Эволюция автоматизации тестирования с помощью искусственного интеллекта

Искусственный интеллект изменил многие отрасли, и автоматизация тестирования больше не является исключением.

Однако, несмотря на то, что автоматизация тестирования в большей степени заменила чреватую ошибками, отнимающую много времени и ненадежную практику ручного тестирования, еще многое предстоит сделать.

В связи с тем, что поставщики ERP ежемесячно или ежеквартально выпускают новые обновления, команды обеспечения качества сталкиваются с огромными трудностями, требуя поддерживать свои ERP-системы в актуальном состоянии.

В сценарии, когда сроки тестирования становятся короче, традиционная автоматизация тестирования больше не считается жизнеспособным решением, поскольку она требует значительных усилий при создании тестов, занимает много времени при определении тестовых сценариев, разработке и обслуживании сценариев автоматизации.

Индустрии автоматизации тестирования пора использовать искусственный интеллект для решения задач традиционной автоматизации тестирования.

В этой статье мы обсудим проблемы, связанные с традиционной автоматизацией тестирования, и то, как искусственный интеллект может решить эти проблемы.

Дизайн тестового сценария

Большинство традиционных сред автоматизации тестирования разрабатываются с мышлением программиста. Поскольку бизнес-пользователи не являются программистами, им сложно создавать тестовые сценарии.

Чтобы лучше понять, рассмотрим пример автоматизации тестирования SAP. При этом функциональные пользователи должны создавать тестовые примеры, поскольку именно они лучше всего знают свои повседневные бизнес-процессы. Поскольку у них нет опыта программирования, им сложно создавать сценарии автоматизации.

Решение :Эту проблему можно решить с помощью ИИ. Используя подмножество обработки естественного языка ИИ, можно решить проблему создания сценариев автоматизации. Обработка естественного языка позволяет бизнес-аналитикам, функциональным консультантам, специалистам по ручному тестированию, менеджерам по контролю качества и заинтересованным сторонам писать тестовые примеры на английском языке без специального набора правил, которые необходимо изучить или понять. Одной из таких сред автоматизации тестирования является Opkey, которая позволяет бизнес-пользователям создавать тестовые сценарии на простом английском языке, а ее механизмы на основе искусственного интеллекта автономно генерируют сценарии, которые может запускать любой человек в проектных группах.

Сопровождение тестирования

С традиционными средами автоматизации тестирования инженеры по тестированию всегда изо всех сил пытаются постоянно поддерживать сценарии автоматизации тестирования каждый раз, когда выпускается обновление. Причина в том, что традиционные инструменты используют локаторы объектов, т. е. идентификатор, имя, XPath или CSS, для целей тестирования. Всякий раз, когда пользовательский интерфейс изменяется из-за введения новых экранов или кнопок или изменений в потоках пользователей, сценарии автоматизации тестирования имеют тенденцию ломаться.

Чтобы лучше понять, рассмотрим пример тестирования Oracle Cloud. Oracle выпускает ежеквартальные обновления. При каждом обновлении есть вероятность поломки скриптов автоматизации. Теперь подумайте, сколько усилий и времени потребуется, если группам контроля качества потребуется поддерживать сценарии вручную.

Решение :болевые точки обслуживания тестов можно решить с помощью технологии самовосстановления на основе машинного обучения. Машинное обучение является подмножеством ИИ и помогает уменьшить «шум» в конвейере DevOps. Среды автоматизации тестирования, такие как Opkey, обладают возможностями самовосстановления, которые автоматически определяют изменения, внесенные в локаторы элементов (ID) или экраны/потоки, и фиксируют их автономно, без вмешательства человека.

Проверка приоритетов

Что тестировать — вопрос на миллион долларов. При написании тестовых случаев или выполнении набора регрессионных тестов тестировщики часто руководствуются своим опытом или, возможно, предположениями о том, как конечные пользователи взаимодействуют с приложением. Это приводит к двум сценариям:(1) чрезмерное тестирование, отнимающее слишком много времени (2) недостаточное тестирование, которое подвергает ваш бизнес серьезным рискам.

Решение :Среды автоматизации тестирования на базе ИИ предлагают покрытие с учетом рисков. Вместо того, чтобы запускать весь набор регрессий, алгоритмы на основе ИИ предлагают минимум тестов, которые необходимо выполнить для данного изменения. Это не только сокращает объем ручной работы команд контроля качества при выявлении дымовых/регрессионных тестов, но и обеспечивает 100-процентное покрытие рисков из-за обновлений приложений.

Opkey использует подход к тестированию на основе рисков и выполняет анализ пробелов в тестах, чтобы предложить вам точное тестовое покрытие. Сочетая анализ пробелов в тестировании, автоматизацию тестирования с нулевым кодом и оценку воздействия на основе искусственного интеллекта, Opkey обеспечивает 100-процентное покрытие тестами.

Увеличить скорость и ловкость

Инновационные предприятия должны трансформировать свое тестирование, внедрив платформу автоматизации тестирования на основе ИИ, такую ​​​​как Opkey. Передовые технологии, такие как искусственный интеллект, машинный язык и обработка естественного языка, не только ускоряют процесс тестирования, но и обеспечивают покрытие рисков.

В двух словах, вы получите скорость и гибкость, которые искали, с платформами автоматизации тестирования на основе ИИ, такими как Opkey.