OpenText startsida.
Tekniska ämnen

Vad är modellbaserad testning?

Prata med en expertUpptäck våra relaterade produkter
Illustration av IT-objekt med fokus på ett frågetecken

Översikt

arbetsflödesdiagram för modellbaserad testning

Modellbaserad testning (MBT) använder abstrakta modeller av ett system för att automatiskt generera testfall, vilket möjliggör systematisk testning av komplexa system. I stället för att skriva tester manuellt skapar testarna modeller som representerar förväntat beteende, vilket sedan leder till omfattande testscenarier. MBT blir allt viktigare i takt med att mjukvaran blir mer komplex och traditionella metoder får kämpa med snabba utvecklingscykler, vilket gör det nödvändigt att skala upp testautomatiseringen i agila och DevOps-miljöer.

Läs vitboken om skriptbaserat kontra modellbaserat

Modellbaserad testning

Hur fungerar modellbaserad testning?

MBT följer en systematisk process i tre steg som hjälper team att snabbare leverera programvara av högre kvalitet:

Skapande av modell: Testteamen skapar en visuell representation av hur systemet ska fungera, med nyckelfunktioner, användarflöden och affärslogik. Denna modell kartlägger systemets tillstånd, hur användarna rör sig mellan dem och vad som händer i varje steg. Teamen kan använda välkända tekniker som UML-diagram, tillståndsmaskiner, flödesscheman eller beslutstabeller, beroende på vad som fungerar bäst i deras sammanhang. Det verkliga värdet här är att skapa en gemensam förståelse för förväntat beteende som alla, från utvecklare till affärsanalytiker, kan hänvisa till. Modellerna kan fokusera på affärsprocesser i stort eller zooma in på specifika komponentdetaljer, beroende på vad som behöver testas.

Generering av testfall: Det är här som effektivitetsvinsterna verkligen kommer till sin rätt. Smarta algoritmer analyserar din modell och genererar automatiskt testfall som det skulle ta veckor att skriva manuellt. Systemet utforskar varje väg, övergång och beslutspunkt för att skapa scenarier som täcker normala arbetsflöden, gränsfall, gränsvillkor och felhantering. Du får omfattande täckning utan det tråkiga manuella arbetet, och du kan ställa in genereringen så att den fokuserar på högriskområden eller specifika täckningsmål som är viktigast för din releasekvalitet.

Testkörning: De genererade testerna körs automatiskt mot ditt faktiska system via testramverk som interagerar med användargränssnitt, API:er eller andra gränssnitt. När testerna körs jämför ramverket det som faktiskt händer med det som modellen säger ska hända. När något inte stämmer får du tydliga rapporter som visar exakt var problemet uppstod och vilken del av modellen det rör sig om. Detta gör felsökningen mycket snabbare eftersom du snabbt kan fastställa om det är en systembugg eller ett modelleringsproblem som behöver justeras.

Vilka är fördelarna med MBT?

Traditionella testmetoder är ofta otillräckliga när det gäller att hantera den dynamiska karaktären hos moderna programvarusystem. Genom att använda MBT kan du utnyttja abstrakta modeller för att representera det önskade beteendet hos ett system för en systematisk och effektiv metod för att validera programvarans funktionalitet.

Viktiga fördelar som gör modellbaserad testning inom programvaruteknik till ett kraftfullt verktyg för programvaruutvecklare och testare inkluderar:

  • Förbättrad testtäckning: Generera testfall från modeller som fångar alla möjliga beteenden i systemet, vilket säkerställer omfattande täckning och avslöjar kantfall som manuell testning kanske missar.
  • Förbättrad effektivitet: Automatisera genereringen av testfall och minska avsevärt den tid och ansträngning som krävs för testdesign, så att testarna kan fokusera på testutförande och analys.
  • Bättre konsekvens och noggrannhet: Eliminera mänskliga fel och inkonsekvenser med automatiserad testfallsgenerering för mer tillförlitliga och korrekta testfall.
  • Tidig upptäckt av defekter: Underlättar tidig validering av systemkrav och design, vilket gör det möjligt att upptäcka och åtgärda defekter i ett tidigt skede av utvecklingslivscykeln.

Vilka är de vanligaste utmaningarna som testare ställs inför?

Det här tillvägagångssättet kan göra mjukvarutestningen effektivare och mer ändamålsenlig, men det medför också en rad utmaningar. Det är viktigt att förstå dessa hinder för att framgångsrikt kunna integrera denna metod i livscykeln för programvaruutveckling.

Vanliga utmaningar som testare ställs inför när de använder detta tillvägagångssätt är bland annat

  • Inlärningskurva: MBT kräver en förändring av tankesätt och kompetens, eftersom testare måste skaffa sig kunskap om modelleringstekniker och verktyg.
  • Initial investering: Införandet av MBT innebär en initial investering i verktyg, utbildning och skapandet av modeller, vilket kan vara ett hinder för vissa organisationer.
  • Underhåll av modeller: I takt med att systemet utvecklas måste modellerna uppdateras för att återspegla förändringarna. Detta löpande underhållsarbete kan vara resurskrävande.
  • Verktygskompatibilitet: Att säkerställa kompatibilitet mellan modellbaserade testverktyg och den befintliga utvecklings- och testmiljön kan vara en utmaning.

Hur kan jag implementera modellbaserad testning i min strategi för programvarutestning?

MBT kan tillämpas på olika typer av programvarutestning, från funktions- och integrationstestning till prestanda- och säkerhetstestning. Denna mångsidiga metod förbättrar testningen genom att öka täckningen, effektiviteten och precisionen när det gäller att upptäcka programvarufel i hela testspektrumet.

Viktiga implementeringsstrategier inkluderar:

  • Skapande av modeller: Utveckla modeller som fångar det förväntade beteendet hos systemet under test (SUT). Dessa modeller kan skapas med hjälp av olika modelleringsspråk och notationer, t.ex. UML, tillståndsdiagram eller flödesscheman.
  • Generering av testfall: Använd modellbaserade testverktyg för att automatiskt generera testfall från modellerna. Dessa testfall kommer att täcka olika scenarier, inklusive normala, gräns- och felförhållanden.
  • Utförande av tester: Exekvera de genererade testfallen med hjälp av automatiserade testverktyg. MBT-verktyg integreras ofta med populära ramverk för testautomatisering för att underlätta sömlös testkörning.
  • Testanalys: Analysera resultaten av de utförda testfallen för att identifiera defekter och förbättringsområden. Modellerna kan också uppdateras baserat på analysen för att förbättra testtäckningen och noggrannheten.

Kan modellbaserad testning förbättras med hjälp av AI? Om så är fallet, hur?

Artificiell intelligens revolutionerar modellbaserad testning genom att göra den mer intelligent, adaptiv och autonom. Integrationen av AI med MBT skapar en kraftfull synergi som tar itu med många traditionella testutmaningar samtidigt som den öppnar nya möjligheter för omfattande kvalitetssäkring.

Hur AI förändrar modellbaserad testning

Intelligent modellgenerering: AI-algoritmer kan analysera befintlig applikationskod, användargränssnitt och systemdokumentation för att automatiskt generera initiala modeller, vilket avsevärt minskar den tid och expertis som krävs för att skapa modeller. Tekniker för maskininlärning kan identifiera mönster i applikationernas beteende och föreslå optimala modellstrukturer.

Dynamisk optimering av testfall: AI-drivna MBT-verktyg lär sig kontinuerligt av testkörningsresultat för att optimera framtida testfallsgenerering. Dessa system kan identifiera vilka testscenarier som är mest sannolika att avslöja defekter baserat på historiska data, applikationsriskområden och mätvärden för kodkomplexitet.

Självläkande testautomatisering: När applikationer genomgår förändringar kan AI-förstärkta MBT-verktyg automatiskt anpassa modeller och testfall utan manuell inblandning. Denna självläkande funktion använder datorseende och naturlig språkbehandling för att upptäcka ändringar i användargränssnittet och uppdatera testskript i enlighet därmed.

Prediktiv upptäckt av defekter: AI-algoritmer analyserar mönster från tidigare testcykler för att förutse var det är mest sannolikt att defekter uppstår, vilket gör det möjligt för team att fokusera testinsatserna på högriskområden och optimera resursallokeringen.

Viktiga AI-funktioner i moderna MBT-verktyg:

  • Behandling av naturligt språk: Omvandla krav skrivna på vanlig engelska till körbara testmodeller, vilket gör MBT mer tillgängligt för icke-tekniska intressenter.
  • Visuell igenkänning: Identifiera och interagera automatiskt med gränssnittselement på olika plattformar och enheter.
  • Upptäckt av avvikelser: Identifiera ovanliga systembeteenden som kan tyda på defekter, även om de inte orsakar explicita testfel.
  • Riskbaserad testning: Prioritera testkörning baserat på AI-driven riskbedömning av kodändringar och systemkomponenter.
  • Kontinuerlig inlärning: Förbättra modellens noggrannhet och testeffektiviteten över tid med hjälp av algoritmer för maskininlärning.

Organisationer som implementerar AI-förstärkt modellbaserad testning rapporterar betydande förbättringar i testeffektivitet och mjukvarukvalitet. Kombinationen minskar kostnaderna för testunderhåll och ökar samtidigt upptäcktsfrekvensen för defekter. Detta innebär snabbare time-to-market, minskade testkostnader och högre kundnöjdhet genom mer tillförlitliga programvarulanseringar.

Hur kan OpenText hjälpa till att omvandla och påskynda vår teststrategi med MBT?

Påskynda testarbetet genom att utnyttja abstrakta modeller för att automatisera genereringen av testfall, vilket eliminerar den tidskrävande manuella processen och minskar risken för mänskliga fel. Med modellbaserad testning som drivs av [namn på verktyg eller plattform] kan du säkerställa omfattande täckning över API:er, webbläsare och användarnas arbetsflöden, vilket hjälper till att upptäcka defekter tidigt i utvecklingscykeln.

Sömlös integration med DevOps-pipelines och AI-drivna förbättringar gör att dina team kan bibehålla precisionen med hög hastighet, vilket möjliggör snabbare releaser utan att kompromissa med kvaliteten. Resultatet? Konsekvent tillförlitlig, användarcentrerad programvara som stöder strategiska mål och stärker kundernas förtroende.

MBT gör det möjligt för team att automatiskt generera högkvalitativa testfall från beteendemodeller, vilket leder till bättre testtäckning, snabbare upptäckt av defekter och mer konsekvent testning. Implementeringen kräver genomtänkt planering och disciplin, men de långsiktiga fördelarna är obestridliga, särskilt när de stöds av rätt verktyg och bästa praxis.

För organisationer som vill skala upp sin automatiserade funktionstestning, förbättra samarbetet mellan olika team och leverera högpresterande programvara erbjuder modellbaserad testning en tydlig väg framåt. Genom att använda detta tillvägagångssätt ger du ditt team förutsättningar för varaktiga vinster i testeffektivitet, programvarukvalitet och övergripande leveranssäkerhet.

Relaterade produkter

OpenText™ Core Software Delivery Platform

Effektivisera utvecklingsarbetsflödena med integrerade verktyg som påskyndar lanseringar, förbättrar samarbetet och levererar kvalitetsprogram snabbare

OpenText™ Functional Testing

Snabbare leverans av programvara med automatiserad testning som validerar funktionalitet, minskar antalet buggar och säkerställer snabbare kvalitetsreleaser

OpenText™ Functional Testing Lab for Mobile and Web

Testa mobil- och webbappar på riktiga enheter och webbläsare samtidigt för att leverera felfria användarupplevelser varje gång

OpenText™ Functional Testing for Developers

Integrera testning i ditt utvecklingsarbetsflöde för att upptäcka defekter tidigt, leverera med tillförsikt och upprätthålla kodkvaliteten snabbt

OpenText™ Core Performance Engineering

Optimera applikationsprestanda med viktiga verktyg för belastningstestning som identifierar flaskhalsar och säkerställer smidiga användarupplevelser

OpenText™ Professional Performance Engineering

Förbättra prestandatestning i komplexa miljöer för att förhindra avmattningar och leverera konsekvent snabba applikationer under belastning

OpenText™ Enterprise Performance Engineering

Transformera prestandatestning i hela företaget med avancerad analys och automatisering som garanterar skalbara, högpresterande applikationer

Se alla produkter

Hur kan vi hjälpa till?

Fotnoter