Тенденции роботизированной автоматизации процессов, искусственного интеллекта и машинного обучения в тестировании программного обеспечения

Одного названия Robotic Process Automation (RPA) достаточно, чтобы описать себя. Другими словами, RPA — это своего рода трендовая автоматизация, которая может помочь переключиться с выполнения ежедневных рутинных ручных задач на автоматизацию и оптимизацию бизнес-процессов, обратившись за помощью к техническому миру.

RPA — отличная концепция, которую можно использовать, когда необходимо:

• Автоматизируйте монотонные ручные задачи, которые в основном:

  • Повторяющийся
  • Основанный на правилах
  • Кропотливый
  • Требует больше человеческих усилий

• Применяйте одну и ту же стратегию RPA в разных отраслях

• Используйте программных роботов или может быть искусственный интеллект

Внедрение эффективного процесса RPA может дополнительно привести к:

• Повышенная точность
• Быстрое повышение эффективности и производительности
• Поддержание соответствия
• Снижение цены
• Развертывание на ранней стадии
• Клиент или удовлетворенность клиентов

Согласно глобальным исследованиям, роботизированная автоматизация процессов (RPA) подразделяется на две части:

1. Простой РПА: Это относится к автоматизации любых ежедневных рутинных задач, не требующих высокого уровня интеллекта. Например, автоматизацию процессов ввода данных можно рассматривать как Simple RPA.
2. Когнитивный РПА: Это относится к автоматизации, которая включает в себя действия человека или команды для обработки RPA. Например, использование карт Google для поиска кратчайшего маршрута с меньшим трафиком для достижения пункта назначения можно рассматривать как когнитивный RPA.

Чем автоматизация тестирования отличается от роботизированной автоматизации тестирования?

Условия Автоматизация тестирования и роботизированная автоматизация процессов звучат одинаково из-за общего слова «автоматизация», которое предлагает ту же функцию сокращения ручных усилий.

Однако эти два виды автоматики имеют много различий. Давайте быстро посмотрим на различия:

Что касается автоматизации тестирования, то существует несколько мифов о роботизированной автоматизации процессов. Давайте обсудим то же самое и разорвем его.

Миф 1 -> Тестирование с помощью RPA похоже на автоматизацию тестирования:

Теперь, когда мы знаем о различиях между автоматизацией тестирования и роботизированной автоматизацией процессов, мы знаем, что RPA достигла следующего уровня автоматизации, где отсутствие или ограниченное кодирование требуются навыки. В отличие от автоматизации тестирования, RPA можно использовать для автоматизации чего угодно, независимо от целевой системы. RPA можно рассматривать как инструмент тестирования, однако его нельзя заменить автоматизацией тестирования. Более того, RPA не относится к инструментам бескодового тестирования и, следовательно, не может быть заменен такими платформами.

Миф 2 -> RPA может минимизировать количество рабочих мест на рынке

Согласно отчету, опубликованному Глобальным институтом McKinsey, работа, выполняемая машинами при сотрудничестве человека, более эффективна, поэтому на данный момент на рынке нет таких исследований, которые могли бы доказать, что RPA поглощает рабочие места. Думая позитивно, используя RPA, мы можем автоматизировать повторяющиеся задачи, чтобы профессионалы могли больше сосредоточиться на других сложных задачах, требующих человеческого интеллекта.

Миф 3 -> Инструменты автоматизации тестирования можно использовать для RPA

В настоящее время рынок технологий буквально наводнен инструменты автоматизации тестирования как селен, Appium, UFT и др. Однако такие инструменты нельзя использовать для RPA, так как они работают только на программных продуктах. RPA в основном применяется для автоматизации бизнес-процессов и имеет другой набор инструментов для удовлетворения потребностей.

Факты о роботизированной автоматизации процессов

Эксперты предсказали, что роботизированная автоматизация процессов сейчас является самой большой тенденцией в мире технологий, основываясь на отчетах CGI и других ресурсах. Ниже приведены несколько фактов, собранных по RPA:

1. Инструменты RPA могут обеспечить улучшенную виртуализацию и аналитику, которые выгодны для бизнеса.
2. Время обработки с помощью инструментов RPA можно сократить на 40%.
3. RPA — это стратегическое решение, обычно оно реализуется после анализа ROI.
4. RPA ускорил рост IoT и технологических продуктов для работы с большими данными.
5. С помощью RPA можно автоматизировать в среднем 47% задач.

Как искусственный интеллект и машинное обучение могут улучшить автоматизацию тестирования?

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) изменили несколько секторов экономики. Секторы труда, такие как технологии, финансы, здравоохранение, образование, розничная торговля и т. д., используют ИИ на различных уровнях для автоматизации задач, принятия решений на основе данных и снижения затрат.

Внедрение ИИ в тестирование программного обеспечения направлено на то, чтобы сделать тестирование умнее и эффективнее. С помощью ИИ и МО можно применять различные типы рассуждений и методов решения проблем для автоматизации и улучшения тестирования. В результате ИИ может помочь сократить время, затрачиваемое на ручное тестирование, чтобы команды могли сосредоточиться на других сложных задачах и создавать продукт гарантированного качества.

Переходите к футуристическому тестированию приложений с помощью ИИ и DevOps

Текущее состояние ИИ использует автономных и интеллектуальных агентов. так называемые «тестовые боты».. Эти тестовые боты автоматизированы для выполнения таких действий, как обнаружение приложений, создание тестов, обнаружение сбоев и т. д. Машинное обучение разрабатывает таких тестовых ботов надежным способом для работы в условиях неопределенности. Ниже приведены несколько примеров подходов к тестированию на основе ИИ:

1. Дифференциальное тестирование: Как следует из названия, он извлекает сравнение между версиями приложения, классифицирует различия и учится на отзывах в соответствии с классификацией.
2. Визуальное тестирование: Это относится к тестированию на основе изображений и сравнению экранов для проверки внешнего вида приложения.
3. Декларативное тестирование: При этом идея состоит в том, чтобы указать цель теста с точки зрения языка, специфичного для предметной области, и позволить системе выяснить, как выполнить тест самостоятельно.
4. Автоматизация самовосстановления: Здесь самовосстановление относится к автоматическому обнаружению выбора элемента в случае внесения изменений в пользовательский интерфейс.

Автоматизация тестирования, которую мы выполняем ежедневно, очень ненадежна и может быть нестабильной, если не используются технологии машинного обучения. Возможными причинами могут быть:

• Тестирование может стать нестабильным в случае, если элементы пользовательского интерфейса являются динамическими или могут меняться со временем разработчиками.
• На стабильность тестирования напрямую влияют изменения, вносимые в тестовые данные, от которых зависят сценарии тестирования.
• Скрипты автоматизации тестирования без машинного обучения статичны, они не могут автоматически принимать изменения и преодолевать постоянные сбои.

Чтобы преодолеть вышеупомянутые причины и повысить стабильность теста с течением времени. Нужно будет внести некоторые изменения, используя всего несколько тестовых аналитических способностей и методов самовосстановления. Важно внедрить AI/ML, которые могут помочь среда автоматизации тестирования автоматически определять изменение, внесенное в элемент, поток сценариев, который добавляется на предопределенных этапах автоматизации тестирования, обнаруживать сбои, предоставлять быстрые оповещения для исправления или автоматически исправлять их на лету. Благодаря таким усовершенствованиям и возможностям тестовые сценарии в основном встраиваются в Конвейер CI/CD это делает выполнение намного более плавным и требует минимального вмешательства разработчиков.

pCloudy Certifaya, платформа для тестирования приложений на базе искусственного интеллекта

Новая тенденция интеллектуальной автоматизации предложила новый способ исследовательское тестирование. Концепция AI Testbot была введена, чтобы уменьшить нагрузку на команду контроля качества.

При исследовательском тестировании AI Testbot исследует и сообщает об ошибках в случае сбоев функций или неожиданных всплывающих окон с ошибками. Для каждой итерации теста он может хранить журналы выполнения, видеозаписи и снимки экрана для будущих ссылок.

Механизм сертификации приложений на базе искусственного интеллекта Certifaya

Сертификат pCloudy имеет тестового бота, который позволяет тестировщику загружать приложение, которое необходимо протестировать, и сидеть сложа руки, пока не будет передан отчет о тестировании. Ключевая особенность этого тестового бота заключается в том, что он не только выполняет исследовательское тестирование, но и охватывает кросс-девайсное тестирование на разных вариантах устройств. После загрузки приложения и запуска сеанса умный бот ползает внутри приложения без какого-либо вмешательства человека и раскапывает каждый случайный случай с целью выявить как можно больше ошибок. Как только сессия Certifaya будет завершена, команде будет отправлен подробный отчет для документирования результатов тестирования.

Сертификационный отчет

Полный отчет включает сценарии, выполненные тестовым ботом, а также журналы и снимки. Оценка производительности функциональности также включена в отчет в виде диаграмм и графиков, таких как диаграмма батареи, диаграмма памяти, диаграмма ЦП, в дополнение к времени рендеринга каждого кадра.

В гибкой методологии, когда программное обеспечение выпускается в несколько небольших итераций, а разработчикам приходится ждать быстрых отзывов от тестировщиков, тестовый бот играет жизненно важную роль в выполнении быстрого исследовательского тестирования для новых версий программного обеспечения и дымового тестирования для всей развернутой сборки.

Вывод

Достижения в области роботизированной автоматизации процессов, технологий искусственного интеллекта и машинного обучения достигли значительного прогресса в последние годы. Будущее автоматизации заключается в использовании этих технологий на самых ранних этапах для более быстрого тестирования и выпуска приложений в индустрии тестирования приложений. Хотя эти технологии не ограничиваются пространством тестирования приложений. Мы уверены, что вклад RPA, AI и ML значительно изменит индустрию тестирования приложений в ближайшем будущем.