Пространство обеспечения качества постоянно развивается благодаря высокотехнологичным инновациям. Одной из наиболее доминирующих тенденций, меняющих разработку и тестирование программного обеспечения, является искусственный интеллект и машинное обучение. В блоге рассказывается, как искусственный интеллект влияет на методы тестирования программного обеспечения. Дайте ему прочитать.
Как искусственный интеллект меняет подход к тестированию программного обеспечения?
1. Прогнозная аналитика
В сегодняшней конкурентной цифровой среде клиентоориентированность лежит в основе разработки продукта. Важно понимать потребности клиентов, чтобы оставаться впереди конкурентов. Именно здесь предиктивная аналитика играет решающую роль.
Со временем и развитием технологий ИИ приобрел способность обрабатывать коллективные данные и делать умные прогнозы. Машинное обучение (ML) — важный аспект ИИ, в котором используется технология распознавания образов. Он обнаруживает закономерности в предоставленных данных и использует их для прогнозирования будущих тенденций.
Кроме того, ИИ может прогнозировать и оснащать приложение для сценариев в реальном времени. Вот пример использования для лучшего понимания. В приложении электронной коммерции люди могут добавлять товары в корзину либо со страницы сведений о продукте, либо с домашней страницы. ИИ может порекомендовать протестировать процесс оформления заказа на обеих страницах.
ИИ постоянно развивается, обрабатывая все больше и больше наборов данных и моделей поведения, тем самым расширяя свои возможности. В совокупности AI и ML повышают эффективность методов тестирования и способствуют улучшению пользовательского опыта.
2. Надежные стратегии поиска
Forbes подчеркивает в Искусственный интеллект в тестировании программного обеспечения: «Команды разработчиков больше не могут позволить себе роскошь времени, которое они имели, когда ежемесячные запуски продуктов были золотым стандартом. Сегодняшние предприятия требуют еженедельных выпусков и обновлений, которые поступают еще чаще».
В этой ограниченной по времени среде рынок требует эффективных инструментов автоматизированного тестирования, особенно на заключительных этапах разработки продукта. Хотя вмешательство человека и ручное тестирование в ближайшее время не прекратятся; автоматизированные тестовые решения упрощают этот процесс.
Такие платформы, как Testim, Testsigma, Test.AI и т. д., являются одними из поставщиков решений для автоматизированного тестирования. Искусственный интеллект обеспечивает работу этих платформ в режиме реального времени, анализирует объекты DOM на странице и извлекает объекты вместе с их свойствами.
ИИ выбирает наилучшую стратегию локатора, чтобы найти конкретный элемент на основе анализа. Поэтому, даже если разработчик изменяет атрибут любого элемента, тест продолжает выполняться. Это приводит к более стабильным тестам. ИИ также помогает в тестировании локализации и следит за тем, чтобы поведение продукта соответствовало конкретному региону.
3. Визуальная проверка
ИИ обеспечивает визуальное тестирование и позволяет инженерам-испытателям использовать обучение на основе изображений и сравнения экранов для проверки эстетики и функциональности любого приложения. Существует несколько инструментов визуальной проверки на основе машинного обучения, которые помогают обнаруживать сложные аномалии пользовательского интерфейса.
Эти инструменты помогают распознавать динамические элементы управления пользовательского интерфейса независимо от их формы и размера и анализировать их на уровне пикселей. Таким образом, они гарантируют, что все визуальные элементы привлекательны и высокофункциональны.
Applitools — один из таких инструментов визуального тестирования и мониторинга. Его можно легко интегрировать со всеми современными средами тестирования, серверами сборки, системой контроля версий и инструментами для совместной работы.
Percy by BrowserStack — это еще одна всеобъемлющая платформа визуального обзора, которая оснащена различными функциями, такими как попиксельные различия, стабилизация снимков и различия в скорости отклика. Инструмент имеет возможности распараллеливания и обеспечивает высокоскоростной кроссбраузерный рендеринг.
Такие визуальные инструменты искусственного интеллекта помогают командам инженеров по тестированию сократить объем переписываемого тестового кода, время, затрачиваемое на запуск и исправление тестов, а также время, затрачиваемое на анализ результатов.
4. Расширенное тестовое покрытие
ИИ помогает увеличить охват тестами, поскольку он проверяет содержимое файлов, таблицы данных, внутренние состояния программы и память. ИИ в тестировании программного обеспечения может выполнять различные тестовые случаи в одном тесте, обеспечивая широкий диапазон охвата. Это также помогает проанализировать, работает ли программа должным образом и обеспечивает ли эффективное тестовое покрытие.
5. Укажите области тестирования и ускорьте выход на рынок
Интеллектуальные прогнозы ИИ могут порекомендовать, какие аспекты продукта необходимо протестировать. Эти рекомендации позволяют инженерам-испытателям уделить внимание областям, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Таким образом, интеллектуальные рекомендации с поддержкой ИИ помогают сократить общее время тестирования.
Кроме того, тесты на основе ИИ упрощают непрерывное тестирование. Непрерывное тестирование — это процесс проведения автоматизированных тестов в рамках конвейера доставки программного обеспечения, при котором изменения постоянно проверяются, а доставка оптимизируется. Таким образом, продукты выпускаются быстрее, и предприятия могут раньше выйти на рынок.
Заменяет ли искусственный интеллект инженеров-испытателей?
ИИ, несомненно, внес революционные изменения в разработку программного обеспечения. Предоставляя инженерам-испытателям перерыв в написании сценариев вручную, ИИ помогает ускорить весь процесс. Однако вмешательство человека не может быть полностью заменено. Важно рассматривать платформу ИИ как инструмент для повышения эффективности тестирования программного обеспечения, но не как окончательный.
Саймон Стюард, создатель Selenium WebDriver, утверждает в интервью Джо Колантонио: «Вы не хотите запускать (автоматизировать) все, потому что не знаете, работает это или нет. В этот момент у нас должна быть точность. Мы не должны наносить удары тупым предметом по нашим кодовым базам».
В зависимости от требований конечных пользователей инженеры-испытатели должны скорректировать использование ИИ. Ручное тестирование должно быть включено в инфраструктуру тестирования по мере необходимости.
Здесь на помощь может прийти консалтинговая компания по тестированию программного обеспечения. Консультанты и группы тестирования могут предложить и выполнить различные типы тестов и удовлетворить бизнес-требования.
