Автоматизация тестирования значительно улучшила тестирование программного обеспечения во многих отношениях. Во-первых, это позволяет проводить тестирование программного обеспечения быстрее, чем ручное тестирование. Это помогает тестировщикам выполнять тесты за более короткое время, что приводит к более быстрому выпуску продукта. Он также обеспечивает другие преимущества, такие как согласованность результатов тестирования, улучшенное покрытие, снижение затрат, возможность повторного использования тестовых сценариев и непрерывная интеграция.
Искусственный интеллект, нейронные сети и машинное обучение — одна из самых актуальных тем в сфере технологий, и тестирование программного обеспечения присоединилось к этой тенденции. Многие инструменты автоматизации в настоящее время используют искусственный интеллект для улучшения тестирования программного обеспечения и уменьшения утомительных аспектов обеспечения качества.
В этой статье рассказывается о преимуществах искусственного интеллекта для тестирования программного обеспечения с примерами инструментов автоматизации тестирования, включающих искусственный интеллект.
Как ИИ может повлиять на автоматизацию тестирования
Несмотря на то, что это относительно новое дополнение к процессу тестирования программного обеспечения, Инструменты автоматизации тестирования на основе ИИ уже произвели революцию в способах автоматизированного тестирования, играя значительную роль в процессе тестирования программного обеспечения. Используя возможности искусственного интеллекта, эти инструменты могут предложить расширенные возможности и повышенную эффективность, что приводит к улучшению общего опыта тестирования. Вот несколько способов, которыми искусственный интеллект влияет на автоматизацию тестирования.
Генерация тестового примера
Искусственный интеллект может создавать тестовые случаи для тестирования программного обеспечения без участия тестировщиков. Он может анализировать исходный код и автоматически генерировать тестовые примеры. Он также может расставлять приоритеты тестовых случаев на основе таких факторов, как покрытие кода, риск и вероятность дефектов или ошибок. Это поможет вам гарантировать, что самые критические случаи обрабатываются в первую очередь, что позволит вам повысить эффективность тестирования программного обеспечения.
Вы также можете использовать ИИ для создания тестовых случаев, которые с большей вероятностью выявят ошибки и дефекты в приложении. Он также может отслеживать код и автоматически создавать тестовые случаи, когда разработчики вносят изменения в код.
Выполнение теста
Искусственный интеллект может сделать выполнение тестов более эффективным и точным различными способами. Это позволяет выполнять параллельное тестирование, планируя и выполняя несколько тестов одновременно, тем самым сокращая время тестирования. Он также может отслеживать выполнение теста в режиме реального времени, чтобы выявлять любые узкие места и вносить необходимые коррективы для улучшения выполнения теста.
Тестовая оптимизация
Искусственный интеллект может оптимизировать тестирование, анализируя тестируемую систему (SUT) для выявления и удаления избыточных или ненужных шагов тестирования. Это помогает тест-кейсам работать быстрее. Он также может контролировать систему, чтобы предсказать, когда она, вероятно, выйдет из строя, и соответственно подготовиться к планированию обслуживания или тестирования.
Прогнозирование дефектов
Прогнозировать дефекты проще с помощью инструмента автоматизации на основе ИИ. Он может просматривать тестируемую систему, чтобы найти закономерности или аномалии, которые указывают на дефекты в коде. Искусственный интеллект также может использовать алгоритмы машинного обучения для изучения исторических данных о дефектах и выявления закономерностей для прогнозирования будущих дефектов.
Постоянное обучение на основе производства данных
Искусственный интеллект и автоматизация тестирования работают вместе, чтобы наблюдать, как пользователи взаимодействуют с приложением, чтобы определить нормальное поведение пользователей. Затем он использует эту информацию для создания тестовых случаев на основе реальных данных из жизни. Это помогает инструменту выполнять тестирование программного обеспечения на основе данных.
Примеры инструментов тестирования, успешно внедривших ИИ в свои процессы
Вот несколько примеров инструментов тестирования, использующих ИИ для тестирования программного обеспечения.
Прикладные инструменты
Applitools — это облачный инструмент автоматизации, который помогает пользователям тестировать внешний вид веб-приложений и мобильных приложений. Это помогает тестировщикам выявлять визуальные дефекты в веб-приложениях и мобильных приложениях. Он использует технологию компьютерного зрения с помощью ИИ (также известную как визуальный ИИ) для поиска функциональных и визуальных регрессий в системе. Он также имеет функцию отчетности, которая позволяет пользователям разрабатывать результаты тестирования.
ТестСтрогость
TestRigor — это облачный инструмент автоматизации, который помогает тестировщикам создавать тестовые сценарии на основе ИИ с использованием основных английских команд. Он поставляется с широким спектром интеграции для быстрого выполнения на настольных, мобильных и веб-платформах. Он также включает оптимизацию тестирования на основе ИИ, которая определяет критические тестовые случаи и части системы с более высокой вероятностью дефектов. Вы также можете интегрировать его с непрерывная интеграция и непрерывная доставка инструменты, такие как Jenkins, GitLab и Bamboo.
ТестСигма
TestSigma — это инструмент автоматизации с открытым исходным кодом для тестирования на веб-, мобильных и API-платформах. Он использует обработку естественного языка (NLP) для создания и выполнения тестовых случаев в основных английских предложениях. NLP преобразует входные данные на естественном языке в автоматизированные тестовые сценарии, упрощая разработку тестовых сценариев для нетехнических пользователей. Он поддерживает интеграцию с инструментами непрерывной интеграции и непрерывной доставки, включая Jenkins, Travis, GitLab и Bamboo.
Функционировать
Functionize — это инструмент автоматизации, который использует машинное обучение и искусственный интеллект для создания, выполнения и управления различными типами тестирования программного обеспечения. Он поддерживает автоматизацию без кода, позволяя пользователям создавать тестовые примеры без предварительных знаний в области кодирования. Он также использует обработки естественного языка (NLP), чтобы понять намерения пользователя и создать тестовые сценарии на основе действий пользователя. Functionize можно интегрировать с инструментами непрерывной интеграции и непрерывной доставки, такими как Jenkins, Bamboo и GitLab.
Оставить комментарий
Есть что сказать об этой статье? Добавьте свой комментарий и начните обсуждение.