Zukunftsorientierte automatisierte KI-Testtools

​Übersetzer |. Chen Jun

Rezensent |.In den letzten Jahren wurden automatisierte Tests erheblich überarbeitet. Es unterstützt das QA-Team dabei, die Möglichkeit menschlicher Fehler erheblich zu reduzieren. Obwohl es viele Tools gibt, die für automatisierte Tests verwendet werden können, war das richtige Tool schon immer der Schlüssel zum Erfolg oder Misserfolg automatisierter Tests. Gleichzeitig erfordert das automatisierte Testen künstlicher Intelligenz angesichts der weit verbreiteten Verwendung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und neuronalen Netzen in verschiedenen Bereichen auch geeignete Werkzeuge, um sich wiederholende Arbeiten durchzuführen, um wertvolle Zeit des Projektteams zu sparen und präzisere Ergebnisse zu erzielen Aufgaben. Komplexe und kritische Aufgaben. Im Folgenden werde ich mit Ihnen ausführlich über die zukunftsweisenden automatisierten KI-Testtools sprechen.

Was ist automatisiertes Testen mit künstlicher Intelligenz (KI)?

Automatisiertes Testen mit künstlicher Intelligenz bedeutet, dass vorhandene Tools für Softwareautomatisierungstests künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um verbesserte Ergebnisse zu erzielen und verschiedene Herausforderungen zu beseitigen, denen sich automatisierte Tests häufig stellen.

Obwohl automatisierte KI-Tests dazu beitragen können, den Produktlebenszyklus zu beschleunigen und den Umsatz eines Unternehmens zu steigern, befinden sie sich noch in einem frühen Stadium und erfordern eine kontinuierliche Verbesserung, um spezifische und unabhängige automatisierte Testanforderungen in verschiedenen Szenarien zu erfüllen.

Wie unterstützt künstliche Intelligenz automatisierte Tests?

Typischerweise müssen Tester Tausende von Testfällen pflegen und ändern. Automatisierte KI-Testtools können automatisierte Tests reibungslos beschleunigen, indem sie für Transparenz sorgen, indem sie sich wiederholende Aufgaben bearbeiten, relevante Daten generieren, die für die Entscheidungsfindung erforderlich sind, und entdeckte Probleme in den frühen Phasen des Entwicklungslebenszyklus erkennen und beheben. Gleichzeitig hilft KI auch dabei, automatisierte Testsuiten zu verwalten und Unit-, UI- und API-Tests zu vereinfachen. Daher können wir folgende Merkmale zusammenfassen:

KI-Testtools können Fehler frühzeitig erkennen und beheben. Für Bereiche, die in der Anwendung geändert werden müssen, wird KI ihre intelligente Technologie nutzen, um das Skript dynamisch zu modifizieren, um Tester von der Pflege von Testfällen zu entlasten.

• KI-Automatisierungstools tragen dazu bei, die Effizienz und Transparenz des Prozesses zu verbessern.
• Solche Tools können auch die Ausgabequalität von Tests durch höhere Genauigkeit und Geschwindigkeit verbessern.
• Im Allgemeinen hilft KI dabei, automatisierte Tests zu autorisieren, auszuführen und aufrechtzuerhalten und die Effizienz des Qualitätssicherungsprozesses zu verbessern, indem im Voraus relevante Daten generiert werden, um Entscheidungen zu treffen sowie Fehler zu erkennen und zu korrigieren.

Die Vorteile künstlicher Intelligenz beim softwareautomatisierten Testen

KI kann den Umfang der Testfunktionen erweitern und die Funktionsweise von Testgeräten durch den Verstärkungsmechanismus verändern. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden können KI-orientierte automatisierte Tests wie Menschen verschiedene komplexe Probleme erlernen, anpassen, ausführen, verbessern und entscheiden, ohne dass zu viele manuelle Eingriffe erforderlich sind. Die durch KI hervorgerufenen Veränderungen bei der Verbesserung der Testeffizienz und der Bewältigung automatisierter Testherausforderungen sind transformativ. Sie zielen hauptsächlich auf die folgenden Schwachstellen ab:

Einschränkungen des Fachwissens

In der Vergangenheit erforderten einige Open-Source-Tools und ungeeignete automatisierte Testtools von Testern häufig überdurchschnittliche Testfähigkeiten, um automatisierte Testsuiten zu erstellen. Tatsächlich verfügt jedoch nicht jeder Tester über die für das Projekt erforderlichen Programmierkenntnisse und Hintergrundkenntnisse.

Kontinuierliche Wartung

Automatisierte Testsuiten müssen regelmäßig mit Patches und neuen Funktionen für die entsprechenden Produkte aktualisiert werden. Selbst mit fortschrittlichen automatisierten Testtools ist eine laufende Wartung unvermeidlich. Beispiel: Das Refactoring von Testfällen ist eine häufige Herausforderung bei der UI-Automatisierung. Innerhalb weniger Tage nach der Erstellung und Prüfung müssen sie regelmäßig gewartet werden, um ihre Eignung sicherzustellen.

Testberichte

Viele automatisierte Testtools bieten entweder keine Berichtsfunktionen (die meisten von ihnen sind schließlich Open Source) oder liefern weniger Informationen und keine umfassende Analyse der Erkenntnisse. Wenn Sie zusätzliche Berichtsfunktionen hinzufügen möchten, müssen Sie eine benutzerdefinierte Programmierung durchführen oder externe Plug-Ins verwenden.

Skalierbarkeit

Da die Anzahl automatisierter Testsuiten wächst, muss das Automatisierungsframework eine große Anzahl von Tests unterstützen und in der Lage sein, Testergebnisse schnell und parallel bereitzustellen. Um Tests reibungslos auszuführen, müssen wir außerdem Tests priorisieren, um Tests auf verschiedenen Geräten und Konfigurationen auszuführen.

Es zeigt sich, dass es zur Erfüllung der oben genannten Anforderungen äußerst schwierig ist, das geeignete automatisierte Testtool auszuwählen. Deshalb haben wir darüber nachgedacht, ob KI entsprechende Hilfe leisten kann.

Zukunftsorientierte KI-Tools für automatisierte Tests

Bevor das QA-Team festlegt, welche Art von KI-Tools für automatisierte Tests es auswählen muss, muss es verstehen, was solche Tools normalerweise leisten können. Hier fasse ich es für euch wie folgt zusammen:

1. Kann eine vorausschauende Selbstheilung durchführen. Das heißt, die Testsuite wird automatisch aktualisiert, während die Anwendung iteriert.
2. Führen Sie eine intelligente Fehlererfassung durch (Bug Hunting). Das heißt, Fehler durch KI-gesteuerte Testmechanismen intelligent entdecken. Dieser Mechanismus kann die gesamte Anwendung crawlen, Probleme erkennen und beheben.
3. Verbessern Sie die Anwendungsrobustheit durch die Anwendung von prädiktiver automatischer Skalierung und kontinuierlichen Fitnessfunktionen.
4. Es ist nicht nur ein einfacher automatisierter Test, sondern kann auch Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe automatisieren, die verschiedene End-to-End-Tests durchführen.

Hier sind die KI-Automatisierungstools, auf die QS-Teams achten sollten:

Applitools

• Es ist ein vertrauenswürdiges KI-Automatisierungstool für visuelle UI-Tests und -Überwachung.
• Als einziges Tool, das auf visueller künstlicher Intelligenz (Visual AI) basiert, ermöglicht es Maschinen, menschliche Augen und Gehirne zu imitieren und bietet Erkennungsfunktionen und verschiedene Regressionen.
• Das Applitool Eyes-Tool kann den gesamten Bildschirm einer Anwendung mit nur einer Codezeile analysieren.
• Es nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für die Testwartung. Sein Vergleichsalgorithmus kann feststellen, ob die Änderungen einer Anwendung beabsichtigt oder ein Fehler waren.
• Es reduziert die Schritte zum Schreiben und Erlernen neuer Tests und erweitert bestehende Tests durch die reibungslose Integration in bestehende Tests.

Testim.io

• Testim ist ein End-to-End-KI-Testtool, das zum Schreiben, Ausführen und Verwalten automatisierter Tests verwendet werden kann und die Zeit von der Testerstellung bis zur Testausführung verkürzt, indem mehrere Tests parallel ausgeführt werden.
• Seine Vorteile zeigen sich hauptsächlich in Funktionstests und UI-Tests.
• Es überwindet Testprobleme in der Benutzeroberfläche, wie z. B. langsame und instabile Builds aufgrund häufiger Änderungen und Veröffentlichungen.
• Sein intelligenter Locator kann Änderungen in Ihrer App erkennen und bei Bedarf automatisierte Tests durchführen.
• Durch die nahtlose Integration mit CI/CD-Tools können detaillierte Fehlerberichte erstellt und eine Ursachenanalyse für fehlgeschlagene Tests durchgeführt werden, um schnell verschiedene Abhilfemaßnahmen zu ergreifen.

Mabl

• Als führendes KI-Automatisierungstesttool ist es darauf ausgelegt, Tests über CI/CD hinweg zu erstellen und auszuführen.
• Die Google Chrome-Erweiterung von Mabl hilft Entwicklern beim Erstellen skriptloser Tests, um Tests in Firefox zu erstellen und auszuführen.
• Es ist ein cloudbasiertes Tool mit Selbstheilungs- und visuellen Testfunktionen.
• Mabl verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen, um Probleme oder Bedrohungen im Code zu erkennen und die Testausführung zu verbessern.

Parasoft SOAtest

• Es ist ein KI-Automatisierungstool, das API- und Webdienste integriert. Es bietet verschiedene End-to-End-Funktionen, darunter: API-Tests, WebUI-Integration, mobile Tests, Lasttests, Leistungs- und API-Sicherheitstests.
• Die intuitive Benutzeroberfläche automatisiert das Testen verschiedener API-, Last-, Leistungs- und sicherheitsbezogener Schlüsselprobleme.
• Es bietet eine kontinuierliche Analyse von Änderungen und deren Auswirkungen und vereinfacht so verschiedene Wartungsaufgaben beim Testen.
• Seine Testtechnologie kann echte Testdaten zur weiteren Modellierung, Maskierung und Generierung zusätzlicher Daten bereitstellen.
• Koordinieren Sie die Ausführung von Multi-Pass-Tests ganz einfach direkt im Browser für kontinuierliche Tests.

TestProject

• Dieses KI-Testtool vereinfacht die Testarbeit, indem es den Aufwand für den Testaufbau, die Wartung und die Verbindung von Servern und Treibern reduziert.
• Es ist mit einem integrierten automatisierten Assistenten, KI-Selbstheilung und adaptiven Wartefunktionen ausgestattet.
• Es wird mit einem KI-fähigen, codelosen Testrekorder geliefert, der mit dem Open-Source-SDK – Selenium API – kompatibel ist.
• Es verfügt außerdem über eine zusätzliche Bibliothek, spezielle Testberichte, Dashboards und die Integration mit CI/CD-Pipelines.

AccelQ

• Als cloudbasiertes, codeloses KI-Automatisierungstesttool konzentriert es sich auf die Automatisierung von WebUI, API, Desktop- und mobilen Plattformen.
• Es verfügt über natürliche englische Programmierung, einen Smart-Element-Browser, automatische Testgenerierung und Selbstheilung.
• Es lässt sich gut in gängige DevOps-Toolchains integrieren und bietet so eine einheitliche Sicht auf den gesamten QA-Lebenszyklus.
• Es bietet Vorhersage- und Pfadanalysen für die Entwicklung von Testszenarien und die Maximierung der Benutzeroberfläche und des Datenflusses des Testabdeckungsmodells. Unter anderem ist die Open-Source-Ausrichtung ein weiteres Unterscheidungsmerkmal dieses Tools.

Funktionieren

• Dieses Tool gehört zur deklarativen Kategorie der KI-Testtools. Als cloudbasiertes automatisiertes Testtool nutzt es maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Tests zu erstellen, zu validieren und zu warten.
• Sein KI-gestützter Smart Agent kann schnell Tests erstellen und englischbasierte Prozesse in natürlicher Sprache abwickeln.
• Die SmartFix-Funktion kann Änderungen an der Benutzeroberfläche und Testfehler leicht erkennen.

TestCraft

• Dies ist ein KI-gesteuertes Testtool für Regression und kontinuierliche automatisierte Tests.
• Es nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um verschiedene Webelemente bei Anwendungsänderungen korrekt zu identifizieren.
• Es ermöglicht Testern, intuitiv Selenium-basierte automatisierte Tests zu erstellen und diese Tests über mehrere Browser und Plattformen hinweg auszuführen.
• Im On-the-Fly-Modus können Testmodelle außerhalb von Testszenarien erstellt werden, was die Wiederverwendung von Testschritten erleichtert.
• Hat eine gewisse Selbstheilungsfähigkeit.

Zusammenfassung

Heutzutage hat KI bereits Einzug in den Bereich des Softwaretests gehalten. Verschiedene KI-Testtools verfügen bereits über Funktionen für maschinelles Lernen und Deep Learning, die durch herkömmliche automatisierte Tests nicht abgedeckt werden können. Obwohl sie manuelle Tests noch nicht vollständig ersetzen können, können sie bereits bestehende automatisierte Testanforderungen und -prozesse ergänzen und beschleunigen.

Einführung in den Übersetzer

Julian Chen, 51CTO-Community-Redakteur, verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Implementierung von IT-Projekten, ist gut im Management und der Kontrolle interner und externer Ressourcen und Risiken und konzentriert sich auf die Verbreitung von Wissen und Erfahrungen im Bereich Netzwerk- und Informationssicherheit ; bloggt weiterhin Wir teilen modernste Technologien und neues Wissen in Form von Spezialthemen, Übersetzungen usw.; wir führen häufig Schulungen und Schulungen zur Informationssicherheit online und offline durch.

Originaltitel: ​​Top Leistungsstarke KI-Testautomatisierungstools für die Zukunft​​​, Autorin: Priyanka Charak Benutzeravatar​

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