هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، اتوماسیون تست بدون کد را با سرعت فوق العاده متحول می کنند

تست نرم افزار در چرخه عمر توسعه نرم افزار (SDLC) از دیرباز به عنوان گلوگاه و عامل تاخیر بدنام بوده است. این تصور کاملاً بی اساس نیست.

به گفته مایانک بهولا، رئیس محصولات و بنیانگذار LambdaTest، ارائه دهنده تست نرم افزار متقابل پلتفرم که زیرساخت ابری دستگاه واقعی با مقیاس پذیری بالا را ارائه می دهد، رهبران مهندسی سال هاست که با تست نرم افزار سنتی سروکار داشته اند. "فرآیندهای دستی و اتوماسیون مبتنی بر اسکریپت با محدودیت های ذاتی دست و پنجه نرم می کنند که سرعت مورد نیاز برای شیوه های توسعه مدرن را مختل می کند."

با در نظر گرفتن مقیاس محض تست رگرسیون، تیم های تضمین کیفیت (QA) باید به طور دقیق مجموعه تست های گسترده ای را برای هر تغییر کد اجرا کنند که اغلب شامل هزاران مورد تست می شود. اما این یک کار بسیار تکراری و پر زحمت است. البته، قرار بود اتوماسیون این مشکل را کاهش دهد، اما حتی چارچوب های اتوماسیون مبتنی بر اسکریپت نیز به سرمایه گذاری اولیه قابل توجهی در اسکریپت نویسی نیاز دارند، بدون اینکه به بار نگهداری مداوم اشاره کنیم.

عامل دیگری - خطای انسانی - به یک شکل یا به شکل دیگر، یک چالش مداوم بوده و خواهد بود، زیرا تست دستی ذاتاً مستعد ناسازگاری ها و سهل انگاری ها است. به گفته میتیلش راماسوامی، رهبر فناوری با تجربه و مدیر ارشد مهندسی در مایکروسافت، "تست کننده ها، حتی کوشاترین آنها، ممکن است خستگی را تجربه کنند که منجر به از دست دادن نقص ها یا تفسیرهای ذهنی از نتایج تست می شود." "و فراتر از اجرا، نگهداری اسکریپت های تست سنتی خود به یک تخلیه قابل توجه منابع تبدیل می شود."

مرتبط: مشکل 500 میلیارد دلاری توسعه نرم افزار

به گفته سریویشنو آیاگاری، مدیر ارشد محصول که رهبری توسعه ابزارهای تست عامل و بینش های هوش مصنوعی را در LambdaTest بر عهده دارد، تغییرات رابط کاربری (UI) که در محیط های توسعه چابک رایج هستند، اغلب نیاز به بازنویسی اسکریپت دارند. "به دلیل این شکنندگی، تلاش های اتوماسیون تست می تواند به جای تقویت کننده کارایی که در نظر گرفته شده بود، به یک کابوس نگهداری تبدیل شود."

آیاگاری می گوید مهارت های تخصصی مورد نیاز برای ساخت و نگهداری چارچوب های اتوماسیون قوی، یک شکاف مهارتی بالقوه در تیم های تضمین کیفیت ایجاد می کند و نیاز به سرمایه گذاری های آموزشی مداوم دارد. بنابراین، برای همگام شدن با چرخه های تکرار سریع توسعه نرم افزار مدرن، تیم ها گاهی اوقات متوجه می شوند که اتوماسیون مانعی برای انتشار سریعتر و تحویل مداوم است تا یک فعال کننده.

ظهور ابزارهای بدون کد برای توانمندسازی توسعه دهندگان

در پاسخ به پیچیدگی ها و خواسته های متخصصانه اتوماسیون سنتی، ابزارهای اتوماسیون تست بدون کد ظهور کردند و یک رویکرد در دسترس تر و کاربرپسندتر را وعده دادند. و تا حد زیادی، آنها بسیار سودمند بوده اند، بهولا از تجربه مهندسی و نظارت خود در LambdaTest منعکس می کند.

مرتبط: چگونه فناوری و سیاست می توانند به کاهش تقاضای مراقبت های بهداشتی کمک کنند، نه اینکه آن را مدیریت کنند

ابزارهای بدون کد که با رابط های بصری، عملکرد کشیدن و رها کردن و ویژگی های ضبط و پخش مشخص می شوند، به دنبال دموکراتیک کردن اتوماسیون تست بودند. این وعده این بود که مهندسان تخصصی تضمین کیفیت، توسعه دهندگان و حتی کاربران تجاری را برای شرکت در فرآیند تست توانمند سازند. او تاکید می کند: "برای سناریوهای تست ساده تر - به ویژه برای اعتبارسنجی های اولیه اثبات مفهوم یا بررسی های عملکردی اساسی - ابزارهای بدون کد به وعده خود مبنی بر ایجاد سریعتر تست عمل کردند." "توسعه دهندگان، به ویژه، این ابزارها را برای تست واحد و یکپارچه سازی جذاب یافتند و به آنها اجازه داد تا به سمت چپ حرکت کنند و به طور فعال به نگرانی های کیفی در اوایل چرخه توسعه رسیدگی کنند."

با این حال، سهولت استفاده اولیه آنها اغلب محدودیت های اساسی را پنهان می کند که با افزایش پیچیدگی برنامه ها آشکار می شوند، همانطور که کاران راترا، رهبر فناوری با تجربه در Walmart، اشاره می کند. راترا می گوید: "هنگام برخورد با منطق پیچیده برنامه، سناریوهای تست مبتنی بر داده، یا رابط های کاربری بسیار پویا، راه حل های بدون کد اغلب کوتاهی می کنند."

سفارشی سازی فراتر از ویژگی های از پیش ساخته شده ابزار چالش برانگیز می شود و انعطاف پذیری مورد نظر توسعه دهندگان را محدود می کند.

"در حالی که ایجاد تست ممکن است در ابتدا سریعتر باشد، حفظ تست های بدون کد در مقیاس می تواند همچنان مشکل ساز شود. و تغییرات در رابط کاربری برنامه، حتی با رابط های بصری، می تواند منجر به تست های شکننده ای شود که نیاز به مداخله دستی برای تعمیر دارند."

به طور حیاتی برای چشم انداز TestOps در حال تحول، اکثر ابزارهای سنتی بدون کد فاقد قابلیت های پیچیده و بومی یکپارچه شده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند. بهولا - که عمیقاً در توسعه Kane AI، یک ابزار تست نرم افزار عامل سرمایه گذاری کرده است - با تشخیص این شکاف می گوید: "این غیبت هنگام در نظر گرفتن نیاز به راه حل های تست اتوماسیون واقعاً هوشمند و سازگار، یک شکاف قابل توجه ایجاد می کند."

او توضیح می دهد: "به همین دلیل است که در حالی که ابزارهای بدون کد یک قدم رو به جلو در دسترسی ارائه دادند، در نهایت هنگام مواجهه با خواسته های سیستم های نرم افزاری پیچیده و در حال تحول و تلاش برای اتوماسیون واقعاً هوشمند، محدودیت های خود را نشان می دهند."

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: رسیدگی به محدودیت های تست سنتی

بهولا خاطرنشان می کند که تست نرم افزار مبتنی بر هوش مصنوعی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در مراحل مختلف SDLC ادغام می کند و به رفع محدودیت های رویکردهای مبتنی بر اسکریپت سنتی و اساسی بدون کد کمک می کند. "به جای تکیه بر اسکریپت های از پیش تعریف شده یا سیستم های مبتنی بر قانون، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، اتوماسیون تست را قادر می سازند تا هوشمند، سازگار و خودآموز شود. به دلیل این تغییر، توسعه دهندگان با یک نوآوری قدرتمند جدید کار می کنند و از اتوماسیون اسکریپت محور به یک الگوی پویاتر و مبتنی بر داده حرکت می کنند."

اتوماسیون تست مبتنی بر هوش مصنوعی/یادگیری ماشین می تواند الگوهای رفتاری برنامه را یاد بگیرد، ناهنجاری ها را شناسایی کند و به طور پویا با تغییرات سازگار شود. او خاطرنشان می کند: "این قابلیت به ویژه در غلبه بر گلوگاه های نگهداری اتوماسیون سنتی مفید است." الگوریتم‌های یادگیری ماشین، برای مثال، می‌توانند ساختارهای رابط کاربری را تجزیه و تحلیل کنند و از طریق تکنیک‌هایی مانند بینایی رایانه‌ای، عناصر را به طور هوشمندانه پیدا کنند، حتی اگر مکان‌یاب‌های آنها - شناسه‌ها، XPaths - به دلیل تغییرات رابط کاربری تغییر کنند. این ویژگی "خود ترمیمی" به طور قابل توجهی نیاز به به روز رسانی دستی اسکریپت را کاهش می دهد.

راماسوامی می گوید: «در طول چند سال گذشته، توسعه دهندگان نرم افزار به طور فزاینده ای از استراتژی های تست نرم افزار مبتنی بر هوش مصنوعی/یادگیری ماشین استفاده کرده اند. این فناوری ها پوشش و کارایی تست را افزایش می دهند. تولید مورد تست هوشمند، اولویت بندی تست مبتنی بر ریسک و بهینه سازی اجرای تست هوشمند، تیم های تضمین کیفیت را قادر می سازد تا با تلاش دستی کمتر، پوشش تست گسترده تری را به دست آورند.

تشخیص نقص پیشرفته یکی از قانع کننده ترین مزایای هوش مصنوعی/یادگیری ماشین در تست است.

آیاگاری توضیح می دهد: "الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند الگوها و ناهنجاری های ظریف در داده های تست را شناسایی کنند که ممکن است تست کننده های انسانی از دست بدهند، که منجر به تشخیص زودهنگام و موثرتر نقص ها، از جمله تست های پوسته پوسته ای می شود که اغلب گریزان هستند." "فراتر از تشخیص نقص، هوش مصنوعی/یادگیری ماشین بینش ها و تحلیل های ارزشمند مبتنی بر داده را ارائه می دهد. با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های تست، این سیستم ها می توانند روندها را شناسایی کنند، علل ریشه ای شکست ها را مشخص کنند و زمینه هایی را برای بهبود فرآیند هم در برنامه و هم در استراتژی تست برجسته کنند."

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، اتوماسیون تست را از یک فعالیت واکنشی و اسکریپت محور به یک سیستم فعال و هوشمند تبدیل می کنند که یاد می گیرد، سازگار می شود و به طور مداوم فرآیند تست را بهبود می بخشد و به محدودیت های اصلی روش های سنتی می پردازد.

کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی/یادگیری ماشین در اتوماسیون تست: خود ترمیمی، تشخیص تست پوسته پوسته و رابط کاربری هوشمند

برای درک تأثیر عملی هوش مصنوعی/یادگیری ماشین، سه حوزه کلیدی برجسته هستند: خود ترمیمی، تشخیص تست پوسته پوسته و رابط کاربری هوشمند.

خود ترمیمی

سناریویی را تصور کنید که در آن یک تغییر جزئی در رابط کاربری، مانند به روز رسانی شناسه دکمه، به طور سنتی اسکریپت های تست متعددی را خراب می کند. خود ترمیمی، که توسط هوش مصنوعی تقویت می شود، از این امر جلوگیری می کند. چگونه کار می کند؟ به طور معمول، مدل های بینایی رایانه ای یا یادگیری ماشین آموزش دیده بر روی تشخیص عنصر رابط کاربری استفاده می شود. این مدل ها به طور پویا عناصر رابط کاربری را بر اساس ویژگی های بصری و زمینه، حتی اگر مکان یاب های زیربنایی تغییر کنند، شناسایی می کنند. تکنیک هایی مانند تطبیق فازی و الگوریتم های خود ترمیمی می توانند اسکریپت های تست را به طور خودکار به روز کنند و اطمینان حاصل کنند که تست ها در برابر تغییرات رابط کاربری مقاوم هستند. راترا می گوید: "مزایا قابل توجه است." "مانند کاهش چشمگیر زمان نگهداری، افزایش ثبات تست و حلقه های بازخورد سریعتر برای تیم های توسعه."

تشخیص تست پوسته پوسته

تست های پوسته پوسته چیست؟ آیاگاری می گوید: "اینها آفت بسیاری از تلاش های اتوماسیون هستند - تست هایی که به طور متناوب و بدون دلیل ظاهری، اغلب به دلیل عوامل محیطی، مسائل مربوط به زمان بندی یا نقص های ظریف در کد تست به جای اشکالات برنامه، با شکست مواجه می شوند." اما چگونه می توانیم آنها را به طور موثر شناسایی کنیم؟ "الگوریتم های یادگیری ماشین، داده های اجرای تست تاریخی را تجزیه و تحلیل می کنند و به دنبال الگوهای شکست متناوب می گردند. و با خوشه بندی اجرای تست ها و تشخیص ناهنجاری ها، این الگوریتم ها می توانند تست ها را به عنوان پوسته پوسته طبقه بندی کنند." تکنیک هایی مانند تجزیه و تحلیل آماری و تشخیص ناهنجاری، تست هایی را که رفتار غیرقابل پیش بینی نشان می دهند، مشخص می کنند. او می افزاید: "ارزش پیشنهادی واضح است، بهبود قابلیت اطمینان نتایج تست، کاهش زمان تلف شده برای بررسی هشدارهای نادرست و نسبت سیگنال به نویز واضح تر در نتایج تست، به تیم ها اجازه می دهد تا بر روی نقص های واقعی برنامه تمرکز کنند."

رابط کاربری هوشمند

به گفته بهولا، رابط کاربری هوشمند، یا تست رابط کاربری هوشمند، اعتبار سنجی بصری را فراتر از بررسی های عنصر اساسی می برد. این در مورد اطمینان از صحت بصری و یک تجربه کاربری مطلوب است. از نظر فنی شامل چه چیزی می شود؟ از بینایی رایانه ای و مقایسه تصویر برای تجزیه و تحلیل تصاویر واقعی رابط کاربری در برابر تصاویر پایه استفاده می کند. در این زمینه، هوش مصنوعی ساختار رابط کاربری را درک می کند و تغییرات بصری قابل توجه را شناسایی می کند و رگرسیون ها - تغییرات طرح بندی، مسائل CSS یا ناسازگاری ها در بین مرورگرها و دستگاه ها - را تشخیص می دهد. "به همین دلیل، رابط کاربری هوشمند مزایایی مانند بهبود کیفیت رابط کاربری، بهبود تست تجربه کاربری با گرفتن نقص های بصری که تست های عملکردی ممکن است از دست بدهند و تشخیص زودهنگام رگرسیون های رابط کاربری، اطمینان از ثبات برند و یک رابط کاربری صیقلی را ارائه می دهد."

برای تاکید، این برنامه ها تنها نوک کوه یخی در نحوه ای هستند که هوش مصنوعی/یادگیری ماشین، اتوماسیون تست را متحول می کند و آن را هوشمندتر، کارآمدتر و مقاوم تر می کند. پس از بررسی این برنامه های کلیدی، در نظر گرفتن چشم انداز آینده و همگرایی هیجان انگیز اصول بدون کد با هوش مصنوعی مولد و ابزارهای هوش مصنوعی عامل مفید است.

آینده بدون کد و هوش مصنوعی مولد

با نگاهی به آینده، همگرایی اصول بدون کد با ابزارهای هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی عامل، نویدبخش تسریع فرآیند تست است.

در طول چند سال گذشته، توسعه دهندگان قابلیت های هوش مصنوعی مولد را که زمانی آینده نگرانه تلقی می شدند، باز کرده اند و به طور اساسی نحوه ایجاد، اجرا و نگهداری تست ها در محیط های بدون کد را تغییر داده اند. آیاگاری می گوید: "و موج بعدی نوآوری به معنای جایگزینی بدون کد نیست، بلکه به معنای تقویت آن، تزریق هوش و سازگاری به چارچوب در دسترس آن است."

چشم انداز تولید مورد تست زبان طبیعی را در نظر بگیرید. تصور کنید که کاربران به سادگی نیازهای تست خود را به زبان روزمره توصیف می کنند: «فرآیند ثبت نام کاربر را برای حساب های جدید تأیید کنید.» مدل های هوش مصنوعی مولد، با استفاده از مدل های زبان بزرگ، می توانند این دستورالعمل ها را به طور هوشمندانه به گردش های کاری تست بدون کد کاملاً کاربردی و قابل اجرا تبدیل کنند. راترا خاطرنشان می کند: "این به تنهایی مانع ورود به اتوماسیون تست را به طور چشمگیری کاهش می دهد و آن را برای مخاطبان گسترده تری، از جمله کسانی که تخصص برنامه نویسی محدودی دارند، در دسترس قرار می دهد."

فراتر از ایجاد تست، هوش مصنوعی مولد این پتانسیل را دارد که مدیریت داده های تست را در محیط های بدون کد متحول کند. بهولا اشاره می کند: "می تواند مجموعه داده های تست واقعی و متنوعی را ایجاد کند در حالی که پیچیدگی های ساختارهای داده و منطق تجاری یک برنامه را درک می کند." این امر کار اغلب پر زحمت ساخت دستی داده های تست را از بین می برد و سناریوهای تست جامع تر و واقعی تر را تضمین می کند.

هوش مصنوعی مولد می تواند و به عنوان هوش تعبیه شده در پلتفرم های بدون کد عمل خواهد کرد و به طور مداوم گردش های کاری تست را تجزیه و تحلیل می کند و بهینه سازی هایی را برای بهبود کارایی و استحکام پیشنهاد می دهد. آن را به عنوان یک متخصص اتوماسیون تست مبتنی بر هوش مصنوعی در نظر بگیرید که مستقیماً در ابزار بدون کد ادغام شده است و راهنمایی ها و بهترین شیوه ها را ارائه می دهد. بهولا می گوید: "هوش مصنوعی مولد - مانند Kane AI، عامل تضمین کیفیت بومی هوش مصنوعی ما - در حال حاضر به مشتریان ما کمک می کند تا استراتژی تست را بهبود بخشند، به طور هوشمندانه تست های مرتبط را برای اجرا بر اساس تغییرات کد اخیر یا زمینه های شناسایی شده ریسک توصیه می کند، که منجر به تلاش های تست هوشمندانه تر و هدفمندتر می شود."

با این حال، عمیق ترین تأثیر در کمک زمینه ای نهفته است. پلتفرم های بدون کد را تصور کنید که با هوش مصنوعی مولد غنی شده اند و راهنمایی های هوشمندانه و بلادرنگ را مستقیماً در رابط کاربری ارائه می دهند. همانطور که کاربران جریان های تست را به صورت بصری می سازند، این پلتفرم می تواند پیشنهادات فعالانه ای را ارائه دهد، چالش های احتمالی را پیش بینی کند و آنها را به سمت راه حل های بهینه هدایت کند. بهولا نتیجه گیری می کند: "این سطح از پشتیبانی شهودی و مبتنی بر هوش مصنوعی، حتی تکنیک های اتوماسیون تست پیچیده را به راحتی برای کاربران با هر زمینه فنی در دسترس قرار می دهد."

به دلیل این ترکیب قدرتمند، آینده اتوماسیون تست بدون کد - که توسط هوش مصنوعی مولد تقویت می شود - به سمت یک چشم انداز دموکراتیک تر اشاره دارد و قابلیت های تست واقعاً هوشمند و سازگار را در دسترس طیف وسیع تری از کاربران قرار می دهد و به طور اساسی نحوه اطمینان از کیفیت نرم افزار را تغییر می دهد.

ثاقب جان یک تحلیلگر فناوری با تجربه در توسعه برنامه، FinOps و فناوری های ابری است.

بیشتر از ثاقب جان ببینید