Transformez les tests au niveau du code Java avec l'automatisation et l'IA

L’approche la plus efficace pour atteindre la qualité d’un logiciel consiste à mettre en œuvre une pratique de qualité et de sécurité dès la conception dès le début du processus de développement. Cela signifie que la qualité du code et les mesures de sécurité sont déterminées dès les premières étapes et mises en œuvre en tant que meilleure pratique au fur et à mesure du développement du code.

Dans les phases initiales, ainsi que lors de la création et de l'exécution de tests unitaires dans les tests de régression, les meilleures pratiques garantissent que la base de code est fiable, sécurisée, de haute qualité et prête à être publiée. Cependant, ces processus de test peuvent avoir un impact sur la productivité du développement de code en raison du temps d'ingénierie et des frais généraux qu'ils nécessitent. Les équipes de développement ont souvent du mal à trouver un équilibre entre leurs activités de développement de code et le temps nécessaire pour tester et valider la qualité, la sécurité et la fiabilité.

Avec l’avancement de l’utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans les tests de logiciels, les frais généraux liés aux pratiques de tests centrées sur le développement peuvent être considérablement réduits, permettant aux équipes d'accélérer et d'optimiser leurs activités et de maintenir, voire d'augmenter, leur niveau de productivité du code.

Avantages de l'exécution précoce d'analyses statiques et de tests unitaires

L'analyse statique est souvent considérée comme une solution facile pour les équipes de développement lorsqu'il s'agit de garantir la qualité du code. En effet, il offre des avantages élevés avec peu de frais généraux pour le processus de développement.

D'autre part, pratiques de tests unitaires ont tendance à coûter cher en heures d'ingénierie nécessaires à la création et à la maintenance des suites de tests unitaires. Cependant, les deux types de tests précoces au niveau du code sont cruciaux pour créer une base de qualité dans les logiciels et offrent d’immenses avantages qui dépassent les coûts.

Les avantages courants de la mise en œuvre de l’analyse statique et des tests unitaires sont les suivants.

1. La détection précoce des bogues équivaut à des économies. Les tests au niveau du code permettent d'identifier et de résoudre les bogues et les défauts du logiciel dès les premiers stades du développement, réduisant ainsi les coûts et les efforts requis pour le débogage et la résolution des problèmes plus tard dans le cycle de développement ou de production. La détection des défauts dès les premiers stades réduit le travail de détection perturbateur requis pour le développement lorsqu'un défaut à un stade avancé est détecté. Lorsque les développeurs doivent arrêter d'écrire du nouveau code pour analyser le code écrit des jours, voire des semaines auparavant, afin de déterminer la cause profonde d'un défaut découvert par leur équipe d'assurance qualité, cela a un impact et ralentit leur vitesse de développement. Les tests au niveau du code contribuent à réduire les coûts de développement logiciel, de correction des défauts et de maintenance.
2. Amélioration de la qualité du code. Les tests effectués dès les premiers stades du développement contribuent à responsabiliser les développeurs et les encouragent à écrire un code plus propre, plus modulaire et plus maintenable. Cela conduit à une meilleure architecture logicielle, à une satisfaction plus rapide des exigences de couverture du code, à un alignement plus facile sur les exigences de conformité et au respect des normes de codage et des modèles de conception.
3. Les tests de régression. Les tests au niveau du code garantissent que les fonctionnalités existantes restent intactes à mesure que du nouveau code est ajouté ou modifié. Cela permet d'éviter les bogues de régression, où les modifications apportées à une partie du code interrompent par inadvertance d'autres parties. En mettant en œuvre une pratique efficace de tests unitaires, les équipes de développement peuvent exécuter leur suite de tests unitaires chaque fois qu'elles ont apporté des modifications ou des ajouts importants à leur base de code et détecter les problèmes avant qu'ils ne deviennent coûteux à résoudre dans les étapes ultérieures du développement.
4. Confiance dans les changements de code. Les développeurs peuvent apporter des modifications et ajouter de nouvelles fonctionnalités en toute confiance, sachant que leurs suites de tests de régression au niveau du code et leurs analyses de code d'analyse statique les alerteront de tout problème qu'ils introduisent.
5. Débogage plus rapide. Lorsqu'un test au niveau du code échoue, il identifie l'emplacement spécifique et la nature du problème, ce qui facilite et accélère l'identification et la résolution des problèmes.

L'impact de l'IA sur le développement et la validation précoces du code

Les technologies d'IA et de ML se sont avérées offrir d'immenses avantages aux équipes de développement dans l'optimisation et l'accélération des activités de test, permettant aux équipes de réduire les frais généraux associés aux pratiques d'analyse statique et de tests unitaires. Pour discuter des avantages spécifiques de l’IA et du ML pour l’assurance qualité et les tests, nous devons d’abord décomposer les défis associés à ces activités de test qui entraînent des ralentissements de la vitesse de développement et des frais généraux élevés.

Focus sur les défis de l'analyse statique

L'analyse statique offre d'énormes avantages, augmentant la qualité, la sécurité et la fiabilité des logiciels avec peu de perturbations dans le développement du code. L'analyse statique peut être intégrée au début du processus de développement de code, permettant aux développeurs d'exécuter des analyses d'analyse de code statique dans leurs IDE afin que les défauts puissent être détectés au fur et à mesure de leur écriture et corrigés avant qu'ils ne soient introduits dans la base de code plus large.

L'analyse statique peut également être intégrée aux pipelines CI/CD, permettant des analyses automatiques de code après chaque validation de code dans le contrôle de code source. Cela permet aux équipes de développement de vérifier facilement et automatiquement leur code en coulisses pour détecter les défauts, les fuites de mémoire, les problèmes de maintenabilité et les exigences de conformité.

Il s’agit d’une bonne pratique simple avec de faibles frais généraux. Cependant, l’analyse statique présente certains défis qui peuvent perturber les développeurs et avoir un impact sur la productivité. Parasoft Jtest est conçu pour atténuer ces défis et aider les équipes à optimiser leurs flux de travail d'analyse statique pour une meilleure expérience de développement et un processus de remédiation plus rapide.

Réduire les résultats de l'analyse statique bruyante

Bien qu'il soit préférable d'adopter l'approche intégrée de qualité et de sécurité et d'intégrer l'analyse statique dans votre processus de développement de code et votre flux de travail dès le début, de nombreuses équipes de développement adoptent l'analyse statique lorsque le développement de code est en bonne voie.

En fonction de l'ensemble de règles et de la taille de la base de code, la solution d'analyse statique peut produire un grand nombre de résultats ou de violations de règles. Pour les nouvelles équipes qui adoptent l'analyse statique, exécuter une analyse de code et obtenir des milliers de résultats peut s'avérer écrasant, décourageant et déroutant, ce qui peut avoir un impact sur l'adoption d'outils d'analyse statique.

Savoir quoi prioriser

Lorsque les résultats de l’analyse statique sont renvoyés aux équipes de développement, il peut s’avérer difficile de comprendre les priorités dans les résultats de l’analyse statique. De nombreux outils sont dotés de niveaux de gravité associés à chaque règle d'analyse statique, mais en fin de compte, la priorisation des violations dépend également de la base de code spécifique, de l'emplacement de la violation, du type d'application et de l'utilisateur du logiciel. .

Même si les catégorisations de la gravité des règles d'analyse statique peuvent donner quelques lignes directrices à suivre, chaque application est différente, ce qui entraîne des exigences spécifiques différentes en matière de lignes directrices en matière de code. Comprendre quelles violations sont la priorité absolue à cibler pour une correction en fonction des besoins spécifiques de votre application peut s'avérer difficile.

Comprendre les exigences de conformité

De nombreuses équipes de développement adoptent l'analyse statique en raison d'exigences spécifiques à l'industrie ou de sécurité. Bien que les solutions d'analyse statique soient souvent accompagnées d'une documentation expliquant son importance pour des normes spécifiques, comprendre comment corriger le code peut s'avérer difficile et prendre beaucoup de temps. Tout le monde n’est pas un développeur extrêmement compétent, et même ceux qui le sont peuvent trouver les règles spécifiques associées aux normes de sécurité ou de codage difficiles à suivre et difficiles à corriger lorsqu’une violation est constatée.

Comment l'IA optimise les processus d'analyse statique

Parasoft's Solution de productivité des développeurs Java, Jtest, est généralement fourni avec Parasoft DTP pour le reporting et l'analyse. DTP est plus qu'une plateforme de reporting et d'analyse et offre aux équipes les avantages suivants :

• Analyse de la couverture du code dans toute l'application
• Des informations exploitables avec des comparaisons de construction à construction
• Analyse du changement
• Suivi des violations d'analyse statique
• Capacités de reporting de conformité

Liée à l'IA et à l'analyse statique, la DTP offre des avantages incroyables aux équipes de développement en les aidant à identifier les violations les plus importantes pour leur application, en évaluant la cause première des violations, en désignant les membres du personnel les plus compétents pour remédier aux violations et en accélérant la remédiation. processus.

Se concentre sur les résultats hautement prioritaires

L'analyse statique Jtest peut être intégrée aux pipelines CI/CD qui publient ensuite les résultats de l'analyse statique sur Parasoft DTP pour le reporting et l'analyse des tendances. DTP propose des widgets basés sur ML qui affichent les résultats de classification en fonction des actions de tri des utilisateurs passées dans DTP. Alors que certaines violations sont priorisées et d'autres supprimées ou ignorées d'une construction à l'autre, l'IA ML analyse ces décisions en interne, stockant ces données historiques pour une priorisation future.

L’IA apprend de ces actions de tri et est ensuite en mesure de formuler des recommandations sur la manière de prioriser les autres résultats de l’analyse statique. Lors de l'exécution de résultats d'analyse statique avec des rapports de violations bruyants, disposer d'un moyen de classer facilement les résultats en fonction de la probabilité que la violation soit corrigée ou ignorée peut faire une grande différence en accélérant le processus de remédiation et en réduisant la charge des équipes de développement.

Violations des clusters par analyse des causes profondes

Les algorithmes de DTP analysent la cause première des violations de l'analyse statique et regroupent les violations associées. Cela permet aux responsables du développement d'attribuer un groupe de violations d'analyse statique à un développeur qui corrigera le code en traitant toutes les violations à la fois. Cela rationalise la remédiation et réduit la duplication du travail au sein de l’équipe de développement.

Attribue des violations en fonction de l'expérience du développeur

Le ML de DTP analyse les tendances de construction à construction et de tri pour optimiser le processus de remédiation global. Lorsque les analyses de code sont publiées sur DTP, des tâches de qualité sont créées pour chaque violation et automatiquement attribuées au développeur qui a touché cette ligne de code en dernier.

L'IA de DTP analyse également les activités de tri passées et prend note des types de violations que certains développeurs ont tendance à corriger. Lors de la réaffectation des violations pour correction, la direction reçoit des recommandations concrètes sur les violations à attribuer à des développeurs spécifiques en fonction des violations qu'ils ont corrigées dans le passé.

Corrige les violations de l'analyse statique avec l'IA générative

Jtest propose une intégration avec les fournisseurs LLM OpenAI et Azure OpenAI pour rationaliser la résolution des violations avec des correctifs générés par l'IA. Lorsqu'une violation est détectée, le développeur peut sélectionner la violation dans son IDE de développement et demander un correctif généré par l'IA.

L'IA analysera la règle, la violation et les lignes de code concernées et générera un correctif pour examen par le développeur ainsi qu'une analyse de la violation dans le contexte de ce code spécifique. À partir de là, le développeur peut facilement implémenter le correctif dans sa base de code. Cela accélère le processus de correction et permet aux développeurs moins compétents de corriger le code plus facilement et de développer leur expertise en apprenant du correctif recommandé par l'IA.

Focus sur les défis des tests unitaires

Les tests unitaires sont une bonne pratique fondamentale dans le développement de logiciels. Une base solide de tests unitaires est un moyen efficace de garantir des logiciels de haute qualité et de progresser dans la détection des défauts, permettant ainsi une correction au cours de la phase la plus précoce et la moins coûteuse du cycle de vie de développement. Cependant, la mise en œuvre d'une pratique de tests unitaires et le respect d'un objectif de couverture de code spécifique nécessitent des heures d'ingénierie supplémentaires pour les activités de test.

Avec des frais généraux moyens de 40 % pour les organisations de développement, les tests unitaires ont un prix élevé. Cependant, grâce aux récents progrès de l'IA, les équipes de développement de logiciels peuvent réduire les frais généraux associés aux activités de tests unitaires et bénéficier des avantages en matière de qualité qu'offre une base solide de tests unitaires.

Les tests unitaires, bien qu'incroyablement précieux pour la santé, la qualité et la fiabilité des logiciels, comportent un ensemble de défis et de barrières culturelles que les équipes de développement doivent surmonter. Voici quelques-uns des défis courants qui constituent souvent des obstacles à la réussite des pratiques de tests unitaires.

Long

En fin de compte, les développeurs souhaitent passer leur temps à écrire du nouveau code au lieu de créer et de maintenir des cas de test pour valider le code qu'ils viennent d'écrire. Lorsque le code est plus complexe, le temps nécessaire à l’écriture des cas de test augmente également.

Isoler le code testé

Il est crucial de garantir que les tests unitaires sont isolés des dépendances externes, telles que les bases de données, les services externes ou le système de fichiers. Se moquer et supprimer ces dépendances nécessite des connaissances techniques et prend du temps. Cela nécessite souvent une compréhension des frameworks moqueurs comme Mockito. Si le code n'est pas correctement isolé, les résultats des tests peuvent être inexacts.

Entretien des tests

Une fois le test créé, les développeurs doivent toujours le conserver à des fins de tests de régression. La maintenance des tests peut être une tâche fastidieuse. Lorsque le code a été modifié, les scénarios de test doivent être modifiés pour prendre en charge les modifications et la suite de tests unitaires doit être réexécutée pour garantir que les modifications apportées à la base de code n'ont pas interrompu les fonctionnalités existantes. Garder les suites de tests de régression propres et entretenues est une étape nécessaire pour garantir que les modifications du code n'ont pas interrompu les fonctionnalités existantes.

Couverture du code de test unitaire

Certaines organisations imposent d'atteindre un niveau de couverture de code spécifique pour évaluer un niveau de préparation à la publication. Une couverture de code de ligne de 80 % a tendance à être une mesure communément acceptée et appliquée dans les logiciels commerciaux. Pour obtenir une couverture de test complète, il faut tester tous les chemins de code et tous les cas extrêmes, ce qui peut s'avérer difficile. Les équipes passent souvent de longues heures d’ingénierie à rechercher leur métrique de couverture de code.

Code hérité

Terme souvent utilisé pour décrire un ancien code qui n'a pas été écrit pour être facilement maintenable ou pour répondre aux attentes modernes en matière de qualité et de sécurité. Souvent, le code existant a été principalement testé manuellement, les tests ont été effectués de manière sporadique ou les scénarios de test se trouvent tous dans d'anciens frameworks qui peuvent ne plus être pertinents. Lorsque les programmes existants sont destinés à être refactorisés ou modernisés, il est important de créer une suite de tests unitaires pour les tests de régression afin de garantir que les modifications de code apportées par l'équipe de développement ne brisent pas les fonctionnalités existantes. Cependant, lorsque le code n'a pas été écrit selon les meilleures pratiques, n'est pas facile à maintenir ou est trop complexe, la création de tests unitaires devient encore plus difficile et prend beaucoup de temps pour l'équipe de développement.

Résistance aux tests

Les tests unitaires prenant par nature du temps, les organisations de développement jonglent souvent entre allouer du temps à la création et à la maintenance des scénarios de test et se concentrer sur la création de nouveau code et l'augmentation de leur productivité de développement. Les organisations qui sacrifient les tests unitaires pour accélérer la mise sur le marché parient sur le risque accru de bugs en production.

Comment l’IA réduit les frais généraux des tests unitaires

Parasoft a reconnu très tôt le pouvoir que les technologies d'IA et d'apprentissage automatique (ML) peuvent avoir pour réduire le temps consacré à la création et à la maintenance des cas de test dans l'ensemble de la pyramide de tests. Jtest Unit Test Assistant pour les programmes Java a été l'une des premières fonctionnalités basées sur l'IA lancées dans la plate-forme de tests de qualité continue Parasoft.

Les capacités d'IA de Jtest permettent aux équipes de développement de générer rapidement une suite de tests unitaires qui couvre jusqu'à 60 % du code ou plus, puis d'augmenter encore les cas de test pour générer une couverture supplémentaire, stuper et simuler rapidement les dépendances, ajouter facilement des assertions, paramétrer les cas de test et cloner ou muter des cas de test existants.

De plus, les utilisateurs peuvent intégrer Jtest à leurs comptes OpenAI ou Azure OpenAI et tirer parti technologie d'IA générative pour personnaliser les cas de test de manière très spécifique décrite par le développeur. La mise en œuvre de l'IA par Jtest aide les développeurs à créer rapidement et facilement des cas de test efficaces et significatifs, personnalisés en fonction des exigences spécifiques de l'application, tout en réduisant les frais généraux associés aux activités de tests unitaires.

L'IA de Jtest profite aux développeurs des manières suivantes.

1. Accélère la création de tests unitaires. À mesure que du nouveau code est écrit, les meilleures pratiques dictent la création de tests unitaires en parallèle du développement. L'assistant de tests unitaires de Jtest permet aux développeurs de générer rapidement des cas de tests individuels significatifs en parallèle avec le développement du code. Les tests peuvent être facilement augmentés et personnalisés grâce aux recommandations guidées et exploitables de Unit Test Assistant sur la manière de simuler ou de stub les dépendances, d'ajouter des assertions pour le contrôle de régression ou de modifier le test pour générer des niveaux plus élevés de couverture de code. Les développeurs peuvent ensuite augmenter davantage les cas de test en utilisant l'intégration générative AI LLM pour personnaliser le test de manière spécifique dictée par les invites en langage naturel de l'utilisateur. Il a été prouvé que la mise en œuvre de l'IA de Parasoft dans les pratiques de tests unitaires accélère jusqu'à 2 fois la création de tests unitaires.
2. Maintient les cas de test. Une fois les tests unitaires créés, ils doivent être maintenus afin qu'ils puissent être utilisés en permanence pour les tests de régression. Lorsque des modifications sont apportées à la base de code, les scénarios de test doivent être mis à jour pour prendre en charge les modifications. Jtest accélère les étapes de maintenance en analysant le test pendant l'exécution et en fournissant au développeur des recommandations sur la façon de mettre à jour le scénario de test pour augmenter sa stabilité. Avec les nouvelles fonctionnalités d'IA générative de Parasoft, les développeurs peuvent demander à l'IA de refactoriser le scénario de test en fonction de leurs descriptions des modifications qu'ils souhaitent apporter. Cela permet au scénario de test d'être plus maintenable à long terme.
3. Modernise les cas de test existants. Grâce aux nouvelles capacités d'IA générative de Jtest, les équipes de développement peuvent facilement refactoriser les cas de test existants pour les mettre à jour vers des frameworks modernes. Par exemple, si une base de code n'a pas été touchée depuis quelques années et qu'une nouvelle équipe a été recrutée pour moderniser l'application, l'utilisation des cas de test existants pour le contrôle de régression s'avère très utile. Cependant, les cas de test peuvent avoir été écrits dans un format ancien et obsolète, des heures d'ingénierie doivent donc être consacrées à la refactorisation des cas de test pour les migrer vers des frameworks modernes. Grâce aux capacités d'IA générative de Jtest, le développeur peut facilement indiquer à l'IA les détails de la façon dont le scénario de test doit être refactorisé et rationaliser le processus de modernisation.
4. Accélère les retours de tests. Lorsque la suite de tests unitaires est volumineuse et comprend des milliers de scénarios de test, son exécution peut prendre beaucoup de temps, de sorte que les développeurs sont souvent retardés dans leurs activités de débogage et de maintenance des scénarios de test en attendant les commentaires de leurs exécutions de tests. L'analyse d'impact des tests, un composant essentiel de Parasoft Jtest ainsi qu'un composant intégré à la plate-forme de tests de qualité continue de Parasoft, permet aux équipes de développement et de test d'exécuter uniquement les cas de test impactés par les modifications de code, réduisant ainsi la taille de la suite de tests qui doit être exécuté et accélère la boucle de rétroaction.

Grâce aux avantages offerts par l'IA, les équipes de développement peuvent facilement accélérer leurs pratiques de tests unitaires et réduire les frais généraux en atténuant les défis, en automatisant les tâches chronophages et en profitant des avantages de la qualité logicielle qu'offre une base solide de tests unitaires.

Optimisez les tests de logiciels Java et réduisez les frais de test au niveau du code

Parasoft Jtest est une solution puissante pour les équipes de développement cherchant à optimiser leurs pratiques de test et à réduire la surcharge des activités de test au niveau du code. Dans l'ensemble, il offre aux développeurs une expérience positive en matière de tests, leur permettant de créer, maintenir et exécuter facilement et rapidement des cas de test, ainsi que d'exécuter des analyses statiques et de traiter les violations signalées afin qu'ils puissent consacrer plus de temps à se concentrer sur de nouveaux développement de codes.

L'IA optimise les tests et les pratiques centrées sur la qualité afin que les équipes puissent fournir du code de meilleure qualité, augmenter leur productivité de développement, accélérer la mise sur le marché et le publier avec des niveaux de confiance plus élevés.

Auteur collaborateur: Jamie Mère