Вернемся на десять-два года назад. Это была эпоха, когда люди имели ограниченный доступ к технологиям и Интернету.
Но постепенная эволюция цифрового мира сделала мобильные устройства, Интернет и технологии неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Использование деловых веб-сайтов, программного обеспечения и приложений — от повседневной деятельности до деловых операций — упростило все, уступив место цифровому миру.
Тем не менее массовый всплеск спроса на технологические решения вызвал серьезную озабоченность по поводу услуг по обеспечению качества. Чтобы удовлетворить растущие потребности и быстро выйти на рынок, компании-разработчики начали сопротивляться услугам по тестированию программного обеспечения. Однако, чтобы справиться с целями устойчивости, масштабируемости и надежности, индустрии контроля качества пришлось перейти к более продвинутым процедурам тестирования, таким как автоматизация.
Понимание необходимости автоматизации
Концепция автоматизации динамично развивалась с внедрением таких технологий, как искусственный интеллект и машинное обучение. Особенно, когда и ИИ, и машинное обучение занимают огромное место в наших рутинных операциях, от ботов до Alexa, эти решения обладают огромным потенциалом для дополнения конкурентной среды программного обеспечения, которая требует огромных требований и возможностей для качества.
Что касается фактов, то более широкое знакомство с технологиями сделало клиентов более нетерпимыми, чем когда-либо, когда дело доходит до дефектов продукции. Поскольку это может заставить их переключиться на альтернативы, завоевание лояльности клиентов полностью зависит от качества продукта и услуг.
Несмотря на то, что постоянно растущая конкуренция принесла миру большую известность в виде инноваций, она создала пробел в операциях по обеспечению качества. Даже если компании-разработчики нашли выход в сотрудничестве с поставщиками услуг по обеспечению качества, огромный спрос и конкуренция усложнили процесс обеспечения качества.
А вот и роль Автоматики. Автоматизация с использованием передовых решений, таких как AI и ML, имеет все возможности для одновременного удовлетворения требований, связанных со скоростью и качеством. От создания сквозных стратегий тестирования до разработки тестовых случаев с нуля, автоматизация может обеспечить всю эффективность и качество, необходимые для охвата всех сценариев тестирования с высоким риском.
Поскольку автоматизация тестирования с использованием ИИ и МО — это новый тренд в индустрии контроля качества, этот блог будет направлен на то, чтобы осветить все области, в которых ИИ и МО могут помочь улучшить автоматизацию операций контроля качества и тестирования программного обеспечения.
Начнем!
Автоматизация тестирования с использованием AI и ML: приложения
Поскольку отрасль обеспечения качества расширяется очень быстрыми темпами, для улучшения результатов традиционной автоматизации тестирования требуется доступ к более интеллектуальным инструментам автоматизации тестирования. Вот как автоматизация тестирования с использованием ИИ и машинного обучения может помочь улучшить процесс автоматизации тестирования и расширить покрытие тестами с меньшими усилиями.
1. Тестирование самовосстановления
Поскольку обслуживание сценариев тестирования является одним из самых сложных аспектов автоматизации тестирования, метод самовосстановления может помочь в работе с областями, где сценарии не работают из-за изменений в свойствах объектов. Это все об использовании стратегии динамического определения местоположения, когда ИИ работает над идентификацией имени, идентификатора, CSS и другой информации, которая подвергается изменениям и требует исправлений. Этот процесс может даже помочь подходу тестирования со сдвигом влево, дополняющему гибкую методологию и обеспечивающему необходимую эффективность для достижения целей производительности.
Быстрым примером того же может быть идентификатор пользовательского интерфейса, который позволяет автоматически исправлять любые изменения, внесенные в идентификаторы объектов на странице HTML. Механизм ИИ, отвечающий за операцию, работает, обнаруживая элементы, несмотря на итерации атрибутов, сделанные в исходном коде. Такой метод может помочь автоматизировать тестировщиков QA, чтобы сэкономить много времени для выявления и обновления изменений, которые могут повлиять на пользовательский интерфейс.
Обычно тестовые платформы на основе ИИ работают с механизмом ИИ, который определяет любые изменения, внесенные в свойства объекта, которые могут нарушить проект. Таким образом, этот процесс обеспечивает легкую реализацию тестовых случаев, обрабатывая любые изменения с помощью динамического определения местоположения и исправлений.
2. Генерация тестового сценария
Одной из самых утомительных частей услуг по автоматическому тестированию является разработка сценариев автоматизированного тестирования для продвинутых языков программирования, таких как Python или Ruby. Этот процесс требует высокой эффективности и навыков для выполнения первоначальных требований проекта, но имеет возможность сократить время создания тестового сценария до 50 процентов. Кроме того, добавление в процесс технологий искусственного интеллекта и машинного обучения делает написание тестового сценария еще более упорядоченным.
Одним из распространенных примеров создания тестовых сценариев с помощью автоматизации и искусственного интеллекта является использование Selenium для написания тестовых сценариев на основе ручных тестовых случаев. Инструмент работает путем чтения тестовых сценариев и использует НЛП для понимания намерений пользователя в виде тестовых сценариев. Что еще более важно, современные инструменты тестирования не требуют от инженеров написания даже одного кода, что сокращает время и усилия на разработку до 80 процентов. Этот процесс определяется как бесконтактное тестирование.
3. Использование тестовых данных
Поставщики услуг автоматизации тестирования, которые работают над непрерывным тестированием на основе методологии Agile и DevOps, предпочитают выбирать сквозное тестирование. Другими словами, процесс тестирования включает интегрированный подход к API, доступности, интеграции, модульному тестированию и другим процессам тестирования в рамках жизненного цикла разработки.
Таким образом, этот подход создает большой объем тестовых данных. Хотя руководители тестирования могут быть перегружены таким объемом данных, технология машинного обучения может обрабатывать все данные для визуализации нестабильных тестовых случаев, упрощая разработку и операции контроля качества. Машинное обучение можно использовать для нарезки, нарезки и анализа информации для количественной оценки рисков, создания шаблонов чтения и ускорения принятия решений.
Например, тестировщики могут использовать данные, чтобы определить, какая задача в конвейере CI/CD должна иметь приоритет, или распознать любую платформу, содержащую наибольшее количество ошибок. Некоторые из наиболее распространенных реализаций ИИ и МО для использования тестовых данных включают в себя хрупкость локатора элементов приложения, дефекты, характерные для платформы, повторяющиеся шаблоны при сбоях тестирования, дыры в безопасности и анализ влияния тестирования.
4. Автоматизированная визуальная проверка/тестирование на основе изображений
Следующим потенциальным применением AI и ML в автоматизации тестирования является автоматизированная визуальная проверка или тестирование на основе изображений. Также известное как тестирование пользовательского интерфейса, визуальное тестирование работает путем обработки пользовательского интерфейса в Интернете, чтобы предоставить конечным пользователям вывод, предназначенный для него.
Этот процесс обычно путают с более традиционной формой тестирования пользовательского интерфейса и функциональности. Однако этот процесс сложно автоматизировать, и он хорошо работает с помощью тестирования AI и ML. Визуальная проверка на основе машинного обучения работает, позволяя тестировщикам идентифицировать элементы, которые могут быть пропущены при ручном тестировании.
Этот процесс может оказать огромную помощь службам автоматического тестирования, поскольку он может обнаруживать визуальные ошибки с гораздо большей эффективностью. Кроме того, технология может помочь в проверке визуальной корректности приложения без какого-либо неявного ввода в систему вручную.
5. ИИ-паук
И последнее, но не менее важное: метод спайдеринга — один из наиболее часто используемых методов, используемых автотестировщиками для работы с тестовыми примерами. Процесс требует, чтобы тестировщики использовали передовые инструменты AI/ML, которые могут сканировать веб-приложение или программное обеспечение, чтобы помочь в автоматизации тестирования.
Эти инструменты собирают данные, делая снимки экрана данных приложения и HTML-коды при измерении нагрузки. Затем созданный набор данных используется для обучения модели машинного обучения для проверки тестируемого продукта на получение ожидаемых результатов и поведения. В конце инструмент сравнил сделанные наблюдения, чтобы отметить любые потенциальные ошибки, которые могут быть дополнительно проверены тестировщиком, которому требуется знание предметной области для проверки и устранения проблемы.
Испытайте лучшее из автоматизации тестирования на основе AI и ML с BugRaptors
Хотя большинство фирм-разработчиков и поставщиков услуг обеспечения качества полагаются на решения ИИ и МО, для использования истинного потенциала автоматизации с ИИ и МО требуется более стратегический подход.
Однако, когда у вас есть команда экспертов, которые разбираются в сложных структурах данных и имеют опыт работы с искусственным интеллектом и машинным обучением для упрощения наблюдений, принятие решений становится намного проще. Что еще более важно, партнерство с подходящей компанией по автоматизированному тестированию программного обеспечения может помочь вам достичь всей эффективности и действенности, необходимых для улучшения результатов продукта.
Тем не менее, AI и ML — это будущее цифрового ландшафта, и поэтому компании, которые не хотят или не осведомлены о внедрении этих методов в свой процесс тестирования, скорее всего, откажутся от качества операций и услуг.
Этот блог изначально опубликован на Bugraptors.
