使用人工智能和机器学习实现完全自动化的5种好措施
发布时间：2021-06-10 13:15:05 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：如今，在人工智能和机器学习方面，测试领域的自动化已经有了很大的进步和发展。自动驾驶汽车、机器人以及亚马逊公司开发的Alexa助理等人工智能和机器学习产品就是为人们的工作和生活带来更多活动的一些示例。随着应用软件和设备的更新，用户对产品质量的需求
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如今，在人工智能和机器学习方面，测试领域的自动化已经有了很大的进步和发展。自动驾驶汽车、机器人以及亚马逊公司开发的Alexa助理等人工智能和机器学习产品就是为人们的工作和生活带来更多活动的一些示例。随着应用软件和设备的更新，用户对产品质量的需求越来越高，对于产品缺陷的容忍度也越来越低。当谈论用户对于企业的特定产品或服务的忠诚度时，调查表明了产品缺陷或服务质量较差带来的不利影响。91%抱怨的客户会放弃企业提供的产品或服务，而其中13%的客户将会告知15个熟识的人有关其产品和或服务不良体验的消息。研究表明，网站上的一次不良体验使用户再次访问该网站的可能性降低了88%。
这种不良的用户体验自然会影响各行业领域的质量保证运营体系。随着软件结构日益复杂，质量保证测试公司的质量检查流程都变得越来越复杂。对于更高质量、交付速度更快的产品和服务的需求正在增加，为了满足这些需求，企业需要采用合适的端到端测试解决方案。由于时间有限，创建专用的测试用例并从头开始编写脚本对于企业来说成为一项挑战，同时需要涵盖所有关键的测试场景。
这些情况为大型质量保证公司提供了更多机会，可以利用人工智能和机器学习的潜力，以更快的速度、更好的质量、更高的效率来实现高度自动化的测试。这些技术可以帮助企业涵盖高风险的测试场景，并在指定的时间范围内实现完整的测试。
企业交付软件项目的时间有限，这对软件测试团队构成了挑战。项目交付周期需要结合人工智能和机器学习等新兴技术，并利用测试自动化的功能来消除这些挑战。
使用人工智能进行测试自动化成为行业新话题，这促使企业将其作为整个开发和测试过程的组成部分。
通过人工智能和机器学习应对测试自动化中的挑战
如上所述，通过使用智能化和测试自动化工具来解决传统测试自动化中的痛点，可以得出最佳的测试结果。以下对如何使用人工智能和机器学习的智能测试自动化技术帮助项目团队减少测试工作，以及提高测试覆盖率进行了探讨。
1.用于测试自动化的自我修复技术
测试自动化中的自我修复技术解决了涉及测试脚本维护的主要问题，在这些脚本中，自动化脚本会在对象属性更改的每个阶段(包括名称、ID、CSS等)出现中断，这就是动态定位策略的关键所在。在这里，程序会自动检测到这些更改并动态修复，而无需人工干预。这极大地改进了测试自动化的整体方法，因为它允许团队在敏捷测试方法中利用左移方法，从而使过程更加高效，并提高了生产率，加快了交付速度。
例如，当开发人员在HTML页面中的对象标识符发生任何更改时，测试用例中的用户界面(UI)标识符将自动更正。人工智能引擎会在属性发生变化的情况下找到这些元素，然后根据源代码中的更改对其进行修改。这种自我修复技术节省了开发人员在识别更改并同时在用户界面(UI)中更新时花费的大量时间。
以下提到的是自我修复技术的端到端流程，该流程由基于人工智能的测试平台进行处理。按照这个处理流程，当人工智能引擎指出由于对象属性已更改而导致项目测试可能中断时，它会提取整个文档对象模型(DOM)并研究属性。可以毫不费力地运行测试用例，而这样的更改都是使用动态定位策略进行的。
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