La inteligencia synthetic es una de las palabras de moda más utilizadas en el mercado digital. El término La “IA” evoca imágenes de Alexa o Siri, oponentes de ajedrez por computadora y autos sin conductor.
La IA puede ayudar a los humanos de diversas formas, incluida la reducción de errores y la automatización de tareas repetitivas. Las herramientas de automatización de pruebas de software program están madurando y han incorporado tecnología de inteligencia synthetic y aprendizaje automático (ML). El punto clave que separa la exageración de la IA de la realidad es que la IA no es magia, ni la panacea prometida con cada nueva generación de herramientas. Sin embargo, AI y ML ofrecen mejoras impresionantes a las herramientas de prueba de software program.
Más software program, más lanzamientos
La demanda de automatización de pruebas de software program está aumentando al igual que la demanda mundial de software program continúa aumentando y la demanda de desarrolladores aumenta. Un informe reciente de Statista corrobora esta expectativa con una proyección que sugiere que el desarrollador world Se espera que la población aumente de 24,5 millones en 2020 a 28,7 millones en 2024.
Dado que los recursos de pruebas y desarrollo son finitos, es necesario hacer que las pruebas sean más eficiente al mismo tiempo que aumenta la cobertura para hacer más con lo mismo. Enfocar las pruebas en exactamente qué debe validarse después de cada cambio de código es basic para acelerar las pruebas, lo que permite pruebas continuas y el cumplimiento de los objetivos de entrega.
AI y ML juegan un papel clave en el suministro de los datos que necesitan las herramientas de automatización de pruebas para enfocar las pruebas mientras elimina muchas de las tareas tediosas, propensas a errores y mundanas.
- Mejore la adopción del análisis estático.
- Mejorar la creación de pruebas unitarias.
- Reducir el mantenimiento de la prueba.
- Reducir la ejecución de pruebas.
- Aumente la automatización de las pruebas de API.
- Mejore la automatización de pruebas de IU.
Ejemplos reales
Veamos algunos ejemplos de la vida actual de lo que sucede cuando aplica la tecnología AI y ML a pruebas de software program.
Mejore la cobertura y la eficiencia de las pruebas unitarias
La creación de pruebas unitarias es una tarea difícil, ya que puede llevar mucho tiempo crear pruebas únicas que prueba completamente una unidad. Una forma de aliviar esto es facilitar la creación de stubs y simulacros con Creación asistida de pruebas para un mejor aislamiento del código bajo prueba. La IA puede ayudar a analizar el unidad bajo prueba para determinar sus dependencias en otras clases. Luego sugiera burlarse de ellos para crear pruebas más aisladas.
Las capacidades de la IA para producir pruebas a partir del código son impresionantes. Sin embargo, depende de la los desarrolladores inviertan continuamente y construyan sus propias pruebas. Nuevamente, usando la creación de pruebas de IA asistencia, los desarrolladores pueden:
- Amplíe la cobertura del código a través de clones y mutaciones.
- Crea los simulacros.
- Autogenerar aserciones
Mejore las pruebas de API
La lucha por mejorar las pruebas de API se ha basado tradicionalmente en la experiencia y la motivación de el equipo de desarrollo porque las API a menudo están fuera del ámbito del management de calidad. Además, las API son a veces mal documentado. Crear pruebas para ellos es difícil y requiere mucho tiempo.
Cuando se trata de pruebas de API, AI y ML tienen como objetivo lograr lo siguiente:
- Aumente la cobertura funcional con API y pruebas de capa de servicio.
- Haz que sea más fácil de automatizar y más rápido de ejecutar.
- Reutilice los resultados para las pruebas de carga y rendimiento.
Esta tecnología crea pruebas API analizando el tráfico observado y registrado durante el handbook Pruebas de IU. Luego crea una serie de llamadas API que se recopilan en escenarios y representan el llamadas de interfaz subyacentes realizadas durante el flujo de la interfaz de usuario. Se utiliza un algoritmo ML para estudiar interacciones entre diferentes recursos API y almacenar esas interacciones como plantillas en un estructura de datos propietaria. El objetivo de la IA aquí es crear pruebas parametrizadas más avanzadas, no se limite a repetir lo que el usuario estaba haciendo, como se obtiene con las pruebas simples de grabación y reproducción.
Automatice las pruebas de IU de manera eficiente
La validación de la funcionalidad de la aplicación con pruebas de interfaz de usuario es otro componente crítico de su estrategia de prueba. El marco de automatización de pruebas de interfaz de usuario de Selenium se adopta ampliamente para las pruebas de interfaz de usuario, pero los usuarios aún luchan con los desafíos comunes de prueba de Selenium de mantenibilidad y estabilidad.
AI ayuda al proporcionar capacidades de autorreparación durante la ejecución en tiempo de ejecución para abordar el problema común problemas de mantenimiento asociados con las pruebas de interfaz de usuario. AI puede aprender sobre las estructuras de datos internas durante la ejecución common de las pruebas de Selenium al monitorear cada ejecución de prueba y capturar información detallada sobre el contenido de la interfaz de usuario net de la aplicación bajo prueba. Esto abre la posibilidad de autorreparación de las pruebas, que es un ahorro de tiempo crítico en los casos en que los elementos de la interfaz de usuario de las páginas net se mueven o modifican, lo que hace que las pruebas fallen.
Elimine el trabajo redundante con la ejecución de prueba inteligente
El análisis de impacto de prueba (TIA) evalúa el impacto de los cambios realizados en el código de producción. El El análisis y la selección de pruebas están disponibles para optimizar la ejecución de pruebas unitarias, pruebas API y Pruebas de interfaz de usuario net de Selenium.
Para priorizar las actividades de prueba, se requiere una correlación entre las pruebas y los requisitos comerciales. Sin embargo, se requiere más, ya que no está claro cómo los cambios recientes afectaron el código. A optimizar la ejecución de la prueba, es necesario entender el código que cubre cada prueba y luego determinar el código que ha cambiado. El análisis de impacto de la prueba permite a los evaluadores concentrarse solo en el pruebas que validan los cambios.
Beneficios de AI/ML en las pruebas de software program
AI y ML brindan beneficios en todo el SDLC y entre las diversas herramientas que ayudan en cada uno de estos niveles. Lo que es más importante, estas nuevas tecnologías amplifican la eficacia de las herramientas al ofrecer, ante todo, software program de mejor calidad y ayudar a que las pruebas sean más eficientes y seguras. productivo al mismo tiempo que cut back costos y riesgos.
Para los gerentes de desarrollo, lograr los cronogramas de producción se convierte en una realidad sin retrasos. los defectos del ciclo agotan los calendarios de lanzamiento. Para los desarrolladores, integrar la automatización de pruebas en su el flujo de trabajo es perfecto con la creación de pruebas automatizadas, la modificación de pruebas asistida y la recuperación automática prueba de aplicaciones Los probadores y el management de calidad obtienen comentarios rápidos sobre la ejecución de la prueba, por lo que pueden ser más estratégico sobre dónde priorizar los recursos de prueba.
