這種不良的用戶(hù)體驗(yàn)自然會(huì)影響各行業(yè)領(lǐng)域的質(zhì)量保證運(yùn)營(yíng)體系。隨著軟件結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜，質(zhì)量保證測(cè)試公司的質(zhì)量檢查流程都變得越來(lái)越復(fù)雜。對(duì)于更高質(zhì)量、交付速度更快的產(chǎn)品和服務(wù)的需求正在增加，為了滿(mǎn)足這些需求，企業(yè)需要采用合適的端到端測(cè)試解決方案。由于時(shí)間有限，創(chuàng)建專(zhuān)用的測(cè)試用例并從頭開(kāi)始編寫(xiě)腳本對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)，同時(shí)需要涵蓋所有關(guān)鍵的測(cè)試場(chǎng)景。
這些情況為大型質(zhì)量保證公司提供了更多機(jī)會(huì)，可以利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力，以更快的速度、更好的質(zhì)量、更高的效率來(lái)實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化的測(cè)試。這些技術(shù)可以幫助企業(yè)涵蓋高風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)試場(chǎng)景，并在指定的時(shí)間范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)完整的測(cè)試。
企業(yè)交付軟件項(xiàng)目的時(shí)間有限，這對(duì)軟件測(cè)試團(tuán)隊(duì)構(gòu)成了挑戰(zhàn)。項(xiàng)目交付周期需要結(jié)合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)，并利用測(cè)試自動(dòng)化的功能來(lái)消除這些挑戰(zhàn)。
使用人工智能進(jìn)行測(cè)試自動(dòng)化成為行業(yè)新話(huà)題，這促使企業(yè)將其作為整個(gè)開(kāi)發(fā)和測(cè)試過(guò)程的組成部分。
通過(guò)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)測(cè)試自動(dòng)化中的挑戰(zhàn)
如上所述，通過(guò)使用智能化和測(cè)試自動(dòng)化工具來(lái)解決傳統(tǒng)測(cè)試自動(dòng)化中的痛點(diǎn)，可以得出最佳的測(cè)試結(jié)果。以下對(duì)如何使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能測(cè)試自動(dòng)化技術(shù)幫助項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)減少測(cè)試工作，以及提高測(cè)試覆蓋率進(jìn)行了探討。
1.用于測(cè)試自動(dòng)化的自我修復(fù)技術(shù)
測(cè)試自動(dòng)化中的自我修復(fù)技術(shù)解決了涉及測(cè)試腳本維護(hù)的主要問(wèn)題，在這些腳本中，自動(dòng)化腳本會(huì)在對(duì)象屬性更改的每個(gè)階段(包括名稱(chēng)、ID、CSS等)出現(xiàn)中斷，這就是動(dòng)態(tài)定位策略的關(guān)鍵所在。在這里，程序會(huì)自動(dòng)檢測(cè)到這些更改并動(dòng)態(tài)修復(fù)，而無(wú)需人工干預(yù)。這極大地改進(jìn)了測(cè)試自動(dòng)化的整體方法，因?yàn)樗试S團(tuán)隊(duì)在敏捷測(cè)試方法中利用左移方法，從而使過(guò)程更加高效，并提高了生產(chǎn)率，加快了交付速度。
例如，當(dāng)開(kāi)發(fā)人員在HTML頁(yè)面中的對(duì)象標(biāo)識(shí)符發(fā)生任何更改時(shí)，測(cè)試用例中的用戶(hù)界面(UI)標(biāo)識(shí)符將自動(dòng)更正。人工智能引擎會(huì)在屬性發(fā)生變化的情況下找到這些元素，然后根據(jù)源代碼中的更改對(duì)其進(jìn)行修改。這種自我修復(fù)技術(shù)節(jié)省了開(kāi)發(fā)人員在識(shí)別更改并同時(shí)在用戶(hù)界面(UI)中更新時(shí)花費(fèi)的大量時(shí)間。
以下提到的是自我修復(fù)技術(shù)的端到端流程，該流程由基于人工智能的測(cè)試平臺(tái)進(jìn)行處理。按照這個(gè)處理流程，當(dāng)人工智能引擎指出由于對(duì)象屬性已更改而導(dǎo)致項(xiàng)目測(cè)試可能中斷時(shí)，它會(huì)提取整個(gè)文檔對(duì)象模型(DOM)并研究屬性。可以毫不費(fèi)力地運(yùn)行測(cè)試用例，而這樣的更改都是使用動(dòng)態(tài)定位策略進(jìn)行的。
2.自動(dòng)生成測(cè)試腳本
開(kāi)發(fā)自動(dòng)化測(cè)試腳本是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，涉及使用諸如Java、Python、Ruby等高技能的編程語(yǔ)言。整個(gè)項(xiàng)目需要大量的初始工作、時(shí)間和熟練的資源。另外，使用自動(dòng)化腳本進(jìn)行開(kāi)發(fā)會(huì)將測(cè)試腳本的生成過(guò)程減少到將近50%。此外，將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)融入該過(guò)程可以簡(jiǎn)化測(cè)試腳本的設(shè)計(jì)過(guò)程。
如今市場(chǎng)上有各種可用的測(cè)試工具，其中selenium自動(dòng)化測(cè)試腳本是使用人工測(cè)試用例構(gòu)建的。平臺(tái)讀取測(cè)試腳本并自動(dòng)生成自動(dòng)化腳本。這里的人工智能算法使用自然語(yǔ)言處理(NLP)，它們經(jīng)過(guò)良好的訓(xùn)練，能夠理解用戶(hù)的意圖，并在Web應(yīng)用程序上模擬這些操作。好消息是，無(wú)需開(kāi)發(fā)人員編寫(xiě)代碼即可完成整個(gè)操作。最終，這將使測(cè)試腳本的設(shè)計(jì)時(shí)間和工作量減少80%。這一概念通常稱(chēng)為非接觸式測(cè)試。
3.有效利用大量測(cè)試數(shù)據(jù)
許多使用敏捷性和DevOps方法實(shí)現(xiàn)連續(xù)測(cè)試的企業(yè)選擇在他們的軟件開(kāi)發(fā)生命周期中每天多次使用端到端的嚴(yán)格測(cè)試方法。這其中包括單元、API、函數(shù)、可訪問(wèn)性、集成和其他測(cè)試類(lèi)型。
隨著這些測(cè)試用例的執(zhí)行，創(chuàng)建的測(cè)試數(shù)據(jù)量顯著增加。增加的數(shù)據(jù)越多，企業(yè)管理人員就越難準(zhǔn)確地做出更好的決策。機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)可視化最不穩(wěn)定的測(cè)試用例和其他需要關(guān)注的部分來(lái)確定這里的關(guān)鍵問(wèn)題區(qū)域，從而使開(kāi)發(fā)人員的工作更輕松。
使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行切片和分析變得更加容易。它支持閱讀模式、量化業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并加速實(shí)施項(xiàng)目的總體決策過(guò)程。例如可以包括確定哪個(gè)持續(xù)集成作業(yè)需要優(yōu)先處理，或者發(fā)現(xiàn)哪個(gè)平臺(tái)在測(cè)試環(huán)境中比其他平臺(tái)有更多的錯(cuò)誤。
如果在這個(gè)過(guò)程中缺乏人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)的參與，整個(gè)腳本設(shè)計(jì)框架很容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，這些錯(cuò)誤大多是人工處理的，借助人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，分析師可以在以下方面利用更好的功能：
•測(cè)試影響分析。
•安全漏洞。
•平臺(tái)的特定缺陷。
•測(cè)試環(huán)境不穩(wěn)定。
•測(cè)試失敗中的重復(fù)模式。
•應(yīng)用程序元素定位器的脆弱性。
4.使用自動(dòng)視覺(jué)驗(yàn)證工具進(jìn)行基于圖像的測(cè)試
在測(cè)試社區(qū)中，利用自動(dòng)視覺(jué)驗(yàn)證工具在基于圖像的測(cè)試中利用最新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)變得越來(lái)越受歡迎。
為簡(jiǎn)化起見(jiàn)，軟件開(kāi)發(fā)中的可視化測(cè)試(也稱(chēng)為用戶(hù)界面測(cè)試)可確保最終用戶(hù)將要構(gòu)建的Web或移動(dòng)應(yīng)用程序的用戶(hù)界面(UI)呈現(xiàn)給最終用戶(hù)。很多人誤認(rèn)為傳統(tǒng)或功能測(cè)試工具旨在通過(guò)更新的用戶(hù)界面(UI)幫助開(kāi)發(fā)人員使用應(yīng)用程序的功能。在這一過(guò)程中進(jìn)行的大多數(shù)測(cè)試通常都難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，最終成為人工測(cè)試過(guò)程的一部分，而這一過(guò)程在技術(shù)上非常適合采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試。使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺(jué)驗(yàn)證工具，測(cè)試人員可以識(shí)別在人工測(cè)試過(guò)程中容易遺漏的元素。
這種基于圖像的測(cè)試的注入可以動(dòng)態(tài)改變企業(yè)在任何系統(tǒng)中提供自動(dòng)化測(cè)試服務(wù)的方式。測(cè)試分析師可以創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試，以自動(dòng)檢測(cè)任何軟件中的所有視覺(jué)錯(cuò)誤。這可以幫助驗(yàn)證應(yīng)用程序的視覺(jué)正確性，而測(cè)試專(zhuān)家不必將其輸入數(shù)據(jù)插入系統(tǒng)中。
5. 采用爬蟲(chóng)工具
目前開(kāi)發(fā)人員使用的基于人工智能的自動(dòng)化技術(shù)是使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)(Spidering)工具自動(dòng)為應(yīng)用程序編寫(xiě)測(cè)試。企業(yè)所需要做的就是將一些較新的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)工具指向Web應(yīng)用程序以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。
在爬行過(guò)程中，爬蟲(chóng)工具通過(guò)截圖、下載每個(gè)頁(yè)面的HTML代碼、測(cè)量負(fù)載等方式收集數(shù)據(jù)，并繼續(xù)重復(fù)運(yùn)行這些步驟。最終，這個(gè)工具所要做的就是構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)集并訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以了解應(yīng)用程序的預(yù)期模式和行為。因此，該工具將其當(dāng)前階段與之前觀察到的所有模式進(jìn)行比較。
如果出現(xiàn)偏差，該工具會(huì)將該部分標(biāo)記為測(cè)試過(guò)程中的潛在錯(cuò)誤。接下來(lái)，具有這方面知識(shí)的工作人員仍然需要進(jìn)入，并驗(yàn)證所標(biāo)記的問(wèn)題是否真的是一個(gè)錯(cuò)誤。因此，盡管機(jī)器學(xué)習(xí)工具負(fù)責(zé)主要的錯(cuò)誤檢測(cè)過(guò)程，但工作人員必須進(jìn)行最終驗(yàn)證。
結(jié)論
為了在測(cè)試領(lǐng)域獲得在利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，企業(yè)需要在機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試算法中更加深入，并提出測(cè)試策略。牢記這一點(diǎn)，企業(yè)需要構(gòu)建一個(gè)測(cè)試團(tuán)隊(duì)，該團(tuán)隊(duì)知道如何將復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分解和分析為簡(jiǎn)化的表示形式，以幫助企業(yè)管理者進(jìn)行決策，并提高總體項(xiàng)目效率和有效性。
由于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)處于中心地位，因此大多數(shù)企業(yè)都應(yīng)將這些新技術(shù)應(yīng)用在測(cè)試過(guò)程中，并以更快的速度提供更好的服務(wù)。
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