「預防性測試」成端對端測試新趨勢 / 產業動態

人工智慧透過不斷的學習,開始懂得預測潛在影響,進而趁問題發生之前,提醒研發團隊預先解決問題,這正是所謂的預防性測試。
「預防性測試」成端對端測試新趨勢
人工智慧(AI)持續掀起熱潮,改變我們工作和生活的方式。開發營運(DevOps)、持續交付(continuous delivery)和敏捷系統管理,把產品週期從數年縮短為數週;行動技術、網路和物聯網,把單一測試平台變成數十個,甚至為了涵蓋消費者的使用經驗,把測試次數從數百次增至數千次。
 
據Embedded Computing Design報導,產品測試的規模持續擴大,產品測試的時間卻被迫縮減,產品團隊顯然需要新的現代方法來完成端對端測試自動化,這有賴人工智慧(AI)、機器學習和資料分析來進行測試建議。人工智慧透過不斷的學習,開始懂得預測潛在影響,進而趁問題發生之前,提醒研發團隊預先解決問題,這正是所謂的預防性測試(predictive testing)。
 
首先,人工智慧帶來智慧自動化。為了從使用者的觀點來測試數位應用程式(App),必須透過智慧自動化引擎,仿造使用者的方式來使用App,否則無法真正進行測試,這時候會用到智慧影像搜尋和動態神經網路等技術,亦即深度學習技術,來理解螢幕上的圖像和文字。
 
其次,人工智慧可協助測試內容和除錯。人工智慧分類演算法例如Bayesian網路,可挑選路徑進行除錯,持續從資料的相關性學習,不斷改善內容和協助開發團隊找出問題原因和修正瑕疵,可望大幅提高生產力。以使用者的路徑為基礎,自動產生除錯的模型,可縮減演算法所需的學習時間,更快產生結果。
 
第三,人工智慧會持續測試、學習和預測趨勢。測試數位App絕非一蹴可幾,而是一段漫長的過程,必須長期監控整體的數位經驗。一來,人工智慧演算法要長期監控測試結果,二來要從中學習和預測趨勢,進而建立所謂的決策樹(decision trees),作為預防性分析的基礎。
 
 
出處:Digitimes