Τι είναι το σενάριο δοκιμής στη δοκιμή λογισμικού (Παραδείγματα)

Τι είναι ένα σενάριο δοκιμής;

A Σενάριο δοκιμής είναι μια περιγραφή υψηλού επιπέδου μιας λειτουργικότητας που πρόκειται να δοκιμαστεί. Αντιπροσωπεύει μια πιθανή αλληλεπίδραση χρήστη ή συμπεριφορά συστήματος, που μερικές φορές αναφέρεται ως συνθήκη δοκιμής. Ως υπεύθυνος δοκιμών, θα πρέπει να μπείτε στη θέση του τελικού χρήστη και να κατανοήσετε τα σενάρια του πραγματικού κόσμου και τις περιπτώσεις χρήσης της Εφαρμογής υπό Δοκιμή (AUT).

Τα σενάρια δοκιμών μπορούν να ταξινομηθούν με βάση ποια πτυχή της αίτησης Στόχος τους είναι η επαλήθευση. Η κατανόηση αυτών των τύπων διασφαλίζει πλήρη κάλυψη σε όλες τις λειτουργίες και τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών.

Τύποι σεναρίων δοκιμών

1. Λειτουργικά Σενάρια: Αυτά επικυρώνουν εάν συγκεκριμένες λειτουργίες ή ενότητες (όπως σύνδεση, εγγραφή ή ολοκλήρωση αγοράς) λειτουργούν σύμφωνα με τις απαιτήσεις. Εστιάζουν στην πτυχή «τι πρέπει να κάνει».
2. Μη λειτουργικά σενάρια: Αυτά αξιολογούν τον τρόπο με τον οποίο λειτουργεί το σύστημα και όχι τι κάνει — καλύπτοντας την απόδοση, την επεκτασιμότητα, τη χρηστικότητα και την αξιοπιστία.
3. Σενάρια ασφαλείας: Αυτά αξιολογούν πόσο καλά η εφαρμογή προστατεύει τα δεδομένα χρήστη και αποτρέπει την μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση ή τα τρωτά σημεία.
4. Σενάρια UI (Διεπαφής Χρήστη): Αυτά διασφαλίζουν ότι η οπτική διάταξη, η πλοήγηση και τα διαδραστικά στοιχεία λειτουργούν διαισθητικά σε διαφορετικές συσκευές και μεγέθη οθονών.
5. Σενάρια από άκρο σε άκρο: Αυτά προσομοιώνουν πραγματικές ροές εργασίας, επαληθεύοντας ότι πολλαπλές ενότητες συνεργάζονται άψογα — για παράδειγμα, αναζήτηση, προσθήκη στο καλάθι αγορών και ολοκλήρωση πληρωμής σε μια εφαρμογή ηλεκτρονικού εμπορίου.

Είναι η Δοκιμή Σεναρίου η ίδια με το Σενάριο Δοκιμής;

Ενώ τα Σενάρια Δοκιμών ορίζουν τι θα δοκιμαστεί, Δοκιμή σεναρίου είναι μια μέθοδος όπου πολύπλοκες, από άκρο σε άκρο ή πραγματικές ιστορίες χρηστών χρησιμοποιούνται για δοκιμές, συχνά αντί να βασίζονται αποκλειστικά σε μια εξαντλητική λίστα μεμονωμένων περιπτώσεων δοκιμών. Σκοπός είναι η αξιολόγηση της απόδοσης του συστήματος υπό μια συγκεκριμένη, ρεαλιστική ροή εργασίας.

Ας το μελετήσουμε αυτό με τη βοήθεια του παρακάτω βίντεο –

Γιατί να δημιουργήσετε σενάρια δοκιμής;

Τα σενάρια δοκιμής δημιουργούνται για τους ακόλουθους λόγους:

• Η δημιουργία σεναρίων δοκιμών βοηθά στη διασφάλιση ότι καλύπτονται οι κύριες περιπτώσεις χρήσης κατά τη διάρκεια των δοκιμών.
• Τα σενάρια δοκιμών μπορούν να εξεταστούν και να εγκριθούν από ενδιαφερόμενους φορείς, όπως Επιχειρηματικούς Αναλυτές, Προγραμματιστές και Πελάτες, για να διασφαλιστεί ότι η Εφαρμογή υπό Δοκιμή (AUT) έχει δοκιμαστεί διεξοδικά. Αυτό διασφαλίζει ότι το λογισμικό λειτουργεί για τις πιο συνηθισμένες περιπτώσεις χρήσης.
• Χρησιμεύουν ως ένα γρήγορο εργαλείο για τον προσδιορισμό της προσπάθειας που απαιτείται για την εκτέλεση των δοκιμών και, κατά συνέπεια, για τη δημιουργία μιας πρότασης για τον πελάτη ή την οργάνωση του εργατικού δυναμικού.
• Βοηθούν στον προσδιορισμό των πιο σημαντικών από άκρο σε άκρο συναλλαγών ή της πραγματικής χρήσης των εφαρμογών λογισμικού.
• Για τη μελέτη της ολοκληρωμένης λειτουργίας του προγράμματος, ένα σενάριο δοκιμής είναι κρίσιμο.

👉 Εγγραφείτε για Δωρεάν Ζωντανό Έργο Δοκιμών Λογισμικού

Πότε δεν πρέπει να δημιουργηθεί ένα σενάριο δοκιμής;

Τα σενάρια δοκιμής ενδέχεται να μην δημιουργούνται όταν

• Αποφύγετε τη δημιουργία Σεναρίων Δοκιμών όταν η εφαρμογή είναι πολύπλοκη ή ασταθής ή όταν τα χρονοδιαγράμματα του έργου είναι πολύ σύντομα για δομημένη τεκμηρίωση.
• Έργα που ακολουθούν την Agile Μεθοδολογία, όπως το Scrum, το Kanban, ενδέχεται να μην δημιουργούν Δοκιμαστικά Σενάρια.
• Τα σενάρια δοκιμής ενδέχεται να μην δημιουργούνται πρόσφατα για μια νέα διόρθωση σφάλματος ή Δοκιμή παλινδρόμησης εάν έχουν ήδη καταγραφεί σε προηγούμενους κύκλους δοκιμών. Σε τέτοιες περιπτώσεις, τα Σενάρια Δοκιμών πρέπει να έχουν ήδη καταγραφεί εκτενώς στους προηγούμενους κύκλους δοκιμών. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα για τα έργα Συντήρησης.

Πώς να γράψετε σενάρια δοκιμής

Ως δοκιμαστής, μπορείτε να ακολουθήσετε αυτά τα πέντε βήματα για να δημιουργήσετε σενάρια δοκιμής-

• Βήμα 1Διαβάστε τα Απαιτούμενα Έγγραφα όπως BRS, SRS, FRS, του Συστήματος υπό Δοκιμή (SUT). Μπορείτε επίσης να ανατρέξετε σε περιπτώσεις χρήσης, βιβλία, εγχειρίδια κ.λπ. της εφαρμογής που πρόκειται να δοκιμαστεί.
• Βήμα 2Για κάθε απαίτηση, προσδιορίστε πιθανές ενέργειες και στόχους των χρηστών. Προσδιορίστε τις τεχνικές πτυχές της απαίτησης. Διαπιστώστε πιθανά σενάρια κατάχρησης του συστήματος και αξιολογήστε τους χρήστες με νοοτροπία χάκερ.
• Βήμα 3: Αφού διαβάσετε το Έγγραφο Απαιτήσεων και κάνετε την ανάλυση δέουσας επιμέλειας, απαριθμήστε διαφορετικά σενάρια δοκιμών που επαληθεύουν κάθε λειτουργία του λογισμικού.
• Βήμα 4: Αφού καταχωρίσετε όλα τα πιθανά σενάρια δοκιμής, α Πίνακας ιχνηλασιμότητας δημιουργείται για να επαληθεύσει ότι κάθε απαίτηση έχει ένα αντίστοιχο Σενάριο δοκιμής
• Βήμα 5: Τα σενάρια που δημιουργήθηκαν εξετάζονται από τον προϊστάμενό σας. Later, εξετάζονται επίσης από άλλα ενδιαφερόμενα μέρη του έργου.

Πώς μπορεί η Τεχνητή Νοημοσύνη να βοηθήσει στην αυτοματοποίηση σεναρίων δοκιμών;

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) μετασχηματίζει τον αυτοματισμό σεναρίων δοκιμών, καθιστώντας τον πιο έξυπνο, ταχύτερο και πιο προσαρμόσιμο από την παραδοσιακή δημιουργία σεναρίων. Αντί να γράφονται χειροκίνητα σενάρια για κάθε δοκιμή, τα εργαλεία που υποστηρίζονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη μπορούν να δημιουργούν αυτόματα σενάρια δοκιμών από ιστορίες χρηστών, απαιτήσεις ή ακόμα και ιστορικά δεδομένα. Οι πλατφόρμες που χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση αναλύουν μοτίβα προηγούμενων αποτυχιών δοκιμών για να προβλέψουν περιοχές υψηλού κινδύνου, βοηθώντας τους δοκιμαστές να επικεντρωθούν σε αυτό που πραγματικά έχει σημασία.

Τα πλαίσια αυτοματισμού που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αυτοεπιδιορθώνουν τα σενάρια—ενημερώνοντας αυτόματα τους εντοπιστές όταν αλλάζει το περιβάλλον χρήστη, μειώνοντας δραστικά τον χρόνο συντήρησης. Επίσης, ενσωματώνονται με Αγωγοί CI/CD, διασφαλίζοντας συνεχείς δοκιμές και ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο.

Για παράδειγμα, μια μηχανή τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να προσομοιώσει χιλιάδες διαδρομές χρηστών σε έναν ιστότοπο ηλεκτρονικού εμπορίου, να εντοπίσει προβληματικές ροές, ακόμη και να προτείνει βελτιστοποιημένη κάλυψη δοκιμών.

Συμβουλές για τη δημιουργία δοκιμαστικών σεναρίων

• Κάθε Σενάριο Δοκιμής θα πρέπει να συνδέεται με τουλάχιστον μία Απαίτηση ή Ιστορία Χρήστη σύμφωνα με τη Μεθοδολογία του Έργου.
• Προτού δημιουργήσετε ένα σενάριο δοκιμής που επαληθεύει πολλές απαιτήσεις ταυτόχρονα, βεβαιωθείτε ότι έχετε ένα σενάριο δοκιμής που ελέγχει αυτήν την απαίτηση μεμονωμένα.
• Αποφύγετε τη δημιουργία υπερβολικά περίπλοκων σεναρίων δοκιμής που καλύπτουν πολλαπλές απαιτήσεις.
• Ο αριθμός των σεναρίων μπορεί να είναι μεγάλος και η εκτέλεση όλων είναι δαπανηρή. Με βάση τις προτεραιότητες του πελάτη, εκτελέστε μόνο επιλεγμένα σενάρια δοκιμών.

Συμβουλή για μαθητές: Ένα σενάριο δοκιμής περιγράφει τι θα ελεγχθεί, ενώ μια δοκιμαστική περίπτωση περιγράφει πώς να το ελέγξετε.

Παράδειγμα 1: Σενάριο δοκιμής για εφαρμογή ηλεκτρονικού εμπορίου

Για μια εφαρμογή ηλεκτρονικού εμπορίου, θα ήταν μερικά σενάρια δοκιμής

Σενάριο δοκιμής 1: Ελέγξτε τη Λειτουργικότητα σύνδεσης

Για να σας βοηθήσουμε να κατανοήσετε τη διαφορά Σενάριο δοκιμής και Test Cases, συγκεκριμένες περιπτώσεις δοκιμής για αυτό το σενάριο δοκιμής θα ήταν

1. Ελέγξτε τη συμπεριφορά του συστήματος όταν εισαγάγετε έγκυρο αναγνωριστικό email και κωδικό πρόσβασης.
2. Ελέγξτε τη συμπεριφορά του συστήματος όταν έχει εισαχθεί μη έγκυρο αναγνωριστικό email και έγκυρος κωδικός πρόσβασης.
3. Ελέγξτε τη συμπεριφορά του συστήματος όταν έχει εισαχθεί έγκυρο αναγνωριστικό email και μη έγκυρος κωδικός πρόσβασης.
4. Ελέγξτε τη συμπεριφορά του συστήματος όταν έχει εισαχθεί μη έγκυρο αναγνωριστικό email και μη έγκυρος κωδικός πρόσβασης.
5. Ελέγξτε τη συμπεριφορά του συστήματος όταν το αναγνωριστικό email και ο κωδικός πρόσβασης παραμένουν κενά και έχετε εισαγάγει Είσοδος.
6. Επιλέξτε Ξεχάσατε τον κωδικό πρόσβασής σας λειτουργεί όπως αναμένεται
7. Ελέγξτε τη συμπεριφορά του συστήματος όταν έχει εισαχθεί έγκυρος/μη έγκυρος αριθμός τηλεφώνου και κωδικός πρόσβασης.
8. Ελέγξτε τη συμπεριφορά του συστήματος όταν είναι επιλεγμένο το "Keep me signed".

Όπως είναι προφανές, οι δοκιμαστικές περιπτώσεις είναι πιο συγκεκριμένες.

Σενάριο δοκιμής 2: Ελέγξτε τη λειτουργία αναζήτησης

Σενάριο δοκιμής 3: Ελέγξτε το Προϊόν Description Page

Σενάριο δοκιμής 4: Ελέγξτε τη Λειτουργικότητα πληρωμών

Σενάριο δοκιμής 5: Ελέγξτε το ιστορικό παραγγελιών

Εκτός από αυτά τα 5 σενάρια, εδώ είναι η λίστα με όλα τα άλλα σενάρια

• Ελέγξτε τη συμπεριφορά της αρχικής σελίδας για πελάτες που επιστρέφουν
• Ελέγξτε τις σελίδες κατηγορίας/προϊόντων
• Ελέγξτε τις Σελίδες Εξυπηρέτησης Πελατών/Επικοινωνίας
• Ελέγξτε τις σελίδες ημερήσιων προσφορών

Παράδειγμα 2: Δοκιμαστικά σενάρια για τραπεζικό ιστότοπο

Σενάριο δοκιμής 1: Ελέγξτε τη Λειτουργία σύνδεσης και ελέγχου ταυτότητας

Σενάριο δοκιμής 2: Επιταγή Η μεταφορά χρημάτων μπορεί να γίνει

Σενάριο δοκιμής 3: Μπορείτε να δείτε την κατάσταση λογαριασμού Check

Σενάριο δοκιμής 4: Έλεγχος Σταθερή κατάθεση/Επαναλαμβανόμενη κατάθεση μπορεί να δημιουργηθεί

Και ούτω καθεξής…

Πρότυπο σεναρίου δοκιμής

Λήψη προτύπου δοκιμαστικού σεναρίου Excel(.xlsx)

Συνήθεις Προκλήσεις και Λάθη σε Σενάρια Δοκιμών

Η δημιουργία αποτελεσματικών σεναρίων δοκιμών ακούγεται απλή, αλλά συχνά συνοδεύεται από παγίδες. Ακολουθούν ορισμένες συνηθισμένες προκλήσεις και λάθη που αντιμετωπίζουν οι δοκιμαστές:

• Ασαφείς απαιτήσεις: Οι ασαφείς ή μεταβαλλόμενες απαιτήσεις οδηγούν σε ατελή ή άσχετα σενάρια.
• Επικαλυπτόμενα σενάρια: Τα πλεονάζοντα σενάρια σπαταλούν χρόνο και δημιουργούν σύγχυση στην εκτέλεση των δοκιμών.
• Αγνοώντας τις πεζές-κεφαλαίες στα άκρα: Η εστίαση μόνο σε κοινές διαδρομές παραβλέπει κρίσιμα ελαττώματα.
• Κακή ιεράρχηση προτεραιοτήτων: Η ισότιμη αντιμετώπιση όλων των σεναρίων καθυστερεί τη δοκιμή χαρακτηριστικών με υψηλό αντίκτυπο.
• Υπερβολική λεπτομέρεια: Τα υπερβολικά πολύπλοκα σενάρια καθιστούν δύσκολη τη συντήρηση και μειώνουν την ευελιξία.
• Έλλειψη ιχνηλασιμότητας: Οι ελλείπουσες συνδέσεις μεταξύ απαιτήσεων και σεναρίων προκαλούν κενά κάλυψης.
• Παραμέληση της ετοιμότητας αυτοματισμού: Η συγγραφή σεναρίων ακατάλληλων για αυτοματοποίηση περιορίζει την επεκτασιμότητα.

Συχνές Ερωτήσεις