7 dự đoán cho kiểm thử tự động trong năm 2019(phần 1)

Thông tin thu thập này chính là những thách thức mà các kỹ sư kiểm thử tự động có thể phải đối mặt và những gì nên chuẩn bị khi muốn bắt kịp xu hướng kiểm thử trong năm nay 2019.

Các kỹ sư kiểm thử đang phải đối mặt với những gì họ đã giải quyết kể từ cuối thập niên 90. Tin tốt là, dựa trên các xu hướng mới , nhiều vấn đề cuối cùng sẽ được giải quyết vào năm 2019.

Bảo trì Automated Tests sẽ dễ dàng hơn

Hầu hết các giải pháp AI mới được tạo ra để giải quyết vấn đề gặp phải với việc duy trì các tập lệnh kiểm thử.

Đã bao nhiêu lần các tập lệnh kiểm tra của bạn thất bại vì ai đó đã thay đổi ứng dụng theo ID phần tử kiểm tra nhưng đã không cập nhật các tập lệnh kiểm tra tự động?

Hầu hết các công cụ dựa trên AI chức năng mới được thiết kế để giải quyết vấn đề này. Vì vậy, thay vì phải cập nhật thủ công Automated Tests sau mỗi lần thay đổi giao diện người dùng mới, các công cụ này đủ thông minh để tự sửa trong khi chạy.

Tự phục hồi

Tự phục hồi là có thể bởi vì, mỗi lần chạy thử, các công cụ đang thu thập hàng tấn dữ liệu. Dữ liệu này không chỉ kiểm tra nhật ký đầu ra mà còn cả dữ liệu HTML, hình ảnh, ảnh chụp màn hình trạng thái của các trang tại mỗi điểm mà bạn thực hiện Automated Tests và các lỗi phát sinh từ Chrome và các trình duyệt khác.

Tất cả dữ liệu đó được đưa vào Tool chứa các thuật toán. Vì vậy, mỗi khi bạn chạy thử nghiệm, công cụ sẽ tạo ra thuật toán và sau đó sử dụng những gì nó có được từ dữ liệu để biết kết quả tương ứng.

Theo thời gian, những sai lệch so với kết quả đã biết có thể đóng vai trò là cờ cho các vấn đề tiềm ẩn. Dữ liệu này cũng được sử dụng để đưa ra cách khắc phục trong thời gian chạy nếu thử nghiệm gặp phải sự cố tiềm ẩn.

Hỗ trợ kiểm thử tự động hóa AI

Với một số doanh nghiệp lớn hơn, lượng thời gian cần thiết để phân loại các bài test thất bại có thể rất lớn .Điều đó khiến bạn có ít thời gian để đổi mới, vì bạn lãng phí thời gian đáng kể để tìm kiếm các tệp nhật ký để xác định xem các lỗi có phải do vấn đề thực sự, do hệ thống hoặc mã hóa lỗi hay không.

Những gì các giải pháp dựa trên AI này làm là đưa việc kiểm thử vào trong một quy mô lớn. Ví dụ, bạn, với tư cách là người thử nghiệm, không thể xem qua hàng triệu bản ghi máy chủ, nhưng một chiếc máy có thể. Một chiếc máy có thể dễ dàng cho bạn thấy nhiều khả năng là khác nhau.

Tuy nhiên dù máy móc có đưa ra những dự đoán thì kết quả cuối cùng vẫn phụ thuộc vào con người xem cỗ máy đó là sai hay đúng .

Thế giới đang thấy một sự chuyển đổi không chỉ sang AI mà còn hướng tới việc quản lý chất lượng thông qua phân tích dữ liệu, trái ngược với việc chỉ dựa vào ý kiến, cảm xúc và kinh nghiệm. Với mong muốn tạo ra tool để phân tích, kiểm tra lỗi ngay từ các câu lệnh được viết ra .