測試在軟件開發(fā)中至關重要，但可能很復雜且耗時。幸運的是，人工智能工具可以在測試中發(fā)揮巨大作用。以下是人工智能在軟件測試中提出的一些挑戰(zhàn)和機遇。
測試是軟件開發(fā)中最關鍵的階段之一。在測試中，檢查軟件是否滿足預期要求并確保其沒有缺陷。它涉及在不同場景中運行軟件組件以評估一個或多個屬性，目的是發(fā)現(xiàn)錯誤、缺失的要求、差距、缺陷和其他應立即解決的缺陷。
由于測試需要盡可能多地涉及各種場景，因此手動測試通常需要大量人力和時間，并且受限于工程師的想象力。正因如此，人工智能(AI)的興起受到了開發(fā)人員的熱烈歡迎，因為人工智能驅(qū)動的自動化工具已經(jīng)簡化了這一過程。
這些工具在行業(yè)中越來越受歡迎。毫不奇怪，2023年人工智能測試工具市場價值4.23億美元。預計到2033年，該市場將以16.9%的復合年增長率增長，達到20億美元。
然而，對于人工智能來說，并非一切都是積極的。盡管這項技術令人興奮且令人難以置信，但也存在一些挑戰(zhàn)。在本文中，我們將了解測試的所有含義，探索人工智能在軟件測試中的歷史，并探索它帶來的令人興奮的機遇，同時不忽視挑戰(zhàn)。
在深入研究人工智能如何改進軟件開發(fā)中的測試之前，我們首先必須了解軟件測試生命周期（STLC）的重要性。
STLC有五個主要階段。它們是：
需求分析。在此階段，開發(fā)人員根據(jù)項目的規(guī)范寫下他們想要測試的內(nèi)容。
測試規(guī)劃。在此，工程師考慮測試的目標、時間表和資源并選擇他們的策略。
測試用例設計。在此階段，團隊創(chuàng)建包含盡可能多的場景的案例，以描述測試代碼所需的步驟。
測試環(huán)境設置。工程師設置執(zhí)行測試所需的所有軟件、硬件和測試工具。
文本執(zhí)行。這是表演時間。在此階段，測試人員應根據(jù)計劃和策略執(zhí)行，記錄結(jié)果，并記錄稍后將調(diào)試的所有缺陷。
雖然優(yōu)秀的開發(fā)人員會努力遵循良好的做法，但即使是最出色的工程師也會忽略一些小細節(jié)。這正是人工智能的閃光點，它能增強最優(yōu)秀開發(fā)人員的能力。人工智能工具在測試執(zhí)行階段最為普遍，但也可以在其他四個階段提供幫助。
現(xiàn)在讓我們來看看人工智能為軟件測試領域的開發(fā)人員和公司帶來的機遇。
AI可以通過自動生成測試用例和場景來增強軟件測試能力。通過利用機器學習算法，AI系統(tǒng)可以分析代碼、識別潛在漏洞并生成針對特定領域的測試用例。這種方法顯著提高了測試過程的效率和有效性，減少了對手動創(chuàng)建測試用例的依賴。
要使用智能測試，工程師必須使用強大的合成數(shù)據(jù)生成引擎，在測試開始之前提供針對其特定測試和開發(fā)量身定制的真實數(shù)據(jù)。人工智能可以快速生成大量合成測試數(shù)據(jù)，通過創(chuàng)建不包含敏感內(nèi)容的類似生產(chǎn)的數(shù)據(jù)來消除數(shù)據(jù)泄露的風險。這些測試數(shù)據(jù)集可以與外包測試人員共享，也可以上傳到云端進行應用程序測試，就像在本地使用一樣安全、輕松。
AI利用豐富、復雜的合成數(shù)據(jù)集增強現(xiàn)有的生產(chǎn)數(shù)據(jù)子集，通過覆蓋最佳最小測試數(shù)據(jù)集中的所有組合來減少基礎設施。通過等價類測試，您可以得出最少數(shù)量的測試用例來發(fā)現(xiàn)最明顯的缺陷。
借助人工智能，可以通過優(yōu)先考慮最關鍵的測試用例來優(yōu)化軟件測試。通過分析代碼庫、用戶行為模式和歷史錯誤報告，人工智能算法可以識別高風險區(qū)域并相應地分配測試資源。這確保測試工作集中在最關鍵的領域，從而實現(xiàn)更徹底、更高效的測試。
有六種基本的測試優(yōu)化技術：
從開發(fā)的早期階段開始納入測試。
創(chuàng)建精確且有價值的測試套件。
選擇正確的工具或框架。
定期進行審查。
優(yōu)先使用等待命令。
選擇在真實設備上進行并行測試。
人工智能可以通過預先配置的機器人來幫助優(yōu)化流程，這些機器人被編程為刪除重復組件并識別代碼修改。可以創(chuàng)建這樣的機器人來確定新代碼是缺陷還是最近添加的功能。
AI還可以通過自動識別和根據(jù)嚴重性和影響對錯誤進行分類來協(xié)助缺陷分析。通過采用自然語言處理和機器學習技術，AI系統(tǒng)可以分析錯誤報告，識別不同報告中的相似模式，并提供見解以優(yōu)先處理問題并有效解決問題。這簡化了調(diào)試過程，從而實現(xiàn)了更快的解決問題和更好的資源分配。
網(wǎng)上有很多平臺，比如Codepal和Testim，開發(fā)人員可以在其中復制/粘貼任何語言的代碼，然后由人工智能驅(qū)動的引擎會呈現(xiàn)所有發(fā)現(xiàn)的錯誤。它們還可以提供有關整體代碼性能的綜合報告，同時提供優(yōu)化和安全措施選項。這些工具有助于調(diào)試，同時告知程序員可能存在問題或破壞整個代碼的代碼部分的位置。
AI正在改變軟件測試，為提高軟件開發(fā)生命周期的質(zhì)量和效率提供了新的機會。盡管存在一些挑戰(zhàn)需要克服，例如測試自動化的復雜性和偏見緩解，但AI在軟件測試中的好處是巨大的。從智能測試生成和優(yōu)化到缺陷分析，AI驅(qū)動的測試使企業(yè)能夠更快地交付更高質(zhì)量的軟件。
文章均為京上云專業(yè)成都軟件開發(fā)公司，專注于成都軟件開發(fā)服務原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載請注明來自http://hyd365.cn/news/3199.html
