AI în asigurarea calității: următoarea etapă a întreruperii automatizării

Dacă stăm să analizăm călătoria de dezvoltare a aplicațiilor mobile încă de când agile a apărut în imagine, vom descoperi că modurile în care sunt livrate aplicațiile s-au schimbat complet.

Înainte de introducerea abordării agile în aplicațiile mobile , exista o lansare lunară sau uneori bilunară. De când abordarea a apărut în imagine, lansările de aplicații au luat o abordare săptămânală, bisăptămânală.

Pentru a ține pasul cu aceste versiuni frecvente de build, Testarea continuă a fost creată și s-au construit costume de automatizare pentru testarea sensului și regresiei. Această nouă abordare de testare a susținut livrări rapide și cicluri de testare chiar mai rapide.

Acum, în contextul în care lumea se îndreaptă în direcția transformării digitale, nevoia de a anticipa cerințele pieței în avans și de a dezvolta un sistem care este suficient de scalabil și de predictiv pentru a răspunde tendințelor viitoare este la punctul culminant. Trecerea dincolo de abordarea de testare continuă este acum inevitabil.

În situația actuală, testarea necesită asistență pentru accelerarea livrării. Rolul inteligenței artificiale de a îmbunătăți controlul calității ne poate ajuta să ajungem acolo. Este necesară o nevoie de schimbare în modul în care asigurarea calității funcționează în diferite companii. Există în principal două forțe motrice pentru a continua serviciul de asigurare a calității – una este agilitatea în care este efectuată testarea (adică asigurarea constantă a calității) și a doua este timpul mai rapid de lansare pe piață. Pentru ca echipele de QA să rămână la curent cu metoda agilă de dezvoltare, automatizarea tradițională a testelor nu este suficientă, făcând astfel inevitabilă AI în automatizarea testelor.

În acest articol, vom analiza în detaliu rolul AI în controlul calității. Vom analiza diferitele fațete ale AI în asigurarea calității: rolul AI în managementul calității, beneficiile soluției de calitate activate de AI , instrumentele populare de asigurare a calității AI și provocările asociate cu integrarea AI în testarea aplicațiilor mobile.

Evoluția metodelor de management al calității

Rolul AI în asigurarea calității: cazuri de testare pentru QA autonom

Beneficiile utilizării inteligenței artificiale în testare și control al calității

Cele șase niveluri de testare AI

Cadrul și platformele populare de testare AI

Concluzie

Evoluția metodelor de management al calității

Strategiile de asigurare a calității s-au schimbat în zilele noastre . Cele care existau în anii 1980 au trecut mai multe pași pentru a ține pasul cu cerințele în schimbare ale abordărilor și ciclului de dezvoltare și livrare de software.

Cazul de față, popularizat ca testare continuă, este dominat de abordarea Agile și CI/CD . Chiar și după ce a fost desemnată drept una dintre cele mai dezvoltate etape ale testării software-ului folosind inteligența artificială , testarea continuă aduce câteva provocări cheie în procesele fluxului de lucru de asigurare a calității :

• Automatizare silzată
• O absență a vizibilității cerințelor de la capăt la capăt
• Volumul mare de teste

Pentru a rezolva aceste probleme, industria trebuie să treacă la testarea autonomă care să asigure un QA fără atingere.

Rolul AI în asigurarea calității: cazuri de testare pentru QA autonom

Încorporarea AI este ceea ce actualizează procesul de asigurare a calității la stadiul serviciilor de testare a calității software-ului autonom.

Testarea aplicațiilor mobile constă într-o serie de sarcini diferite, cum ar fi testarea automată cu scripturi , testarea manuală și testarea nefuncțională. Impactul și rolul AI în testarea software-ului pot fi văzute adăugând valoare în eforturile actuale de testare prin activarea aplicațiilor de explorare automată pe dispozitivele reale pentru a vă asigura că toate funcționalitățile și fluxurile de utilizatori funcționează așa cum trebuie.

Utilizarea AI în testare poate ajuta, de asemenea, la identificarea de noi erori sau defecte care sunt introduse în timpul fazei de explorare a aplicației. Echipele de QA pot folosi instrumente de testare AI pentru a completa eforturile normale de testare, obținând în același timp cea mai bună acoperire a testelor într-un timp rapid și cu o mare precizie.

Rolul AI în asigurarea calității pentru învățarea automată și testare va fi văzut și în instrumentele de testare , unde testele vor fi îmbunătățite cu verificări vizuale bazate pe inteligență artificială, care vor oferi o serie de rezultate diferite.

Dacă vorbim în mod explicit despre cazurile de testare ale AI în asigurarea calității, iată modurile în care testerii folosesc AI în prezent -

• Implementarea AI prin testare bazată pe imagini
• Stabilirea dacă să ruleze un script de testare
• Folosind spidering AI
• Monitorizarea testării API
• Automatizarea sarcinilor

Cu participarea activă a inteligenței artificiale și a învățării automate în asigurarea calității , timpul care va veni va fi extrem de condus de experimentare pentru specialiștii în domeniul calității.

Beneficiile utilizării tehnologiei AI în testare și control al calității

Cronologie accelerate

Există multe moduri prin care echipa noastră de dezvoltatori accelerează procesul de dezvoltare a aplicației . Încorporarea întreruperilor în procesul de testare este una dintre ele. În loc să parcurgă mii de rânduri de coduri, AI va putea sorta fișierele jurnal, va scana codurile și va detecta erorile în câteva secunde. În plus, AI nu are sindromul de epuizare și, prin urmare, dă rezultate mai bune și mai precise.

De asemenea, AI poate evolua odată cu modificările codului. Se poate adapta și identifica funcții noi și poate fi programat pentru a decide dacă ceva este o caracteristică nouă sau o eroare care decurge din modificarea codului.

Versiune de build bine cercetată

Prin utilizarea inteligenței artificiale în asigurarea calității, companiile de dezvoltare AI devine posibil să examineze aplicații similare și să determine ce a contribuit la succesul lor pe piață. După înțelegerea cerințelor pieței, pot fi făcute noi cazuri de testare pentru a se asigura că aplicația nu se defectează atunci când vine vorba de atingerea unor obiective specifice.

Planificare fără efort de testare

În prezent, o bună parte din timpul expertului QA este dedicată planificării scenariilor de caz de testare, care altfel le-ar fi dat încredere în lansarea aplicației . Același proces trebuie aplicat de fiecare dată când o nouă versiune este lansată pe piață.

Instrumentele de automatizare AI QA pot ajuta testerii să analizeze aplicația prin accesarea cu crawlere prin fiecare ecran în timp ce generează și execută scenarii de caz de testare pentru ei, economisind astfel timpul de planificare.

Rolul extins al unui tester

Odată cu intrarea AI în imagine, echipele de ingineri QA se vor trezi să învețe noi abilități. Ei vor trebui să-și îmbunătățească abilitățile în programare neuro-lingvistică, inteligență de afaceri, optimizare matematică și analiză algoritmică.

În ceea ce privește titlul postului, putem prevedea că aceste nume vor intra în prevalență -

• Strategii AI QA
• Experți în teste AI
• Oamenii de știință ai datelor

Analiza predictivă

AI poate utiliza clientul existent și poate examina datele pentru a determina cum vor progresa necesitățile utilizatorilor și practica de navigare. Acest lucru le permite testatorilor, designerilor și dezvoltatorilor să fie în fața standardelor de dezvoltare ale utilizatorilor și să ofere o calitate mai bună a ajutorului. Cu ML, platforma care constă în inteligența artificială se va îmbunătăți odată cu analizarea comportamentului utilizatorului și va oferi previziuni din ce în ce mai exacte.

Testare de regresie îmbunătățită

Cu o implementare rapidă, există întotdeauna o nevoie crescută de testare de regresie și, uneori, testarea este până la punctul în care este imposibil ca oamenii să țină pasul. Organizațiile pot utiliza AI pentru sarcini de testare de regresie mai plictisitoare, unde ML poate fi folosit pentru a crea conținut de testare.

În cazul unei modificări a UI, AI/ML poate fi utilizat pentru a scana după culoare, formă sau dimensiune. În cazul în care acestea ar fi altfel teste manuale, AI poate fi utilizată pentru aprobarea progresiilor pe care un tester QA le poate rata.

Testarea interfeței vizuale cu utilizatorul

AI ajută la aprobarea vizuală a paginilor site-ului. AI poate testa diferite conținuturi pe UI. Aceste teste sunt dificil de automatizat, necesitând de obicei intervenția umană pentru a lua o decizie cu privire la proiectare. Cu toate acestea, cu instrumentele de vizualizare bazate pe ML, contrastele din imagini sunt văzute într-un mod care nu ar fi fezabil de identificat de către oameni. Testarea AI elimină efortul manual de modernizare a Document Object Model (DOM), construirea unei structuri și profilarea riscurilor.

Cele șase niveluri ale testării AI QA

Nivel zero:

În această etapă, scrierea codului este un proces repetitiv. Prin urmare, adăugarea unui câmp pe pagină ar însemna adăugarea unui test . Într-un mod mai clar, adăugarea oricărui formular pe o pagină înseamnă adăugarea unui test care verifică toate câmpurile. Adăugarea unei pagini înseamnă examinarea tuturor componentelor și formularelor printr-un test complet nou.

Cu cât testele sunt mai multe, cu atât mai multe sunt cazurile în care nu reușiți să asigurați funcționalitățile aplicației în ansamblu. Pentru a rezolva acest lucru, verificați toate testele eșuate pentru a ști dacă ceva este o eroare sau o nouă linie de bază.

Nivelul unu:

La acest nivel, cu cât AI este mai bine aplicată aplicației dvs., cu atât mai autonom va deveni QA. AI nu ar trebui să se uite doar la Modelul obiectului document al paginii, ci și la imaginea sa vizuală. Odată ce cadrul de testare vede pagina în mod holistic, vă va ajuta să scrieți verificări pe care altfel trebuia să le scrieți manual.

Tehnologia AI de astăzi vă poate ajuta să scrieți codul de testare prin scrierea verificărilor. De asemenea, ei pot verifica dacă un test trece. Dacă eșuează, ar trebui să vă anunțe, astfel încât să puteți verifica dacă defecțiunea este reală sau a avut loc din cauza unei modificări software.

Nivelul doi:

Prin intermediul Level One, specialistul QA ar evita aspectul care necesită timp al scrierii de verificări, în timp ce poți folosi AI și pentru a testa elementele vizuale ale paginii. Dar ceea ce urmează – verificarea fiecărui test eșec – este o sarcină obositoare.

La acest nivel, AI-ul tău înțelege diferențele în termeni pe care utilizatorii aplicației le-ar putea înțelege, de asemenea. Astfel, va putea grupa modificările dintr-un număr de pagini, așa cum le înțelege semantic.

La Nivelul 2, AI poate spune testerului când modificările efectuate sunt aceleași și poate întreba dacă ar trebui să accepte sau să respingă modificările ca grup.

Nivelul trei:

La nivelul anterior, intervenția umană este încă necesară pentru a verifica orice modificare sau eșec detectat în aplicație. La nivelul 3, AI face treaba.

De exemplu, prin aplicarea tehnicilor de învățare automată, AI poate examina elementele vizuale ale aplicației și poate decide dacă UI este dezactivată, pe baza regulii standard de proiectare.

AI la acest nivel poate evalua paginile minus intervenția umană, pur și simplu prin înțelegerea datelor și a regulilor de proiectare. Ar analiza sute de rezultate și ar analiza modul în care lucrurile se schimbă în timp. Apoi, cu ajutorul învățării automate, ar putea identifica diferențele de schimbări.

Nivelul patru:

Până acum, oamenii au condus în continuare testele. Nivelul 4 este locul în care AI ar prelua.

Deoarece Nivelul 4 AI este capabil să examineze o aplicație din punct de vedere semantic și să o înțeleagă așa cum ar face-o un om, poate conduce testele. Acest AI va putea vedea interacțiunile utilizatorului de-a lungul timpului și va putea vizualiza interacțiunea, înțelege pagina și fluxul de utilizatori.

Odată ce AI înțelege tipul paginii, va folosi tehnici de învățare de întărire pentru a începe automat testele de conducere.

Nivelul cinci:

Această parte este dintr-un roman științific chiar acum. În această etapă, AI va putea să comunice cu managerul de produs, să înțeleagă aplicația și să conducă testele - de la sine.

Deși în prezent, AI se află încă la Nivelul 1, există câteva evenimente de automatizare care utilizează deja inteligența artificială: testarea vizuală a UI, testarea API, asigurarea și testarea automată a calității și Spidering.

Cadrul și platformele populare de testare AI

Deși lentă, dar asigurarea calității a făcut o intrare și o prevalență în cel de-al treilea val al automobilelor cu ajutorul platformelor de asigurare a calității bazate pe inteligență artificială.
Iată câteva dintre cele mai importante instrumente și platforme de automatizare a testelor AI care operează astăzi pe piață pentru a răspunde la cea mai adresată întrebare, cum pot îmbunătăți instrumentele AI asigurarea calității?

Testați instrumentele de automatizare

Vinetele AI

Utilizează algoritmi inteligenți pentru navigarea software-ului, prezicerea numeroaselor defecte și rezolvarea provocărilor cu ajutorul corelării avansate a datelor. De asemenea, permite automatizarea motoarelor de automatizare a testelor și oferă o analiză grafică a acoperirii și a rezultatelor testelor.

Appvance

Platforma oferă analiza profundă a software-ului prin învățarea automată și oferă modele de „planuri de aplicații” care aplică generarea cognitivă. Aceste planuri au capacitatea de a dezvolta mai multe cazuri de testare în doar câteva minute. Appvance vine, de asemenea, cu o funcționalitate Test Designer care poate fi combinată cu compararea capturii de ecran, teste bazate pe date și captură automată AJAX sau DOM.

Testim.io

Utilizările AI și învățarea automată pentru crearea, execuția și întreținerea testelor automate sunt realizate de acest instrument. Se concentrează pe testarea funcțională end-to-end și a interfeței cu utilizatorul. Platforma devine în mod continuu mai inteligentă, iar stabilitatea suitelor sale de testare crește cu mai multe rulări.

Testsigma

Este unul dintre cele mai frecvent utilizate instrumente bazate pe inteligență artificială pentru testarea automată continuă. Platforma folosește procesarea de testare a limbajului natural pentru a scrie teste automate de calitate. De asemenea, identifică cazurile de testare relevante pentru rularea testului și salvează eșecurile bruște ale testului.

Applitools

Cu acest instrument nu este nevoie să configurați setări de procesare vizuală, procente sau configurații pentru a crea testarea vizuală. Instrumentul înțelege automat care modificări sunt mai susceptibile de a fi erori și care sunt modificările dorite și apoi prioritizează diferențele.

TestCraft

Este o platformă de automatizare a testelor bazată pe inteligență artificială pentru testarea continuă și de regresie. Cu TestCraft, testerii pot crea vizual teste automate, bazate pe seleniu, folosind o interfață drag and drop și le pot opera în mai multe browsere și medii de lucru, simultan.

SauceLabs

Este un instrument robust bazat pe cloud care folosește ML și AI. Se spune că instrumentul este cel mai mare cloud de testare continuă din lume, care oferă aproximativ 900 de combinații pentru browser și sisteme de operare, împreună cu mii de dispozitive reale.

Platforme AI

Platforme Google AI

Este o platformă end-to-end care vă ajută să construiți modele specifice aplicației și să îmbunătățiți arhitecturile modelelor existente cu un serviciu automat de dezvoltare de software AI. De la idee la producție la implementare, platforma îi ajută pe dezvoltatori să construiască și să ruleze propriile aplicații ML.

Flux tensor

Este o bibliotecă de software open source care are instrumente, biblioteci și resurse comunitare cuprinzătoare și flexibile care le permite dezvoltatorilor să implementeze calculul pe unul sau mai multe procesoare/GPU-uri pe desktop, dispozitiv mobil sau server cu un API solo.

Microsoft azure

O platformă publică de cloud computing care oferă servicii cloud, cum ar fi calcul, analiză, stocare și rețea. Este cunoscut ca instrument de vis pentru backup și recuperare în caz de dezastru datorită flexibilității, recuperării avansate a site-ului și integrării încorporate.

Dialogflow

Această platformă este o platformă de înțelegere a limbajului natural care simplifică planificarea și proiectarea unei interfețe de utilizare conversaționale într-o aplicație mobilă, aplicație web, bot, dispozitiv, cadru de răspuns vocal interactiv și așa mai departe.

Infosys NIA

Platforma AI integrată de ultimă generație este o platformă bazată pe cunoștințe. Cu platforma sa unificată, flexibilă și modulară, Nia permite un set larg de soluții specifice industriei și funcțiilor și le permite clienților să creeze experiențe personalizate pentru a se potrivi nevoilor lor de afaceri.

Rainbird AI

Platforma Rainbird folosește tehnologia de automatizare bazată pe inteligență artificială pentru a avea o luare a deciziilor inteligente și o experiență fluidă a clienților. Platforma are o arhitectură deschisă, astfel încât să fie integrată fără efort cu alte soluții și API-uri.

Mindmeld

Această platformă AI conversațională de nouă generație este optimizată pentru construirea de asistenți conversaționali care arată o înțelegere profundă a unui anumit caz de utilizare sau domeniu, oferind în același timp experiențe conversaționale excepțional de valoroase și flexibile.

Concluzie

Nu există un răspuns clar la care platformă este cea mai bună, deoarece fiecare platformă și instrument au propriile caracteristici și utilizări distincte. Dar dacă aveți nevoie de ajutor pentru eficientizarea dezvoltării aplicației sau înțelegerea rolului de asigurare a calității, puteți contacta echipa noastră de experți și vă puteți adresa îndoielile.

Cu platforma noastră globală, și anume, compania de dezvoltare AI din SUA, Asia și alte țări, ne ajutăm clienții și clienții să utilizeze cea mai recentă tehnologie la maximum și să ofere un ROI mai bun pentru afacerea dvs.