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bob手机版网页体育一键下载 驱动自动化的人工智能测试工具

驱动自动化的人工智能测试工具

驱动自动化的人工智能测试工具

在测试自动化中使用人工智能是主导质量保证行业的最新趋势之一。事实上,在凯捷的《2020-2021年世界质量报告》(World Quality Report 2020-2021)调查中,21%的IT领导者表示,他们正在以某种形式在测试方法中实施人工智能,而只有2%的人表示,人工智能没有参与他们的未来规划。

话又说回来,很容易得出这样的结论:人工智能将在未来几年对测试自动化产生重大影响。由于更快的产品发布和良好的客户体验决定了企业的成功,因此公司在将其软件应用程序推向市场之前必须进行测试。通过在测试自动化框架中实现AI,测试人员可以看到以下好处:
  • 更快的释放周期
  • 从手工测试执行到自动执行的平稳过渡

应用于软件测试的人工智能最重要的基础包括神经网络和机器学习。当结合使用或单独使用时,这些人工智能子类型可以以以下方式帮助软件测试过程:

  • 在与被测系统交互时发现可操作的见解(SUT)
  • 将测试结果分类为可能的缺陷
  • 计算结果转化为缺陷的可能性
  • 将事件和活动与结果联系起来

人工智能在软件测试中的作用

人工智能影响软件测试包括两个步骤。首先是培训系统,其次是测试的实施。如今驱动所有“智能”产品的人工智能应用程序都是以观察员的身份开始的。他们被灌输人类工程师过去的行为,并被教导根据这些经验区分最佳结果和糟糕结果。随着时间的推移,他们通过模仿正确的行为和忽略错误的行为来获得人类的判断。

其结果是一个具有令人印象深刻的属性列表的QA工具。它可以:

  • 开发一个自动化框架
  • 创建页面库
  • 生成对象存储库
  • 自动化UI验证脚本
  • 自动适应应用程序UI的变化
  • 在一分钟内生成数千行代码
  • 与CI/CD和Git源代码库集成
  • 生成直观的执行状态报告

适应和智能地响应变化的能力是自动化测试的主要优点。相信你的应用不会因为UI元素的移动或开发而崩溃,或者你可以在几分钟内跨平台、操作系统和浏览器处理数千个回归测试,最终都能节省时间和资源。

AI测试工具的好处

在自动化测试中,人工智能可以大大提高测试团队的效率。创建大量的新测试用例可能会导致系统过载,这将导致从测试结果中检索可操作的见解的延迟,从而减慢产品发布和更新。人工智能和自动化测试可以很好地协同工作,带来以下好处:

  • 自动化编写测试用例:AI提供了易于处理和运行的精确测试用例,而不是运行一个大型测试套件来检测一个小错误。使用人工智能自动化,测试人员只需运行最少数量的测试来确定代码更改的影响。
  • 自动化API测试生成:API评估有助于衡量在数据库和服务器之间通信的程序之间的交互质量。通过使用AI,测试人员可以分析连接的应用程序的功能,检测潜在的风险区域,并创建测试用例。
  • 预测分析:人工智能可以利用现有的客户数据来预测用户行为将如何演变。这有助于软件开发人员创造更好的产品和客户体验,以留住客户,并吸引新客户。
  • 识别Selenium测试中的错误:尽管Selenium是最好的测试自动化框架之一,但它是一个复杂的、耗时的过程,其中最小的错误可以抵消所有的测试进度。人工智能识别出这些损坏的方面并修复它们。例如,如果一个技术错误延迟或停止了测试过程,那么人工智能就会发现问题并修复它。AI帮助自动治愈硒测试,并提供聪明的见解,以改善情况。

AI测试自动化工具

这些AI测试工具可以开箱即用,也可以根据团队的特定环境进行调整。然而,为了得到最好的结果,你应该把它们交给QA专家——原始创建者和教师。

下面列出的工具是一些最有效地利用AI来扩展QA工作的工具。每一种都有自己的优点和缺点,就像任何工具一样,当你把它们放在手中时,你会得到更好的结果熟练的工程师。

  • Functionize

    最近的受益人1600万美元的a轮投资功能化是一款基于云计算的人工智能测试工具。它使用自然语言处理来创建测试,通常用于API和UI测试。它可以在Chrome、Safari、Firefox和Edge浏览器上运行,也可以在包括Android和iOS在内的一系列操作系统上运行。

  • Mabl

    Mabl是另一家赢得投资者信心的人工智能初创公司,这次是两千万,也是一个基于云计算的测试工具,专门用于网络的所有东西。它通过使用机器学习来搜索UI中的Javascript错误、坏链接,当然还有bug,从而使功能测试更加容易。

  • Appvance.ai

    Appvance带来了自动化测试的承诺无需脚本或编码。在自动检测应用程序的工作方式和程序库来源后,它会测试Javascript网络和移动网络中的关键功能和验证。它集成了流行的测试工作流,包括Jenkins, TeamCity, Git, Jira等。

  • Test.ai

    这款基于人工智能的测试工具是一款手机应用专家,与本文所列的其他测试工具一样,都承诺“无需编码或维护”。测试机器人能够独立探索应用程序,并生成自己的测试输入来分析功能,就像人类工程师在进行UI测试时一样。

  • 重新测试

    主要用于性能回归测试, ReTest消除了测试人员对任何编程技能的需要。与上述大多数方法一样,该工具会自动搜索和测试应用程序,执行简单的“前后”元素比较。

  • Testim

    testm是为了使自动化测试变得容易横跨你的产品团队。它用于创建、执行和维护测试用例,使用自然、直观的语言进行功能测试、端到端测试和UI测试。它的动态而不是静态定位器使测试能够持续运行,即使元素属性被更改。

  • Applitools

    Applitools是为web和移动平台上的可视化UI回归测试而设计的,它是一种人工智能,试图消除耗时和消耗资源的手动UI测试。作为一个回归工具,它的主要目的是确认用户指定的屏幕和页面在测试之间没有改变。它已经被开发用于一系列sdk,包括一直硒

    我们探索的所有人工智能测试工具都试图扩大自动化测试的有效范围。和我们自己的自动化引擎一样,他们可以以远高于人类可能的速度测试多个数据组合的场景。当QA专家正确部署时,它们可以使您的团队更加敏捷,并且能够更好地快速响应关键错误。


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