這種不良的用戶體驗(yàn)自然會影響各行業(yè)領(lǐng)域的質(zhì)量保證運(yùn)營體系。隨著軟件結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜，質(zhì)量保證測試公司的質(zhì)量檢查流程都變得越來越復(fù)雜。對于更高質(zhì)量、交付速度更快的產(chǎn)品和服務(wù)的需求正在增加，為了滿足這些需求，企業(yè)需要采用合適的端到端測試解決方案。由于時(shí)間有限，創(chuàng)建專用的測試用例并從頭開始編寫腳本對于企業(yè)來說成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)，同時(shí)需要涵蓋所有關(guān)鍵的測試場景。
這些情況為大型質(zhì)量保證公司提供了更多機(jī)會，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、更高的效率來實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化的測試。這些技術(shù)可以幫助企業(yè)涵蓋高風(fēng)險(xiǎn)的測試場景，并在指定的時(shí)間范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)完整的測試。
企業(yè)交付軟件項(xiàng)目的時(shí)間有限，這對軟件測試團(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)，并利用測試自動(dòng)化的功能來消除這些挑戰(zhàn)。
使用人工智能進(jìn)行測試自動(dòng)化成為行業(yè)新話題，這促使企業(yè)將其作為整個(gè)開發(fā)和測試過程的組成部分。
通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)對測試自動(dòng)化中的挑戰(zhàn)
如上所述，通過使用智能化和測試自動(dòng)化工具來解決傳統(tǒng)測試自動(dòng)化中的痛點(diǎn)，可以得出最佳的測試結(jié)果。以下對如何使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能測試自動(dòng)化技術(shù)幫助項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)減少測試工作，以及提高測試覆蓋率進(jìn)行了探討。
1.用于測試自動(dòng)化的自我修復(fù)技術(shù)
測試自動(dòng)化中的自我修復(fù)技術(shù)解決了涉及測試腳本維護(hù)的主要問題，在這些腳本中，自動(dòng)化腳本會在對象屬性更改的每個(gè)階段(包括名稱、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，程序會自動(dòng)檢測到這些更改并動(dòng)態(tài)修復(fù)，而無需人工干預(yù)。這極大地改進(jìn)了測試自動(dòng)化的整體方法，因?yàn)樗试S團(tuán)隊(duì)在敏捷測試方法中利用左移方法，從而使過程更加高效，并提高了生產(chǎn)率，加快了交付速度。
例如，當(dāng)開發(fā)人員在HTML頁面中的對象標(biāo)識符發(fā)生任何更改時(shí)，測試用例中的用戶界面(UI)標(biāo)識符將自動(dòng)更正。人工智能引擎會在屬性發(fā)生變化的情況下找到這些元素，然后根據(jù)源代碼中的更改對其進(jìn)行修改。這種自我修復(fù)技術(shù)節(jié)省了開發(fā)人員在識別更改并同時(shí)在用戶界面(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試平臺進(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象屬性已更改而導(dǎo)致項(xiàng)目測試可能中斷時(shí)，它會提取整個(gè)文檔對象模型(DOM)并研究屬性?？梢院敛毁M(fèi)力地運(yùn)行測試用例，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)生成測試腳本
開發(fā)自動(dòng)化測試腳本是一項(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)行開發(fā)會將測試腳本的生成過程減少到將近50%。此外，將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)融入該過程可以簡化測試腳本的設(shè)計(jì)過程。
如今市場上有各種可用的測試工具，其中selenium自動(dòng)化測試腳本是使用人工測試用例構(gòu)建的。平臺讀取測試腳本并自動(dòng)生成自動(dòng)化腳本。這里的人工智能算法使用自然語言處理(NLP)，它們經(jīng)過良好的訓(xùn)練，能夠理解用戶的意圖，并在Web應(yīng)用程序上模擬這些操作。好消息是，無需開發(fā)人員編寫代碼即可完成整個(gè)操作。最終，這將使測試腳本的設(shè)計(jì)時(shí)間和工作量減少80%。這一概念通常稱為非接觸式測試。
3.有效利用大量測試數(shù)據(jù)
許多使用敏捷性和DevOps方法實(shí)現(xiàn)連續(xù)測試的企業(yè)選擇在他們的軟件開發(fā)生命周期中每天多次使用端到端的嚴(yán)格測試方法。這其中包括單元、API、函數(shù)、可訪問性、集成和其他測試類型。
隨著這些測試用例的執(zhí)行，創(chuàng)建的測試數(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)通過可視化最不穩(wěn)定的測試用例和其他需要關(guān)注的部分來確定這里的關(guān)鍵問題區(qū)域，從而使開發(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)，對測試數(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)平臺在測試環(huán)境中比其他平臺有更多的錯(cuò)誤。
如果在這個(gè)過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：
•測試影響分析。
•安全漏洞。
•平臺的特定缺陷。
•測試環(huán)境不穩(wěn)定。
•測試失敗中的重復(fù)模式。
•應(yīng)用程序元素定位器的脆弱性。
4.使用自動(dòng)視覺驗(yàn)證工具進(jìn)行基于圖像的測試
在測試社區(qū)中，利用自動(dòng)視覺驗(yàn)證工具在基于圖像的測試中利用最新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)變得越來越受歡迎。
為簡化起見，軟件開發(fā)中的可視化測試(也稱為用戶界面測試)可確保最終用戶將要構(gòu)建的Web或移動(dòng)應(yīng)用程序的用戶界面(UI)呈現(xiàn)給最終用戶。很多人誤認(rèn)為傳統(tǒng)或功能測試工具旨在通過更新的用戶界面(UI)幫助開發(fā)人員使用應(yīng)用程序的功能。在這一過程中進(jìn)行的大多數(shù)測試通常都難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，最終成為人工測試過程的一部分，而這一過程在技術(shù)上非常適合采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)測試。使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺驗(yàn)證工具，測試人員可以識別在人工測試過程中容易遺漏的元素。
這種基于圖像的測試的注入可以動(dòng)態(tài)改變企業(yè)在任何系統(tǒng)中提供自動(dòng)化測試服務(wù)的方式。測試分析師可以創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)測試，以自動(dòng)檢測任何軟件中的所有視覺錯(cuò)誤。這可以幫助驗(yàn)證應(yīng)用程序的視覺正確性，而測試專家不必將其輸入數(shù)據(jù)插入系統(tǒng)中。
5. 采用爬蟲工具
目前開發(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(Spidering)工具自動(dòng)為應(yīng)用程序編寫測試。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。
在爬行過程中，爬蟲工具通過截圖、下載每個(gè)頁面的HTML代碼、測量負(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，該工具會將該部分標(biāo)記為測試過程中的潛在錯(cuò)誤。接下來，具有這方面知識的工作人員仍然需要進(jìn)入，并驗(yàn)證所標(biāo)記的問題是否真的是一個(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)誤檢測過程，但工作人員必須進(jìn)行最終驗(yàn)證。
結(jié)論
為了在測試領(lǐng)域獲得在利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的專業(yè)知識，企業(yè)需要在機(jī)器學(xué)習(xí)測試算法中更加深入，并提出測試策略。牢記這一點(diǎn)，企業(yè)需要構(gòu)建一個(gè)測試團(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)用在測試過程中，并以更快的速度提供更好的服務(wù)。
版權(quán)聲明：本文為企業(yè)網(wǎng)D1Net編譯，轉(zhuǎn)載需注明出處為：企業(yè)網(wǎng)D1Net，如果不注明出處，企業(yè)網(wǎng)D1Net將保留追究其法律責(zé)任的權(quán)利。
京公網(wǎng)安備 11010502049343號