معظم التطورات في اختبار التطبيقات كانت من الاختبار اليدوي إلى الاختبار اختبار الأتمتة، والذي يستخدم تقنيات متخصصة لتشغيل البرامج النصية للاختبار تلقائيًا دون أي تدخل بشري. الأتمتة هي النهج الأكثر قبولا لزيادة فعالية الاختبار، إنتاجية، وتغطية الاختبار.
باستخدام أطر وتقنيات الاختبار، يقوم المطورون أو المختبرون بإنشاء برنامج نصي للاختبار للاختبار الآلي. يقوم البرنامج النصي للاختبار باختبار التطبيق تلقائيًا دون أي تدخل بشري، ويتم عرض النتائج. على عكس الاختبار الآلي، يعتمد الاختبار اليدوي على قيام مهندس الاختبار بكتابة حالات الاختبار وتنفيذ التطبيق بناءً على حالات الاختبار تلك.
من خلال أتمتة العمليات المتكررة والمهام الأخرى ذات الصلة، يمكن لمهندسي الاختبار زيادة تغطية الاختبار مع توفير الكثير من الوقت أيضًا. ومع ذلك، يتطلب الاختبار اليدوي من المختبرين تكرار نفس المهام بشكل متكرر، وهي عملية مرهقة. لذلك يمكننا أن نستنتج أن أتمتة الاختبار تركز في المقام الأول على أتمتة العمل البشري اليدوي بالأنظمة أو الأجهزة.
يؤدي استخدام أداة اختبار الأتمتة إلى تسهيل التعامل مع بيانات الاختبار وإدارة تنفيذ الاختبار ومقارنة نتائج الاختبار تلقائيًا مع التوقعات لتحديد ما إذا كانت هناك أخطاء أو أخطاء أو أن التطبيق خالٍ منها.
يتطور المشهد الفني بشكل أكبر نحو الأتمتة بدون تعليمات برمجية والأتمتة التي تستخدم الروبوتات التي تستخدم تقنيات الجيل التالي مثل الذكاء الاصطناعي (AI)، التعلم الآلي (ML)والتعلم العميق لضمان نشر التطبيقات التي تلبي معايير الامتثال واحتياجات العملاء للجودة (DL). ولجعل عملية الاختبار أسهل وأسرع وأكثر جدارة بالثقة، فقد أصبح الطلب عليها أكثر في السنوات الأخيرة.
أحدث الاتجاهات في تصميم القافلةكان الذكاء الاصطناعي (AI) مجرد مصطلح عصري، لكنه أصبح الآن عنصرًا أساسيًا في الحياة اليومية. ينتشر الذكاء الاصطناعي (AI) اليوم، بدءًا من السيارات ذاتية القيادة إلى الهواتف الذكية والأجهزة الذكية (أليكسا وسيري وما إلى ذلك)، والتطبيقات الذكية (كورتانا، مساعد جوجلالخ)، والأجهزة المنزلية الذكية. تستخدم كل مؤسسة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الخدمات المصرفية والتأمين والتكنولوجيا المالية والرعاية الصحية والمزيد. مما لا شك فيه أن هذه التكنولوجيا لها حضور قوي في مجال اختبار التطبيقات المتوسع.
في حين أن عملية تطوير التطبيق تستمر في المضي قدمًا من خلال الأساليب الحديثة مثل الاختبار المستمر والرشيق وDevOps، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي يعد أمرًا بالغ الأهمية لزيادة فعالية اختبار التطبيق إلى أقصى حد. يتم ضمان تغطية اختبار أفضل، ودقة اختبار أكبر، ووقت أقصر للتسويق، وانخفاض كبير في إجمالي نفقات الاختبار من خلال هذا الاختبار المتقدم.
تتضمن تقنيات اختبار التطبيقات الآلية الذكاء الاصطناعي لجعل الاختبارات أكثر ذكاءً وأكثر موثوقية وأكثر فعالية. لا تزال المؤسسات تواجه العديد من المشكلات المتعلقة بتقنيات اختبار الأتمتة التقليدية، ولكن يمكن حل هذه المشكلات باستخدام الذكاء الاصطناعي على وجه الخصوص.
قبل القيام بذلك، من المهم أن نفهم الذكاء الاصطناعي بشكل كامل للحصول على فهم أعمق. وفي قسم لاحق، سنتحدث عن كيفية تحسين الاختبار الآلي للتطبيقات.
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو تقنية يمكنها دعم الإدراك والنشاط البشري. لديها قدرات التعلم الذاتي تدريجيا. وهي تفهم البيئة، وتحل قضايا الإنسان، وتقوم بمهام الإنسان لتحقيق أهدافها.
على سبيل المثال، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بواسطة خرائط جوجل لتتبع أنماط حركة المرور واقتراح أفضل الطرق، بواسطة Alexa أو Siri للتحكم الصوتي، بواسطة خصوم لعبة الشطرنج على الكمبيوتر، بواسطة سيارات ذاتية القيادةومن خلال Netflix للتوصية بالمحتوى بناءً على تفضيلات المستخدم.
استخدام CapCut لإنشاء فيديو بث مباشرتعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) عن طريق إدخال البيانات في خوارزميات ذكية يمكنها التعلم والتطور من خلال تقييم الأنماط داخل البيانات؛ كلما زادت البيانات التي تحصل عليها هذه الخوارزميات، كلما تمكنت من فهم البيئة بشكل أفضل والتنبؤ بالأنماط. اعتمادًا على تقنيات مطابقة الأنماط، يمكن برمجة هذه الأنظمة لتنفيذ المهام المباشرة والصعبة.
ويمكن تعريفها بأنها قدرة برنامج الكمبيوتر أو الآلة على التفكير بشكل مستقل، والتفكير النقدي، والتعلم من خلال جمع المعلومات وتعديل السلوك المستقبلي بطريقة إيجابية.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في حل المشكلات المرتبطة بأتمتة الاختبار؟
يمكننا توسيع نطاق تغطية الاختبار وتسريع عملية التحقق من صحة الطلب من خلال الاختبار الآلي. ومع ذلك، فإن تنفيذ أتمتة الاختبار يأتي مع العديد من الصعوبات التي، إذا لم يتم حلها، يمكن أن تعطي للمختبرين كوابيس لا نهاية لها وتؤدي إلى فشل الاختبار الآلي للتطبيق. يتم إدراج الصعوبات التي تمت مواجهتها أثناء الاختبار الآلي أدناه مع الطرق التي يساعد بها الذكاء الاصطناعي في التغلب على مشكلات أتمتة الاختبار هذه.
العثور على المجموعة المثالية من الأفراد
يعد العثور على الفريق المناسب الذي يتمتع بمجموعة المهارات المناسبة للبرمجة النصية أحد أكبر التحديات في الاختبار الآلي.
من خلال استخدام حلول أتمتة الاختبار القائمة على الذكاء الاصطناعي، يمكن للمختبرين التغلب على صعوبة تجميع الفريق الصحيح ومجموعة المهارات من خلال الوصول إلى منصة برمجة نصية خالية من التعليمات البرمجية جزئيًا أو كليًا.
الوقت الذي يقضيه في المهام المتكررة
بغض النظر عن مدى إمكانية إعادة استخدام المكونات، تجد الفرق نفسها دائمًا تنشئ الكثير من نفس التعليمات البرمجية مرارًا وتكرارًا، الأمر الذي يستغرق الكثير من الوقت.
ومن خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نصوص اختبارية بسرعة وبشكل مستقل، يمكن حل هذه المشكلة. لإنشاء نصوص اختبارية تلقائيًا للمشاريع القابلة للمقارنة، يمكن تدريس أنظمة الذكاء الاصطناعي بناءً على مدخلات ومخرجات المشاريع السابقة.
اختبارات قشاري
تقضي فرق الاختبار ساعات في معرفة سبب فشل الاختبار، مثل ما إذا كانت هناك مشكلات في التطبيق أو في حالات الاختبار نفسها. يُشار إلى هذه الأنواع من حالات فشل الاختبار باسم الاختبارات غير المستقرة، وهي تتسبب في تعليق الإصدارات دون داعٍ، مما يؤدي إلى تأخير تسليم التطبيق.
مرة أخرى، الذكاء الاصطناعي موجود لمساعدة الفرق في التغلب على مشكلة الاختبارات غير المتسقة. يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع العملية من خلال إنتاج حالات اختبار أكثر قوة وتحديد الأنماط في حالات فشل الاختبار التي تبدو عشوائية.
تحديثات البرنامج النصي المتكررة نتيجة لتغييرات واجهة المستخدم
تقوم المؤسسات في كثير من الأحيان بتغيير واجهة مستخدم التطبيق لإنشاء تجربة مستخدم سلسة. حتى لو كانت التغييرات طفيفة أو بالكاد ملحوظة، فقد تتسبب في فشل بعض الأنشطة على موقع الويب في اختبار البرامج النصية.
يمكن تدريب الأدوات المستندة إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد التغييرات الدقيقة في التعليمات البرمجية أو مشكلات التطبيق. يمكن لهذه التقنيات بعد ذلك الاستجابة بشكل مناسب ومنع الحاجة إلى تحديثات البرنامج النصي اليدوية لمثل هذه التعديلات الصغيرة.
اختيار حجم الاختبار وحالات الاختبار المناسبة
يجب إجراء اختبارات الانحدار بعد كل تعديل على التطبيق. ومع ذلك، لا يمكن بشكل معقول تشغيل مجموعة اختبار الانحدار الكاملة بعد كل تغيير في مكان عمل سريع الخطى. لذلك، كان من الصعب دائمًا على فرق الاختبار اختيار العدد المناسب ومجموعة حالات الاختبار لتشغيلها لتحديث معين.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي القائمين على الاختبار في إنشاء خوارزميات تنشئ مجموعة اختبار الانحدار للتغيير المحدد بناءً على خصائص مختلفة وتوقع الحجم المناسب.
الحفاظ على البرامج النصية ومجموعات الاختبار محدثة
يصبح الحفاظ على عدد كبير من البرامج النصية للاختبار أمرًا صعبًا عندما يزداد حجم التطبيق. نظرًا لأنه يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لصيانة واستخراج نصوص الاختبار الضرورية وفقًا لمعايير الاختبار، فيمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتغلب على هذه الصعوبة.
ونتيجة لذلك، يساعد الذكاء الاصطناعي في التغلب على الصعوبات المرتبطة بأتمتة الاختبارات التقليدية، والتي تعتبر بداية الثورة.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين أتمتة الاختبار
على مدى العقود الماضية، تطورت اختبارات التطبيقات بشكل ملحوظ. كان الاختبار اليدوي هو الخطوة الأولى، تليها الأتمتة المبكرة، اختبار رشيقوأخيرًا الاختبار المستمر. لقد وصلت الآن إلى مرحلة الاختبار للاختبار المستقل المعزز بالذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن تحقيق الاختبار الذاتي قد يبدو مستحيلاً، إلا أنه يمكنك البدء في دمج ميزات الذكاء الاصطناعي التي ستوفر الأساس لذلك. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين الاختبار من خلال تسريع عملية إنشاء الاختبار، وزيادة تغطية الاختبار، وخفض صيانة الاختبار.
يعد اختبار الوحدة واختبار واجهة المستخدم واختبار واجهة برمجة التطبيقات (API) وصيانة مجموعة اختبار الأتمتة مجرد بعض المزايا القليلة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في أتمتة الاختبار.
يتيح أتمتة عملية اختبار الوحدة
يُستخدم اختبار الوحدة بشكل متكرر كأحد مكونات الاختبار المستمر أو CI/CD في DevOps. تستغرق اختبارات الوحدة الكثير من الوقت للمطورين لتحديثها وصيانتها، بينما يكون إنشاء كود التطبيق أكثر متعة بكثير. في هذه الحالة، يمكن استخدام التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي لإنشاء اختبارات الوحدة الآلية.
دليل الأمن السيبراني لأصحاب العمل عن بعديستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل البرنامج بشكل ثابت لتحديد مناطق التعليمات البرمجية التي لا تغطيها اختبارات الوحدة. يتم استخدام هذه البيانات بواسطة أدوات اختبار البرامج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لإنشاء اختبارات وحدة للتعليمات البرمجية المحددة. يمكن لهذه الأدوات تحديث الاختبارات عندما يتغير كود المصدر، وحتى إنتاج اختبارات وحدة جديدة.
التحقق من صحة إجراء اختبار واجهة المستخدم
للتنقل عبر التطبيق للبحث عن الأخطاء البصرية وضمان الصلاحية المرئية للبرنامج، يمكن لاختبار واجهة المستخدم الاستفادة من الذكاء الاصطناعي باستخدام خوارزميات التعرف على الصور. يعد الاختبار المرئي المدعوم بالذكاء الاصطناعي إحدى تقنيات ضمان الجودة المستخدمة لضمان ظهور واجهة مستخدم التطبيق على النحو المقصود للمستخدم. فهو يتأكد من أن العناصر المرئية المختلفة، مثل اللون والحجم والشكل والترتيب وما إلى ذلك، لا تتداخل عن طريق الخطأ أو تمر دون أن يلاحظها أحد.
تقوم أداة الذكاء الاصطناعي للتحقق النهائي من قبل مهندسي ضمان الجودة بإنشاء لقطة الشاشة. ونظرًا لأن العين البشرية يمكن أن تفوت هذه العيوب البصرية البسيطة، فإن الذكاء الاصطناعي مفيد في التعرف عليها بدقة وبمعدل أسرع بكثير.
المساعدة في تنفيذ عملية اختبار API
تستوعب خوارزميات الذكاء الاصطناعي العلاقات والأنماط بين استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات المختلفة وتصنفها بشكل صحيح وفقًا للموقف. ويستخدم الاختبارات الحالية لفهم كيفية ارتباط واجهات برمجة التطبيقات ببعضها البعض، ثم يستفيد من هذه المعرفة لفهم تغييرات واجهة برمجة التطبيقات، أو تحديث الاختبارات الحالية، أو تطوير اختبارات جديدة قائمة على السيناريوهات حسب الحاجة. يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء اختبارات أكثر قوة تكون أكثر شمولاً وقابلة لإعادة الاستخدام وقابلة للتطوير ومقاومة للتغيير.
إنشاء اختبارات آلية أكثر موثوقية
في معظم الأحيان، تفشل الاختبارات لأن المطورين يغيرون البرنامج لأنهم لا يستطيعون تحديد العناصر التي يحتاج إلى التواصل معها. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تتكيف تلقائيًا مع هذه التغييرات، مما يجعل حالات الاختبار أكثر موثوقية وسهولة في الإدارة. يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لكتابة حالات اختبار للتطبيق.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن للأدوات تحديد الأماكن الضعيفة في التطبيق أو الإشارة إلى المواقع التي لا تحتوي على تغطية اختبار كافية من خلال تحليل تغطية الاختبار الحالية.
جعل من الممكن إجراء اختبارات آلية أكثر فعالية
يحتاج المطورون إلى إجراء مجموعة الاختبار الكاملة بسبب وجود تعديل بسيط في التطبيق. ومع ذلك، يمكنهم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لفحص تغطية الاختبار الحالية وتحديد الأماكن ذات التغطية غير الكافية أو تسليط الضوء على النقاط الضعيفة في التطبيق.
على سبيل المثال، تبدأ أدوات اختبار الذكاء الاصطناعي في التعلم ومراقبة كيفية تغير التطبيق، واتخاذ القرارات بشكل مستقل في وقت التشغيل، وكل ذلك دون الحاجة إلى تدخل المختبر. وإذا كان التطبيق يتطور باستمرار، فلم يعد الأمر مصدر قلق لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه تغيير البرنامج النصي تلقائيًا في حالة اكتشاف أي انحراف. يعد الاختبار أكثر موثوقية واتساقًا نظرًا لأن نصوص الاختبار يمكن أن تتكيف تلقائيًا مع التغييرات.
يعزز الاختبار المستمر
يعزز الذكاء الاصطناعي الاختبار المستمر عن طريق إزالة إمكانية التدخل اليدوي. يساعد الذكاء الاصطناعي في عملية الاختبار في الكشف المبكر والسريع عن الأخطاء ويطالب باتخاذ إجراءات تصحيحية لضمان استمرارية عملية الاختبار. يؤدي ذلك إلى تقليل العيوب، والتأكد من أن التعليمات البرمجية الخالية من الأخطاء فقط هي التي تنتقل إلى المرحلة التالية، ويساهم في تحسين شامل في جودة دورة حياة تطوير البرامج، مما يجعل البرنامج مستقرًا وخاليًا من الأخطاء للمستخدمين.
الاستفادة من الذكاء الاصطناعي (AI) لأتمتة الاختبار باستخدام LambdaTest
أصبح الذكاء الاصطناعي في أتمتة اختبار التطبيقات اتجاهًا قويًا لأنه يمكنه تطوير الاختبار. إنه بلا شك يشجع المختبرين على إنشاء اختبارات إضافية ويضمن سرعة وموثوقية الاختبار الآلي.
ومع ذلك، يعد دمج الذكاء الاصطناعي في أتمتة اختبار التطبيقات عملية معقدة، ويتطلب الدعم من المتخصصين. يمكن لموفر خدمات ضمان الجودة من الجيل التالي وموفر خدمات اختبار التطبيقات المستقل مثل LambdaTest مساعدة المؤسسات على استخدام اختبار الذكاء الاصطناعي للتطبيقات عالية الجودة وطرحها في السوق بشكل أسرع.
من الممكن أتمتة الاختبارات الوظيفية وغير الوظيفية (اختبار الحمل والأداء) باستخدام LambdaTest في كل مستوى من دورة حياة تطوير التطبيق، بدءًا من تحليل التعليمات البرمجية وحتى اختبار واجهة المستخدم. تعمل هذه المنصة على تسريع عملية إنشاء الاختبارات والصيانة باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يمكن للمستخدم استخدام هذه المنصة لاختبار تطبيقات الهاتف المحمول على العديد من أجهزة Android وiOS من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي.
يساعد حل LambdaTest AI في الكشف المبكر عن العيوب ويضمن الامتثال للعديد من معايير السلامة الوظيفية والأمن والترميز. فهو يقلل من عبء العمل على الفرق ويضمن إصلاح عيوب التصميم الحرجة أولاً. وهو يوفر الدعم لجميع إصدارات المتصفحات الرئيسية ويمكنه التكامل بسلاسة مع أدوات Jenkins وTeamCity وCircleCI وJira وأدوات CI/CD الأخرى. كما يتيح iIt للمستخدمين اختبار وظائف التطبيق ومظهره على مجموعة متنوعة من الأجهزة، بما في ذلك الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والشاشات الخارجية.
LambdaTest عبارة عن منصة لاختبار التوافق عبر المتصفحات تتم استضافتها في السحابة. إنه يمكّن المطورين والمختبرين من التنفيذ يدويًا وتلقائيًا عنصر السيلينيومواختبار Cypress وPlywright على سحابة تضم أكثر من 3000 جهاز حقيقي ومتصفح وتكوينات لنظام التشغيل.
إنه يمكّن المستخدمين من إجراء اختبارات أتمتة السيلينيوم الشاملة عبر الإنترنت على بنية تحتية سحابية موثوقة وقابلة للتطوير أو إجراء اختبار تفاعلي مباشر عبر المتصفحات عبر الإنترنت.
بالإضافة إلى ذلك، فهو يسمح للمستخدمين بتقليل أوقات الإنشاء عن طريق تشغيل البرامج النصية للاختبار الآلي بالتوازي على شبكة السيلينيوم عبر الإنترنت التي يمكن الاعتماد عليها وآمنة وقابلة للتطوير. كما أنه يعمل على تسريع سرعات تنفيذ بناء الاختبار.
