将2022年和2023年称为人工智能(AI)在测试领域的突破性年份是安全的,人工智能已经演变为一种革命力量--有希望获得更大的功能和适应性学习以及持续改进。它已经出现,为解决传统测试自动化的缺点提供了创新的解决方案。

　　例如,基于AI的测试执行策略可以提供许多好处,特别是在识别缺陷方面。这些工具有助于 将缺陷检测率提高近90% 与手动检查率相比。

　　在先进算法的支持下,人工智能工具可以处理和分析大量的数据,并以更精确的方式确定容易出错的区域,从而进行有针对性的测试用例选择。利用机器学习技术,开发团队可以识别代码更改和缺陷发生之间的模式和相关性--并做出智能的、基于数据的决策。

　　无论是生成测试案例,执行测试,还是预测异常情况,以及分析测试结果--那些利用基于AI的测试自动化应用程序的组织正在经历测试效率的显著提高,准确性的提高,时间对市场的加速,以及软件缺陷的减少。

　　由于需要高品质的软件和更快的交付周期,传统的测试执行策略( 多数是手动和线性的 没有跟上来。在这篇文章中,我们将讨论 自动测试执行策略 带来了软件开发领域的范式转变。

　　一、理解基于AI的测试执行

　　可靠的测试是关键。基于AI的测试自动化应用程序已经成为一个游戏改变者,动态更新测试,以尽可能减少测试维护,尽管应用程序发生了重大的变化。

　　当谈到测试时,正是随着时间的增加,人工智能变得非常有前途。AI通过引入智能算法和自动化系统重新定义了软件测试,这些系统可以分析大量数据并做出明智的决定。

　　人工智能使测试执行更具流动性和动态性。使用AI和机器学习算法,组织可以翻译用户故事、文档和验收标准来创建可执行测试用例。基于AI的测试执行还通过根据风险、代码覆盖、实时分析和历史数据确定测试用例的优先次序来确保更高的效率。

　　二、需要基于AI的测试执行工具

　　考虑到日益增加的代码复杂性和较短的发布周期,智能测试执行策略是时间的需要。使用AI算法,您可以执行测试,分析测试结果,实时监控系统行为。

　　从传统测试方法过渡到基于AI的测试执行工具的几个主要原因包括:

　　1、测试速度加快

　　软件测试最耗时的方面之一是 测试用例生成 包括各种场景和边缘案例。人工智能和自动化的协同作用打开了测试中可能性的世界。基于AI的测试工具自动化重复和费力的任务,提高测试效率和加快测试周期。通过快速解决代码覆盖问题和加速解决错误,以AI为基础的测试执行能够更快地进入市场。

　　2、加强测试结果的可靠性

　　AI算法可用于执行测试,并实时分析测试结果和数据,以识别模式,检测异常,并预测潜在的缺陷。机器学习技术可以进一步深入了解软件应用程序中哪些领域容易出现错误,确保质量保证团队明智地花费时间,并专注于需要额外调查的关键领域。

　　3、自我治愈的能力

　　使用AI测试执行工具,您可以自动修复因应用程序中的更改而导致的测试脚本损坏。人工智能为团队提供了智能和自适应的测试框架,用于连续测试。这些测试框架引入了自动愈合功能,也被称为 自动愈合测试 ,因为他们动态地调整测试以适应应用程序的变化,以便在没有人工干预的情况下继续测试。

　　自愈合测试功能研究测试数据,以确定导致测试脚本崩溃的潜在问题或元素变化,然后应用更改来修复问题,同时继续运行测试。此外,自愈合功能加速了测试过程,同时提供了对应用程序问题和组件性能的独家见解。

　　三、推动转变为基于AI的测试执行的关键因素

　　随着世界越来越沉迷于人工智能,了解人工智能如何应用于测试及其在测试执行、分析和缺陷预测等关键领域的影响是很重要的。

　　1、优化测试用例的优先排序

　　按照 未来的品质保证调查 ,对于48.80%的中型组织和48.60%的大型组织来说,测试用例的创建是人工智能最受欢迎的用例。用AI优先处理测试用例可以降低测试成本,并加快测试项目的产品交付。基于AI的测试执行工具帮助软件团队确保在开发生命周期的早期执行最关键的测试用例。

　　2、扩大测试覆盖面

　　根据报告,由Ai驱动的测试能够增加 测试覆盖率高达85% .它通过考虑可能被人类测试人员忽略的不同场景和边缘情况来确保全面的测试覆盖。

　　3、减少对手动干预的依赖

　　根据 海角的调查 使质量保证流程自动化并使其更加智能化是42%的组织的最高优先事项。人工智能工具的自我治疗功能不仅减少了错误阳性的发生,而且自动治疗测试功能可以实时地修复故障--没有人为干预。

　　4、持续改进

　　基于AI的测试执行策略有效地解决了现代软件应用中存在的复杂性和变化,并提供了对潜在的古怪测试和失败点的预测性见解。这些AI模型从每次测试执行和过去的测试结果中学习和改进。这确保了动态和响应性测试过程和持续改进。它进一步简化了测试管道,使反馈循环更快,软件开发周期更灵活。

　　四、基于AI的测试执行策略的好处是什么?

　　测试自动化是软件开发生命周期的一个关键要素。人工智能正在用智能算法来增加传统方法,并帮助根据用户影响、潜在风险级别和代码覆盖率来确定测试的优先次序。

　　基于AI的测试执行是软件质量保证的一个开拓性步骤。使用AI,优化测试套件以最大限度地提高效率,降低冗余,找到最快的代码覆盖路径。反过来,这又允许测试人员花费更多时间验证关键功能。

　　下面是一个利用基于AI的测试执行工具的主要好处的概述:

　　1、提高资源效率: AI帮助自动化重复的开发任务,如代码审查和文档,释放开发人员专注于高价值的任务。测试人员可以利用使用自然语言处理(NLP)的智能聊天机器人来处理常见的开发人员查询。人工智能还授权测试人员根据关键测试案例的影响和风险级别动态地确定其优先级。

　　2、测试即时反馈: 利用人工智能分析来监控测试执行,并提供测试结果的即时反馈,使测试人员能够识别和解决出现的问题。

　　3、及早发现问题: 利用人工智能的先进算法和机器学习模型,测试人员可以分析历史模式和当前趋势。这样,测试团队就可以预测潜在的漏洞,甚至在缺陷发生之前就发现缺陷,使团队能够先发制人地解决这些问题,并采取主动的缓解策略。

　　4、预测分析: 人工测试分析 有助于最大限度地提高测试精度。通过利用先进的机器学习模型,测试人员可以深入研究庞大的数据集,提取宝贵的见解,以进一步完善测试执行方法,并基于最新数据加强决策。

　　五、基于AI的测试执行正在改变软件环境

　　要想在基于AI的测试执行中获得成功,找到一个能够提供高级AI功能的工具至关重要。

　　与…有关 似羊毛的 ,组织可以和不稳定的测试说再见。它内置的自我愈合功能检测元素属性的变化,并在一个流中为功能测试、可视测试和API测试构建稳定的测试。

　　为了确保应用程序无缝工作,您可以在3000多个操作系统、浏览器和设备组合中运行测试。这还不止于此;在基于人工智能的测试智能的支持下,你可以在潜在问题扎根之前就预测和缓解这些问题。

　　体验轻松自在的生活 一体化测试管理器 最大限度地提高所有测试阶段的效率。

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