Таким образом, в наш век машин, которые являются сверхинтеллектуальными благодаря различным созданным моделям, которые обучаются на огромных объемах данных, мы можем автоматизировать и упростить многие вещи по сравнению с взаимодействием с человеческим глазом.
Итак, первое, что мы замечаем в программном обеспечении, это то, что оно работает правильно и имеет минимальное количество ошибок, поэтому оно дает пользователю возможность работать с программным обеспечением. Таким образом, для качественного опыта необходим надежный QA.
Одной из ключевых обязанностей QA является формирование стратегии качества, в какой-то момент это включает в себя автоматизацию. В современной корпоративной экосистеме, управляемой цифровыми технологиями, предприятия предпочитают метод тестирования программного обеспечения, который экономит время, запускает различные тестовые сценарии и использует последние технологические достижения для выявления ошибок.
В то время как автоматизация тестирования выполняет свою работу, сочетание искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) с автоматизацией выводит процесс контроля качества на новый уровень. В тандеме машинное обучение в автоматизации тестирования обеспечивает более качественные и эффективные результаты без необходимости ручного труда, т. е. вам не придется переписывать и уточнять тестовые сценарии для разных сценариев.
Итак, что мы делаем сегодня?
Мы проводим ручное тестирование, QA тестирует программное обеспечение, как пользователь, проверяя вручную на наличие ошибок.
Мы используем инструмент под названием selenium для автоматизации. Это инструмент тестирования для написания тестовых сценариев с требуемыми входными значениями и выполнения их для получения результатов. Единственная ручная работа, которую вам придется выполнить, — это определить тестовый пример в виде сценария программирования; инструмент позаботится об остальном процессе тестирования.
Каковы недостатки?
Это требует постоянного и последовательного мониторинга, поскольку программное обеспечение для тестирования получает обновления. Чтобы решить эту проблему, ML берет на себя ответственность; это помогает автоматически генерировать и обновлять тестовые примеры, находить ошибки и улучшать существующую область кода.
- На согласованность тестирования мобильных и веб-приложений часто влияют аспекты, которые либо изменяются по определению, либо обновляются разработчиками.
- Когда изменения вносятся в данные, на которых основан тест, или, что чаще, когда улучшения применяются непосредственно к приложению, это может поставить под угрозу стабильность тестирования.
- Поскольку сценарии тестирования без машинного обучения статичны, они не могут сразу адаптироваться и преодолевать упомянутые выше изменения. Ошибки тестирования, ненадежные/ненадежные проверки, сбои сборки, ненадежные тестовые данные и другие проблемы возникают из-за этой неспособности адаптироваться.
Так почему же нам нужно внедрять ИИ и машинное обучение для тестирования?
Есть много способов, которыми мы можем принять его:
Искусственный интеллект и машинное обучение используются для создания тестовых данных:
Как указывалось ранее, модель машинного обучения работает с наборами данных. Точно так же тестовые сценарии также работают с входными данными. Мы можем использовать модель машинного обучения для создания входных данных для определенного сценария, например, это могут быть некоторые личные данные, такие как рост, возраст и вес, эти входные данные необходимы для любого конкретного элемента, такого как одежда. Модели машинного обучения могут предоставлять тестовые данные для сценариев тестирования.
Машинное обучение может помочь в выявлении проблем с пользовательским интерфейсом:
Человеческий глаз может пропустить некоторые сломанные элементы на веб-странице. Для выявления таких проблем пользовательского интерфейса можно использовать технологию распознавания изображений.
Использование трансферного обучения для автоматизации тестирования и тестирования пользовательского интерфейса:
Трансферное обучение — это термин, используемый, когда хорошо обученная модель машинного обучения используется на различных выходных данных, затем эта конкретная модель может быть подключена к различным выходным данным для получения желаемой функциональности. Это может быть эффективно использовано в автоматизации, когда необходимо тестировать похожие страницы и пользовательский интерфейс.
Тестирование API:
Когда на сцену выходит тест API, комфорт и простота часто уходят. Даже без ML/AI тестирование API довольно сложно, так как требует от вас понимания функционирования API и формулирования тестовых случаев и сценариев.
С помощью машинного обучения в автоматизации тестирования вы можете записывать действия API и трафик для анализа и создания тестов. Но чтобы изменять и обновлять тесты, вам нужно понимать нюансы вызовов передачи репрезентативного состояния (REST) и их параметры.
Выводы:
Размышляя об ML в конвейере автоматизации, важно учитывать, как машинное обучение сможет анализировать текущие сборки, распознавать тенденции, наблюдаемые во время тестирования, будь то модуль, API или другие области тестирования. Алгоритм машинного обучения может предоставить множество полезных преимуществ по сравнению с традиционными стратегиями тестирования. Сборки часто могут быть ненадежными, им может потребоваться больше данных для тестирования, возможно, пропущены некоторые угловые тестовые случаи. При вводе AI и ML в это поле будут дальнейшие более низкие случаи ручной ошибки. Это может помочь нам сократить цикл и помочь нам быстрее создавать более стабильные сборки, поскольку машина всегда учится на основе обратной связи. Это повысит качество и эффективность выпусков.
Ссылки:
