L'émergence des écosystèmes cloud et les événements mondiaux récents contraignent les organisations à effectuer des tests dans le cloud ; de ce fait, elles doivent tester plus fréquemment, plus tôt dans le processus et avec une plus grande efficacité, car la demande croît de façon exponentielle. Les bogues détectés aux premières étapes du cycle de vie du développement logiciel (SDLC) sont particulièrement préoccupants. coût moyen de réparation : 25 à 80 $Lorsque des bugs sont découverts après la mise en production, ce montant passe à 7 500-16 000 $. 

Cela s'applique non seulement aux tests unitaires, mais aussi aux tests fonctionnels et même aux tests de performance. Tester plus tôt dans le cycle de vie du développement logiciel permet aux développeurs de créer des modèles présentant différents niveaux d'exigences et de complexité.  

Le adoption du shift left dans les entreprises Cette approche est née de la demande d'une méthodologie permettant d'accroître la productivité. Les plus grandes entreprises (disposant d'importantes ressources d'ingénierie) l'ont adoptée sans jamais manquer de talents pour répondre à la demande. Cependant, lorsque de grandes entreprises aux structures traditionnelles tentent de reproduire cette approche de « shift left », elles se heurtent à de nombreux obstacles pour garantir une productivité constante. En effet, la tâche s'avère plus complexe car les effectifs et les compétences diffèrent et, bien souvent, les organisations doivent externaliser l'assurance qualité et le développement. 

Si la plupart des entreprises ont adopté un certain niveau de tests automatisés, cela ne suffit pas pour répondre aux exigences d'un environnement en constante évolution. Pour rester compétitives, les organisations doivent aller au-delà de la simple performance et de la rapidité. Elles doivent être plus intelligentes et plus adaptables, et surtout, apporter une valeur ajoutée constante à leurs clients. 

Assurance qualité et DevOps Les équipes peuvent y parvenir en intégrant les retours des tests dans la chaîne de valeur de bout en bout et en intégrant l'IA/ML dans leur processus de test continu afin d'obtenir des retours exploitables et une visibilité tout au long du cycle de vie. 

Pour réussir la mise en œuvre du concept de « shift left », les entreprises doivent prioriser les changements culturels nécessaires au sein des groupes de travail, en plus des exigences technologiques. Cela concerne particulièrement les grandes entreprises, car obtenir des synergies entre d'innombrables groupes de travail peut s'avérer complexe. Au fil des ans, nous avons constaté une évolution au sein des entreprises : autrefois constituées de vastes équipes centralisées, elles ne le sont plus. Dans bien des cas, il n'est plus efficient ni efficace de consacrer des ressources à des efforts centralisés. Les organisations adoptent des méthodes agiles et se tournent vers d'autres approches. DevOps méthodologies — les amenant finalement à tirer parti des plateformes de gestion de la chaîne de valeur.  

Facteurs à considérer: 

• Comment votre équipe d'entreprise s'organise-t-elle différemment ?  
• Comment les équipes de test s'organisent-elles différemment ?  
• Où implanter le centre d'excellence centralisé en matière de tests ?  
• Comment vous assurez-vous que toutes ces petites équipes aient une méthode de travail standardisée ?  
• Si vous souhaitez mettre en œuvre une pratique de « shift left », à quoi cela ressemble-t-il pour les organisations de différents secteurs ?  

Pour réussir leur transition vers la gauche, les entreprises doivent intégrer les processus nécessaires à cette pratique dans leur culture d'entreprise. Une fois cette étape franchie, les dirigeants peuvent déployer les aspects technologiques relatifs à la réalisation des livrables (par exemple, en tirant parti de solutions complètes leur permettant d'exercer une gouvernance totale sur leurs applications web et mobiles). Digital.ai).  

Rejoignez ce webinaire avec Diego Lo Giudice, vice-président, analyste principal chez Forrester, et Guy Arieli, CTO QA de Continuous Testing at Digital.ai, pour examiner de plus près comment aligner les équipes distribuées sur des indicateurs commerciaux unifiés en tirant parti de l'IA et en adoptant une approche de test en amont pour créer une stratégie de test efficace et reproductible.  

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