Использование искусственного интеллекта (ИИ) в автоматизации тестирования является последней тенденцией в обеспечении качества. Это упрощает процесс тестирования. Тестирование на основе ИИ делает тестирование более умным, эффективным и результативным.
Инструменты автоматизации тестирования уже много лет поддерживают процесс непрерывного тестирования. Но теперь потребность в более эффективных инструментах и методах, таких как внедрение ИИ в программное обеспечение и тестирование качества, стала обязательным требованием для предоставления качественного программного обеспечения и обеспечения превосходного качества обслуживания клиентов.
Преимущества AI4T
- Максимально автоматизируйте все действия по тестированию, чтобы сократить количество скучных и повторяющихся задач, выходящих далеко за рамки выполнения тестов.
- Уменьшите ручное усилие.
- Более короткие циклы испытаний без ущерба для качества проекта.
Адаптируемая проверка концепций
- Интеллектуальный анализ отказов
- Инструменты визуального тестирования ИИ
- Инструменты для самовосстановления
- Декларативные инструменты
- Дифференциальные инструменты
1. Интеллектуальный анализ отказов
Вышеупомянутая система является хорошим примером расширенного интеллекта, используемого при анализе неудачных тестов. Это процесс интеллектуального анализа отказов, который используется в известной компании. Здесь вы можете видеть, что они используют кластеризацию для тестовых случаев. Для этого мы можем использовать 3 способа. 1-й — это ручное назначение инженером-испытателем, 2-й — формулировка регулярного выражения для различных входных данных. 3-й получает предложения с использованием ИИ. Они используют 3-й способ этих процессов кластеризации. Для этого они обучают модель случайного леса.
Затем сравните каждый кластер тестовых случаев и выберите представителя для каждого кластера. Нам просто нужно проанализировать этого представителя. Этот представитель показывает нам, какой шаг нам нужно изменить или по какой причине этот тест не прошел этот кластер тестовых случаев. Этот процесс в конечном итоге сокращает ваше время на анализ ошибок тестового примера.
2. Инструменты визуального тестирования ИИ
Визуальное тестирование оценивает видимый вывод приложения и сравнивает его с ожидаемыми результатами. Другими словами, он помогает обнаруживать «визуальные ошибки» во внешнем виде страницы или экрана, которые отличаются от чисто функциональных ошибок. В настоящее время у нас есть инструменты визуального тестирования на основе ИИ.
2.1. Applitools
2.2. Перси от BrowserStack
3. Инструменты для самовосстановления
В автоматизированных тестах сохраняется проблема нестабильности, надежности и проблем с обслуживанием, и это одна из основных причин, по которой ИИ и МО были внедрены в автоматизацию тестирования. Чтобы преодолеть эти проблемы, были разработаны инструменты самовосстановления, которые в основном основаны на механизме записи и воспроизведения, в котором основной механизм машинного обучения находится в самовосстановлении записанных сценариев.
Некоторые из инструментов, подпадающих под эту категорию:
3.1. Мабл:
Это ведущая интеллектуальная платформа автоматизации тестирования, созданная для CI/CD. Mabl сканирует экраны вашего приложения и начинает выполнять тесты по умолчанию, которые являются общими для большинства приложений. Он также использует алгоритмы машинного обучения для улучшения выполнения тестов и обнаружения дефектов.
3.2. Тестим:
Этот инструмент использует алгоритмы AI и ML для полной автоматизации тестирования. ИИ используется для ускорения разработки, выполнения и обслуживания тестов. Testim включает в себя самообслуживание автоматизированных тестов, основанных на машинном обучении. Это приводит к быстрой разработке стабильных автоматизированных тестов.
4. Декларативные инструменты
Эти инструменты направлены на повышение производительности и стабильности автоматизации тестирования. Эти инструменты используют AI и ML и обладают значительными возможностями, связанными с роботизированной автоматизацией процессов (RPA), обработкой естественного языка (NLP), автоматизацией тестирования на основе моделей (MBTA) и автономными методами тестирования (AT). Основная цель этих методов — устранение утомительных, подверженных ошибкам, повторяющихся задач с помощью интеллектуальной автоматизации. Некоторые из инструментов, подпадающих под эту категорию:
4.1. Трицентис
4.2. Набор тестов UiPath
5. Разностные инструменты
Эти инструменты используют алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления проблем, связанных с кодом, уязвимостей безопасности, регрессий и т. д. Это достигается за счет сканирования кода, автоматизации модульного тестирования и т. д. Вот некоторые из инструментов этой категории:
5.1. Запускаемый
5.2. Google OSS-Fuzz
