MBT 遵循系統化的三階段流程，可協助團隊更快地交付更高品質的軟體：建立模型：測試團隊建立系統應如何運作的視覺表示，捕捉關鍵功能、使用者工作流程及商業邏輯。這個模型映射出系統狀態、使用者如何在狀態之間移動，以及每一步驟會發生什麼。團隊可以使用熟悉的技術，例如 UML 圖表、狀態機器、流程圖或決策表，只要最適合他們的情境即可。真正的價值在於建立對預期行為的共同理解，從開發人員到業務分析師都可以參考。模型可以專注於大圖像的業務流程，也可以放大到特定元件的細節，這取決於需要測試的項目。測試案例產生：這就是效率提升的真正關鍵。智慧型演算法可分析您的模型，並自動產生需要花費數週時間手寫的測試案例。系統會探索每個路徑、轉換和決策點，以建立涵蓋正常工作流程、邊緣情況、邊界條件和錯誤處理的情境。您不需要繁瑣的手動工作，就能獲得全面的覆蓋範圍，而且您可以調整產生的結果，以專注於高風險區域或對您的發行品質最重要的特定覆蓋目標。測試執行：透過與 UI、API 或其他介面互動的測試框架，針對您的實際系統自動執行所產生的測試。當測試執行時，框架會比較實際發生的情況與模型所說應該發生的情況。當發生問題時，您會收到清晰的報告，清楚顯示問題發生的位置，以及問題與模型的哪一部分有關。這讓除錯的速度更快，因為您可以快速找出是系統錯誤還是需要調整的建模問題。

Q: 測試人員常遇到哪些挑戰？

採用這種方法可以提高軟體測試的效率和效能，但也會帶來一系列的挑戰。了解這些障礙對於將此方法成功整合到 軟體開發生命週期 是非常重要的。測試人員在使用此方法時常遇到的挑戰包括學習曲線：MBT 需要轉換思維與技能，因為測試人員需要掌握建模技術與工具的知識。初始投資：採用 MBT 需要在工具、訓練和建立模型方面進行初始投資，這可能會成為某些組織的障礙。模型維護：隨著系統的演進，模型需要更新以反映變化。這種持續的維護工作可能是資源密集型的。工具相容性：確保基於模型的測試工具與現有的開發及測試環境相容是相當具有挑戰性的。

Q: 如何在軟體測試策略中實施基於模型的測試？

MBT 可應用於各種類型的軟體測試，從功能和整合測試到 效能 和安全性測試。此多功能方法可透過改善覆蓋率、效率及精確度，在整個測試範圍內發現軟體缺陷，從而強化測試。主要實施策略包括建立模型：開發能捕捉被測系統 (SUT) 預期行為的模型。這些模型可以使用各種建模語言和符號來建立，例如 UML、狀態圖或流程圖。測試案例產生：使用基於模型的測試工具，從模型自動產生測試案例。這些測試案例將涵蓋不同的情況，包括正常、邊界和錯誤狀況。測試執行：使用自動化測試工具執行所產生的測試案例。MBT 工具通常會與常用的測試自動化框架整合，以促進無縫的測試執行。測試分析：分析執行測試案例的結果，以找出缺陷和需要改善的地方。模型也可以根據分析結果進行更新，以改善測試的涵蓋範圍和準確性。

Q: OpenText 如何透過 MBT 協助您轉換並加強我們的測試策略？

利用抽象模型自動產生測試案例，省去耗時的手動流程並降低人為錯誤的風險，加速您的測試工作。透過 [工具或平台名稱] 所提供的模型式測試，您可以確保全面涵蓋 API、Web 瀏覽器和使用者工作流程，有助於在開發週期的早期發現缺陷。與 DevOps 管道和 AI 驅動的增強功能無縫整合，可讓您的團隊在速度上維持精準度，在不影響品質的情況下加快發佈速度。結果如何？持續可靠、以使用者為中心的軟體，可支援策略目標並加強客戶信任。MBT 可讓團隊從行為模型自動產生高品質的測試案例，從而提高測試覆蓋率、加快缺陷偵測速度，以及加強測試一致性。雖然實施過程需要深思熟慮的規劃和建模規範，但長期效益是無庸置疑的，尤其是在正確工具和最佳實務的支援下。對於希望擴展 自動化功能測試 、改善團隊間協作並交付高效能軟體的組織而言，基於模型的測試提供了一條明確的前進道路。透過採用此方法，您可以讓您的團隊在測試效率、軟體品質和整體交付信心方面獲得持久的收益。

與專家交談探索我們的相關產品

概述

基於模型的測試 (MBT) 使用系統的抽象模型來自動產生測試案例，使複雜系統的系統測試成為可能。測試人員不需要手動撰寫測試，而是建立代表預期行為的模型，然後產生全面的測試情境。由於軟體日趨複雜，傳統方法難以應付快速的開發週期，因此 MBT 變得越來越重要，對於在敏捷和 DevOps 環境中擴充測試自動化而言，MBT 是不可或缺的。

閱讀基於腳本與基於模型的白皮書

模型驅動測試

基於模型的測試如何運作？

MBT 遵循系統化的三階段流程，可協助團隊更快地交付更高品質的軟體：

模型建立：測試團隊建立系統應如何運作的視覺表示，捕捉關鍵功能、使用者工作流程及商業邏輯。此模型映射出系統的狀態、使用者如何在狀態之間移動，以及在每一步驟會發生什麼。團隊可以使用熟悉的技術，例如 UML 圖表、狀態機器、流程圖或決策表，只要最適合他們的情境即可。真正的價值在於建立對預期行為的共同理解，從開發人員到業務分析師都可以參考。模型可以專注於大圖像的業務流程，也可以放大到特定元件的細節，這取決於需要測試的項目。

測試案例產生：這就是效率提升的真正關鍵。智慧型演算法可分析您的模型，並自動產生需要花費數週時間手寫的測試案例。系統會探索每個路徑、轉換和決策點，以建立涵蓋正常工作流程、邊緣情況、邊界條件和錯誤處理的情境。您不需要繁瑣的手動工作，就能獲得全面的覆蓋範圍，而且您可以調整產生的結果，以專注於高風險區域或對您的發行品質最重要的特定覆蓋目標。

測試執行：透過與 UI、API 或其他介面互動的測試框架，針對您的實際系統自動執行所產生的測試。當測試執行時，框架會比較實際發生的情況與模型所說應該發生的情況。當發生問題時，您會收到清晰的報告，清楚顯示問題發生的位置，以及問題與模型的哪一部分有關。這讓除錯的速度更快，因為您可以快速找出是系統錯誤還是需要調整的建模問題。

MBT 有哪些好處？

傳統的測試方法往往無法解決現代軟體系統的動態特性。透過使用 MBT，您可以利用抽象模型來表示系統所需的行為，以系統化且有效率的方式來驗證軟體功能。

使軟體工程中基於模型的測試成為軟體開發人員和測試人員的強大工具的主要優點包括

增強測試涵蓋範圍：從模型產生測試案例，捕捉系統所有可能的行為，確保全面的涵蓋範圍，並發現手動測試可能遺漏的邊緣案例。
提高效率：自動產生測試案例，大幅減少測試設計所需的時間與精力，讓測試人員能專注於測試執行與分析。
更好的一致性和準確性：利用自動化測試案例產生功能，消除人為錯誤與不一致的情況，提供更可靠、更精準的測試案例。
早期缺陷偵測：促進系統需求和設計的早期驗證，在開發生命週期的早期階段就能偵測並解決缺陷。

測試人員常遇到哪些挑戰？

採用這種方法可以提高軟體測試的效率和效能，但也會帶來一系列的挑戰。了解這些障礙對於將此方法成功整合到軟體開發生命週期是非常重要的。

測試人員在使用此方法時常面臨的挑戰包括

學習曲線：MBT 需要轉換思維與技能，因為測試人員需要掌握建模技術與工具的知識。
初始投資：採用 MBT 需要在工具、訓練和建立模型方面進行初始投資，這可能會成為某些組織的障礙。
模型維護：隨著系統的演進，模型需要更新以反映變化。這種持續的維護工作可能是資源密集型的。
工具相容性：確保基於模型的測試工具與現有的開發及測試環境相容是相當具有挑戰性的。

如何在軟體測試策略中實施基於模型的測試？

MBT 可應用於各種類型的軟體測試，從功能和整合測試到效能和安全性測試。此多功能方法可透過改善覆蓋率、效率及精確度，在整個測試範圍內發現軟體缺陷，從而強化測試。

主要實施策略包括

建立模型：開發能捕捉被測系統 (SUT) 預期行為的模型。這些模型可以使用各種建模語言和符號來建立，例如 UML、狀態圖或流程圖。
測試案例產生：使用基於模型的測試工具，從模型自動產生測試案例。這些測試案例將涵蓋不同的情況，包括正常、邊界和錯誤狀況。
測試執行：使用自動化測試工具執行所產生的測試案例。MBT 工具通常會與常用的測試自動化框架整合，以促進無縫的測試執行。
測試分析：分析執行測試案例的結果，以找出缺陷和需要改善的地方。模型也可以根據分析結果進行更新，以改善測試覆蓋率和準確性。

人工智能能否增強基於模型的測試？如果是，如何進行？

人工智慧正在徹底改變以模型為基礎的測試，使其更具智慧、適應性和自主性。AI 與 MBT 的整合產生了強大的協同效應，在解決許多傳統測試挑戰的同時，也為全面品質保證開啟了新的可能性。

AI 如何改變以模型為基礎的測試

智慧型模型產生：AI 演算法可分析現有的應用程式碼、使用者介面和系統文件，自動產生初始模型，大幅減少模型建立所需的時間和專業知識。機器學習技術可以識別應用程式行為的模式，並建議最佳的模型結構。

動態測試案例最佳化：AI 驅動的 MBT 工具會持續從測試執行結果中學習，以最佳化未來測試案例的產生。這些系統可以根據歷史資料、應用程式風險區域和程式碼複雜度指標，找出哪些測試方案最有可能發現缺陷。

自修復測試自動化：當應用程式發生變更時，AI 增強的 MBT 工具可自動調整模型和測試案例，無需手動介入。這種自我修復能力使用電腦視覺和自然語言處理來偵測使用者介面變更，並據此更新測試腳本。

預測性缺陷偵測：AI 演算法可分析過往測試週期的模式，預測最可能發生瑕疵的位置，讓團隊將測試重點放在高風險區域，並最佳化資源分配。

現代 MBT 工具中的關鍵 AI 功能：

自然語言處理：將純英文撰寫的需求轉換為可執行的測試模型，讓非技術利害關係人更容易使用 MBT。
視覺辨識：跨不同平台和裝置自動識別 UI 元素並與之互動。
異常偵測：識別可能顯示缺陷的異常系統行為，即使這些行為不會造成明確的測試失敗。
基於風險的測試：根據程式碼變更和系統元件的 AI 驅動風險評估，排定測試執行的優先順序。
持續學習：透過機器學習演算法，隨著時間的推移改善模型精確度和測試效能。

實施AI 增強型模型式測試的組織報告指出，測試效率和軟體品質都有顯著的改善。這種組合可降低測試維護的開銷，同時提高缺陷偵測率。這可加快產品上市時間、降低測試成本，並透過更可靠的軟體版本提高客戶滿意度。

OpenText 如何透過 MBT 協助您轉換並加強我們的測試策略？

利用抽象模型自動產生測試案例，省去耗時的手動流程並降低人為錯誤的風險，加速您的測試工作。透過[工具或平台名稱] 所提供的模型式測試，您可以確保全面涵蓋 API、Web 瀏覽器和使用者工作流程，有助於在開發週期的早期發現缺陷。

與 DevOps 管道和 AI 驅動的增強功能無縫整合，可讓您的團隊在速度上維持精準度，在不影響品質的情況下加快發佈速度。結果如何？持續可靠、以使用者為中心的軟體，可支援策略目標並加強客戶信任。

MBT 可讓團隊從行為模型自動產生高品質的測試案例，從而提高測試覆蓋率、加快缺陷偵測速度，以及加強測試一致性。雖然實施過程需要深思熟慮的規劃和建模規範，但長期效益是無庸置疑的，尤其是在正確工具和最佳實務的支援下。

對於希望擴展自動化功能測試、改善團隊間協作並交付高效能軟體的組織而言，基於模型的測試提供了一條明確的前進道路。透過採用此方法，您可以讓您的團隊在測試效率、軟體品質和整體交付信心方面獲得持久的收益。