QA пространството непрекъснато се развива с технологични иновации от висок клас. Една от най-доминиращите тенденции, която променя разработката и тестването на софтуер, е изкуственият интелект и машинното обучение. Блогът изследва как AI влияе върху практиките за тестване на софтуер. Прочетете го.

Как изкуственият интелект предефинира софтуерното тестване?

1. Предсказуем аналитик

В днешния конкурентен дигитален пейзаж ориентираността към клиента е в основата на разработването на продукта. Важно е да разберете нуждите на клиентите, за да останете пред конкуренцията. Това е мястото, където прогнозният анализ играе решаваща роля.

С времето и технологичния напредък AI придоби способността да обработва колективни данни и да прави интелигентни прогнози. Машинното обучение (ML) е важен аспект на AI, който използва технологията за разпознаване на образи. Той открива модели в предоставените данни и ги използва, за да предвиди бъдещи тенденции.

Освен това AI може да предвиди и оборудва приложението за сценарии в реално време. Ето един случай на употреба за по-добро разбиране. В приложение за електронна търговия хората могат да добавят артикули към количката или от страницата с подробности за продукта, или от началната страница. AI може да препоръча процесът на плащане да се тества от двете страници.

AI непрекъснато се развива, като обработва все повече набори от данни и модели на поведение и по този начин подобрява своите възможности. Заедно AI и ML подобряват ефикасността на техниките за тестване и допринасят за подобряване на потребителското изживяване.

2. Стратегии за надеждни локатори

Forbes подчертава в AI в софтуерното тестване„Екипите за разработка вече нямат лукса на времето, което имаха, когато ежемесечното пускане на продукти беше златен стандарт. Днешните предприятия изискват седмични издания и актуализации, които се просмукват още по-често.“

В тази среда, ограничена във времето, пазарът изисква ефективни инструменти за автоматизирано тестване, особено по време на крайните етапи на разработване на продукта. Въпреки че човешката намеса и ръчното тестване няма да отшумят скоро; автоматизираните тестови решения улесняват процеса.

Платформи като Testim, Testsigma, Test.AI и др. са някои от доставчиците на решения за автоматизирано тестване. Изкуственият интелект захранва тези платформи в реално време, анализира DOM обектите на дадена страница и извлича обектите заедно с техните свойства.

AI решава най-добрата стратегия за локализиране, за да намери конкретен елемент въз основа на анализа. Ето защо дори ако разработчик промени атрибута на който и да е елемент, тестът продължава да се изпълнява. Това води до по-стабилни тестове. AI също така помага при тестване за локализация и гарантира, че поведението на продукта съответства на конкретния регион.

3. Визуална проверката

AI захранва визуалното тестване и позволява на тестовите инженери да използват обучение, базирано на изображения и сравнения на екрани, за тестване на естетиката и функционалността на всяко приложение. Има няколко инструмента за визуално валидиране, базирани на ML, които помагат при откриването на сложни аномалии на потребителския интерфейс.

Тези инструменти помагат при разпознаването на динамични контроли на потребителския интерфейс, независимо от тяхната форма и размер, и ги анализират на ниво пиксел. По този начин те гарантират, че всички визуални елементи са ангажиращи и много функционални.

Applitools е един такъв инструмент за визуално тестване и наблюдение. Може лесно да се интегрира с всички съвременни тестови рамки, сървъри за изграждане, контрол на източника и инструменти за сътрудничество.

Percy от BrowserStack е още една всеобхватна платформа за визуален преглед, която е оборудвана с различни функции, като разлики пиксел по пиксел, стабилизиране на моментни снимки и разлики при реагиране. Инструментът има възможности за паралелизиране и осигурява високоскоростно рендиране в различни браузъри.

Такива визуални AI инструменти помагат на инженерните екипи за тестване да намалят количеството тестов код, който пренаписват, времето, което прекарват в изпълнение и коригиране на тестове, и времето, прекарано в анализиране на резултатите.

4. Разширено покритие на теста

AI помага за увеличаване на тестовото покритие, тъй като проверява съдържанието на файла, таблиците с данни, вътрешните състояния на програмата и спомените. AI в софтуерното тестване може да изпълнява различни тестови случаи в един тест, осигурявайки широк диапазон на покритие. Също така помага при анализирането дали програмата работи според очакванията и осигурява ефективно тестово покритие.

5. Посочете областите на тестване и ускорете времето за пускане на пазара

Интелигентните прогнози на AI могат да препоръчат кои аспекти на продукта трябва да бъдат тествани. Тези препоръки позволяват на тестовите инженери да обърнат внимание на областите, които иначе биха могли да бъдат пренебрегнати. По този начин интелигентните препоръки с активиран AI помагат за намаляване на общото време за тестване.

Освен това тестовете, управлявани от AI, улесняват непрекъснатото тестване. Непрекъснатото тестване е процес на провеждане на автоматизирани тестове като част от тръбопровода за доставка на софтуер, където промените се тестват постоянно и доставката е рационализирана. По този начин продуктите се пускат по-бързо и фирмите могат да излязат на пазара по-рано.

ИИ замества ли човешките тест инженери?

AI несъмнено донесе революционни промени в софтуерното тестово инженерство. Като дава почивка на тестовите инженери от ръчното писане на скриптове, AI помага за ускоряване на целия процес. Човешката намеса обаче не може да бъде напълно заменена. Важно е да се разглежда AI платформата като инструмент за засилване на софтуерното тестване, но не и като най-добрият.

Саймън Стюард, създателят на Selenium WebDriver, твърди в интервю с Джо Колантонио: „Не искате да стартирате (автоматизирате) всичко, защото не знаете дали работи или не. Трябва да сме прецизни в този момент. Не трябва да правим като удар с тъпа сила нашите кодови бази.“

Въз основа на изискванията на крайните потребители, тестовите инженери трябва да коригират използването на AI. Ръчното тестване трябва да бъде включено в инфраструктурата за тестване, както и когато е необходимо.

Тук може да дойде на помощ консултантска компания за софтуерни тестове. Консултантите и екипите за тестване могат да предложат и изпълнят различни видове тестове и да отговорят на бизнес изискванията.