10 geriausių dirbtinio intelekto naujovių, užtikrinančių kokybę

Programinės įrangos testavimo būdas keičiasi – ir jis keičiasi greitai. Per pastaruosius porą metų dirbtinis intelektas iš madingo žodžio kokybės užtikrinimo diskusijose perėjo į tai, ką komandos aktyviai įtraukia į savo darbo eigą. Jei dirbate programinės įrangos kokybės ar inžinerijos srityje, suprasti šias pamainas nebereikia. Tai dalis išlikimo efektyviu.

Štai praktinis suskirstymas 10 AI naujovių šiandien užtikrina realius kokybės užtikrinimo rezultatus – ką kiekvienas daro ir kodėl tai svarbu.

Turinys:

1. AI valdomas bandomasis atvejis

Tradiciškai kokybės užtikrinimo komandos praleidžia daug laiko rašydamos ir prižiūrėdamos bandomuosius atvejus. Sukūrus AI pagrįstą bandomąjį atvejį, šis procesas tampa greitesnis ir išmanesnis.

AI gali analizuoti naudotojų istorijas, praeities defektus ir net gamybos žurnalus, kad automatiškai generuotų didelės aprėpties bandymų scenarijus. Tai ne tik sumažina rankų pastangas, bet ir užtikrina geresnę aprėptį per trumpesnius atleidimo ciklus.

Dėl to komandos gali išplėsti testavimą nedidindamos komandos dydžio, todėl tai yra efektyvu ir ekonomiška.

2.Savęs išgydymo testų automatizavimas

Problema:
Automatizavimo scenarijai dažnai sugenda dėl nedidelių vartotojo sąsajos pakeitimų, todėl reikia daug priežiūros pastangų.

Sprendimas:
Savaiminio gydymo automatizavimas naudoja AI elementų, pvz., parinktuvų, etikečių ir darbo eigos, pokyčiams aptikti ir automatiškai atnaujina scenarijus.

Rezultatas:

Sumažina priežiūros pastangas iki 70 %

Išlaiko vamzdynų stabilumą

Sumažina klaidingas nesėkmes

3. Nuspėjamoji defektų analizė

Naudojimo atvejis:
„Fintech“ programa nori sumažinti gamybos defektus.

Kaip AI padeda:
AI analizuoja istorinius defektus, kodo pakeitimus ir rizikos sritis, kad pirmenybę teiktų testavimui.

Rezultatas:

Dėmesys perkeliamas į didelės rizikos modulius

Regresija tampa protingesnė

Gamybos defektai žymiai sumažėja

4.NLP pagrįstas automatizuoto testo dizainas

NLP konvertuoja paprastos kalbos reikalavimus į vykdomuosius bandomuosius atvejus

Paspartina testo kūrimą iki 80 kartų, palyginti su rankų pastangomis

Uždengia atotrūkį tarp verslo reikalavimai ir kokybės užtikrinimas

Sumažina reikalavimų neatitikimas proceso pradžioje

Pagerina suinteresuotųjų šalių ir kokybės užtikrinimo komandų derinimas

5. Pažangus bandymų rinkinio optimizavimas

AI pašalina pasenusių, perteklinių ir mažos vertės bandomųjų atvejų

Nuolat audituoja ir optimizuoja testų rinkinius

Iš naujo nustato testų prioritetus pagal dabartinio naudojimo ir išleidimo prioritetai

Pagreitina bendri testavimo ir vykdymo ciklai

Sumažina išleidimo ciklo laikas iki 40%

6. Visiškai savarankiški testavimo agentai

Agentinis AI gali savarankiškai pasirinkti, vykdyti ir valdyti bandymo scenarijus

Rankenos savaiminis atsigavimas po įprastinių bandymų nesėkmių

Suteikia automatinis bandymų ataskaitų teikimas su minimaliu žmogaus įnašu

Gali valdyti iki 60% testų atlieka savarankiškai

Išlaisvina kokybės užtikrinimo komandas, į kurias reikia sutelkti dėmesį strategija, tiriamasis bandymas ir kraštutiniai atvejai

7. Visual AI testavimas vartotojo sąsajos kokybei

Prieš AI Po AI

Rankinis vartotojo sąsajos patikrinimas Automatinis vizualinis patvirtinimas

Praleisti vartotojo sąsajos neatitikimai Aptinka išdėstymo ir atvaizdavimo problemas

Atima daug laiko Greitas ir keičiamas

Praleistos konkrečiam įrenginiui būdingos klaidos Nuoseklumas keliuose įrenginiuose

8. Dirbtinis našumas ir apkrovos testavimas

AI pagrįstas našumo testavimas imituoja realaus pasaulio naudotojų elgesį, o ne pasikliauja statiniais scenarijais. Tai padeda komandoms prieš pradedant gaminti paslėptas kliūtis ir našumo problemas.

Pagrindiniai privalumai:

Greičiau aptinka kritinius gedimus

Imituoja tikrus eismo modelius

Suteikia veiksmingų įžvalgų

9. Su AI integruoti CI/CD vamzdynai

Ką daryti, jei jūsų CI / CD vamzdynas galėtų nuspręsti, kuriuos testus vykdyti automatiškai?

Būtent tai ir daro AI. Užuot kiekvieną kartą vykdydamas visus testus, dirbtinis intelektas atrenka tik pačius tinkamiausius pagal kodo pakeitimus ir riziką. Tai reiškia greitesnį grįžtamąjį ryšį, mažiau vėlavimų ir daug efektyvesnį vamzdyną.

10.Generative AI sintetiniams duomenims ir bandymo scenarijus

Generuoja aukštos kokybės sintetinių bandymų duomenys

Sukuria testus, skirtus reti ir sudėtingi kraštiniai atvejai

Išplečia bandymo aprėptis iki 4×

Identifikuoja scenarijus paprastai praleidžiama atliekant tradicinius bandymus

Sumažina įvykių po išleidimo

Praktinė pastaba apie įvaikinimą

Veiksmingiausios komandos nepriima visų dešimties iš karto. Jie nustato savo didžiausią trinties tašką, nesvarbu, ar tai scenarijaus priežiūra, bandymų aprėpties spragos, ar lėtos grįžtamojo ryšio linijos, ir bando vieną ar du įrankius, skirtus šiai konkrečiai problemai spręsti. Jie matuoja rezultatą, sukuria vidinį pasitikėjimą ir iš ten matuoja.

Source link