Automated Regression and Security Testing

Otomatik regresyon testi, yazılımda yapılan her değişiklikten (yeni özellik, hata düzeltmesi, refactor, bağımlılık güncellemesi vb.) sonra, daha önce doğru çalışan fonksiyonların bozulmadığını doğrulamak için hazırlanan test senaryolarının otomasyon araçlarıyla tekrar tekrar çalıştırılmasıdır. “Regresyon” burada, sistemin mevcut davranışının değişiklik nedeniyle geri gitmesi / bozulması anlamına gelir.

Manuel regresyon testi aynı hedefe ulaşır; ancak testler bir QA mühendisi tarafından adım adım elle yürütülür. Manuel test, keşif (exploratory) ve kullanıcı deneyimi gibi alanlarda değerlidir; fakat regresyon gibi sık tekrar eden kontrol setlerinde zaman maliyeti hızla büyür ve insan hatasına daha açıktır.

Temel farklar; hız ve tekrar edilebilirlik (otomasyon her seferinde aynı şekilde koşar), kapsam (daha geniş kritik akış setleri düzenli çalıştırılabilir), geri bildirim süresi (CI/CD’de daha erken uyarı) ve bakım ihtiyacı (otomasyon yaşayan bir sistemdir, değiştikçe güncellenmelidir). Tugay Siber Güvenlik yaklaşımında otomasyon; “yazıp bırakılan” değil, süreçle birlikte yönetilen sürdürülebilir bir kalite güvence modelidir.

Regresyon testinin amacı, yeni değişikliklerden sonra sistemin mevcut kritik fonksiyonlarının bozulmadığını doğrulamaktır. Kurumsal uygulamalarda küçük bir değişiklik bile, beklenmedik bir noktada kırılmaya yol açabilir; çünkü servisler, API’ler, veri tabanı ve entegrasyonlar birbirine bağlıdır.

Regresyon testi; kritik iş akışlarının bozulması (login, ödeme, sipariş, teklif, form gönderimi), gizli hataların production’a taşınması, sürüm sonrası acil müdahale (hotfix) ihtiyacı, iş sürekliliği ve müşteri deneyimi bozulması gibi riskleri azaltır. Otomasyonla birlikte bu kontroller her release’te düşük maliyetle tekrarlanabilir hale gelir.

Tugay Siber Güvenlik için doğru hedef, sadece hata bulmak değil; hatayı erken yakalayıp üretime çıkmadan önlemek ve ekiplerin “yangın söndürme” yerine planlı geliştirmeye odaklanmasını sağlamaktır.

Otomatik regresyon testi hemen her projede uygulanabilir; ancak bazı projelerde yatırım geri dönüşü çok daha hızlıdır. Özellikle sık release/deploy yapılan ürünler, çoklu ekiplerle paralel geliştirme, kritik iş akışları (ödeme, kimlik doğrulama, sipariş, müşteri verisi yönetimi), API ve entegrasyon yoğun yapılar ve regülasyon/veri hassasiyeti yüksek alanlar otomasyon için güçlü adaylardır.

Daha küçük projelerde de otomasyon yapılabilir; burada doğru yaklaşım, ilk günden her şeyi otomatikleştirmek değil, en kritik kullanıcı akışlarını kapsayacak şekilde akıllı kapsam seçmektir. Bu sayede hem hızlı kazanım elde edilir hem de bakım maliyeti yönetilebilir kalır.

Tugay Siber Güvenlik, projeyi teknoloji yığını, teslimat sıklığı ve iş etkisine göre değerlendirerek “kritik regresyon paketi” ve “genişletilmiş paket” gibi ölçeklenebilir bir modelle ilerler.

Regresyon otomasyonu için ideal zaman, ürünün temel akışlarının nispeten stabilize olduğu ve düzenli sürüm çıktığı dönemdir. Çok erken aşamada UI sürekli değişiyorsa bakım maliyeti artar; çok geç kalındığında ise manuel regresyon, her release’te büyüyen bir yük haline gelir.

Pratik işaretler: manuel regresyonun her release’te 1–3 gün veya daha fazla sürmesi, üretimde “regresyon kaynaklı” tekrar eden hatalar, QA ekibinin regresyona gömülüp keşif testine zaman bulamaması, CI/CD kültürünün oluşması veya hedeflenmesi.

Tugay Siber Güvenlik yaklaşımında en verimli başlangıç, smoke + kritik regresyon seti ile hızlı fayda üretmek; sonra kapsamı kontrollü biçimde genişletmektir.

CI/CD entegrasyonu, otomatik regresyonun en yüksek değer ürettiği noktadır; çünkü testler otomatik çalışır ve ekiplere hızlı geri bildirim verir. Kurumsal bir entegrasyon genellikle katmanlı kurgulanır:

PR/MR aşaması: hızlı smoke ve kritik API testleri (hızlı geri bildirim).
Staging/Pre-prod: genişletilmiş regresyon (API + seçilmiş UI E2E akışları).
Nightly/Scheduled: uzun süren kapsamlı senaryoları ekip hızını düşürmeden koşmak.
Raporlama/Quality gate: başarısızlıkta pipeline durdurma veya release bloklama.

Başarılı entegrasyonun ana prensibi: hızlı geri bildirim + doğru kapsam + sürdürülebilir bakım. Tugay Siber Güvenlik, entegrasyonu yalnızca araç kurulumu değil; ortam, veri yönetimi ve raporlama ile birlikte bir süreç olarak ele alır.

Her deploy’da “tam regresyon” çalıştırmak her zaman gerekli veya verimli değildir. Doğru yaklaşım, değişikliğin türüne ve riskine göre regresyonu katmanlandırmaktır.

Yaygın model: her deploy’da smoke + kritik akış testleri; her release adayında genişletilmiş regresyon; günlük/haftalık tam regresyon ve uzun E2E senaryolar. Ayrıca mümkünse değişen modüllere göre “risk bazlı test seçimi” uygulanarak süre/kapsam dengesi optimize edilir.

Tugay Siber Güvenlik, kurumun teslimat ritmine göre “minimum güven seti” ile sürekli doğrulama, periyodik olarak da derin doğrulama yaklaşımını önerir.

Smoke test, sistemin temel fonksiyonlarının hızlıca çalıştığını doğrulayan küçük bir test setidir: “uygulama ayakta mı?”, “login oluyor mu?”, “kritik sayfa/API cevap veriyor mu?” gibi sorulara kısa sürede yanıt verir.

Regresyon testi ise daha geniş kapsamlıdır ve yeni değişiklikten sonra mevcut davranışların bozulmadığını kontrol eder. Edge-case senaryolar, farklı kullanıcı rolleri, entegrasyon akışları ve iş kuralları gibi detaylar regresyonda daha çok yer bulur.

Özet: Smoke = hızlı sağlık kontrolü; Regresyon = kapsamlı “bozulma var mı?” kontrolü. CI/CD’de pratik olarak her deploy’da smoke, release öncesinde regresyon çalıştırılır.

E2E testler regresyonun önemli bir parçası olabilir; ancak çoğu projede tek başına regresyonun yerine geçmesi doğru değildir. Çünkü E2E testler genellikle UI bağımlı oldukları için daha yavaş, daha kırılgan ve bakım maliyeti daha yüksek olabilir.

Sürdürülebilir yaklaşım genellikle “test piramidi” mantığıdır: geniş kapsamı unit + API/entegrasyon testleriyle taşımak, UI E2E tarafında ise sadece en kritik kullanıcı yolculuklarını doğrulamak. Bu sayede hem kapsam büyür hem de flaky test riski azalır.

Tugay Siber Güvenlik, regresyon otomasyonunda E2E’yi doğru yerde konumlandırır: “az ama yüksek etkili” E2E + güçlü API regresyon seti.

Kapsam belirleme, otomasyonun başarısını doğrudan etkiler. En sık yapılan hata, ilk günden “her şeyi otomatikleştirmek”tir. Doğru yöntem, iş etkisi ve risk odaklı kapsam seçimidir.

Kapsam belirlerken genellikle şu başlıklar önceliklendirilir: kritik kullanıcı yolculukları (login, ödeme, sipariş, teklif), en çok kullanılan ekranlar ve API’ler, sık değişen modüller, kritik entegrasyonlar ve rol bazlı senaryolar. İki ana soru yol gösterir: (1) Bu alan bozulursa iş etkisi nedir? (2) Bu alan ne kadar sık değişiyor?

Tugay Siber Güvenlik, kapsamı iki seviyede kurgular: hızlı kazanım için “kritik regresyon paketi”, olgunluk arttıkça “genişletilmiş regresyon paketi”.

Kritik senaryoların seçimi, sadece teknik bakışla değil; ürün, operasyon ve müşteri etkisiyle birlikte yapılmalıdır. En doğru seçim kaynakları: production incident geçmişi, destek kayıtları ve müşteri şikayetleri, gelir etkisi yüksek akışlar, uyum/denetim riski doğuran işlemler, en çok kullanılan sayfalar/endpoint’ler ve sprintlerde sık dokunulan modüllerdir.

Başlangıçta hedef, az ama yüksek etkili senaryoları otomatikleştirerek hızlı fayda üretmektir. Sonra veriyle ilerlenir: hangi modüller daha çok kırılıyor, hangi testler daha çok değer üretiyor, hangi alanlar daha çok değişiyor.

Tugay Siber Güvenlik, seçim sürecini “test listesi” olarak değil; ölçülebilir iş etkisi ve risk bazlı bir önceliklendirme çalışması olarak ele alır.

Çoğu kurumsal projede en doğru yaklaşım hibrittir; ancak regresyon otomasyonunda genellikle öncelik API/entegrasyon testleri tarafındadır. Çünkü API testleri daha hızlı koşar, UI değişikliklerinden daha az etkilenir ve hata izolasyonunu kolaylaştırır.

UI testleri ise gerçek kullanıcı akışlarını uçtan uca doğrulamak için değerlidir; fakat daha yavaş ve daha kırılgan olabilir. Bu nedenle sürdürülebilir model: kapsamın büyük kısmını API testleriyle taşımak, UI tarafında ise kritik yolculukları E2E doğrulamaktır.

Tugay Siber Güvenlik, teknoloji yığını ve iş akışlarına göre doğru dağılımı belirleyerek hem hız hem güvenlik/kalite hedeflerini birlikte sağlar.

API testleri, regresyon otomasyonunun “çekirdek güven” katmanıdır. Modern uygulamalarda iş kurallarının önemli bölümü API katmanında çalışır; UI çoğu zaman yalnızca bir arayüzdür. API testleri; hız, stabilite ve kapsam açısından regresyon için güçlü bir temel sunar.

Avantajlar: daha hızlı koşum, daha düşük flaky risk, UI değişse bile daha az etkilenme, edge-case senaryolarını daha kolay modelleme, CI/CD içinde daha pratik çalıştırma. Ayrıca hata olduğunda “UI mı servis mi?” ayrımı daha net yapılır.

Tugay Siber Güvenlik, regresyon stratejisinde API testlerini merkeze alıp, kritik uçtan uca akışlar için UI E2E ile doğrulama katmanı ekler.

UI testleri; değişen ekran elemanları, animasyonlar, network gecikmeleri ve ortam farklılıkları nedeniyle kırılgan olabilir. Flaky testleri azaltmak için kurumsal ölçekte uygulanabilir pratikler vardır: stabil locator stratejisi (data-test-id), explicit wait (sabit sleep yerine koşula bağlı bekleme), test verisinin ve ortamın stabilizasyonu, paralel koşumda izolasyon ve doğru E2E kapsamı seçimi.

Ayrıca gözlemlenebilirlik (log, ekran görüntüsü, video) ve düzenli test bakım/refactor süreçleri kritik rol oynar. Test kodu da bir üründür; teknik borç birikir ve yönetilmezse otomasyon değeri düşer.

Tugay Siber Güvenlik, flaky riskini azaltmak için otomasyonu doğru mimariyle kurar: doğru locator standardı, doğru bekleme stratejisi, doğru veri yönetimi ve sürdürülebilir bakım prensipleri.

Flaky test, uygulamada gerçek bir hata olmamasına rağmen bazen geçen bazen kalan testtir. Bu durum testlere olan güveni düşürür ve CI/CD süreçlerinde gereksiz blokajlar yaratabilir. Flaky testler çoğunlukla zamanlama/senkronizasyon problemleri, ortam kararsızlığı, paylaşılan test verisi, locator değişimleri veya paralel koşum çakışmalarından kaynaklanır.

Tespit için aynı testin ardışık koşumlardaki başarısızlık oranı izlenir, “re-run” sonuçları raporlanır ve flaky test skorları oluşturulur. Çözümde ise explicit wait, veri izolasyonu, locator standardizasyonu, ortam stabilizasyonu, mock/stub kullanımı ve gerekiyorsa flaky testlerin geçici “karantina” uygulamasıyla sürüm sürecini tıkamadan iyileştirme yaklaşımı uygulanır.

Tugay Siber Güvenlik, flaky test yönetimini operasyonel bir disiplin olarak ele alır: ölçümleme + kök neden analizi + kalıcı düzeltme.

Test verisi yönetimi, otomatik regresyonun sürdürülebilirliği için kritik önemdedir. Tutarsız veya paylaşılan veri, false fail sonuçlarına yol açar ve otomasyonun değerini düşürür. Sağlıklı bir test data yaklaşımı; veri izolasyonu, deterministik veri, temizleme stratejisi, seed/fixture kullanımı ve ortamlar arası tutarlılık prensiplerine dayanır.

Kurumlar genelde iki modelden birini uygular: (1) her koşumda ortamı resetleyip seed data yüklemek, (2) testlerin kendi verisini üretip koşum sonunda temizlemesi. Hangi modelin seçileceği; altyapı, dağıtım ritmi ve entegrasyon bağımlılıklarına göre belirlenir.

Tugay Siber Güvenlik, test verisi stratejisini KVKK gibi hassasiyetler açısından da ele alır: gerçek kişisel veriler yerine maskeleme veya sentetik veri kullanımıyla güvenli ve sürdürülebilir bir yapı kurar.