Перспективы разработчика в автоматизации тестирования ПО
Как и многим, нам в Veeam нужны разработчики автотестов. Обычно на эту позицию претендуют специалисты с опытом в ручном тестировании ПО, но зачастую у них может не быть навыков программирования. А программисты, как правило, нечасто стремятся в разработку автотестов. Между тем у нас в компании есть автоматизаторы, которые изначально были не тестировщиками, а программистами, и они очень хорошо себя проявили в автоматизации. В статье я расскажу почему такой вариант развития карьеры может быть интересен для разработчиков.
Лирическое отступление
Это только присказка, сказка впереди
В начале 2000-x я работал в IT-компании, которая выполняла несколько аутсорсинговых проектов для компании Integrated Genomics. Проекты были связаны с расшифровкой геномов простейших организмов. К примеру, одна из утилит искала фрагменты (праймеры) с определенными свойствами в геноме кишечной палочки. На входе утилиты была последовательность ДНК, загружаемая из публичной базы геномов ERGO и состоящая из азотистых оснований. На выходе — таблица фрагментов и их позиция в цепочке ДНК. Далее эти фрагменты использовались биологами для синтеза геномов. Задача была сравнительно простой. Нужно было лишь позаботиться о том, чтобы программа не выжирала всю оперативную память довольно слабых машин, которые были у нас на тот момент. Сложность других проектов заключалась в том, что они находились на стыке трех дисциплин: биологии, математики и информатики. В тех случаях, когда алгоритм задачи был понятен, его реализация в программном коде не представляла трудности. Но когда сама задача была неопределенной, и не находилось никого кто мог бы ее формализовать, это был серьезный вызов.
Выяснилось, что для того, чтобы успешно решать такие задачи, нужны фундаментальные знания по биологии и высшей математике. Нас, молодых и горячих, это не остановило. Мы нашли англоязычную книгу по биоинформатике профессора Павла Певзнера и приступили к изучению. Поначалу повествование было легким и непринужденным. Во вступлении Павел рассказывал о том, как выживал в Москве в студенческие годы, и это было поистине приятное и расслабляющее чтение. Далее в первых главах речь шла про азотистые основания нуклеотидов ДНК — аденин, гуанин, тимин и цитозин — и про комплиментарность нуклеиновых кислот, а именно: как основания нуклеотидов способны формировать парные комплексы аденин—тимин и гуанин—цитозин при взаимодействии цепей нуклеиновых кислот. Было понятно, что такое свойство нуклеотидов играет ключевую роль в репликации ДНК. Я помню, что испытывал подъем и состояние потока, читая это объяснение, и мысленно представлял, как мы сейчас быстренько все это освоим (подумаешь, биология) и сможем брать более серьезные задачи. Мы даже думали о том, что сможем написать свой геномный ассемблер и взяться за расшифровку простейших геномов. Продолжаю читать книгу, и тут бах — система уравнений на полстраницы без каких-либо объяснений. Из контекста подразумевалось, что эта система проще пареной репы, и любое объяснение будет оскорблением для читателя. Не было даже сноски для факультативного чтения. Я решил эту страницу пропустить, вернуться к ней позже и пока что продолжить читать дальше — вдруг станет понятно. Перелистываю страницу —, а там еще одна система уравнений уже на всю страницу и скупое описание, часть слов из которого мы не нашли в словаре. Стало понятно, что эту область знаний на стыке геномики и математики нахрапом не возьмешь. Также стало понятно, почему подавляющее большинство коллег, с которыми мы взаимодействовали, имели биологическое и/или математическое образование. В конечном итоге, шаг за шагом погружаясь в основы геномики, нам удалось создать несколько программных продуктов, и тогда я в первый раз всерьез задумался о том насколько результативной и интересной может быть деятельность на стыке нескольких дисциплин.
С тех пор еще не раз мне довелось сменить сферу деятельности, и в каждом случае навыки разработчика служили трамплином для решения новых задач. Так произошло и с автоматизацией тестирования ПО.
Перспективы разработчика в автоматизации тестирования ПО
Перспективы разработчика в этой области трудно переоценить. Как и биоинформатика, разработка автотестов находится на стыке двух дисциплин, и навыки программиста здесь все чаще выступают на первый план.
Исторически сложилось так, что в автоматизацию приходят специалисты с опытом в ручном тестировании ПО. В какой-то момент они осознают, что рутинные операции можно и нужно автоматизировать, либо просто желают попробовать себя в новом качестве. Опыт, привносимый ручными тестировщиками в проект автоматизации, бывает архиполезным. Никто лучше них не знает возможности и слабые места продукта, наиболее трудоемкие сценарии для тестирования, окружение, в котором работает продукт, а также пожелания пользователей и планы на следующие релизы. Как правило, хороший ручной тестировщик четко понимает, что именно он хочет автоматизировать, но с написанием автотестов порой возникают сложности. Почему? Потому что автотесты — это такой же программный продукт, как и продукт, который они призваны тестировать. Нужно продумать архитектуру системы автотестов, механизмы их запуска (Continuous Integration, CI) и самое главное — нужно писать хороший код. По факту, для ручного тестировщика это зачастую оказывается непросто. Ведь здесь требуется создать полноценный проект, который можно интегрировать в CI, изменять, расширять и переиспользовать. Для этого нужны способности к программированию, накопленный опыт и набитые шишки.
Ручной тестировщик с глубоким пониманием продукта и методик тестирования и разработчик с опытом программирования отлично дополняют друг друга. Первый силен в постановке задачи (use case → test case), второй в ее реализации. Встает вопрос: почему среди автоматизаторов встречается много ручных тестировщиков? На это есть несколько причин:
Путь из ручных тестировщиков в автоматизаторы был более понятен, а требования по части написания кода могли быть более мягкими.
Для разработчиков переход в автоматизаторы в некотором смысле разрыв шаблона: «Вот я разрабатывал продукт, а теперь буду тестировщиком, который пишет автотесты — какой же я теперь разработчик?» Иными словами, есть опасение потерять квалификацию, превратиться в ручного тестировщика, а также нежелание глубоко погружаться в теорию и практику тестирования.
Ожидание менее интересных задач по сравнению с разработкой самого продукта, и сомнения по поводу профессионального развития.
Опасение потерять в карьерном росте и зарплате.
Разберем эти моменты.
Автотесты — это такой же продукт разработки, как и тот продукт, для которого эти автотесты создаются. Если разработчик идет на позицию автоматизатора в выделенную группу разработки автотестов, он остается на стезе написания программного кода. Да, ему надо иметь представление о тестировании ПО, но базовые знания можно сравнительно быстро получить, пролистав какое-либо руководство по тестированию ПО (например, вот эту книгу). Безусловно, автоматизатору нужно понимать продукт, для которого он пишет автотесты. Но освоить продукт на приемлемом уровне зачастую оказывается легче, чем научиться писать хороший код. Знания о продукте и методиках тестирования будут расширяться по мере ознакомления с багами, написанными на продукт, и общения с ручными тестировщиками. Разработчик не перестанет быть разработчиком, не превратится в ручного тестировщика. Это не его путь. Путь разработчика — писать хорошие автотесты.
Задачи у автоматизатора интересные и зачастую сложные. В первую очередь стоит вспомнить про знаменитую пирамиду Фаулера. Модульные, интеграционные, end-to-end тесты подразумевают вдумчивый подход к структуре тестов и выбору инструментов в соответствии с функциональностью продуктов, для которых пишем автотесты. Если говорить о продуктах, разрабатываемых в Veeam, то автоматизатору понадобится работать с REST, WebDriver, Microsoft SQL Server, Amazon Web Services, Microsoft Azure, VMware vCenter, Hyper-V — список не исчерпан. У каждого из облаков и гипервизоров свой API и свои скелеты в шкафу. Порой приходится писать код на различных языках программирования, использовать заглушки, семафоры, создавать свои обертки и т.п.
Одну и ту же задачу можно решить по-разному, и автоматизатор ищет наиболее эффективное решение. Вот лишь один из примеров — сценарий, реализованный для продукта Veeam ONE. Один из компонентов продукта — Business View, который позволяет группировать элементы виртуальной инфраструктуры по различным критериям. Критериев и вариантов их комбинирования очень много, поэтому проверка этой функциональности вручную занимает много времени. Написание автотестов «в лоб» с имитацией действий ручных тестировщиков было бы неэффективным: тесты для графического интерфейса десктопных приложений, как правило, сложны и трудоемки в разработке, являются хрупкими, их тяжело модифицировать, и выполняются они долго. Мы нашли другое решение: поскольку действия пользователя в UI интерполируются в SQL-запросы к базе данных, мы используем SQL-запросы для создания категорий и групп. Это позволило нам в разумные сроки покрыть автотестами все свойства и операторы, задействованные в Business View.
Как сделать так, чтобы тесты, запускаемые параллельно ради уменьшения общего времени запуска, не мешали друг другу? Как измерить покрытие продукта автотестами? Анализ покрытия кода? Анализ покрытия пользовательских сценариев? Как отслеживать падения сервисов? Как интегрировать автотесты с репортинговыми фреймворками? Как интегрировать автотесты со сборкой билдов в CI? Как прогонять тесты по pull-реквестам? И многое-многое другое.
Нужно обратить внимание на качество самих автотестов. Кто сторожит сторожей? Какому автотесту можно доверять? Автотест должен быть эффективным по критерию «количество затраченных на него усилий / полученный результат», автономным, стабильным (нехрупким), быстрым, надежным (никаких false positive и false negative). В автотесте должен быть понятный, хороший код с точки зрения возможностей языка программирования, чтобы этот код можно было легко расширять и изменять.
Начинающий автоматизатор приступает к написанию простых тестов в соответствии с согласованными планами/подходами/инструментами. Решает самые простые задачи, учится справляться с трудностями, находить решения, обрастает знаниями и навыками. Задачи становятся все более серьезными, кредит доверия автоматизатору растет. Если автоматизатор не останавливается в своем росте, то спустя какое-то время он дорастает до разработки комплексных технических решений и более глубокого участия в обсуждении стратегии и приоритетов в разработке автотестов. В один прекрасный день он принимает под свое крыло начинающих автоматизаторов, которые хотят приносить пользу и расти.
Что в Veeam?
В компании Veeam мы будем рады новым боевым товарищам с опытом программирования на C# (например, web-интерфейсы, десктопные приложения, консольные утилиты и т.п.). У нас в Veeam есть много продуктов. Технологии в них могут различаться. В автотестах для нескольких продуктов мы опираемся на REST и WebDriver. Если у вас нет опыта с этими технологиями, но вы уверенно себя чувствуете в написании кода на C# и питаете интерес к автоматизации тестирования, то, возможно, мы также найдем точки соприкосновения.
Мы будем рады вашему резюме и паре абзацев о том, что вас привлекает в автоматизации, о ваших сильных сторонах и профессиональных планах. Пишите нам на ящик qa@veeam.com — внимательно прочитаем. Если укажете в теме письма [Хабр] (например, [Хабр] Позиция автоматизатора), будет плюс в карму.
Да пребудет с Вами Сила.
