Evolutie van testautomatisering met kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie heeft veel industrieën getransformeerd en testautomatisering is geen uitzondering meer.

Hoewel testautomatisering de foutgevoelige, tijdrovende en kwetsbare handmatige testpraktijk in grotere mate heeft vervangen, moet er echter nog veel meer worden gedaan.

Nu ERP-leveranciers maandelijks of driemaandelijks nieuwe updates uitrollen, staan ​​QA-teams onder enorme druk om hun ERP-systemen up-to-date te houden.

In een scenario waarin de testtijdlijnen korter worden, wordt traditionele testautomatisering niet langer als een haalbare oplossing beschouwd, omdat het aanzienlijke inspanningen vereist bij het maken van tests en veel tijd kost bij het identificeren van de testscenario's, de ontwikkeling en het onderhoud van automatiseringsscripts.

Het is tijd voor de testautomatiseringsindustrie om kunstmatige intelligentie te omarmen om de uitdagingen van traditionele testautomatisering aan te gaan.

In dit artikel bespreken we de uitdagingen die gepaard gaan met traditionele testautomatisering en hoe AI die uitdagingen kan aanpakken.

Scriptontwerp testen

De meeste traditionele frameworks voor testautomatisering zijn ontwikkeld met een programmeursmentaliteit. Aangezien zakelijke gebruikers geen programmeurs zijn, vinden ze het moeilijk om testscripts te maken.

Bekijk een voorbeeld van SAP-testautomatisering voor een beter begrip. Hierbij moeten functionele gebruikers testcases maken, aangezien zij degenen zijn die hun dagelijkse bedrijfsprocessen het beste kennen. Omdat ze geen ervaring hebben met programmeren, is het moeilijk voor hen om automatiseringsscripts te maken.

Oplossing :Dit probleem kan perfect worden aangepakt met behulp van AI. Door gebruik te maken van AI's subset Natural Language Processing, kan het probleem van het maken van automatiseringsscripts worden aangepakt. Met Natural Language Processing kunnen bedrijfsanalisten, functionele consultants, handmatige testers, QA-managers en belanghebbenden testcases schrijven in de Engelse taal zonder specifieke regels die moeten worden geleerd of begrepen. Een voorbeeld van zo'n raamwerk voor testautomatisering is Opkey waarmee zakelijke gebruikers testcases in gewoon Engels kunnen maken en de AI-aangedreven engines autonoom scripts genereren die door elk individu in de projectteams kunnen worden uitgevoerd.

Onderhoud testen

Met traditionele raamwerken voor testautomatisering hebben testingenieurs altijd moeite om de scripts voor testautomatisering continu te onderhouden telkens wanneer een update wordt uitgerold. De reden hiervoor is dat traditionele tools objectzoekers gebruiken, d.w.z. ID, naam, XPath of CSS voor testdoeleinden. Telkens wanneer de gebruikersinterface wordt gewijzigd vanwege de introductie van nieuwe schermen of knoppen of wijzigingen in gebruikersstromen, hebben de testautomatiseringsscripts de neiging om te breken.

Bekijk een voorbeeld van Oracle Cloud-tests voor een beter begrip. Oracle rolt driemaandelijkse updates uit. Bij elke update bestaat de mogelijkheid dat automatiseringsscripts worden verbroken. Bedenk nu hoeveel moeite en tijd het kost als QA-teams de scripts handmatig moeten onderhouden.

Oplossing :De pijnpunten van testonderhoud kunnen perfect worden aangepakt met op machine learning gebaseerde zelfherstellende technologie. Machine learning is een subset van AI en helpt bij het verminderen van de "ruis" binnen de DevOps-pijplijn. Testautomatiseringskaders zoals Opkey worden geleverd met zelfherstellende mogelijkheden die automatisch de wijzigingen identificeren die zijn aangebracht in de elementenlocators (ID) of schermen/stromen en deze autonoom repareren zonder menselijke tussenkomst.

Testprioritering

Wat te testen is nog steeds een vraag van een miljoen dollar. Bij het schrijven van testgevallen of het uitvoeren van een regressiesuite, worden testers vaak gedreven door hun ervaring of waarschijnlijk door gissingen over hoe eindgebruikers omgaan met de applicatie. Dit leidt tot twee scenario's (1) overtesten die te veel tijd kost (2) ondertesten die uw bedrijf blootstellen aan ernstige risico's.

Oplossing :AI-aangedreven testautomatiseringskaders bieden op risico gebaseerde dekking. In plaats van de hele regressiesuite uit te voeren, bieden AI-gestuurde algoritmen minimale tests die moeten worden uitgevoerd voor een bepaalde wijziging. Dit vermindert niet alleen de handmatige activiteit van QA-teams bij het identificeren van de rook-/regressietests, maar zorgt ook voor 100% risicodekking als gevolg van applicatie-updates.

Opkey gebruikt een op risico's gebaseerde testbenadering en voert testgapanalyses uit om u exacte testdekking te bieden. Door de combinatie van test gap-analyse, zero-code testautomatisering en AI-aangedreven impactbeoordeling, biedt Opkey 100% testdekking.

Verbeter snelheid en behendigheid

Innovatieve ondernemingen zouden hun testen moeten transformeren door een AI-aangedreven testautomatiseringsraamwerk zoals Opkey in te voeren. Geavanceerde technologieën zoals AI, machinetaal en natuurlijke taalverwerking versnellen niet alleen uw testproces, maar bieden u ook risicodekking.

Kortom, u krijgt de snelheid en wendbaarheid waarnaar u op zoek was met AI-aangedreven testautomatiseringsframeworks zoals Opkey.