software possa funzionare in modo affidabile in diverse condizioni della rete.

Dal lancio del 5G, le applicazioni che richiedono una latenza ultra bassa, come i veicoli autonomi e l'assistenza sanitaria remota, necessitano di test specializzati. La convalida delle prestazioni in condizioni di alta velocità e bassa latenza è diventata fondamentale per le app mobili ed edge-based.

I sistemi basati sull'ingegneria della piattaforma e sull'AI rilevano e risolvono automaticamente i problemi minori, riducendo il tempo di inattività. I test predittivi, basati sul machine learning (ML), consentono ai team di anticipare potenziali guasti e risolverli prima che interrompano la produzione, rendendo il software più resiliente e affidabile.

L'AI generativa è emersa come un potente strumento di test del software. Utilizzando tecniche avanzate di machine learning, i modelli di AI generativa possono creare casi di test dinamici basati sul comportamento del software. Questi modelli generano automaticamente nuovi scenari che i tester umani potrebbero trascurare, migliorando in ultima analisi la copertura dei test e l'affidabilità del software.