როგორ შეუძლია AI და ML ტესტის ავტომატიზაციაში

ადამიანები ხშირად ამბობენ, რომ ტექნოლოგია მუდმივად იცვლება. მაგრამ მისი მომხმარებლები მოითხოვენ უფრო მარტივ და სწრაფ გადაწყვეტილებებს იმ საკითხებზე, რომლებიც მოითხოვს უკეთეს ტექნოლოგიას.

ამავე მიზეზით, AI და ML არის ხმაურიანი სიტყვები.

ABI პროგნოზირებს, რომ IoT- თან დაკავშირებული AI და ML სერვისების ბაზარი 2026 წლისთვის 3.6 მილიარდ აშშ დოლარს მიაღწევს, რაც 40% CAGR- ზე გაფართოვდება. მაგრამ შეიძლება ისინი კარგი იყოს ტესტის ავტომატიზაციისთვის?

რა არის AI და ML?

ხელოვნური ინტელექტი არის კომპიუტერის უნარი ადამიანის შემეცნებითი შესაძლებლობების სიმულაცია, როგორიცაა სწავლა და პრობლემის გადაჭრა. კომპიუტერული სისტემა გავლენას ახდენს ადამიანის სწავლასა და გადაწყვეტილების მიღებაზე მათემატიკისა და ლოგიკის გამოყენებით ხელოვნური ინტელექტით.

მანქანური სწავლება ხელოვნური ინტელექტის ნაწილია. ეს არის მათემატიკური მონაცემთა მოდელების გამოყენების პრაქტიკა, რათა დაეხმაროს კომპიუტერს სწავლაში აშკარა მიმართულების გარეშე. ეს საშუალებას აძლევს კომპიუტერულ სისტემას გააგრძელოს გაგება და გაუმჯობესება მისი გამოცდილებიდან გამომდინარე.

როგორ ეხმარება AI ავტომატიზაციას?

ტესტერები მრავალი გამოწვევის წინაშე დგანან ჩვეულებრივი მეთოდების შემდეგ ტესტირების დროს. Ai-ზე დაფუძნებული ტესტირების შეხედულებები დაეხმარება მათ ამ გამოწვევების დაძლევაში.

გამოცდილი პროფესიონალების ნაკლებობა

სკრიპტინგის სწორი უნარის მქონე სწორი გუნდის პოვნა მნიშვნელოვანი გამოწვევაა ავტომატიზაციის ტესტირებაში. ბიზნესს შეუძლია გაეცნოს საუკეთესო ადამიანების დაქირავების სირთულეს AI- ზე დაფუძნებული ტესტის ავტომატიზაციის ინსტრუმენტების გამოყენებით, რაც ტესტერებს აძლევს პლატფორმას დაწერონ ავტომატური ტესტები, მცირე და მცირე კოდირების გარეშე.

განმეორებადი დავალებები

არ აქვს მნიშვნელობა რამდენად მოდულურია ტესტის ავტომატიზაციის პროექტი, გუნდებმა უნდა გადაწერონ ბევრი კოდი ყოველ ჯერზე, როდესაც საჭიროა ახალი ტესტი. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია სწრაფად და ავტომატურად შექმნას ტესტის სკრიპტები, გადალახოს ეს სირთულე. წინა პროექტებიდან მიღებული საშუალებები და შედეგები შეიძლება გამოყენებულ იქნას AI ინსტრუმენტების მოსამზადებლად, რათა შეიმუშაოს ტესტის სკრიპტები მომავალი პროექტებისთვის, მსგავსი მოთხოვნების მქონე ანალოგიური მოთხოვნებით ავტომატურად.

არასანდო ტესტირება

Flaky ტესტები ვერ რეპროდუცირება მოსალოდნელი შედეგები საიმედოდ, დაგვიანებით პროგრამული უზრუნველყოფის გათავისუფლების არ არის კარგი მიზეზი. გუნდები საათობით ატარებენ იმის გარკვევას, თუ აპლიკაციაში შეცდომები ან შეცდომები ტესტის შემთხვევებში გამოიწვია წარუმატებელი ტესტი. ხელოვნურ ინტელექტს (AI) შეუძლია დაეხმაროს გუნდებს არასანდო ტესტების გამოწვევის დაძლევაში, უფრო ძლიერი ტესტის შემთხვევების შემუშავებით და შემთხვევითი ტესტის წარუმატებლობის ნიმუშების იდენტიფიცირებით პროცესის დაჩქარების მიზნით.

სკრიპტის ხშირი განახლებები UI ცვლილებების შედეგად

ბიზნესი ხშირად განაახლებს აპლიკაციის მომხმარებლის ინტერფეისს (UI), რათა უზრუნველყოს მომხმარებლის თანმიმდევრული გამოცდილება (UX). უმნიშვნელო ან შეუსაბამო, როგორც განახლება შეიძლება იყოს, მას ჯერ კიდევ აქვს პოტენციალი გამოიწვიოს შეცდომა ტესტის სკრიპტების დროს, როდესაც გვერდი ნავიგაცია ხდება კონკრეტულ ადგილებში ან მოქმედებები ხორციელდება. შესაძლებელია AI და ML- ზე დაფუძნებული ალგორითმზე დაფუძნებული ხელსაწყოების მომზადება, რომ პროგრამაში ყველაზე მცირე კოდის ცვლილებები ან შეცდომებიც კი დააფიქსიროთ. ამ ინსტრუმენტებს შეუძლიათ შესაბამისად იმოქმედონ, დაზოგონ დრო და ძალისხმევა, რომელსაც ჩვეულებრივ ხარჯავენ ადამიანები სკრიპტების განახლებისთვის, რათა ასახონ ასეთი დახვეწილი ცვლა.

შესაბამისი ტესტის ზომისა და ტესტის შემთხვევების განსაზღვრა

რეგრესიის ტესტები უნდა ჩატარდეს განაცხადის შეცვლის შემდეგ. რა თქმა უნდა, დინამიურ გარემოში, არაპრაქტიკული იქნებოდა თითოეული ტესტის საქმის გაშვება რეგრესიის კომპლექტში ყოველი ცვლილების შემდეგ. ამიტომ, ტესტირების გუნდებს ყოველთვის სჭირდებათ დახმარება იმის გადაწყვეტაში, თუ რამდენი ტესტის შემთხვევა უნდა გაიაროს მოცემული ცვლის საპასუხოდ. რეგრესიის ტესტის კომპლექტის ზომა და კონფიგურაცია შეიძლება განისაზღვროს მოცემული ცვლილებისთვის AI- ს მიერ აშენებული ალგორითმების დახმარებით.

ტესტის კომპლექტების/ტესტის სკრიპტების შენარჩუნება.

შეინახეთ ტესტის ლუქსი და სკრიპტები განახლებული, რადგან პროგრამა იზრდება ზომით. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ ტექნოლოგიას შეუძლია დაეხმაროს ამ პრობლემას ტესტის სკრიპტების განახლებაში და საჭიროების მოპოვებისას.

როგორ ეხმარება ML ავტომატიზაციას?

უზარმაზარი ტესტის მონაცემები

კომპანიები, რომლებიც იყენებენ Agile განვითარებას უწყვეტი ტესტირების დასადგენად, ყოველდღიურად აკეთებენ ტესტირების უამრავ ფორმას. ეს მოიცავს ერთეულის ტესტირებას, API ტესტირებას, ფუნქციონირების ტესტირებას, ხელმისაწვდომობის ტესტირებას და ინტეგრაციის ტესტირებას. ML ტექნოლოგიით, ადმინისტრატორებს შეუძლიათ ეფექტურად გაჭრა და კამათლების ტესტირების მონაცემები, დაადგინონ ტენდენციები და შაბლონები, შეაფასონ ბიზნესის საფრთხეები და მიიღონ უფრო სწრაფი გადაწყვეტილებები. ეს ამოცანები არის შეცდომისკენ მიდრეკილი, სახელმძღვანელო და ხშირად შეუძლებელია მანქანური სწავლების გარეშე.

ხარისხის განსჯა

DevOps საშუალებას აძლევს დეველოპერულ ორგანიზაციებსა და გუნდებს სწრაფად მიაწოდონ ახალი პროდუქტები და ღირებულება მომხმარებლებისთვის. დეველოპერები დიდ სარგებელს იღებენ თითოეული ფუნქციის ხარისხის, გამოყენებადობისა და კოდის საიმედოობის სხვა ასპექტების განსაზღვრით. ML- ის გამოყენებით, გუნდებმა შეიძლება გაზარდონ თავიანთი სიმწიფის და შექმნან უკეთესი კოდი ნაკლებ დროში. მანქანური სწავლების მოდელს შეუძლია დინამიურად გააანალიზოს ახალი სკრიპტები, დაადგინოს უსაფრთხოების საკითხები და დაადგინოს ტესტის დაფარვის ხვრელები. მაგალითად, კოდის კლიმატმა შეიძლება გადახედოს კოდის ყველა ცვლილებას გაყვანის მოთხოვნის საპასუხოდ, გამოავლინოს ხარისხის საკითხები და გააუმჯობესოს პროცესი. ML ალგორითმებმა შეიძლება ასეთი გადაწყვეტილებები უფრო ხელმისაწვდომი გახადოს მითითებული მონაცემთა ბაზებისა და დამტკიცების კრიტერიუმების საფუძველზე ინდივიდუალური გამოშვებების შეფასებით და შედარებით.

ტესტირება dependability

ჩვეულებრივი ტესტის ავტომატიზაციის გადაწყვეტილებებში, ტესტის ინჟინრებს სჭირდებათ დახმარება თანამედროვე სკრიპტების შენარჩუნებაში, როდესაც ახალი ვერსია გათვალისწინებულია ტესტირებისთვის, ან ახალი ფუნქციები ემატება პროგრამის ტესტირებას. ტესტის ავტომატიზაციაში მანქანური სწავლება ავტომატურად ამოიცნობს ცვლილებებს კომპონენტის ლოკატორში. ასეთი შესაძლებლობებით, CI/CD დაგეგმვის ალგორითმებში ჩასმული ტესტის სკრიპტები უფრო ეფექტურად იმუშავებს და ნაკლები დეველოპერის ჩარევა სჭირდება.

AI და ML ტესტირების უპირატესობები

დროის დაზოგვის სასარგებლო ფუნქცია

გასაგებია, რომ პროგრამული უზრუნველყოფის ტესტირება დღეს უფრო მეტ დროს მოითხოვს, იმის გათვალისწინებით, რომ პროგრამული უზრუნველყოფის უფრო დიდი სირთულე და რაოდენობა შემოწმდება, მაგრამ სამყარო არ დაელოდება ტესტერებს თავიანთი ამოცანების შესრულებას. აქედან გამომდინარე, აუცილებელია AI ტესტირების გამოყენება პროგრამული უზრუნველყოფის დროული მიწოდების უზრუნველსაყოფად.

ამცირებს შეცდომებს და არასწორ ინტერპრეტაციებს

პროგრამული უზრუნველყოფის ტესტირება ჩატარდება ხელით ავტომატური ხელსაწყოების გარეშე, რის გამოც ადამიანის შეცდომის შესაძლებლობა უყურადღებობის, უყურადღებობის ან ამოწურვის გამო. როგორც ყველა მანქანას, ხელოვნური ინტელექტით მართულ ინსტრუმენტებს აქვთ თავიანთი ხარვეზები. ადამიანის ტესტერმა შეიძლება შეცდომები დაუშვას, მაგრამ კარგად შემუშავებული ინსტრუმენტი რამდენიმე შეცდომას უშვებს.

აფართოებს ტესტების სპექტრს

ტესტირების დროს მანქანური სწავლების გამოყენება ხშირად იწვევს სისტემის უფრო სრულყოფილ გამოკვლევას. კონკრეტული პროგრამის კომპონენტის ავტომატური ტესტირება შეიძლება გამოიწვიოს პროგრამის სხვა ნაწილების ანალიზმა AI- ზე მომუშავე ინსტრუმენტების ფუნქციონირების წყალობით.

მოსახერხებელი

მოსახერხებელი ML- ზე მომუშავე ტესტირების ხელსაწყოების მოსვლასთან ერთად, გაშვებული ტესტები ბევრად უფრო მარტივი გახდა. ზოგიერთი გამოსავალი იმდენად გამარტივებულია და გამჭვირვალეა, რომ ტექნიკური კომპეტენციის ან პროგრამირების ექსპერტიზის მქონე პირმაც კი შეიძლება შედარებით სწრაფად გამოიყენოს ისინი.

დასკვნა

არ არსებობს არგუმენტი, რომ AI და ML გააუმჯობესებს ტესტირების სცენარს. მაგრამ სწორი AI და ML დაფუძნებული ტესტირების პლატფორმის არჩევამ შეიძლება შეინახოს თქვენი საფულე. აირჩიე ისეთი ინსტრუმენტი, როგორიცაა HeadSpin გლობალური ინფრასტრუქტურით. უსაფრთხოდ და ეფექტურად გამართეთ თქვენი პროგრამა უფრო სწრაფად, ვიდრე ოდესმე.