軟體自動化測試與AI結合 - modernanalyst

關於AI是否會取代QA測試人員的工作，仍然存在很多思考。但是，事實並非如此。實際上，人工智慧永遠不會取代測試人員的角色。測試人員將能夠藉助AI驅動的工具更好地進行測試。

自動化測試和AI的結合具有許多優勢：

• 加快時間表

軟體測試需要花費大量時間來驗證應用程式的質量。隨著手動測試花費更多時間，自動化測試支援處理重複性任務，並將更多的精力放在新的實現上以更快地發現缺陷。類似地，除了自動化測試之外，AI還可以通過建立更快的測試（測試生成器），處理更改（自我修復測試）並減少程式碼行數來支援自動化。

• 增加測試範圍

自動化測試處理重複性任務。但是，隨著應用技術數量的增加，測試自動化工具很難適應這些變化。結果，使用自動化的測試覆蓋率已經很長一段時間了。由於採用了人工智慧技術的視覺識別，自動化工具現在能夠處理應用程式，從而增加了測試範圍。

• 提高準確性

通過測試可以確保產品的質量。並且質量保證保證了測試的準確性。但是犯錯是人的，因為即使是經驗豐富的測試人員，在執行重複性任務時也會犯錯。自動化測試可防止這些錯誤，並且重複任務的資料量增加不會影響測試的質量。AI生成的資料支援建立準確的資料並減少時間。

人工智慧和測試已經接近人們無法想象的程度。現有自動化工具中新功能的實施或具有AI功能的新自動化工具的演進就是最好的證明。

• Tricentis – AI引擎NEO
• SmartBear – ReadyAPI - AI驅動的測試生成
• SmartBear – TestComplete - 混合物件識別引擎
• Parasoft – Smart Generator
• Eggplant
• Percy
• Applitools
• Mabl
• Functionize
• ReportPortal.io
• Healenium

傳統測試和AI之間幾乎沒有什麼共同之處，

傳統測試：

• 準備測試用例
• 準備測試資料
• 測試執行

基於AI的軟體測試：

• 準備測試資料
• 分析和清理測試資料
• 通過執行迴歸服來建立AI模型來訓練測試資料

AI測試的關鍵領域

迴歸優化：

• 建模迴歸服
• 解決方案：
  • 測試套件對CR的影響
  • Patchwork
  • 升級應用程式
• 基於機器學習的測試用例/指令碼的自動優先順序排序

缺陷分析：

• 基於AI的情緒分析可找到需求/正向和負面場景以做出更好的決策
• 實時儀表板，用於顯示錯誤的當前狀態
• 分析驅動的工作負載建模
  • 缺陷預測
  • 程式碼覆蓋率
  • 響應時間
  • 可伸縮性預測

智慧自動化測試：

• 在每個發行版上，在指令碼中的物件引數中查詢更改檢測
• 自我修復指令碼，當有新的CR / Upgrade / Patch時
• 需求覆蓋率系統上的儀表板

效能測試：

• 通過ML建模進行工作量建模和響應時間分析
• 基於代理的系統建模將進行效能測試