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技术主题

什么是自主测试?

概述

人工智能驱动的自主软件测试图解,自动创建、执行和验证跨应用程序的测试用例。

自主测试完全改变了测试动态。软件测试一直是一个瓶颈。开发团队交付代码的速度比质量保证团队验证代码的速度更快,而人工测试很难跟上现代发布周期的步伐。

自主测试的核心是使用人工智能来处理测试的创建、执行和维护,而无需持续的人工监督。它能自动了解应用程序的运行方式,生成并运行正确的测试。

自主测试

自主测试如何进行

自主测试平台结合了多项技术,以模仿人类测试人员的思维和行为方式:

  • 应用程序映射:系统会爬行您的应用程序,记录每个元素、工作流程和交互。它为事物的连接方式和用户的操作建立了一个完整的图景。
  • 智能测试生成:利用该地图,平台可创建涵盖关键路径、边缘情况和常见用户行为的测试用例。它根据风险和使用模式确定优先级,而不是对所有东西进行同等测试。
  • 自修复测试自动化:当用户界面元素发生变化时(按钮移动、字段重命名),系统会识别变化并自动更新测试。不再有每次小更新都会损坏的脆脚本。
  • 持续学习:平台会随时观察测试结果。它能了解哪些测试能捕捉到真正的错误,哪些测试会在误报上浪费时间,哪些测试会出现新的覆盖缺口,并做出相应调整。

当您的团队专注于其他工作时,所有这些都在后台运行。系统会在问题出现时标记出来,并提供出错的原因和相关背景信息。


自主测试有什么好处?

价值主张在纸面上听起来不错,但它对团队的日常工作意味着什么?

大多数质量保证团队都捉襟见肘,要同时兼顾回归测试、新功能验证、错误重现和测试维护。有些事情总是被放在次要位置。自主测试不仅使现有工作变得更快,而且从根本上改变了在相同人力和预算条件下可能实现的目标。

采用自主测试的团队报告说,他们对质量的思考方式发生了转变。测试不再是拖慢一切进度的闸门,而是成为一种推动力,让开发人员有信心快速行动。质量保证团队不再把 80% 的时间花在重复性的执行和维护上,而是开始专注于探索性测试、用户体验验证和战略性质量规划。

下面是这种转变的具体表现:

  • 更快的发布周期:测试可持续运行,无需等待人工触发。反馈周期从几天缩短到几分钟,因此团队可以自信地频繁推送更新。
  • 事半功倍,覆盖范围更广系统会探索人类可能忽略或不优先考虑的路径。它可以测试需要数周时间手动编写脚本的组合,同时只需极少的设置时间。
  • 减轻维护负担:测试维护通常会消耗质量保证团队 30-50% 的时间。自主测试可大大减少这种情况,因为当应用程序发生变化时,测试会自行修复。
  • 始终如一的质量标准:人类测试人员有好有坏。他们在匆忙或疲惫时会错过一些事情。无论最后期限压力或团队带宽如何,自主系统都能保持同样的彻底性。
  • 降低技能门槛:您不需要专业的自动化工程师来构建和维护测试套件。具备基本测试知识的团队成员可以建立和管理自主测试平台。

挑战是什么?如何解决这些问题?

自主测试并不是一个开箱即用的神奇解决方案。团队在采用过程中会遇到真正的障碍,而假装没有遇到障碍对谁都没有好处。好在大多数挑战都有直接的解决方案,只要你知道该怎么做。

以下是最常见的问题以及成功团队如何解决这些问题:

  • 初始设置复杂:开始使用时需要对系统进行前期培训,使其适应您的应用。许多团队低估了这一学习阶段。
    • 解决方法:从应用程序中一个稳定的小部分开始。在扩展到更复杂的领域之前,让系统彻底了解这一点。大多数平台在集中设置后 2-3 周内就会显示出价值。
  • 信任自动决策:团队担心让人工智能决定测试内容和时间。如果漏掉了关键信息怎么办?
    • 解决方案:将自主测试与人工判断结合起来,而不是取而代之。最初要审查生成的测试计划,然后随着信心的建立逐渐增加自主权。
  • 与现有工具集成:您的团队已经在使用特定的CI/CD 管道、错误跟踪器和监控工具。增加另一个系统会产生摩擦。
    • 解决方案:选择具有强大 API 支持、预置集成并适合您的工作流程的平台。
  • 处理动态内容:具有不断变化的数据或个性化内容的应用程序会让测试系统感到困惑,因为它们期待的是可预测的行为。
    • 分辨率:现代平台通过模式识别而非精确匹配来解决这一问题。他们明白",这是一个产品名称" ,而不是",必须写上'Blue Widget 2000'。"查找文档中具有强大动态内容处理功能的系统。
  • 成本合理:自主测试平台是一项实实在在的投资,投资回报率并不总是立竿见影。
    • 解决方法:计算当前的测试维护小时数,乘以小时成本,在 12 个月内进行预测,并将人工测试遗漏的错误成本计算在内。大多数团队都能在 6-9 个月内收回成本。

人工智能和测试自动化如何发挥作用?

人们经常将自动化与自主测试混为一谈,但两者之间存在着明显的区别。传统的测试自动化遵循死板的脚本:"点击这里,键入这个,检查那个。"它很强大,但也很脆弱。改变一个元素,整个脚本就会中断。

自主测试利用人工智能使这些脚本更智能、更灵活。这是最重要的地方:

  • 计算机视觉:人工智能驱动的系统不完全依赖 HTML ID 或 XPath 选择器,而是利用视觉识别来查找元素。即使底层代码发生变化,他们也能像人一样看到"登录" 按钮。
  • 自然语言处理:有些平台可让您用简单的英语描述测试,例如"验证用户是否能使用已保存的付款方式完成结账。"系统可将其转化为可执行的测试,而无需代码。
  • 模式识别:人工智能可识别应用程序中常见的工作流程和反模式。当多个页面遵循相似的逻辑时,它就会发现并生成相应的测试,避免重复工作。
  • 预测分析:通过分析历史数据,系统可预测哪些区域最有可能发生故障,并对其进行重点测试。它在资源分配方面比人类更聪明,同时还要兼顾数十个优先事项。
  • 异常检测:当出现异常情况(性能突然下降、错误率飙升、用户流量发生意外变化)时,即使没有特定测试失败,人工智能也会将其标记出来。这样就能发现传统测试完全忽略的问题。

测试自动化负责执行,人工智能负责智能。它们共同创造了可扩展的测试,而不会造成成本或工作量的线性增加。


未来自主测试的前景如何?

这项技术已经迅速成熟,但我们仍处于起步阶段。事情的走向是这样的

  • 预测性测试生成:系统将分析代码提交,并在开发人员完成编写之前自动生成新功能测试。测试开始与开发同步,而不是滞后。
  • 自我优化测试套件:平台将根据实际使用数据,不断修剪冗余测试、合并重叠覆盖范围并重新平衡执行。无需手动整理,测试套件就能保持精简和相关性。
  • 跨平台智能:您的网络测试将为移动测试提供信息,反之亦然。系统会识别一个平台上的错误可能存在于其他平台上,并主动对其进行检查。
  • 生产测试集成:自主测试将模糊预生产环境和生产环境之间的界限。系统将使用真实用户模式、合成用户和智能流量采样在生产中进行安全测试。
  • 协作式人工智能测试工具:自主测试平台将相互交流,分享有关常见漏洞、有效测试模式和新兴风险领域的知识,而不是孤立地工作。

到 2027 年,大多数开发团队将把自主测试视为基础设施,就像今天他们对待 CI/CD 管道一样。它不会是一个需要专业知识的特殊工具。测试就是这样进行的。


OpenText 能帮助我们吗?

您的测试策略需要与您的数字旅程保持同步。您的应用程序越来越复杂,发布周期越来越快,您需要能够自动适应的智能测试自动化。

自主软件测试可帮助您扩展质量管理,而无需不断增聘人手。OpenText 的人工智能测试工具可以自我学习和调整,而不是在应用程序发生变化时手动修复测试脚本。自愈测试自动化意味着您的质量保证团队可以专注于重要的工作,而不是无休止的维护。

使用符合质量战略的人工智能测试工具,实现测试现代化。探索 DevOps 测试自动化和 CI/CD 管道中的持续测试如何清除测试瓶颈并加快发布速度。

准备好了解自主测试能为您的团队做些什么了吗?进一步了解适应您的应用程序和工作流程的智能测试解决方案

Resources

  • Pick n pay

    Major retailer accelerates software testing and increases test automation with OpenText™ Core Software Delivery Platform and OpenText™ DevOps Aviator™

  • Independent health leveraging AI

    Reduce mobile test maintenance by 35% while rapidly managing application changes with OpenText™ Functional Testing AI-based capabilities

  • Major insurer

    Accelerates vital tests on straight-through processing with the latest AI capabilities embedded in OpenText™ Functional Testing, saving time and effort, and reducing training requirements

  • Credit agricole payment services

    Financial services company modernized software testing and introduced AI with OpenText

  • Roche diagnostics

    OpenText Functional Testing AI capabilities improve regression testing times by 90% and enhance test coverage while aligning with corporate DevOps delivery

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脚注