Регрессионное тестирование с турбонаддувом: расстановка приоритетов тестовых случаев с помощью искусственного интеллекта как профессионал

Постоянное проведение всех регрессионных тестов может быть непрактичным и неэффективным.

DevOps и непрерывное развертывание представляют собой сдвиг парадигмы в разработке программного обеспечения, способствующий сотрудничеству, автоматизации и непрерывной обратной связи. Эти методы играют важную роль в удовлетворении потребностей динамичного и конкурентного рынка, позволяя организациям быстро и эффективно поставлять высококачественное программное обеспечение.

В этом контексте тестирование программного обеспечения претерпело трансформацию, чтобы соответствовать ускоренным темпам разработки методологий, подчеркивая роль автоматизации тестирования и практики непрерывного тестирования. Однако с ростом сложности приложений количество автоматизированных тестов имеет тенденцию расти в геометрической прогрессии. Этот рост приводит к увеличению времени выполнения даже автоматических тестов, иногда занимающему часы или дни, что противоречит современным практикам разработки, которые отдают приоритет быстрой обратной связи.

Это представляет собой уникальную задачу для команд тестирования: необходимость стратегического выбора и определения приоритетности тестов из-за ограниченности ресурсов и времени. Огромный объем тестов может привести к переломному моменту, когда станет непрактично выполнять каждый тест в каждом цикле регрессии.

Затем команда сталкивается с важнейшей задачей выявления и сосредоточения внимания на высокоприоритетных тестовых примерах , использовании определенных критериев приоритизации, а также постоянном сопровождении и обновлении набора тестов для обеспечения актуальности и эффективности в контексте принятых критериев.

Стратегии выбора и определения приоритетности тестовых случаев

Принимая во внимание компромисс между комплексным автоматическим регрессионным тестированием и более целенаправленной частичной регрессией , важнейшей задачей является методический выбор и определение приоритетности тестовых примеров в наборе тестов, стремясь найти тонкий баланс между всесторонним охватом и эффективностью процесса тестирования, при этом учитывая ограничения ресурсов.

В приведенном ниже списке вы найдете различные методы определения приоритетов тестовых случаев, все из которых предназначены для достижения баланса между всесторонним охватом и сокращением времени выполнения. Имейте в виду, что этот список не является исчерпывающим:

В этой статье наша цель — изучить , как интеграция методов влияния на бизнес и частоты использования может привести к более комплексному подходу к расстановке приоритетов тестирования . Объединив эти подходы, группы тестирования могут разработать приоритетный план тестирования, оптимизируя эффективность своих усилий по тестированию и повышая общее качество тестируемого приложения.

Объединение влияния на бизнес и частоты использования для определения приоритетности тестовых примеров.

Часто команды сталкиваются с проблемой количественной оценки влияния на бизнес и частоты использования, прибегая к интуитивному и субъективному подходу. Чтобы повысить уровень доверия, командам становится необходимо перейти к более формализованной методологии.

Это предполагает разработку систематической системы оценки , которая учитывает как влияние на бизнес, так и частоту использования функций приложения. Этот формализованный подход позволяет командам более эффективно расставлять приоритеты тестовых сценариев на основе этих важнейших факторов, сводя к минимуму зависимость от догадок.

Вот пошаговое руководство по расстановке приоритетов тестов с использованием этих факторов:

• Определите критические бизнес-требования и функции. Просмотрите бизнес-требования и функции вашего приложения или системы. Определите те, которые оказывают наиболее существенное влияние на бизнес-операции, удовлетворенность клиентов или доходы.
• Оцените частоту использования: проанализируйте данные об использовании или соберите отзывы заинтересованных сторон, чтобы определить наиболее часто используемые функции или функции в рабочей среде.
• Создайте матрицу приоритетов. Разработайте матрицу, которая сочетает в себе как влияние на бизнес, так и факторы частоты использования. Присвойте веса или баллы в зависимости от их относительной важности для вашей компании.
• Расставьте приоритеты тестовых примеров: сопоставьте тестовые сценарии с соответствующими требованиями или функциями. Рассчитайте оценку приоритета для каждого тестового примера путем объединения оценок или весов, присвоенных факторам влияния на бизнес и частоте использования.

Следуя этому подходу, вы можете сосредоточить свои усилия по тестированию на наиболее важных для бизнеса и часто используемых аспектах вашего приложения или системы, обеспечивая при этом всестороннее тестовое покрытие.

Гравитация: применение ИИ для определения приоритетов тестовых сценариев

Gravity представляет механизм взвешивания и оценки тестовых сценариев на базе искусственного интеллекта , который помогает оптимизировать существующие наборы тестов, расставляя приоритеты тестовых примеров на основе влияния на бизнес и частоты использования тестируемых страниц и потоков, охватываемых этими тестовыми примерами. Это позволяет определять приоритетность тестовых сценариев на основе данных , концентрируя тестовое покрытие на наиболее важных областях, которые напрямую влияют на опыт конечного пользователя.

Он легко коррелирует несколько измерений, включая тестовое покрытие, влияние на бизнес и частоту использования. Это позволяет генерировать понятные отчеты и аналитическую информацию, позволяя группам тестирования определять приоритетность тестов на основе конкретных данных, а не полагаться на догадки.

Способность Gravity отслеживать использование в производственных и тестовых средах позволяет генерировать комплексную аналитику качества путем обработки полученных данных с помощью алгоритмов машинного обучения. Это включает в себя преобразование необработанных данных в значимую информацию с использованием таких методов, как распознавание закономерностей, анализ тенденций и корреляций, обнаружение аномалий и выбросов и многое другое.

Он выделяет информацию, которая позволяет группам тестирования выявлять пробелы в охвате , определять функции, которые могут быть перепроверены или недостаточно протестированы, а также распознавать избыточные усилия по тестированию в менее важных областях.

Если вы хотите узнать больше о Gravity, вы можете заказать демо-версию здесь: Забронировать демо-версию

Заключение

Применение целенаправленного и выборочного подхода к приоритизации тестовых сценариев имеет решающее значение для оптимизации ресурсов тестирования, ускорения вывода продукта на рынок и повышения общего качества программного обеспечения. Направляя усилия на области приложения с высоким уровнем риска, группы тестирования могут обеспечить раннее обнаружение критических проблем.

Кроме того, внедрение формализованной системы оценок для определения приоритетности соответствующих тестовых случаев дает значительную выгоду командам тестирования. Этот систематический метод представляет собой значительное улучшение по сравнению с тем, чтобы полагаться исключительно на субъективные мнения и опыт других. Применяя более объективную и основанную на данных методологию , группы тестирования могут значительно улучшить свою практику тестирования, обеспечивая более строгий и эффективный подход к выявлению и решению критических проблем.

Автор: Криштиану Каэтано

Руководитель отдела роста Smartesting

Специалист по тестированию программного обеспечения с двадцатилетним опытом работы в этой области. Уроженец Бразилии, который последние шесть лет называет Лондон своим домом. Я являюсь гордым основателем Zephyr Scale, ведущего приложения для управления тестированием в экосистеме Atlassian. В течение последних десяти лет моя роль была ключевой в руководстве компаниями по тестированию в создании и выводе на рынок инновационных инструментов тестирования. В настоящее время я занимаю должность руководителя отдела роста в Smartesting, компании по тестированию, занимающейся разработкой инструментов тестирования на базе искусственного интеллекта.