L'automazione dei test ha notevolmente migliorato i test del software in molti modi. Per cominciare, consente di eseguire i test del software più velocemente rispetto ai test manuali. Ciò aiuta i tester a completare i test in un tempo più breve, con conseguente rilascio più rapido del prodotto. Fornisce inoltre altri vantaggi come coerenza nei risultati dei test, copertura migliorata, minori spese, riutilizzabilità degli script di test e integrazione continua.
L'intelligenza artificiale, le reti neurali e l'apprendimento automatico sono uno degli argomenti più di tendenza nel campo tecnologico e i test del software si sono uniti alla tendenza. Molti strumenti di automazione stanno ora impiegando l'intelligenza artificiale per migliorare i test del software e ridurre gli aspetti noiosi della garanzia della qualità.
Questo articolo parla dei vantaggi dell'intelligenza artificiale per il test del software con esempi di strumenti di test di automazione che incorporano l'intelligenza artificiale.
In che modo l'IA può influire sull'automazione dei test
Nonostante sia un'aggiunta relativamente nuova al processo di test del software, Strumenti di test di automazione basati su AI stanno già rivoluzionando il modo in cui vengono eseguiti i test di automazione, svolgendo così un ruolo significativo nel processo di test del software. Sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale, questi strumenti sono in grado di offrire funzionalità avanzate e una maggiore efficienza, con conseguente migliore esperienza complessiva di test. Ecco alcuni modi in cui l'intelligenza artificiale sta influenzando l'automazione dei test.
Generazione di casi di prova
L'intelligenza artificiale può creare casi di test per testare il software senza l'input di tester umani. Può analizzare il codice sorgente e generare automaticamente casi di test. Può anche dare la priorità ai casi di test in base a fattori, come la copertura del codice, il rischio e la probabilità di difetti o bug. Ciò ti aiuterà a garantire che i casi più critici vengano trattati per primi, consentendoti di migliorare l'efficacia dei test del software.
Puoi anche utilizzare l'intelligenza artificiale per generare casi di test che hanno maggiori probabilità di identificare bug e difetti nell'applicazione. Può anche monitorare il codice e creare automaticamente casi di test man mano che gli sviluppatori apportano modifiche al codice.
Esecuzione del test
L'intelligenza artificiale può rendere l'esecuzione dei test più efficiente e accurata in vari modi. Consente l'esecuzione di test paralleli pianificando ed eseguendo più test contemporaneamente, riducendo così i tempi di test. Può anche monitorare l'esecuzione del test in tempo reale per identificare eventuali colli di bottiglia e apportare le modifiche necessarie per migliorare l'esecuzione del test.
Ottimizzazione dei test
L'intelligenza artificiale può ottimizzare i test analizzando il sistema sottoposto a test (SUT) per identificare e rimuovere passaggi di test ridondanti o non necessari. Questo aiuta i casi di test a funzionare più velocemente. Può anche monitorare il sistema per prevedere quando probabilmente fallirà e prepararsi di conseguenza per programmare la manutenzione o il test.
Previsione dei difetti
La previsione dei difetti è più semplice con uno strumento di automazione basato sull'intelligenza artificiale. Può esaminare il sistema sottoposto a test per trovare modelli o anomalie che indicano difetti nel codice. L'intelligenza artificiale può anche utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per studiare i dati storici sui difetti e identificare modelli per prevedere difetti futuri.
Apprendimento costante dalla produzione di dati
L'intelligenza artificiale e l'automazione dei test lavorano insieme per osservare come gli utenti interagiscono con l'applicazione per identificare il normale comportamento dell'utente. Quindi utilizza l'intuizione per creare casi di test basati su dati di vita reale. Questo aiuta lo strumento a eseguire test del software basati sui dati.
Esempi di strumenti di test che hanno incorporato con successo l'intelligenza artificiale nei propri processi
Ecco alcuni esempi di strumenti di test che utilizzano l'intelligenza artificiale per il test del software.
strumenti applicativi
Applitools è uno strumento di automazione basato su cloud che aiuta gli utenti a testare l'aspetto visivo delle applicazioni web e mobili. Aiuta i tester a identificare i difetti visivi nelle applicazioni Web e mobili. Impiega una tecnologia di visione artificiale assistita dall'intelligenza artificiale (nota anche come intelligenza artificiale visiva) per trovare regressioni funzionali e visive nel sistema. Ha anche una funzione di reporting che consente agli utenti di sviluppare i risultati dei test.
TestRigore
TestRigor è uno strumento di automazione basato su cloud che aiuta i tester a creare script di test basati sull'intelligenza artificiale utilizzando comandi inglesi di base. Viene fornito con un'ampia gamma di integrazione per un'esecuzione rapida su piattaforme desktop, mobili e web. Dispone inoltre di un'ottimizzazione dei test basata sull'intelligenza artificiale che identifica i casi di test critici e le parti del sistema con una maggiore probabilità di difetti. Puoi anche integrarlo con integrazione continua e consegna continua strumenti, come Jenkins, GitLab e Bamboo.
Test Sigma
TestSigma è uno strumento di automazione open source per i test su piattaforme Web, mobili e API. Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per creare ed eseguire casi di test in frasi inglesi di base. La PNL converte gli input in linguaggio naturale in script di test automatizzati, rendendo più semplice per gli utenti non tecnici lo sviluppo di casi di test. Supporta l'integrazione con strumenti di integrazione continua e distribuzione continua, tra cui Jenkins, Travis, GitLab e Bamboo.
Funzionalizza
Functionize è uno strumento di automazione che utilizza l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per creare, eseguire e gestire diversi tipi di test del software. Supporta l'automazione senza codice, consentendo agli utenti di creare casi di test senza conoscenze di codifica prerequisite. Impiega anche elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere l'intenzione dell'utente e generare casi di test basati sulle azioni dell'utente. Functionize può essere integrato con strumenti di integrazione continua e distribuzione continua come Jenkins, Bamboo e GitLab.
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