Технология искусственного интеллекта может быть эффективно использована для выявления сбоев в программном обеспечении. Это может помочь в аналитическом прогнозировании возникновения сбоев, тем самым придавая вес процессу обеспечения качества.
Не пропустите: ИИ и Интернет вещей являются практическими средствами цифровой трансформации
Предприятия приступают к цифровому преобразованию для достижения множества результатов, включая повышение производительности, улучшение качества обслуживания клиентов, эффективность, экономию средств и повышение рентабельности инвестиций. В стремлении модернизировать ИТ-инфраструктуру предприятия часто упускают из виду обеспечение качества или контроль качества. Однако с методологиями Agile и DevOps, ориентированными на предоставление качественных продуктов или услуг в течение более коротких циклов выпуска, QA неизменно проскальзывает в стратегию развития любого предприятия. Давление, связанное с обеспечением более коротких циклов выпуска, потребовало внедрения автоматизации тестирования, поскольку традиционная модель больше не является адекватной.
Делает ли это выполнение автоматизации тестирования легкой задачей? Отнюдь не. Проблемы возникают из-за множества платформ устройств, операционных и сетевых сред, а также появления таких технологий, как Интернет вещей, большие данные, облачные вычисления и другие. Итак, каков выход? Как гарантировать, что процесс контроля качества предоставляет надежные коды, а полученные продукты или услуги не содержат сбоев или уязвимостей? Начните тестирование на основе ИИ. Это звучит непостижимо? Что ж, ИИ уже вторгся в нашу повседневную жизнь в виде умных личных помощников Siri и Alexa. Кроме того, в Докладе о мировом качестве подчеркивается необходимость использования решений на основе машинного интеллекта для преодоления проблем обеспечения качества и тестирования, а также для реализации стратегий, основанных на оценке рисков. Таким образом, общеизвестно, что тестирование на основе ИИ может сделать контроль качества для автоматизации тестирования и регрессионного тестирования умнее, лучше и быстрее.
Являются ли ИИ и машинное обучение похоронным звоном для тестирования программного обеспечения?< /h2>
Ответ — большое НЕТ, поскольку ИИ и машинное обучение могут повысить качество тестирования программного обеспечения, ускорив процесс выявления ошибок. Однако, несмотря на преимущество тестирования на основе ИИ перед людьми, когда речь идет об автоматизации тестирования и получении точных результатов, люди по-прежнему владеют ключом к таким аспектам, как масштабируемость, производительность и другим.
Как искусственный интеллект и машинное обучение могут изменить подход к обеспечению качества?
Центральное место непрерывной интеграции и доставки в схеме DevOps означает, что обеспечение качества, включающее автоматизацию тестирования и ручные процессы, получает преимущество . Этого можно добиться только за счет автоматизации тестирования ИИ.. Давайте обсудим преимущества, которые ИИ может получить от существующих процессов контроля качества.
# Ускорение ручного тестирования и других процессов:
Ручное тестирование набора программных кодов на производительность может занять несколько дней. Кроме того, ручное тестирование может быть затратным как по деньгам, так и по времени. Однако ИИ может покончить с такими тестами, написав сценарии и проанализировав большой объем данных быстрее. Он может легко сортировать файлы журналов для повышения качества кодов. Несмотря на преимущества, ИИ не может заменить традиционное ручное тестирование, поскольку последнее требуется для разработки стратегий тестирования. Будущее за сосуществованием сервисов ручного тестирования и тестирования с использованием искусственного интеллекта.
# Автоматизация тестирования на первый план:
По мере того, как разработка программного обеспечения становится сложной с API-интерфейсами, взаимодействующими с множеством точек соприкосновения, вероятность сбоев в процессах сборки и тестирования огромна. Именно здесь автоматизация тестирования может выйти за рамки возможного, проверяя множество тестовых случаев для различных сценариев и включающих множество переменных. Автоматизация тестирования может облегчить регрессионное тестирование и повысить эффективность за счет выявления большого количества сбоев за меньшее время. Таким образом, в среде сборки и тестирования на основе DevOps, требующей непрерывной интеграции и тестирования, автоматизация тестирования может быть лучшим выбором для тестировщиков контроля качества. Однако с учетом того, что автоматизация тестирования выходит на первый план, необходимость создания тестовых сценариев с механизмом создания отчетов может стать проблемой. Именно здесь службы тестирования ИИ могут помочь быстро написать сложные тестовые случаи.
# Предотвращение дефектов:
Службы тестирования приложений ИИ могут изучать отчеты журналов, содержащие исторические данные о сбоях, и указывать разработчикам области, в которых вероятность наличия сбоев может быть выше. Они могут сочетать в себе лучшие подходы для получения превосходных результатов, которые являются трехмерными по своему охвату. Эти три аспекта включают в себя устранение дублирования тестового покрытия, создание более предсказуемых результатов тестирования и переход от обнаружения дефектов к их предотвращению. Анализируя закономерности и обрабатывая огромное количество данных, разработчики и специалисты по обеспечению качества могут принимать более эффективные решения в режиме реального времени. Например, алгоритмы машинного обучения могут анализировать набор кодов во время обновления программного обеспечения, чтобы определить ключевые изменения в функциональности. Алгоритмы могут легко связать изменения с тестовыми примерами и оптимизировать процесс контроля качества.
# Устранение ошибок:
Даже с самыми лучшими намерениями и при соблюдении надлежащих протоколов программные коды часто могут содержать ошибки. Идентификация их может быть кошмаром даже при автоматизации тестирования, поскольку она может помочь в обнаружении ошибок только в том случае, если встроенный скрипт облегчает то же самое. С другой стороны, используя структуру тестирования ИИ, можно получить ответы, например, где, как и когда в течение нескольких секунд. Ответы могут помочь разработчикам понять, нужно ли им вносить изменения в код, чтобы предотвратить такие ошибки, или применять другие подходы. Фактически, ИИ может выполнять анализ сбоев в режиме реального времени во время разработки кода.
# Анализ воздействия:
службы тестирования ИИ могут анализировать влияние сбоев в программном обеспечении. без привлечения QA-экспертов. Они могут отфильтровать взаимосвязь между различными элементами в программном обеспечении, если возникнут сбои. ИИ может помочь специалистам по контролю качества и команде разработчиков приоритизировать сбои, чтобы они могли приступить к их устранению, включая аномалии в своих процессах, которые в первую очередь привели к появлению сбоев.
Вывод:
Специалисты и разработчики по обеспечению качества могут эффективно использовать искусственный интеллект или искусственный интеллект для прогнозирования появления сбоев или формирования эффективной сортировки для их устранения. Эта технология может быть более чем удобна для обеспечения того, чтобы программное обеспечение будущего оставалось качественным.
Биография автора:
Хемант Кумар Ямьяла, Cigniti Technologies
TAG: qa
Еще об этом:
150+ ЛУЧШИХ ВОПРОСОВ И ОТВЕТОВ НА ИНТЕРВЬЮ О ТЕСТИРОВАНИИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ЛУЧШИЕ ИНСТРУМЕНТЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ТЕСТИРОВАНИЯ (БЕСПЛАТНЫЕ И ПЛАТНЫЕ) | август 2022 г.
ЛУЧШИЕ ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ AP И СЧЕТОВ ДЛЯ ДИНАМИКИ
БЕТА-ТЕСТИРОВАНИЕ – ПОДРОБНОЕ РУКОВОДСТВО
РУЧНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОТИВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО | ВАЖНЫЕ ОТЛИЧИЯ, КОТОРЫЕ ВЫ ДОЛЖНЫ ЗНАТЬ
ТЕСТПРОЕКТ ОБЗОР СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ ТЕСТИРОВАНИЯ ПО МАТЕРИАЛАМ ДЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ЛУЧШИЕ АЛЬТЕРНАТИВЫ СЕЛЕНА (БЕСПЛАТНЫЕ И ПЛАТНЫЕ) В 2022 ГОДУ
ЛУЧШЕЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ДИНАМИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ПРИЛОЖЕНИЙ (DAST) В 2022 ГОДУ
ЧТО ТАКОЕ ДЕВТЕСТОПС? ПРОЦЕСС, РЕАЛИЗАЦИЯ И ПРЕИМУЩЕСТВА
ЧТО ТАКОЕ СКВОЗНОЕ (E2E) ТЕСТИРОВАНИЕ? | ПОДРОБНОЕ РУКОВОДСТВО
