Использование ИИ и ОД в тестировании и разработке программного обеспечения упрощает создание тестов, улучшает анализ и сокращает количество задач по обслуживанию.

Машинное обучение (ML) полностью изменило нашу повседневную жизнь и то, как мы занимаемся разработкой программного обеспечения. Искусственный интеллект (ИИ) не существовал бы без машинного обучения.

ML поддерживает интеллектуальных помощников, которых мы используем дома, помогает создавать самоуправляемые автомобили и дает нам новые инструменты для более эффективного управления нашими предприятиями и компаниями.

Все эти достижения были бы невозможны без тестирования программного обеспечения. И, к счастью, машинное обучение также предлагает более эффективный способ проведения тестирования программного обеспечения.

История тестирования программного обеспечения

Тестирование программного обеспечения - это, по сути, метод проверки того, соответствует ли программный продукт ожидаемым требованиям и действительно ли программный продукт выполняет то, что он должен делать. Источник: https://qpotok.ru/

Разработка программного обеспечения всегда полагалась на тестирование программного обеспечения как на важный аспект его жизненного цикла. Преимущества тестирования программного обеспечения включают предотвращение ошибок, повышение производительности и снижение затрат на разработку.

Как и следовало ожидать, тестирование программного обеспечения претерпело значительные изменения:

Ручное тестирование

Исторически тестирование программного обеспечения было ручным процессом, который отнимал много времени и энергии. Для этого потребовалась целая армия людей, которые тщательно тестировали каждую часть приложения и записывали результаты.

Автоматизация тестирования

Затем появилась автоматизация тестирования, которая позволила тестированию программного обеспечения стать более эффективным и быстрым, чем ручной процесс прошлого.

Автоматизация тестирования использует компьютер для воспроизведения действий ручного тестировщика, следуя сценарию, который был создан для него.

Это позволило сделать тестирование намного быстрее и точнее, но это привело к проблеме обслуживания тестирования.

Тестирование на основе искусственного интеллекта

Сегодня искусственный интеллект (ИИ) трансформирует тестирование программного обеспечения способами, о которых нельзя было мечтать десять лет назад.

ИИ упрощает создание тестов, позволяя любому создавать автоматические тесты. Это уменьшает потребность в обслуживании тестов, экономя драгоценное время вашей команды.

Тестирование ИИ даже предлагает новые способы оценки результатов.

Критические способы, с помощью которых ML помогает тестированию программного обеспечения

Тестирование на базе искусственного интеллекта использует ML для преобразования тестирования программного обеспечения в трех важнейших областях: создание, анализ и обслуживание.

I. Создание тестов

Для автоматического тестирования требуется создать и запустить сценарий тестирования, что означает использование такой платформы, как Selenium.

Действия реального пользователя, взаимодействующего с пользовательским интерфейсом (UI), реплицируются Selenium с использованием комбинации селекторов элементов и действий. Селекторы позволяют Selenium определять правильный элемент на экране. Затем он может выполнять такие действия, как щелчок, наведение курсора мыши, ввод текста или просто проверка наличия компонента.

Этот процесс полностью контролируется путем создания подробного сценария тестирования. К сожалению, эти тестовые сценарии, как известно, очень сложны и требуют много времени для правильного выполнения. Создание даже самых простых сценариев может занять несколько часов, что замедлит процесс.

С помощью ИИ теперь вы можете создавать тесты несколькими щелчками мыши на экране. Создание этих тестов занимает не часы, а считанные минуты. Вы просто взаимодействуете с тестируемым сайтом, и система преобразует это в тест.

Система обучается:

Какие кнопки нажимаются и почему
Как работает ваш сайт
Чего пытается достичь ваш тест
В то же время он записывает огромные объемы данных, которые могут помочь ему позже.

II. Анализ тестов

Когда дело доходит до анализа тестов, тестовые сценарии, как правило, прибегают к мерам "пройти-не пройти". Хотя эта концепция может упростить анализ, она значительно усложняет процесс.

Две основные проблемы с этим традиционным стилем автоматизации тестирования - тестирование только того, что вы явно указываете, и слишком много ложных срабатываний. Из-за этих подводных камней трудно полагаться на достоверность вашего теста pass / fail. Но ИИ может это изменить:

Используйте компьютерное зрение
Имейте более надежные тесты
Поймите, как должен выполняться ваш тест
Эти функции помогают тестовым решениям на базе искусственного интеллекта обеспечивать более точный анализ тестов.

III. Сопровождение тестирования

Сопровождение тестов известно тем, что оно является болезненным и сложным для инженеров-тестировщиков. К сожалению, каждый раз, когда пользовательский интерфейс изменяется или каким-либо образом изменяется, все тестовые сценарии завершаются ошибкой. Затем бесчисленные часы должны быть потрачены на отладку этих тестов.

К счастью, ИИ решает и эту проблему. Поскольку ИИ создает модель вашего сайта, это может устранить необходимость в обслуживании тестирования. Он просто определяет, что изменилось, и исправляет тесты. По сути, машинное обучение позволяет ему самовосстанавливаться, а не требовать ручного обслуживания.

В конечном счете, ML не только помогла преодолеть недостатки обычного тестирования программного обеспечения, но и гарантирует, что вы предоставляете пользователям то, что важнее всего — отличный пользовательский интерфейс. Используя AI и ML, вы можете упростить создание тестов, улучшить анализ и сократить обслуживание.