Искусственный интеллект в автоматизации тестирования: как это работает
Искусственный интеллект (AI) прокладывает себе пути в сферу обеспечения качества. Преимущества AI в автоматизации тестирования многочисленны. К ним относятся более качественное тестирование и более высокая эффективность. Машинное обучение помогает выявить закономерности для прогнозирования будущих тенденций.
Автоматизация помогает специалистам по обеспечению качества повысить эффективность процессов. Преимущества использования таких технологий включают в себя способность справляться с повторяющимися задачами:
- Получение соответствующих данных для принятия решений;
- Среди прочего, раннее обнаружение и исправление ошибок.
Необходимо постоянно совершенствовать функциональность инструментов. AI может помочь в настройке и повысить надёжность результатов. Это отличный переход, который снижает зависимость от ручного тестирования.
Вы достигаете большей эффективности, прозрачности и скорости в тестировании автоматизации.
Рассмотрим некоторые из применений AI в автоматизации тестирования.
1. Модульные тесты играют важную роль в непрерывном тестировании, интеграции и доставке. Все эти процессы являются частью DevOps (интеграция разработки и эксплуатации программного обеспечения). Эти задачи могут занять много времени и довольно сложны для разработчиков.
С помощью продуктов искусственного интеллекта разработчики могут создавать и обновлять тестовые сценарии за очень короткое время.
Важно отметить, что существуют некоторые ограничения. Возможности модульных тестов, созданных AI, зависят от кодов, на которых их строят, и отражают их. Это ограничивает их способность угадывать конечную функциональность кода за пределами заданных спецификаций.
Если есть какие-либо отклонения в поведении, модульный тест AI их не обнаружит. Разработчикам необходимо придумать сложную бизнес-логику, которая может позаботиться о таких сценариях.
2. Ручное визуальное тестирование по-прежнему играет активную роль в обеспечении качества. Это может, например, помочь проверить, как пользовательский интерфейс (UI) выглядит для конечных потребителей. Он учитывает такие вещи, как цвет, размер и форма.
Разработчики также могут проверить, нет ли совпадений с различными элементами пользовательского интерфейса. В данном случае это не имеет никакого отношения к функциональности приложения. Такой процесс может хорошо работать с использованием AI.
Средства проверки машинного обучения (ML) могут обнаруживать ошибки, которые люди обычно пропускают. Это достижимо с помощью тестов ML, которые могут обнаруживать визуальные ошибки в программном обеспечении. AI также может охватывать бОльшие тестовые области.
Он рассматривает операционные системы, требования к оборудованию и браузеры. Затем он определяет применимые стандарты пользовательского интерфейса с учётом потребностей конечного пользователя.
3. Установление уровней достоверности – это процесс оценки производительности алгоритмов ML на невидимых данных. Давайте попробуем немного упростить определение на примере.
Вы можете разработать алгоритм для идентификации изображений людей. Теперь возьмите 50 изображений людей, пометьте их как таковые и введите их в алгоритм. С помощью ML система научится идентифицировать людей по предоставленным вами изображениям.
Что произойдет, если вы предоставите изображение человека, которого у вас не было в первоначальных 50? ML всё равно опознает его как личность. Оно основывает своё решение на данных, которые вы предоставили на начальном этапе. Он смотрит на такие особенности, как голова, форма, ноги, руки и т.д.
Затем он сравнивает эти атрибуты с другими 50 изображениями, которые вы предоставили. Затем он приходит к выводу с высокой степенью уверенности, что это человек.
Как это относится к автоматизации тестирования?
Разработчики могут тестировать различные элементы программного обеспечения. Они используют тестовые сценарии, которые фиксируют различные атрибуты и значения. Они должны ввести соответствующую информацию в алгоритм, чтобы ML взяло верх.
Затем они могут протестировать фактическое приложение. Даже если есть отклонение (в данном случае новое изображение), ML всё равно может использовать данные для продолжения тестов.
4. Оценки API (интерфейс прикладного программиста) измеряют качество взаимодействия между программами, которые взаимодействуют с протоколами, серверами и базами данных. Это приводит к более стабильным соединениям и правильной обработке запросов.
Использование AI в автоматизации позволяет создавать множество тестовых случаев для процесса контроля качества API. Это также помогает в оценке функциональных возможностей любых сторонних инструментов. Автоматизация особенно важна, если вы используете сотни API.
Тестировщики могут получить много информации. К ним относятся отношения, существующие между различными API. Затем они могут использовать эти данные для понимания или обновления существующих тестов.
AI также предоставляет возможность, которая помогает в создании новых тестов. Тестировщики могут основывать их на множестве различных сценариев.
5. Цикл тестирования может прерваться, если в код будут внесены какие-либо изменения. Нередко приходится повторно запускать весь набор тестов. Это может быть связано с изменениями в приложении, которые вы даже не можете отследить. Крайне важно идти в ногу с оценками, чтобы выявить такие изменения.
Затем команды должны предпринять соответствующие шаги для исправления таких кодов. Непрерывная интеграция и тестирование дают много данных. Но было бы трудоёмко просмотреть всё это, чтобы выявить общие закономерности. AI может взять на себя такие задачи для тестировщиков и разработчиков.
Инструменты AI будут отслеживать существующие тесты. В случае неудачного теста AI выберет лучшие элементы пользовательского интерфейса для тестирования с изменёнными кодами. ML будет определять количество тестовых случаев, которые команды должны выполнить с изменённым кодом. Очень важно сделать это перед использованием его в конечном приложении.
Кроме того, AI может выявлять и дополнять пробелы, которые могут повлиять на успех тестов.
6. Технология географических информационных систем (ГИС) имеет множество применений. Они могут помочь в оценке ущерба, причинённого в результате стихийных бедствий. Это также помогает улучшить такие области, как логистика, энергетика и здравоохранение.
Однако в смысле тестирования ГИС материала не так уж много. Этот подход опирается на проверку с помощью интеграции, классических модульных и системных тестов. Тем не менее, ГИС-приложения становятся всё более полезными с каждым днем. Мобильные приложения, например, вовсю используют функции ГИС и локализации.
Разработчики должны интегрировать тестирование в процессы, чтобы обеспечить надлежащую безопасность, функциональность и пользовательский опыт.
Есть несколько отдельных областей, в которых необходимо работать специалистам по контролю качества:
- Разработка программного обеспечения для ГИС требует тестирования больших объёмов разнообразных данных. К ним относятся атрибутивные данные и пространственные координаты. Крайне важно найти правильный способ обработки таких данных.
- Команды должны выбирать между использованием предварительно изменённых или реальных данных, в зависимости от стадии процесса обеспечения качества.
- Необходимо разработать конкретные методы тестирования программного обеспечения ГИС для каждого уникального геопространственного приложения. Использование стандартизированного тестирования невозможно из-за разнообразия программного обеспечения для ГИС. Тем не менее, проблема по-прежнему заключается в том, что не существует конкретных технологических критериев для тестирования ГИС.
Ручная обработка данных будет проблемой для групп контроля качества. Существует потребность в более эффективных процессах, что достижимо с помощью автоматизации.
AI может помочь в сложных симуляциях и в анализе сложных приложений. Тщательные данные, фильтры и тесты производительности обеспечат выход качественной продукции на рынок.
Автоматизация тестирования имеет решающее значение при разработке программного обеспечения. Это помогает выявлять ошибки на ранних этапах цикла.
Затем команды могут внести необходимые исправления. Автоматизация помогает повысить эффективность, которая недостижима при ручном тестировании. Процессы протекают быстрее, а результаты более надёжны.
И теперь использование искусственного интеллекта сделает ещё один шаг вперёд. Разработчики могут выполнять тесты в более обширных областях. ML изучает шаблоны и использует данные для повышения надёжности тестов.
AI и автоматизация тестирования – это, действительно, пространство, за которым стоит понаблюдать. Налицо большой потенциал для инноваций и роста.
Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный канал на TamTam
