Otomatisasi pengujian telah meningkatkan pengujian perangkat lunak secara signifikan dalam banyak hal. Sebagai permulaan, ini memungkinkan pengujian perangkat lunak dilakukan lebih cepat daripada pengujian manual. Ini membantu penguji untuk menyelesaikan pengujian dalam waktu yang lebih singkat, sehingga menghasilkan produk yang lebih cepat dirilis. Ini juga memberikan manfaat lain seperti konsistensi dalam hasil pengujian, peningkatan cakupan, biaya lebih rendah, skrip pengujian dapat digunakan kembali, dan integrasi berkelanjutan.
Kecerdasan buatan, jaringan saraf, dan pembelajaran mesin adalah salah satu topik yang paling ngetren di bidang teknologi, dan pengujian perangkat lunak telah bergabung dengan tren tersebut. Banyak alat otomasi sekarang menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan pengujian perangkat lunak dan mengurangi aspek jaminan kualitas yang membosankan.
Artikel ini berbicara tentang manfaat kecerdasan buatan untuk pengujian perangkat lunak dengan contoh alat pengujian otomasi yang menggabungkan kecerdasan buatan.
Bagaimana AI Dapat Mempengaruhi Otomasi Pengujian
Meskipun merupakan tambahan yang relatif baru untuk proses pengujian perangkat lunak, Alat pengujian otomasi berbasis AI sudah merevolusi cara pengujian otomasi dilakukan sehingga memainkan peran penting dalam proses pengujian perangkat lunak. Dengan memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan, alat ini mampu menawarkan kemampuan tingkat lanjut dan peningkatan efisiensi, menghasilkan pengalaman pengujian yang lebih baik secara keseluruhan. Berikut adalah beberapa cara kecerdasan buatan memengaruhi otomatisasi pengujian.
Pembuatan Kasus Uji
Kecerdasan buatan dapat membuat kasus uji untuk menguji perangkat lunak tanpa masukan dari penguji manusia. Itu dapat menganalisis kode sumber dan menghasilkan kasus uji secara otomatis. Itu juga dapat memprioritaskan uji kasus berdasarkan faktor, seperti cakupan kode, risiko, dan kemungkinan cacat atau bug. Ini akan membantu Anda memastikan bahwa kasus paling kritis ditangani terlebih dahulu, memungkinkan Anda meningkatkan efektivitas pengujian perangkat lunak.
Anda juga dapat menggunakan AI untuk membuat kasus uji yang lebih mungkin untuk mengidentifikasi bug dan cacat pada aplikasi. Itu juga dapat memantau kode dan secara otomatis membuat kasus uji saat pengembang membuat perubahan pada kode.
Eksekusi Tes
Kecerdasan buatan dapat membuat pelaksanaan tes lebih efisien dan akurat dalam berbagai cara. Ini memungkinkan pelaksanaan pengujian paralel dengan menjadwalkan dan menjalankan beberapa pengujian secara bersamaan, sehingga mengurangi waktu pengujian. Itu juga dapat memantau pelaksanaan pengujian secara real-time untuk mengidentifikasi kemacetan dan membuat penyesuaian yang diperlukan untuk meningkatkan pelaksanaan pengujian.
Optimasi Tes
Kecerdasan buatan dapat mengoptimalkan pengujian dengan menganalisis sistem yang diuji (SUT) untuk mengidentifikasi dan menghapus langkah pengujian yang berlebihan atau tidak perlu. Ini membantu kasus uji untuk berjalan lebih cepat. Itu juga dapat memantau sistem untuk memprediksi kapan kemungkinan akan gagal dan mempersiapkannya untuk menjadwalkan pemeliharaan atau pengujian.
Prediksi Cacat
Prediksi cacat lebih mudah dengan alat otomasi berbasis AI. Itu dapat meninjau sistem yang diuji untuk menemukan pola atau anomali yang mengindikasikan cacat pada kode. Kecerdasan buatan juga dapat memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin untuk mempelajari data historis tentang cacat dan mengidentifikasi pola untuk memprediksi cacat di masa mendatang.
Pembelajaran Konstan dari Produksi Data
Kecerdasan buatan dan otomatisasi pengujian bekerja bersama untuk mengamati bagaimana pengguna berinteraksi dengan aplikasi untuk mengidentifikasi perilaku pengguna normal. Kemudian menggunakan wawasan untuk membuat kasus uji berdasarkan data kehidupan aktual. Ini membantu alat melakukan pengujian perangkat lunak berbasis data.
Contoh Alat Pengujian Yang Berhasil Memasukkan AI ke Dalam Prosesnya
Berikut adalah beberapa contoh alat pengujian yang menggunakan AI untuk pengujian perangkat lunak.
alat aplikasi
Applitools adalah alat otomatisasi berbasis cloud yang membantu pengguna menguji tampilan visual aplikasi web dan seluler. Ini membantu penguji untuk mengidentifikasi cacat visual di aplikasi web dan seluler. Ini menggunakan teknologi visi komputer berbantuan AI (juga dikenal sebagai AI visual) untuk menemukan regresi fungsional dan visual dalam sistem. Ini juga memiliki fitur pelaporan yang memungkinkan pengguna untuk mengembangkan hasil tes.
Uji Ketelitian
TestRigor adalah alat otomatisasi berbasis cloud yang membantu penguji membuat skrip pengujian bertenaga AI menggunakan perintah bahasa Inggris dasar. Muncul dengan berbagai integrasi untuk eksekusi cepat pada platform desktop, seluler, dan web. Ini juga menampilkan pengoptimalan pengujian berbasis AI yang mengidentifikasi kasus pengujian kritis dan bagian sistem dengan kemungkinan cacat yang lebih tinggi. Anda juga dapat mengintegrasikannya dengan integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan alat, seperti Jenkins, GitLab, dan Bambu.
Testsigma
TestSigma adalah alat otomatisasi sumber terbuka untuk pengujian di platform web, seluler, dan API. Ini menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk membuat dan mengeksekusi kasus uji dalam kalimat bahasa Inggris dasar. NLP mengubah input bahasa alami menjadi skrip pengujian otomatis, sehingga memudahkan pengguna non-teknis untuk mengembangkan kasus pengujian. Ini mendukung integrasi dengan integrasi berkelanjutan dan alat pengiriman berkelanjutan, termasuk Jenkins, Travis, GitLab, dan Bamboo.
Berfungsi
Functionize adalah alat otomatisasi yang menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk membuat, menjalankan, dan mengelola berbagai jenis pengujian perangkat lunak. Ini mendukung otomatisasi tanpa kode, yang memungkinkan pengguna membuat kasus uji tanpa pengetahuan pengkodean prasyarat. Itu juga mempekerjakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami maksud pengguna dan menghasilkan kasus uji berdasarkan tindakan pengguna. Functionize dapat diintegrasikan dengan continuous integration dan continuous delivery tools seperti Jenkins, Bamboo, dan GitLab.
Tinggalkan komentar
Memiliki sesuatu untuk dikatakan tentang artikel ini? Tambahkan komentar Anda dan mulai diskusi.