Machine Learning in Software Testing

Життєвий цикл розробки програмного забезпечення повинен включати тестування програмного забезпечення як важливий етап. Спочатку тестування проводилося вручну, що вимагало багато часу і зусиль для завершення. Потім з'явилася автоматизація тестування, яка використовувала програмні інструменти для проведення тестів і пошуку проблем.

Отже, як машинне навчання можна використовувати в тестуванні програмного забезпечення? Машинне навчання можна навчити розуміти кодову базу та розробляти експерименти на основі знайдених одиниць коду. Його можна навчити розпізнавати контекст, розуміти очікувані результати, визначати пріоритети, які є найбільш важливими для користувачів, і створювати тести, які можна виконати, використовуючи тестові дані, згенеровані автоматично.

Автоматизація трансформувала процес тестування, принісши різні переваги, такі як прогностична модель і більше покриття тестів.

• Машинне навчання та штучний інтелект вже використовуються в тестуванні програмного забезпечення, відкриваючи нову еру в бізнесі розробки програмного забезпечення. Мета ШІ та машинного навчання в тестуванні програмного забезпечення - зробити тестування точнішим і надійнішим.

Машинне навчання в тестуванні програмного забезпечення мало значний вплив, оскільки його впровадження зробило тестування простішим, дешевшим і надійнішим.

Що потрібно врахувати перед застосуванням ML

Машинне навчання та автоматизація тестування працюють разом, щоб розробити надійний і надійний метод тестування програмного забезпечення. Але перш ніж ви поспішите використовувати його у своїй організації, ось кілька моментів, які слід врахувати до і під час використання машинного навчання в автоматизації тестування:

• Автоматизоване тестування інтерфейсу: Хоча ручне тестування графіки веб-сайту зазвичай захоплююче, людське око все одно може не помітити певні дефектні аспекти на сторінці. ML добре працює тут, оскільки використовує технологію розпізнавання зображень для пошуку і перевірки проблем UI.
• API-тестування: Зручність і комфорт часто відходять на другий план, коли з'являється API-тестування. Тестування API є складним, оскільки вимагає від вас розуміння того, як працює API, і створення тестових сценаріїв.

Ви можете використовувати ML для автоматизації тестування, щоб записувати події та трафік API для оцінки та побудови тестів. Однак, щоб редагувати і змінювати результати, ви повинні спочатку розібратися в тонкощах REST-запитів і їхніх аргументів.

• Юніт-тести: Використання ML для розробки та виконання модульних тестів звільняє час розробників, щоб зосередитися на створенні програмного коду. Написання та оновлення сценаріїв модульних тестів також корисно на пізніших етапах життєвого циклу продукту.

Переваги ML у тестуванні програмного забезпечення

• Підвищення точності - Навіть найкваліфікованіші тестувальники допускають помилки, особливо при виконанні повторюваних тестів. Автоматизація тестування допомагає усунути людські помилки.

Крім того, завдяки впровадженню глибокого навчання в тестування програмного забезпечення, повторювані дії обробляються більш ефективно і точно документуються. Крім того, використання штучного інтелекту в тестуванні програмного забезпечення знижує ризик людських помилок і підвищує ймовірність виявлення проблем.

• Зменшити час тестування- Методи тестування на основі ШІ можна використовувати для нефункціональних тестів, зокрема на продуктивність, безпеку та інтеграцію модулів.

Підходи на основі штучного інтелекту можна застосовувати до журналів додатків, наприклад, журналів системи моніторингу виробництва, щоб сприяти самовідновленню та прогнозуванню проблем. Підходи на основі ШІ/ML, при ефективному впровадженні, можуть допомогти мінімізувати витрати, помилки і весь час тестування.

• Допомагає з тестуванням API- Оцінки API дозволяють розробникам оцінити якість взаємодії між різними програмами, що взаємодіють з серверами, базами даних тощо.

Після з'єднання з системами тестування перевіряє, чи правильно виконані запити, чи надійне з'єднання, і чи отримує кінцевий користувач правильний результат. Автоматизувавши тестування API, користувачі можуть створювати кілька QA-кейсів API та оцінювати роботу різних сторонніх рішень.

Саме тут на допомогу приходить штучний інтелект. Алгоритми штучного інтелекту допомагають в аналізі та створенні тестових кейсів для мережевих додатків. ШІ може швидко аналізувати продуктивність API і виявляти потенційно проблемні області, оцінюючи великі масиви даних.

• Удосконалення автоматизованого тестування - Інженери із забезпечення якості приділяють значний час тестуванню, щоб переконатися, що новий код не дестабілізує старий робочий код.

Кількість даних, що підлягають тестуванню, зростає в міру того, як додаються додаткові функції та можливості, що потенційно може перевантажити і без того перевантажених QA-інженерів. Ручне тестування не є ідеальним рішенням у цій ситуації, оскільки воно болісно повільне і схильне до помилок.

Однак використання автоматизованих методів тестування може бути корисним, особливо якщо тести потрібно запускати регулярно протягом тривалого періоду часу. Саме тут штучний інтелект демонструє свою повну силу.

Розвиваючись разом зі змінами в коді, ШІ-боти навчатимуться та адаптуватимуться до нових функцій завдяки машинному навчанню.