Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) technologies have evolved over the years and their use in automated testing in now beneficial in many ways. The adoption of AI in microservices testing has allowed organizations to drive better results and gain greater efficiency. AI has even redefined how microservices-based applications are tested.
Методы искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) развивались с годами, и сегодня они также во многих отношениях играют роль в использовании автоматизированного тестирования. Использование искусственного интеллекта при тестировании микросервисов позволило организациям добиться лучших результатов тестирования и повысить эффективность. ИИ даже изменил определение тестирования приложений на основе микросервисов.
Using AI in software testing help both developers and testers by improving accuracy and gaining time. Automated testing increases the depth of the tests performed, allowing more test coverage.
Использование искусственного интеллекта в тестировании программного обеспечения может помочь как разработчикам, так и тестировщикам, повышая точность и экономя время. Автоматизированное тестирование увеличивает глубину тестирования и может охватывать больше требований к тестированию.
AI-based software testing is now used for test creation, test execution, and data analysis; hence, increasing efficiency and improving test accuracy and coverage. It also allows for easier test maintenance, especially for managing test data. AI can be useful for effective data modeling and for root-cause analysis. With automated tests, companies save both time and money.
Тестирование программного обеспечения на основе ИИ теперь используется для тестирования новых продуктов, тестовых прогонов и анализа данных, что повышает эффективность и улучшает точность тестирования, охват. Сопровождение тестов также упрощается, особенно для управления тестовыми данными. ИИ плавает в эффективном моделировании данных и анализе первопричин. Благодаря автоматизированному тестированию предприятия экономят не только время, но и деньги.
Канареечное тестирование — минимальные тесты, которые быстро и автоматически проверяют, что все, от чего вы зависите, готово — чрезвычайно полезно, когда речь идет о тестировании приложений на основе микросервисов ИИ может улучшить автоматизацию канареечного тестирования в приложениях на основе микросервисов, используя такие концепции, как глубокое обучение для выявления изменений в новом коде и проблем в нем или даже для сравнения опыта небольшой группы пользователей с существующими.Все может быть сделано автоматически и нет необходимости во вмешательстве человека.
Canary-тестирование — быстрая и автоматическая проверка готовности всех зависимостей с помощью очень небольших тестов — очень эффективно при тестировании приложений на основе микросервисов. ИИ может улучшить канареечное автоматическое тестирование приложений на основе микросервисов, используя такие концепции, как глубокое обучение для выявления изменений в новом коде, а также существующих проблем или сравнения опыта существующих пользователей с небольшим подмножеством пользователей. Все вещи могут быть решены автоматически без какого-либо вмешательства человека.
However, there are a few challenges to AI-based testing. Indeed, functional and unit tests are easy to automate, it is not necessarily the case for integration tests, because of their complexity.
Однако при тестировании на основе ИИ также возникают некоторые проблемы. На самом деле, функциональные тесты и модульные тесты легко автоматизировать, и в таких случаях, как интеграционные тесты, они не нужны из-за их сложности.
Moreover, testing microservices-based applications with an AI-drive approach needs considerable technical expertise from testers. Companies should have testers who are able to use AI-based tools required specifically for microservices-based applications. In microservices test automation, testers also need to determine which AI use cases are the best. Depending on the goal, they will have to either use AI for creating unit tests by having AI performing static code analysis and determining the portions of code not covered by the unit tests. Or they can use AI to keep the unit tests up to date whenever the source code changes.
Кроме того, тестирование приложений на основе микросервисов с использованием искусственного интеллекта требует учета технических знаний тестировщиков. Компании должны иметь тестировщиков, которые могут использовать инструменты на основе ИИ, необходимые специально для приложений на основе микросервисов. При тестировании автоматизации микросервисов тестировщикам также необходимо решить, какую технологию ИИ лучше всего использовать. Исходя из цели, им придется использовать ИИ для создания модульных тестов, создавая ИИ для выполнения статического анализа кода и выявления частей кода, не включенных в модульные тесты. Или они могут использовать ИИ для обновления модульных тестов при каждом изменении исходного кода.
Therefore, AI-based test automation of microservices can generable more reliable and efficient tests, which make testers gain time in test creation, maintenance, and analysis. Using AI for microservices test automation will not enhance every part of software testing but it will make testing faster, smarter, and more effective in the long run.
Таким образом, автоматизация тестирования микросервисов на основе ИИ может создавать более надежные и эффективные тесты, что позволяет тестировщикам экономить время на создании, обслуживании и анализе тестов. Использование ИИ для автоматизации тестирования микросервисов не улучшит каждую часть тестирования программного обеспечения, но сделает его более быстрым, умным и эффективным в долгосрочной перспективе.
Самая длинная технология, автоматизированное тестирование на основе ИИ, мы в действии.