- 人工智能和ML如何改变软件测试的动态
- 推动变革的市场力量
- 量化宽松增长加速器
- 人工智能驱动的QA测试工具的特点
- 转向优先考虑人工智能和机器学习
- 用于质量工程的基于人工智能的工具
- 结论
质量工程（QE）缓慢发展的传统概念已经过时，因为技术的快速进步和消费者不断变化的期望正在改变组织对待质量工程的方式。尽管如此，基本原则仍然不变：确保高服务质量、实现卓越成果和优化交付效率。这些核心价值观仍然是任何组织领导者的指导原则，因为它们对于建立信誉、培养忠诚度和最终推动收入增长至关重要。
尽管测试方法的基本原理在过去一年中可能发生了有限的变化，但在物联网、AI/ML、5G和元宇宙等新兴领域，实现目标的战略和方法已经发生了实质性的演变。
人工智能和ML如何改变软件测试的动态
随着消费者的期望越来越复杂，专家们在质量保证（QA）测试中转向人工智能，以向增强的自动化过渡。与传统的手动瀑布测试方法不同，公司越来越依赖机器来满足其测试代码的必要条件。
Gartner表示，“向组织提供质量在很大程度上受到外部市场动态和内部因素的影响，这些因素共同产生了重大影响”。
推动变革的市场力量
元宇宙主流化
拥抱元宇宙正变得越来越普遍，未来已经到来。元宇宙应用范围的扩大使组织能够摆脱物理限制，增强数字互动。这为加强他们的质量工程（QE）战略和实施提供了一个独特的机会。
解锁5G计算的力量
新型5G和物联网测试解决方案的引入有可能提高透明度，加快上市时间，优化5G的收入流，从根本上改变量化宽松领导者的角色。
增加服务式订阅
基于订阅的“即服务”模型的扩展将需要质量工程（QE）实施适应的、数据驱动的和面向分析的测试方法，以评估客户转化率和终身价值。
优化供应链网络
传统的功能筒仓正在变得过时，质量工程（QE）中的尖端技术可以帮助组织促进从传统的线性模型向互联的数字供应网络的过渡，从而增强韧性。
与专业设备同步
配备嵌入式设备的智能产品在市场上无处不在。随着生态系统复杂性的增长，质量工程（QE）应该建立一个测试环境，可以评估各种设备的嵌入式软件和固件。
QE增长加速器
混沌工程
通过实施合理的质量工程（QE）策略，工程混乱可以有助于提高系统稳定性、增强应用程序性能和提高基础设施的弹性。
培养AI/ML
从AI/ML只是一个流行语到成为测试交付生命周期的一个组成部分的转变不再是“如果”的问题，而是“何时”的问题。这一转变为下一代智能和自主数字测试仪的出现铺平了道路。
不断发展的测试数据管理
这么多数据；时间太少了。随着不同数据源的增加和周转时间的缩短，数据生成应该是有意义和安全的，同时消除处理大规模卷时的数据集偏差。
重新考虑测试策略
软件开发和部署方法的进步可以帮助组织通过更有效和高效的测试策略来支持流程工业化。
引领颠覆(Leading through Disruption)
新冠疫情是技术和数字化转型的催化剂。QE市场正在进行改革，为实现新的效率发挥提供了新的机会。
人工智能驱动的QA测试工具的特点
2022年，企业基础设施软件支出预计将以不变美元计算增长13.5%，以当前美元计算将达到3920亿美元。到2026年，该市场预计将达到6330亿美元，在2021年至2026年间以12.3%的复合年增长率增长。
需求收集
在任何软件开发项目中，收集需求都是至关重要的一步，但如果没有基于人工智能的软件测试的帮助，这可能是一个具有挑战性的过程。这项任务涉及到处理繁重的职责，如管理可交付成果、监控审批和生成报告。在技术的支持下，您可以通过使用预定义的关键性能指标（KPI）来获得评估复杂系统的宝贵见解。
简化探索性测试
在软件测试中利用人工智能可以用更少的资源和代码行实现预期的结果。人工智能系统以惊人的速度运行，无缝地执行学习、测试设计和执行等并行任务。该技术在智能代理的帮助下有效识别测试参数并检测系统漏洞。
视觉验证
在测试中使用人工智能提供了一系列前沿优势，特别是其在模式和图像识别方面的先进能力。该功能允许通过用户界面的视觉测试来识别缺陷。无论其大小和配置如何，人工智能都可以识别UI控件，并在像素级别对其进行全面分析。
人工智能驱动的错误识别
代码错误可能会阻碍软件的核心功能，通常，缺陷数量越多，识别这些代码错误就越困难。尽管如此，人工智能在质量保证（QA）测试中的应用简化了发现缺陷的过程，增强了测试程序，并预测了潜在的故障点。这种能力可以提高客户满意度，同时减少总体开支。
最大限度地提高代码覆盖率
代码覆盖率度量揭示了哪些代码语句在测试运行过程中进行了评估，哪些未经测试。通过精心规划，人工智能测试可以使您获得最高水平的测试覆盖率。事实上，有了适当的工具，设定实现100%代码覆盖率的目标是可行的。
转向优先考虑人工智能和机器学习
2024年技术趋势的演变将推动质量工程（QE）优先事项的转变。为了有效地利用人工智能（AI）、机器学习（ML）、物联网（IoT）和区块链等新兴技术为企业提供高质量的工程解决方案，工程师还必须精通这些领域。要获得这些领域的专业知识，工程师必须获得额外的认证，以确保他们有能力提供顶级质量的工程服务。
用于质量工程的基于人工智能的工具
Selenium
硒被广泛用于web应用程序测试。有了人工智能，Selenium可以通过提供智能元素定位器和自我修复能力来增强测试自动化。人工智能算法有助于适应应用程序UI的变化，减少维护工作量。
Appium
Appium在移动应用程序测试中很受欢迎。人工智能集成实现了高级手势识别、自我修复脚本以及不同移动平台和版本的自适应自动化。
TestComplete
该工具使用人工智能进行智能测试维护，建议在应用程序更改时更新测试脚本。它还提供人工智能驱动的对象识别，使测试创建和维护更加高效。
性能测试工具
JMeter
Apache JMeter具有人工智能功能，可以分析性能测试结果，预测未来的性能瓶颈。它还有助于根据历史数据生成现实的测试场景。
LoadRunner
LoadRunner利用人工智能进行预测分析，在性能问题发生之前识别这些问题。它可以根据实时应用程序性能自动调整虚拟用户负载，确保准确的模拟。
SonarQube
有了人工智能，SonarQube可以提供更准确、更智能的代码分析。它可以检测复杂的代码模式、安全漏洞，并为提高代码质量提供建议。
CodeClimate
CodeClimate使用人工智能来分析代码更改，从而深入了解代码质量、安全性和可维护性。它帮助团队保持高编码标准并减少技术债务。
CodeClimate
CodeClimate使用人工智能来分析代码更改，从而深入了解代码质量、安全性和可维护性。它帮助团队保持高编码标准并减少技术债务。
持续集成/持续部署（CI/CD）工具
Jenkins
Jenkins通过人工智能可以通过预测构建和部署失败来优化CI/CD管道。它可以分析历史数据，以确定导致故障的模式并提出改进建议。
GitLab
GitLab使用人工智能实现测试和部署过程的自动化。它可以智能地管理代码发布，在管道早期检测问题，并提高整体效率。
这些基于人工智能的工具共同有助于提高质量工程流程的效率、准确性和有效性。它们使组织能够通过自动化重复任务、提供智能见解和适应动态开发环境来提供高质量的软件产品。
结论
人工智能（AI）和机器学习（ML）在质量工程中的融合开创了软件开发的变革时代。这些技术通过引入智能自动化、预测分析和自适应功能，重新定义了测试和保证流程。人工智能和ML算法分析大量数据集、预测潜在问题和自优化测试框架的能力大大提高了质量工程的效率和准确性。从智能测试自动化框架到预测性能分析，这些创新不仅简化了传统的测试实践，而且积极应对软件开发动态环境中的挑战。随着组织越来越多地接受人工智能和ML，质量工程的未来有望变得更加敏捷、数据驱动，并对提供高质量软件产品的不断发展的需求做出反应。
