KNEU Logo Публікації КНЕУ імені Вадима Гетьмана Publications of KNEU named after Vadym Hetman
Switch to Ukrainian Switch to English
Modeling and Information System in Economics

Modeling and Information System in Economics

ISSN 2708-9746
Камінський Олег Євгенович  
Oleh Kaminsky  
Деменко Іван
Ivan Demenko

Аналіз впливу автоматизованого тестування на якість та безпеку ПЗ

Analysis of the impact of automated testing on software quality and security

DOI:

10.33111/mise.103.8

Анотація: ослідження впливу автоматизованого тестування програмного забезпечення є важливою та актуальною частиною досліджень у сфері програмної інженерії і розробки. Повсюдне використання та впровадження інформаційних технологій у нашому житті сприяє зростанню уваги до якості програмного забезпечення, тому питання впровадження автоматизованого тестування виходить на передовий план. У контексті швидкоплинного технологічного ландшафту та постійного зростання складності ІТ-проектів, питання вибору підходу до тестування програмного забезпечення набуває важливості та актуальності. Однією з ключових стратегій є використання автоматизованого тестування, проте визначення його продуктивності та придатності для конкретного проекту виявляється завданням, що вимагає обґрунтованого підходу та уважного аналізу. Метою статті є здійснення аналізу впливу автоматизованого тестування на розробку ІТ-проекту на реальному прикладі. В роботі наведено реальний приклад впровадження автоматизованого тестування для ІТ-проекту, проведено ретельний та детальний аналіз його впливу на якість і ефективність розробки ІТ-проекту. Практичною значущістю є можливість використання створеної роботи як інструкції для ІТ-проектів, які використовують, або збираються використовувати автоматизоване тестування у майбутньому
Abstract: The study of the impact of automated testing of software is an important and relevant part of research in the field of software engineering and development. The widespread use and implementation of information technologies in our lives contributes to the growing attention to the quality of software, therefore the issue of the introduction of automated testing comes to the fore. In the context of the fast-moving technological landscape and the constant increase in the complexity of IT projects, the issue of choosing an approach to software testing is gaining importance and relevance. One of the key strategies is the use of automated testing, but determining its performance and suitability for a particular project is a task that requires a sound approach and careful analysis. The purpose of the article is to analyze the impact of automated testing on the development of an IT project using a real example. The work presents a real example of the implementation of automated testing for an IT project, and a thorough and detailed analysis of its impact on the quality and efficiency of IT project development. Of practical significance is the possibility of using the created robot as instructions for IT projects that use or are going to use automated testing in the future
Ключові слова: Розробка ІТ-проектів, програмне забезпечення, тестування, автоматизоване тестування, тести, тестові сценарії, аналіз даних.
Key words: IT project development, software, testing, automated testing, tests, test scenarios, data analysis.
УДК: 681.5
UDC: 681.5
To cite paper
In APA style
Kaminsky, O., & Demenko, I. (2023). Analysis of the impact of automated testing on software quality and security. Modeling and Information System in Economics, 103, 91-103. http://doi.org/10.33111/mise.103.8
In MON style
Камінський О.Є., Деменко І. Аналіз впливу автоматизованого тестування на якість та безпеку ПЗ. Моделювання та інформаційні системи в економіці. 2023. № 103. С. 91-103. http://doi.org/10.33111/mise.103.8 (дата звернення: 11.04.2025).
With transliteration
Kaminsky, O., Demenko, I. (2023) Analiz vplyvu avtomatyzovanoho testuvannia na yakist ta bezpeku PZ [Analysis of the impact of automated testing on software quality and security]. Modeling and Information System in Economics, no. 103. pp. 91-103. http://doi.org/10.33111/mise.103.8 [in Ukrainian] (accessed 11 Apr 2025).
# 103 / 2023 # 103 / 2023
Download Paper
135
Views
27
Downloads
0
Cited by

  1. Pargaonkar, S. (2023). A Comprehensive Research Analysis of Software Development Life Cycle (SDLC) Agile & Waterfall Model Advantages, Disadvantages, and Application Suitability in Software Quality Engineering. International Journal of Scientific and Research Publications (IJSRP), 13(08).
  2. Roberta K. Martina, Dzheimsa V. Niukirka, Roberta S. K. Shvydka rozrobka prohram. Pryntsypy, pryklady, praktyka. 2004, 752 s.
  3. Akselrod A. Povnyi posibnyk z avtomatyzovanoho testuvannia. Springer Science+Business Media Niu-York, 2018. 542 s.
  4. Hovorushchenko T.O., Maliarchuk R.A. Analiz suchasnykh metodolohii rozrobky skladnykh prohramnykh proiektiv. Khmelnytskyi: KhNU, 2014. 219 s.
  5. Cockburn A. Agile software development. — Boston : AddisonWesley, 2002. 177 p.
  6. Sommerville I. Software Engineering: United States Edition / I. Sommerville, 9 edition., Boston: Pearson, 2010. 792 p.
  7. Cole R. Scotcher E. Agile project management. United Kingdom: Pearson Education Limited, 2015. 198 p.
  8. What is Automation Testing: Benefits, Strategy, Tools. URL: https://www.browserstack.com/guide/automation-testing-tutorial.
  9. What Is Automation Testing? Ultimate Guide & Best Practices. URL: https://katalon.com/resources-center/blog/what-is-automation-testing.
  10. Automated software testing. URL: https://www.atlassian.com/ continuous-delivery/software-testing/automated-testing.
  11. Software Testing — Automation Testing. URL: https://www.geeksforgeeks.org/software-testing-automation-testing/. 103
  12. Data Analysis with Python. URL: https://www.freecodecamp.org/learn/data-analysis-with-python/.
  13. Python Programming Tutorials URL: https://pythonprogramming.net/data-analysis-tutorials/.
  14. Data analysis using Pandas. URL: https://www.geeksforgeeks.org/python-data-analysis-using-pandas/.
  15. Data Visualization with Python Seaborn. URL: https://www.geeksforgeeks.org/data-visualization-with-python-seaborn/.
  16. How to use Seaborn for Data Visualization. URL: https://www.section.io/engineering-education/seaborn-tutorial/.
  17. J. Wang, Y. Huang, C. Chen, Z. Liu, S. Wang and Q. Wang, «Software Testing with Large Language Models: Survey, Landscape, and Vision,» (2024) in IEEE Transactions on Software Engineering, doi: 10.1109/TSE.2024.3368208.