Wprowadzenie

W stale rozwijającym się świecie tworzenia oprogramowania, coraz ważniejsze staje się zapewnienie, że produkty programowe są niezawodne, skalowalne i wydajne. Jednym z kluczowych elementów rozwoju oprogramowania jest testowanie, które obejmuje sprawdzanie wad i zapewnienie, że oprogramowanie spełnia wymagane specyfikacje. Wraz z rosnącą złożonością oprogramowania, ręczne testowanie produktów programowych stało się trudniejsze. Narzędzia testujące napędzane przez AI pojawiły się jako rozwiązanie tego problemu. W tym artykule, poznamy niektóre z najlepszych narzędzi testowych napędzanych przez AI, które zmieniają krajobraz testowania oprogramowania.

1. Narzędzia automatyzacji testów

Poprzez automatyzację wykonania przypadków testowych, rozwiązania automatyzacji testów redukują czas i pracę potrzebną do ręcznego testowania. Techniki uczenia maszynowego są wykorzystywane przez technologie automatyzacji testów napędzane przez AI do uczenia się na podstawie poprzednich testów i ich poprawy wydajności. Testy regresyjne mogą być zautomatyzowane przy użyciu tych narzędzi, uwalniając testerów do pracy nad trudniejszymi zadaniami. Poprzez szybkie uruchamianie dużej liczby przypadków testowych - czego nie potrafią zrobić testy manualne - mogą one również pomóc w zwiększeniu zasięgu testów.

Im wcześniej wykryte są błędy w cyklu życia oprogramowania, tym szybciej i taniej można je naprawić. Jest to kolejna korzyść z technologii automatyzacji testów napędzanych przez AI. Mogą one również oferować wnikliwe informacje na temat funkcjonalności i zachowania produktu, pomagając w zidentyfikowaniu obszarów, które mogą wymagać poprawy.

Przykład narzędzi:

• Testim: https://www.testim.io/

• Applitools: https://applitools.com/

2. Inteligentne zarządzanie danymi testowymi

Proces tworzenia, przechowywania i utrzymywania danych testowych, które są niezbędne do pisania i uruchamiania przypadków testowych, jest znany jako inteligentne zarządzanie danymi testowymi. Generowanie odpowiednich danych testowych, które rzeczywiście przedstawiają zachowanie oprogramowania, może być jednak czasochłonne i trudne. Aby rozwiązać ten problem, systemy zarządzania danymi testowymi oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do oceny zachowania programu i dostarczają dane testowe, które symulują rzeczywiste scenariusze, zwiększając w ten sposób jakość przypadków i zapewniając lepsze pokrycie scenariuszy testowych. Poprzez redukcję czasu i wysiłku wymaganego do tworzenia i zarządzania danymi testowymi, narzędzia te pomagają w optymalizacji procesu testowania. Dodatkowo, pomagają one w identyfikacji zależności i powiązań danych, zapewniając, że dane testowe dokładnie odzwierciedlają zachowanie oprogramowania, jednocześnie dając prywatność i bezpieczeństwo poprzez maskowanie wrażliwych danych i zgodność z regulacjami dotyczącymi ochrony danych.

Przykład narzędzi:

• GenRocket: https://www.genrocket.com/
• QuerySurge: https://www.querysurge.com/

3. Inteligentne generowanie testów

Technologie inteligentnego generowania testów badają zmiany kodu lub wymagania biznesowe i automatycznie tworzą przypadki testowe przy użyciu metod uczenia maszynowego. W skomplikowanych projektach oprogramowania, gdzie pisanie przypadków testowych może być pracochłonne i podatne na błędy, jest to szczególnie korzystne. Technologie te podnoszą jakość testów, jednocześnie redukując czas i wysiłek potrzebny do wygenerowania przypadków testowych poprzez automatyzację procesu generowania testów. Wygenerowane przypadki testowe zapewniają wyższe pokrycie testu poprzez pokrycie najważniejszych scenariuszy i wykrycie przypadków brzegowych i scenariuszy, które mogą być trudne do odkrycia przez ludzkich testerów.

Przykład narzędzi:

• Diffblue: https://www.diffblue.com/
• Test.ai: https://test.ai/

4. Przewidywanie i analiza uszkodzeń

Sztuczna inteligencja może replikować rzeczywiste sytuacje i tworzyć obciążenie systemu w celu oceny jego wydajności, niezawodności i skalowalności. Te napędzane przez AI narzędzia do testowania wydajności mogą pomóc w zlokalizowaniu błędów wydajności i innych problemów, które mogą mieć wpływ na doświadczenie użytkownika. Oceniają one zachowanie systemu w warunkach stresu przy użyciu technik uczenia maszynowego, aby znaleźć wzorce, które mogą poprawić wydajność systemu. Technologie te mogą zapewnić precyzyjny i wiarygodny wgląd w wydajność systemu poprzez replikację zdarzeń w świecie rzeczywistym. Dzięki temu zespoły mogą znaleźć i naprawić problemy z wydajnością, zanim będą miały wpływ na użytkowników.

Przykład narzędzi:

• DeepCode: https://www.deepcode.ai/
• CodeScene: https://codescene.io/

5. Testowanie wydajności

AI może wytwarzać obciążenia systemu w celu przetestowania jego wydajności, niezawodności i skalowalności poprzez symulację zdarzeń w świecie rzeczywistym. Na doświadczenie użytkownika mogą negatywnie wpływać wąskie gardła wydajności i inne problemy, które można znaleźć za pomocą tych napędzanych przez AI narzędzi do testowania wydajności. Badają one wydajność systemu pod obciążeniem przy użyciu metod uczenia maszynowego, aby szukać wzorców, które można poprawić. Technologie te mogą symulować zdarzenia w świecie rzeczywistym i oferują precyzyjny i wiarygodny wgląd w wydajność systemu, umożliwiając zespołom znalezienie i naprawienie problemów z wydajnością, zanim będą miały wpływ na konsumentów.

Przykład narzędzi:

• BlazeMeter: https://www.blazemeter.com/
• Gatling: https://gatling.io/

6.Inteligentne raportowanie testów

Systemy raportowania testów zasilane przez AI mogą generować wyniki, które są proste do odczytania i zrozumienia, a jednocześnie automatyzują proces raportowania, dając użytkownikom ważne spostrzeżenia dotyczące jakości oprogramowania i wydajności procesu testowania. Raporty te oferują wgląd w proces testowania w czasie rzeczywistym i mogą być wykorzystane do dostrzeżenia wzorców i trendów w defektach, pokryciu testów i innych metrykach. Pozwala to zespołom podejmować decyzje oparte na danych i znajdować problemy tak szybko, jak to możliwe. Narzędzia te mogą pomóc w usprawnieniu procesu testowania i podniesieniu ogólnej jakości oprogramowania poprzez oszczędność czasu i zwiększenie dokładności i skuteczności procesu raportowania.Zespoły mogą głębiej zrozumieć spostrzeżenia dostarczone przez raporty i podjąć niezbędne działania z wykorzystaniem przetwarzania języka naturalnego i innych technik uczenia maszynowego zastosowanych w tych produktach.

Przykład narzędzi:

• Mabl: https://www.mabl.com/
• TestFLO for Jira: https://www.deviniti.com/apps/testflo-for-jira

Podsumowanie

Sposób, w jaki podchodzimy do testowania oprogramowania, zmienił się w wyniku zastosowania narzędzi testowych napędzanych przez AI. Znacznie obniżyły one ilość czasu i wysiłku potrzebnego do testowania, jednocześnie podnosząc standard testowania. Narzędzia te mogą imitować rzeczywiste sytuacje, produkować przypadki testowe, wykrywać wąskie gardła wydajności i oferować wnikliwe informacje na temat procedury testowania, a wszystko to pomaga w produkcji oprogramowania o wyższej jakości. Zespoły programistów mogą zaoszczędzić czas, zmniejszyć wydatki i zwiększyć niezawodność i skalowalność swoich produktów programowych poprzez wykorzystanie tych narzędzi. Krytycznym krokiem w zapewnieniu, że rozwój oprogramowania nadąża za potrzebami współczesnego świata jest wprowadzenie technologii testowania napędzanych przez sztuczną inteligencję.