Автономное тестирование – это новая практика тестирования ПО, при которой тесты создаются, управляются и контролируются с помощью искусственного интеллекта/машинного обучения, что полностью устраняет необходимость вмешательства человека.
По сути, автономное тестирование – это более высокий уровень автоматизации. Это новый шаг в индустрии тестирования, поскольку технологии ИИ развиваются и становятся все более совершенными, что открывает многообещающие возможности интеграции машин в процессы тестирования наравне с людьми.
В настоящее время автономное тестирование находится лишь на начальном этапе своего развития. Даже у ведущих брендов, внедривших технологии искусственного интеллекта в свои процессы автоматизированного тестирования программного обеспечения, по-прежнему требуется определенное вмешательство человека.
Чтобы достичь полной автономии (уровень 5 на диаграмме ниже), потребуется значительно больше исследований и разработок.
Друзья, поддержите нас вступлением в наш телеграм канал QaRocks. Там много туториалов, задач по автоматизации и книг по QA.
5 преимуществ автономного тестирования
1. Повышенная скорость тестирования при значительно меньших затратах ресурсов
При автономном тестировании система может функционировать как независимый субъект, полностью контролируя процесс сквозного тестирования благодаря интеллектуальным алгоритмам. Инструмент автономного тестирования может находить и вводить необходимые данные и анализировать их перед выполнением всех действий по тестированию.
Кроме того, такое тестирование позволяет увеличить глубину и объем тестов для повышения качества программного обеспечения. Тесты, которых часто избегают из-за их сложности, теперь можно выполнять без посторонней помощи. Мы можем без труда выполнять тысячи сложных тест-кейсов за каждый прогон, достигая такого уровня тестового покрытия, который физически невозможен при использовании ручного тестирования.
Это экономит огромное количество времени для команд по обеспечению качества и позволяет им ускорить жизненный цикл разработки и быстрее выпускать продукт, значительно сокращая время его выхода на рынок.
Благодаря такой минимизации участия человека компании могут добиться более высокой производительности в расчете на одного разработчика/инженера по автоматизации. В результате высвободившиеся ресурсы можно направить на более важные области бизнеса.
2. Высокая универсальность системы
Система автономного тестирования может легко адаптироваться к изменениям в продукте благодаря алгоритмам непрерывного обучения, встроенным в интеллектуальное ядро. Со временем она сможет генерировать все более качественные тестовые сценарии.
По-настоящему автономная система тестирования также постоянно совершенствуется. Она может постоянно учиться на исторических данных тестирования, чтобы развивать и адаптировать свою модель к конкретным потребностям организации. Это может быть полезно для организаций, приложения которых часто подвергаются изменениям и модификациям.
При возникновении изменений автономная система тестирования может автоматически исправлять тестовые сценарии и скрипты без вмешательства человека. Таким образом, стоимость обслуживания тестов со временем значительно сократится.
3. Устранение узких мест в автоматизированном тестировании
Многие команды разработчиков программного обеспечения и организации часто признают, что у автоматизированного тестирования имеются свои уникальные проблемы. Например, сложно внедрить фреймворк и архитектуру автоматизации тестирования, найти подходящие инструменты или определить, какие тесты оптимальны для автоматизации в рамках конкретной инфраструктуры. Не говоря уже о том, что временами все равно возникает необходимость в ручном тестировании, которое является утомительным и отнимает много времени.
Автономное тестирование с помощью технологий искусственного интеллекта решает все эти проблемы, отсекая все лишнее и фокусируясь только на главном.
4. Более низкий уровень необходимых навыков и опыта
Для создания сложных тест-кейсов командам QA необходимо обладать определенными навыками кодирования, а также хорошо понимать бизнес-требования. Это важно для того, чтобы разрабатывать тестовые сценарии, соответствующие бизнес-целям.
Поэтому компании, как правило, зависят от этих квалифицированных специалистов, и когда уровень квалификации команды не успевает за требованиями, могут возникнуть узкие места. При автономном тестировании необходимость в немедленном приобретении технических навыков снижается, а возможности для обучения и практики увеличиваются со временем.
5. Более быстрая обратная связь
Автоматизированное тестирование и конвейеры CI/CD оказали огромное влияние на оценку качества кода за последние годы.
Интеграция и развитие автономного тестирования только улучшает этот показатель. Благодаря увеличению скорости и производительности при разработке и поддержке автоматизированных тестовых наборов сразу же возникает петля обратной связи. Это невероятно удобно для всей команды разработчиков. Оперативная обратная связь открывает новые возможности для расширения охвата тестирования и увеличения скорости доставки программного обеспечения.
Платформы для тестирования программного обеспечения
Все понимают, что автономное тестирование – это достаточно амбициозное и футуристическое начинание, которое гарантированно изменит всю картину тестирования. Будут появляться новые термины, концепции и дискуссии. В данный момент на рынке ПО нет полноценного фреймворка для автономного тестирования, но многие решения для тестирования программного обеспечения уже движутся в этом направлении.
В качестве примера можно привести фреймворк Katalon Platform. Он позволяет тестировщикам проводить функциональное и визуальное тестирование на многих устройствах и операционных системах в одном месте.
Изначально разработанный как интеллектуальный и универсальный фреймворк для автоматизации тестирования, Katalon оснащен различными функциями искусственного интеллекта, такими как самовосстановление и интеллектуальное ожидание, что существенно облегчает общие узкие места в разработке и обслуживании тестов.
Тем не менее, для использования этих функций все еще требуется одобрение человека, поэтому ни один фреймворк пока не является по-настоящему автономным, несмотря на определенный прогресс.
Перевод статьи «Autonomous Testing: An Overview».