Kalite Güvencesinde Yapay Zeka: Otomasyon Kesintisinin Sonraki Aşaması

Çevikliğin ortaya çıkmasından bu yana mobil uygulama geliştirme yolculuğunu analiz etmek için oturursak, uygulamaların sunulma şeklinin tamamen değiştiğini görürüz.

Mobil uygulamalarda çevik yaklaşımın tanıtılmasından önce, aylık veya bazen iki aylık bir sürüm vardı. Yaklaşım ortaya çıktığından beri, uygulama sürümleri haftalık, iki haftalık bir yaklaşım benimsemiştir.

Bu sık yapı sürümlerine ayak uydurmak için Sürekli Test ortaya çıktı ve akıl sağlığı ve regresyon testi için otomasyon takımları oluşturuldu. Bu yeni test yaklaşımı, hızlı teslimatları ve hatta daha hızlı test döngülerini destekledi.

Şimdi, dünya Dijital dönüşüm yönünde hareket ederken, pazar gereksinimlerini önceden tahmin etme ve gelecekteki eğilimleri karşılamak için yeterince ölçeklenebilir ve öngörücü bir sistem geliştirme ihtiyacı doruk noktasında. Sürekli test yaklaşımının ötesine geçmek artık kaçınılmazdır.

Mevcut durumda, testin teslimatı hızlandırmak için yardıma ihtiyacı var. Yapay zekanın kalite kontrolünü iyileştirmedeki rolü, oraya ulaşmamıza yardımcı olabilir. Farklı şirketlerde kalite güvencesinin çalışma biçiminde bir değişikliğe ihtiyaç duyulmaktadır. Kalite güvence hizmetine devam etmek için esas olarak iki itici güç vardır – biri testin yapılma biçimindeki çeviklik (yani sabit kalite güvencesi) ve ikincisi daha hızlı pazara sunma süresidir. QA ekiplerinin çevik geliştirme yöntemine ayak uydurması için geleneksel test otomasyonu yeterli değildir, bu nedenle test otomasyonunda yapay zekayı kaçınılmaz hale getirir.

Bu yazıda, kalite kontrolde yapay zekanın rolünün ayrıntılarına bakacağız. Kalite Güvencesinde AI'nın farklı yönlerine bakacağız: AI'nın kalite yönetimindeki rolü, AI özellikli kalite çözümünün faydaları , popüler AI Kalite Güvencesi araçları ve AI'nın mobil uygulama testine entegrasyonu ile ilgili zorluklar.

Kalite Yönetim Yöntemlerinin Evrimi

Kalite Güvencesinde Yapay Zekanın Rolü: Otonom QA için Test Senaryoları

Test ve Kalite Kontrolde Yapay Zeka Kullanmanın Faydaları

AI Testinin Altı Seviyesi

Popüler AI Test Çerçevesi ve Platformları

Sonuç olarak

Kalite Yönetim Yöntemlerinin Evrimi

Günümüzde Kalite Güvence stratejileri değişmiştir . 1980'lerde var olanlar , yazılım geliştirme ve teslim yaklaşımlarının ve döngüsünün değişen gereksinimlerine ayak uydurmak için birkaç adım attı .

Sürekli test olarak popüler hale getirilen mevcut vakaya Çevik ve CI/CD yaklaşımı hakimdir . Yapay zeka kullanılarak yapılan yazılım testinin en gelişmiş aşamalarından biri olarak gösterildikten sonra bile , sürekli test, Kalite Güvencesi iş akışı süreçlerinde bazı önemli zorlukları beraberinde getirir :

• Silolu otomasyon
• Uçtan uca gereksinim görünürlüğünün olmaması
• Yüksek hacimli test

Bu sorunları çözmek için endüstri, el değmeden kalite güvencesi sağlayan otonom testlere geçmelidir.

Kalite Güvencesinde Yapay Zekanın Rolü: Otonom QA için Test Senaryoları

AI'nın dahil edilmesi, KG sürecini özerk yazılım kalite güvencesi test hizmetleri aşamasına güncelleyen şeydir.

Mobil uygulama testi, komut dosyasıyla otomatikleştirilmiş test , manuel test ve işlevsel olmayan test gibi bir dizi farklı görevden oluşur . AI'nın yazılım testindeki etkisi ve rolü, tüm işlevlerin ve kullanıcı akışlarının olması gerektiği gibi çalıştığından emin olmak için gerçek cihazlarda uygulamaları otomatik olarak keşfetmeyi sağlayarak mevcut test çabalarına değer katıyor.

Testlerde yapay zekanın kullanılması , uygulama keşif aşamasında ortaya çıkan yeni hataların veya kusurların belirlenmesine de yardımcı olabilir. QA ekipleri, normal test çabalarını desteklemek için yapay zeka test araçlarından faydalanırken, hızlandırılmış zaman ve mükemmel doğrulukta en iyi test kapsamını elde edebilir.

Yapay zekanın makine öğrenimi ve test için kalite güvencesindeki rolü, testlerin yapay zeka destekli görsel doğrulamalarla geliştirileceği ve bir dizi farklı sonuç verecek olan test araçlarında da görülecektir.

Kalite Güvencesinde yapay zekanın test durumlarından açıkça bahsedersek, testçilerin şu anda yapay zekayı kullanma biçimleri şunlardır:

• AI'nın görüntü tabanlı test yoluyla uygulanması
• Bir test komut dosyasının çalıştırılıp çalıştırılmayacağını belirleme
• AI örümcek ağı kullanma
• API testini izleme
• Görevleri otomatikleştirme

AI ve makine öğreniminin Kalite Güvencesine aktif katılımıyla , QA uzmanları için gelecek son derece deneysel bir zaman olacak.

Test ve Kalite Kontrolde Yapay Zeka Teknolojisini Kullanmanın Faydaları

Hızlandırılmış zaman çizelgeleri

Geliştirici ekibimizin uygulama geliştirme sürecini hızlandırmasının birçok yolu vardır . Kesintileri test sürecine dahil etmek bunlardan biridir. AI, binlerce kod satırından geçmek yerine, günlük dosyalarını sıralayabilecek, kodları tarayabilecek ve saniyeler içinde hataları tespit edebilecek. Ek olarak, AI tükenmişlik sendromundan yoksundur ve bu nedenle daha iyi ve daha doğru sonuçlar verir.

Ayrıca AI, kod değişiklikleriyle gelişebilir. Yeni işlevleri uyarlayabilir ve tanımlayabilir ve bir şeyin yeni bir özellik mi yoksa kod değişikliğinden kaynaklanan bir hata mı olduğuna karar vermek için programlanabilir.

İyi Araştırılmış derleme sürümü

Kalite Güvencesinde Yapay Zeka kullanarak, AI geliştirme şirketlerinin benzer uygulamaları incelemesi ve pazardaki başarılarına neyin katkıda bulunduğunu belirlemesi mümkün hale gelir . Pazar gereksinimlerini anladıktan sonra, belirli hedeflere ulaşmak söz konusu olduğunda uygulamanın bozulmamasını sağlamak için yeni test senaryoları oluşturulabilir.

Zahmetsiz test planlaması

Şu anda, QA uzmanının zamanının büyük bir kısmı, aksi takdirde uygulama başlatma güvenini sağlayacak olan test senaryosu senaryolarını planlamaya gidiyor. Her yeni sürüm piyasaya çıktığında aynı işlem uygulanmalıdır .

AI QA otomasyon araçları , test uzmanlarının kendileri için test senaryosu senaryoları oluşturup yürütürken her ekranı tarayarak uygulamayı analiz etmesine yardımcı olabilir ve böylece planlama süresinden tasarruf sağlar.

Bir testçinin genişletilmiş rolü

Yapay zeka devreye girdiğinde, kalite güvence mühendislerinden oluşan ekipler kendilerini yeni beceriler öğrenirken bulacaklar. Nöro-dilbilimsel programlama, iş zekası, matematik optimizasyonu ve algoritmik analiz becerilerini geliştirmeleri gerekecek.

İş unvanı bilge, bu isimlerin yaygınlık kazanacağını öngörebiliriz -

• AI KG Stratejistleri
• Yapay Zeka Testi Uzmanları
• Veri Bilimcileri

tahmine dayalı analiz

AI, kullanıcıların gereksinimlerinin ve tarama uygulamasının nasıl ilerleyeceğini belirlemek için mevcut istemciyi kullanabilir ve verileri inceleyebilir. Bu, testçilerin, tasarımcıların ve geliştiricilerin, kullanıcı standartlarını geliştirmenin önünde olmasına ve daha iyi yardım kalitesi sunmasına izin verir. ML ile, AI içeren platform, analiz edilen kullanıcı davranışı ile gelişecek ve giderek daha kesin tahminler verecektir.

İyileştirilmiş regresyon testi

Hızlı dağıtım ile, her zaman artan bir regresyon testi ihtiyacı vardır ve bazen testler, insanların pratikte yetişmesinin imkansız olduğu bir noktaya gelir. Kuruluşlar, test içerikleri oluşturmak için ML'nin kullanılabileceği daha sıkıcı regresyon testi görevleri için yapay zekayı kullanabilir.

Bir UI değişikliği durumunda, renk, şekil veya boyut için tarama yapmak için AI/ML kullanılabilir. Bunların aksi takdirde manuel testler olacağı durumlarda, bir QA test cihazının gözden kaçırabileceği ilerlemelerin onaylanması için AI kullanılabilir.

Görsel kullanıcı arayüzü testi

AI, web sitesi sayfalarının görsel olarak onaylanmasına yardımcı olur. AI, kullanıcı arayüzünde farklı içerikleri test edebilir. Bu testlerin otomatikleştirilmesi zordur ve genellikle tasarım hakkında karar vermek için insan müdahalesine ihtiyaç duyar. Bununla birlikte, makine öğrenimi tabanlı görselleştirme araçlarıyla, resimlerdeki karşıtlıklar, insanların tam olarak tespit etmesi mümkün olmayacak şekilde görülüyor. Yapay zeka testi, Belge Nesne Modelini (DOM) modernize etme, bir yapı oluşturma ve riskleri profilleme gibi manuel çabayı ortadan kaldırır.

AI QA Testinin Altı Seviyesi

Seviye sıfır:

Bu aşamada kod yazmak tekrar eden bir işlemdir. Bu nedenle, sayfaya bir alan eklemek, bir test eklemek anlamına gelir . Daha açık bir ifadeyle, bir sayfaya herhangi bir form eklemek, tüm alanları kontrol eden bir test eklemek anlamına gelir. Bir sayfa eklemek, tüm bileşenlere ve formlara yepyeni bir testle bakmak anlamına gelir.

Testler ne kadar fazla olursa, uygulamanın işlevlerini bir bütün olarak sağlama konusunda başarısız olma durumlarınız o kadar büyük olur. Bunu çözmek için, bir şeyin bir hata mı yoksa yeni bir temel mi olduğunu öğrenmek için tüm başarısız testleri kontrol edersiniz.

Seviye bir:

Bu seviyede, uygulamanıza yapay zeka ne kadar iyi uygulanırsa , kalite güvenceniz o kadar özerk olacaktır. AI sadece sayfanın Belge Nesne Modeline değil, aynı zamanda görsel resmine de bakmalıdır. Test çerçevesi sayfayı bütünsel olarak gördüğünde, aksi takdirde manuel olarak yazmanız gereken çekleri yazmanıza yardımcı olacaktır.

Günümüzün AI teknolojisi , çekleri yazarak test kodunu yazmanıza yardımcı olabilir. Ayrıca, bir testin geçip geçmediğini kontrol edebilirler. Başarısız olursa, hatanın gerçek mi yoksa bir yazılım değişikliği nedeniyle mi olduğunu kontrol edebilmeniz için sizi bilgilendirmelidir.

Seviye iki:

Seviye Bir aracılığıyla, KG uzmanı, sayfanın görsel öğelerini test etmek için AI'yı kullanırken, kontrol yazmanın zaman alıcı yönünden kaçınacaktır. Ancak bundan sonrası – her test hatasını kontrol etmek – sıkıcı bir iştir.

Bu düzeyde, yapay zekanız, uygulama kullanıcılarının da anlayabileceği terimlerdeki farklılıkları anlar. Böylece birkaç sayfadaki değişiklikleri anlamsal olarak anladığı şekilde gruplandırabilecektir.

Seviye 2'de, AI, yapılan değişikliklerin ne zaman aynı olduğunu test edene söyleyebilir ve değişiklikleri grup olarak kabul edip etmeyeceğini sorabilir.

Üçüncü seviye:

Önceki seviyede, uygulamada tespit edilen herhangi bir değişikliği veya arızayı incelemek için hala insan müdahalesine ihtiyaç duyulmaktadır. Seviye 3'te işi yapay zeka yapar.

Örneğin, yapay zeka, makine öğrenimi tekniklerini uygulayarak uygulamanın görsel öğelerini inceleyebilir ve standart tasarım kuralı temelinde kullanıcı arayüzünün kapalı olup olmadığına karar verebilir.

Bu düzeydeki yapay zeka, yalnızca verileri ve tasarım kurallarını anlayarak sayfaları insan müdahalesi olmadan değerlendirebilir. Yüzlerce sonuca bakar ve işlerin zaman içinde nasıl değiştiğini analiz ederdi. Ardından, makine öğreniminin yardımıyla değişikliklerdeki farklılıkları belirleyebilecektir.

Dördüncü seviye:

Şimdiye kadar, insanlar hala testleri sürüyordu. Seviye 4, AI'nın devralacağı yerdir.

Seviye 4 AI, bir uygulamayı anlamsal olarak inceleyebildiği ve bir insan gibi anlayabildiği için testleri yürütebilir. Bu yapay zeka, zaman içindeki kullanıcı etkileşimlerini görebilecek ve etkileşimi görselleştirebilecek, sayfayı ve kullanıcı akışını anlayabilecek.

AI sayfa türünü anladıktan sonra, otomatik olarak sürüş testlerini başlatmak için pekiştirmeli öğrenme tekniklerini kullanacak.

Beşinci seviye:

Bu bölüm şu anda bir bilim romanından çıktı. Bu aşamada yapay zeka, ürün yöneticisiyle iletişim kurabilecek, uygulamayı anlayabilecek ve testleri kendi başına yürütebilecek.

Şu anda AI hala Düzey 1'de olsa da, halihazırda Yapay Zeka kullanan bazı otomasyon olayları vardır: Görsel Kullanıcı Arabirimi testi, API testi, Otomatik kalite güvencesi ve testi ve Örümcekleme.

Popüler AI Test Çerçevesi ve Platformları

Yavaş olmasına rağmen, Kalite Güvencesi, AI güdümlü kalite güvence platformlarının yardımıyla üçüncü otomatik hareket dalgasında bir giriş ve yaygınlık sağlıyor.
En çok sorulan soruyu yanıtlamak için bugün piyasada faaliyet gösteren en iyi AI test otomasyon araçlarından ve platformlarından bazıları şunlardır: AI araçları kalite güvencesini nasıl iyileştirebilir?

Test otomasyon araçları

patlıcan yapay zekası

Yazılımda gezinmek, birçok kusuru tahmin etmek ve gelişmiş veri korelasyonu yardımıyla zorlukları çözmek için akıllı algoritmalardan yararlanır. Ayrıca test otomasyon motorlarının otomatikleştirilmesini sağlar ve test kapsamının ve sonuçlarının grafiksel analizini sağlar.

uygulama

Platform, makine öğrenimi yoluyla yazılımın derinlemesine analizini sağlar ve bilişsel üretimi uygulayan “uygulama planları” modelleri sunar. Bu planlar, yalnızca birkaç dakika içinde birden fazla test senaryosu geliştirme yeteneğine sahiptir. Appvance ayrıca ekran görüntüsü karşılaştırması, veriye dayalı testler ve AJAX veya DOM otomatik yakalama ile birleştirilebilen bir Test Tasarımcısı işleviyle birlikte gelir.

Testim.io

Otomatik testlerin yazılması, yürütülmesi ve bakımı için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımı bu araç tarafından yapılır. İşlevsel uçtan uca ve kullanıcı arayüzü testine odaklanır. Platform sürekli olarak daha akıllı hale gelir ve daha fazla çalıştırma ile test takımlarının kararlılığı artar.

Testsigma

Sürekli otomatik testler için en yaygın kullanılan AI odaklı araçlardan biridir. Platform, kaliteli otomatik testler yazmak için doğal dil testi işleminden yararlanır. Ayrıca test çalıştırması için ilgili test senaryolarını tanımlar ve ani test hatalarını kaydeder.

Uygulama araçları

Bu araçla, görsel test oluşturmak için herhangi bir görsel işleme ayarı, yüzdesi veya konfigürasyonu kurmaya gerek yoktur. Araç, hangi değişikliklerin hata olma olasılığının daha yüksek olduğunu ve hangilerinin istenen değişiklikler olduğunu otomatik olarak anlar ve ardından farklılıkları önceliklendirir.

TestCraft

Sürekli ve regresyon testi için AI destekli bir test otomasyon platformudur. TestCraft ile test cihazları, bir sürükle ve bırak arayüzü kullanarak görsel olarak otomatik, Selenyum tabanlı testler oluşturabilir ve bunları aynı anda birkaç tarayıcı ve çalışma ortamında çalıştırabilir.

SauceLabs

ML ve AI'dan yararlanan sağlam bir bulut tabanlı araçtır. Aracın, binlerce gerçek cihazla birlikte tarayıcı ve işletim sistemleri için yaklaşık 900 kombinasyon sunan dünyanın en büyük sürekli test bulutu olduğu söyleniyor.

AI platformları

Google AI platformları

Otomatik bir AI yazılım geliştirme hizmeti ile uygulamaya özel modeller oluşturmanıza ve mevcut model mimarilerini geliştirmenize yardımcı olan uçtan uca bir platformdur. Fikir oluşturmadan üretime ve dağıtıma kadar platform, geliştiricilerin kendi ML uygulamalarını oluşturmasına ve çalıştırmasına yardımcı olur.

tensör akışı

Geliştiricilerin tek bir API ile masaüstünde, mobil cihazda veya sunucuda bir veya daha fazla CPU/GPU'ya hesaplama dağıtmasına olanak tanıyan kapsamlı ve esnek araçlara, kitaplıklara ve topluluk kaynaklarına sahip açık kaynaklı bir yazılım kitaplığıdır.

Microsoft masmavi

Bilgi işlem, analitik, depolama ve ağ oluşturma gibi bulut hizmetleri sağlayan genel bir bulut bilgi işlem platformu. Esnekliği, gelişmiş site kurtarma ve yerleşik entegrasyonu nedeniyle bir yedekleme ve olağanüstü durum kurtarma rüya aracı olarak bilinir.

iletişim akışı

Bu platform, bir mobil uygulamaya, web uygulamasına, bota, cihaza, etkileşimli sesli yanıt çerçevesine vb. dönüştürmek için bir konuşma kullanıcı arabirimini planlamayı ve tasarlamayı kolaylaştıran doğal bir dil anlama platformudur.

Infosys NIA

Yeni nesil entegre AI platformu, bilgi tabanlı bir platformdur. Birleşik, esnek ve modüler platformuyla Nia, çok çeşitli sektöre ve işleve özel çözümlere izin verir ve müşterilerin iş gereksinimlerine uygun özel deneyimler oluşturmasına olanak tanır.

yağmur kuşu yapay zekası

Rainbird platformu, akıllı karar verme ve sorunsuz müşteri deneyimi sağlamak için yapay zeka destekli otomasyon teknolojisini kullanır. Platformun açık bir mimarisi vardır, böylece diğer çözümler ve API'ler ile zahmetsizce entegre olur.

Mindmeld

Bu yeni nesil konuşma tabanlı yapay zeka platformu, son derece değerli ve esnek konuşma deneyimleri sunarken belirli bir kullanım durumu veya alanı hakkında derin bir anlayış sergileyen konuşma asistanları oluşturmak için geliştirildi.

Sonuç olarak

Her platformun ve aracın kendine özgü özellikleri ve kullanımları olduğundan, hangi platformun en iyi olduğu konusunda net bir cevap yoktur. Ancak uygulama geliştirmenizi kolaylaştırmak veya kalite güvence rolünü anlamak için herhangi bir yardıma ihtiyacınız varsa, uzman ekibimizle iletişime geçebilir ve şüphelerinizi sorabilirsiniz.

Küresel platformumuz, yani ABD, Asya ve diğer ülkelerdeki AI geliştirme şirketimizle, müşterilerimize ve müşterilerimizin en son teknolojiden en üst düzeyde yararlanmalarına ve işiniz için daha iyi yatırım getirisi sağlamalarına yardımcı oluyoruz.