Automatyzacja testów znacznie poprawiła testowanie oprogramowania na wiele sposobów. Na początek pozwala na szybsze przeprowadzanie testów oprogramowania niż testowanie ręczne. Pomaga to testerom ukończyć testy w krótszym czasie, co skutkuje szybszym wydaniem produktu. Zapewnia również inne korzyści, takie jak spójność wyników testów, lepszy zasięg, niższe koszty, możliwość ponownego wykorzystania skryptów testowych i ciągła integracja.
Sztuczna inteligencja, sieci neuronowe i uczenie maszynowe to jedne z najpopularniejszych tematów w dziedzinie technologii, a testowanie oprogramowania dołączyło do tego trendu. Wiele narzędzi do automatyzacji wykorzystuje obecnie sztuczną inteligencję, aby usprawnić testowanie oprogramowania i ograniczyć żmudne aspekty zapewniania jakości.
W tym artykule omówiono zalety sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania z przykładami narzędzi do testowania automatycznego, które zawierają sztuczną inteligencję.
Jak sztuczna inteligencja może wpłynąć na automatyzację testów
Pomimo tego, że jest stosunkowo nowym dodatkiem do procesu testowania oprogramowania, Narzędzia do automatyzacji testów oparte na sztucznej inteligencji już teraz rewolucjonizują sposób przeprowadzania testów automatycznych, odgrywając tym samym znaczącą rolę w procesie testowania oprogramowania. Wykorzystując moc sztucznej inteligencji, narzędzia te są w stanie zaoferować zaawansowane możliwości i lepszą wydajność, co przekłada się na lepsze ogólne wrażenia z testowania. Oto kilka sposobów, w jakie sztuczna inteligencja wpływa na automatyzację testów.
Generowanie przypadków testowych
Sztuczna inteligencja może tworzyć przypadki testowe do testowania oprogramowania bez udziału ludzkich testerów. Może analizować kod źródłowy i automatycznie generować przypadki testowe. Może również nadać priorytet przypadkom testowym na podstawie czynników, takich jak pokrycie kodu, ryzyko i prawdopodobieństwo defektów lub błędów. Pomoże to zapewnić, że najbardziej krytyczne przypadki zostaną potraktowane w pierwszej kolejności, co pozwoli poprawić efektywność testowania oprogramowania.
Możesz także użyć sztucznej inteligencji do generowania przypadków testowych, które z większym prawdopodobieństwem identyfikują błędy i defekty w aplikacji. Może również monitorować kod i automatycznie tworzyć przypadki testowe, gdy programiści wprowadzają zmiany w kodzie.
Wykonanie testu
Sztuczna inteligencja może sprawić, że wykonywanie testów będzie bardziej wydajne i dokładne na różne sposoby. Umożliwia równoległe wykonywanie testów poprzez planowanie i wykonywanie wielu testów jednocześnie, skracając w ten sposób czas testowania. Może również monitorować wykonywanie testów w czasie rzeczywistym, aby identyfikować wszelkie wąskie gardła i wprowadzać niezbędne poprawki w celu usprawnienia wykonywania testów.
Optymalizacja testów
Sztuczna inteligencja może zoptymalizować testowanie, analizując testowany system (SUT) w celu zidentyfikowania i usunięcia zbędnych lub niepotrzebnych kroków testowych. Dzięki temu przypadki testowe działają szybciej. Może również monitorować system, aby przewidzieć, kiedy prawdopodobnie ulegnie awarii, i odpowiednio przygotować się do zaplanowania konserwacji lub testów.
Przewidywanie defektów
Przewidywanie defektów jest łatwiejsze dzięki narzędziu do automatyzacji opartemu na sztucznej inteligencji. Może przeglądać testowany system, aby znaleźć wzorce lub anomalie wskazujące na defekty w kodzie. Sztuczna inteligencja może również wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego do badania danych historycznych dotyczących defektów i identyfikowania wzorców w celu przewidywania przyszłych defektów.
Ciągłe uczenie się z produkcji danych
Sztuczna inteligencja i automatyzacja testów współpracują ze sobą, obserwując, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z aplikacją, aby zidentyfikować normalne zachowanie użytkownika. Następnie wykorzystuje tę wiedzę do tworzenia przypadków testowych na podstawie rzeczywistych danych z życia. Pomaga to narzędziu w przeprowadzaniu testów oprogramowania opartych na danych.
Przykłady narzędzi testowych, które z powodzeniem włączyły sztuczną inteligencję do swoich procesów
Oto kilka przykładów narzędzi testowych, które wykorzystują sztuczną inteligencję do testowania oprogramowania.
Narzędzia aplikacyjne
Applitools to oparte na chmurze narzędzie do automatyzacji, które pomaga użytkownikom testować wygląd aplikacji internetowych i mobilnych. Pomaga testerom zidentyfikować wady wizualne w aplikacjach webowych i mobilnych. Wykorzystuje technologię widzenia komputerowego wspomaganą przez sztuczną inteligencję (znaną również jako wizualna sztuczna inteligencja), aby znaleźć funkcjonalne i wizualne regresje w systemie. Posiada również funkcję raportowania, która pozwala użytkownikom opracowywać wyniki testów.
Rygor testowy
TestRigor to oparte na chmurze narzędzie do automatyzacji, które pomaga testerom tworzyć skrypty testowe oparte na sztucznej inteligencji przy użyciu podstawowych poleceń w języku angielskim. Jest wyposażony w szeroki zakres integracji do szybkiego wykonywania na platformach stacjonarnych, mobilnych i internetowych. Zawiera również optymalizację testów opartą na sztucznej inteligencji, która identyfikuje krytyczne przypadki testowe i części systemu z większym prawdopodobieństwem defektów. Możesz również zintegrować go z ciągła integracja i ciągła dostawa narzędzi, takich jak Jenkins, GitLab i Bamboo.
PrzetestujSigmę
TestSigma to narzędzie do automatyzacji typu open source do testowania na platformach internetowych, mobilnych i API. Wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do tworzenia i wykonywania przypadków testowych w podstawowych zdaniach w języku angielskim. NLP konwertuje dane wejściowe języka naturalnego na zautomatyzowane skrypty testowe, ułatwiając użytkownikom nietechnicznym opracowywanie przypadków testowych. Obsługuje integrację z narzędziami do ciągłej integracji i ciągłego dostarczania, takimi jak Jenkins, Travis, GitLab i Bamboo.
Funkcjonować
Functionize to narzędzie do automatyzacji, które wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do tworzenia, wykonywania i zarządzania różnymi rodzajami testowania oprogramowania. Obsługuje automatyzację bez kodu, umożliwiając użytkownikom tworzenie przypadków testowych bez wstępnej znajomości kodowania. Zatrudnia również przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w celu zrozumienia intencji użytkownika i generowania przypadków testowych na podstawie działań użytkownika. Functionize można zintegrować z narzędziami do ciągłej integracji i ciągłego dostarczania, takimi jak Jenkins, Bamboo i GitLab.
Zostaw komentarz
Masz coś do powiedzenia na temat tego artykułu? Dodaj swój komentarz i rozpocznij dyskusję.