В сегодняшней быстро развивающейся цифровой среде программное обеспечение стало неотъемлемой частью нашей повседневной жизни и работы: от мобильных приложений до веб-платформ. Однако по мере того, как программные системы становятся все более сложными, обеспечение их качества и надежности становится важной задачей для разработчиков и тестировщиков.

Именно здесь искусственный интеллект (ИИ) в тестировании программного обеспечения становится революционной технологией, которая меняет способ проведения тестирования программного обеспечения.

AIвернотестирование программного обеспечениявлияние

1. Традиционные проблемы тестирования программного обеспечения

Традиционно тестирование программного обеспечения является трудоемким и длительным процессом. Команды тестирования полагаются на методы ручного тестирования, которые включают выполнение тестовых примеров один за другим и проверку поведения приложения на соответствие ожидаемым результатам. Этот подход утомителен и подвержен человеческим ошибкам, что приводит к тому, что возможные дефекты могут быть упущены или упущены из виду.

Кроме того, с появлением гибких методологий разработки и практики непрерывной доставки потребность в более быстрых и эффективных методах тестирования стала еще более острой. Ручное тестирование просто не успевает за быстрыми циклами выпуска и растущей сложностью современных программных приложений.

AIвернотестирование программного обеспечениявлияние

2. Что такое искусственный интеллект в тестировании программного обеспечения?

В мире разработки программного обеспечения тестирование ИИ стало мощным подходом, который использует стратегии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, обработка естественного языка, большие языковые модели и компьютерное зрение, чтобы изменить способ выполнения операций тестирования. Эти решения искусственного интеллекта автоматизируют и обогащают различные части тестирования, используя их способность учиться на предыдущих данных, идентифицировать проекты и делать обоснованные выводы.

В долгосрочной перспективе это приведет к более эффективной и продуктивной стратегии проверки качества программного обеспечения, гарантирующей поставку высококачественного продукта. Хотя тестирование ИИ предлагает множество преимуществ, важно, чтобы тестировщики-люди по-прежнему играли ключевую роль, разрабатывая тестовые примеры, анализируя результаты и гарантируя, что программное обеспечение отвечает потребностям пользователей.

Искусственный интеллект играет все более важную роль в автоматизированном тестировании. Ниже приведены некоторые применения технологии искусственного интеллекта в автоматизированном тестировании:

• машинное обучение

Машинное обучение можно использовать для анализа тестовых данных и распознавания образов, чтобы выявить потенциальные дефекты и проблемы. Например, алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа исторических данных испытаний, выявления закономерностей и прогнозирования возможных дефектов или областей, требующих более тщательного тестирования.

• Обработка естественного языка (НЛП)

НЛП можно использовать для анализа текстовых описаний тестовых примеров, чтобы автоматически генерировать тестовые сценарии или выявлять повторяющиеся тестовые сценарии, тем самым сокращая ручную работу. Однако выполнение этих тестовых случаев по-прежнему требует тщательного контроля.

• компьютерное зрение

Технологию компьютерного зрения можно использовать для тестирования графического пользовательского интерфейса при автоматизированном тестировании. С помощью технологии распознавания изображений можно моделировать действия пользователя и проверять интерфейс и функции приложения.

• глубокое обучение

Технологию глубокого обучения можно использовать для анализа тестовых данных и распознавания образов, чтобы помочь обнаружить скрытые дефекты и проблемы. Например, алгоритмы глубокого обучения можно использовать для выявления необычного поведения или необычных моделей, чтобы проблемы можно было обнаружить на ранней стадии.

3. Инструменты тестирования ИИ и платформы для автоматизации тестирования.

Появилось несколько инструментов и платформ, которые используют искусственный интеллект для тестирования программного обеспечения, предоставляя разработчикам и командам контроля качества мощные возможности автоматизации. Ниже приведены инструменты и платформы тестирования ИИ, которые я рекомендую всем:

1.Testsigma

Testsigma — это облачная платформа автоматизации тестирования на базе искусственного интеллекта, которая позволяет пользователям создавать и выполнять автоматические тесты без написания кода. Он использует обработку естественного языка и машинное обучение. Таким образом, он может учитывать потребности пользователей и автоматически генерировать тестовые примеры. Кроме того, он обладает способностью к самовосстановлению. Таким образом, он может адаптироваться к изменениям приложения и сократить расходы на тестирование.

2.Applitools

Applitools — один из лучших инструментов автоматизации искусственного интеллекта, который использует искусственный интеллект и компьютерное зрение для визуального тестирования. Он сравнивает снимки экрана приложения с базовыми показателями, автоматически выявляя визуальные недостатки. Это обеспечивает единообразный и надежный пользовательский опыт на всех платформах.

3.Katalon Studio

Katalon Studio объединяет обширные возможности автоматизации тестирования. Это решение для автоматизации тестирования ИИ включает в себя технологию ИИ, которая поддерживает создание, выполнение и проверку тестов. Межплатформенная поддержка охватывает Selenium, Appium и т. д. Среди примечательных функций — тестирование самовосстановления, автоматическое создание тестов и распознавание объектов на базе искусственного интеллекта.

4.Selenium

Selenium — это среда автоматизации тестирования с открытым исходным кодом и один из лучших инструментов тестирования программного обеспечения для веб-приложений. Он предоставляет возможности автоматизации тестирования в различных браузерах и платформах, как локально, так и распространяется через Selenium Grid. Selenium поддерживает несколько языков через привязки WebDriver и предоставляет такие функции, как Selenium IDE, для записи и воспроизведения. Он предназначен для автоматизации веб-тестирования и расширения/распространения скриптов в различных средах.

5.Digital.ai

Digital.ai Continuous Testing — это масштабируемое решение для веб- и мобильного тестирования, которое значительно расширяет охват тестирования и помогает организациям делать выбор на основе данных. Это решение для тестирования ИИ помогает командам тестирования выполнять широкий спектр сценариев функциональности, производительности и доступности в сочетании с упрощенным созданием тестов ИИ, что позволяет любому члену команды автоматически создавать тестовые сценарии.

6.ZTF

Среды автоматизированного тестирования, представленные в настоящее время на рынке, в основном делятся на среды модульного тестирования и среды автоматизированного тестирования в определенных областях. Эти среды часто привязаны к различным языкам, и тестовые сценарии этих сред автоматизированного тестирования должны управляться единообразно. Поэтому была разработана система тестирования. ZTF фокусируется на функции управления автоматизированным тестированием, обеспечивая определение, управление, управление сценариями автоматизированного тестирования, возврат результатов выполнения, создание ошибок и интеграцию с другими средами автоматизированного тестирования.

ZTF решает следующие проблемы:

• Управление информацией о вариантах использования;
• Выполнение тестовых сценариев;
• Сравнение результатов испытаний;
• Представление дефектов и ошибок.

ZTF обладает характеристиками простого синтаксиса, кросс-платформенности, кросс-языковости, кросс-фреймворка, проектирования и кросс-сценариев. Он может хорошо управлять 8 средами модульного тестирования и 3 средами автоматизированного тестирования для выполнения тестов и отправки окончательных результатов обратно. в Zen Он обеспечивает унифицированное отображение отчетов, устраняет разрыв между управлением проектами и инструментами непрерывной интеграции и проходит через различные этапы жизненного цикла DevOps, такие как непрерывная интеграция, непрерывное тестирование и непрерывное развертывание.

ZTFАвтоматизированное тестированиерамка

7.ZenData

В отличие от предыдущих сред автоматизированного тестирования, ZenData — это не среда тестирования, а инструмент, помогающий автоматизированному тестированию. Сегодняшнее автоматизированное тестирование сталкивается с масштабными инженерными проблемами, наиболее важной из которых является гибкое и крупномасштабное управление тестовыми данными.

ZenData имеет две функции: генерацию данных и анализ данных, что делает его универсальным инструментом генерации тестовых данных. ZenData может достичь цели обслуживания тестовых данных, определяя простые списки значений полей, префиксы, суффиксы и другие конфигурации. Он прост, эффективен и гибок и является мощным помощником при модульном тестировании, тестировании интерфейса, тестировании функциональной автоматизации, тестировании производительности, стресс-тестировании и создании макетов.

Характеристики Зендата:

• Вы можете использовать его, даже если не понимаете код, и с ним легко начать;
• Формат данных полностью настраивается без каких-либо ограничений;
• Генерируйте миллионы фрагментов данных одним щелчком мыши, без какого-либо стресса.

ZenData можно использовать для подготовки тестовых данных в сценариях ручного тестирования, а также для генерации и анализа данных в сценариях автоматизированного тестирования. Он также может генерировать большие объемы данных одним щелчком мыши для тестирования производительности и стресс-тестирования. Это универсальные данные. инструмент генерации для помощи в автоматизированном тестировании.

zendata

4. Напишите в конце

Интеграция искусственного интеллекта и тестирования программного обеспечения имеет революционный характер. С помощью машинного обучения, обработки естественного языка и компьютерного зрения разработчики и тестировщики могут повысить эффективность, точность и надежность тестирования. Однако для обучения моделям ИИ требуются большие и качественные наборы данных.

Тестировать экстремальные ситуации в реальном мире сложно, и этические проблемы, связанные с предвзятостью и прозрачностью, имеют важное значение. Тем не менее, ИИ обещает автоматизировать повторяющиеся задачи, генерировать тестовые данные, рано обнаруживать дефекты и многое другое. ИИ может исследовать улучшения тестирования для разработчиков по всему миру посредством продуманной реализации.

Благодаря автоматизации тестирования на основе искусственного интеллекта, созданию тестовых примеров, их выполнению и анализу команды могут добиться большего охвата тестированием, сокращения времени выхода на рынок и улучшения пользовательского опыта. Кроме того, возможности самовосстановления решений для тестирования на базе искусственного интеллекта могут снизить потребность в ручном обслуживании тестов. Это высвобождает ценные ресурсы и позволяет команде больше сосредоточиться на стратегических задачах.

Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает развиваться, ее влияние на тестирование программного обеспечения будет только расти, открывая двери для автономного тестирования, прогнозной аналитики и интеллектуальной оркестрации. Хотя сочетание тестирования программного обеспечения и технологий искусственного интеллекта не заменит полностью людей-тестировщиков, оно, несомненно, расширит и улучшит их возможности по более эффективной и действенной доставке качественных программных продуктов.

В целом влияние искусственного интеллекта на тестирование программного обеспечения огромно. Организации, внедряющие эту технологию, смогут удовлетворить растущие потребности развития и обеспечить стандарты качества. Однако проблемы реализации остаются.