
课程咨询: 400-996-5531 / 投诉建议: 400-111-8989
认真做教育 专心促就业
敏捷测试是大多数软件开发企业都在使用的一种软件开发方式,而今天我们就通过案例分析来了解一下,敏捷开发与人工智能技术关系分享。
1.大量测试数据的有效使用
很多使用敏捷和DevOps方法执行持续测试的组织都选择了一种严格的测试方法,并在整个软件开发生命周期中每天进行数次使用,其中包括单元、API、功能、可访问性、集成和其他类型的测试。在执行这些测试用例时,系统将创建大量的测试数据。库存的数据越多,管理人员就越难做出更准确的决定。
通过可视化不稳定的测试用例和其他需要重点关注的部分,机器学习可以帮助开发者更容易地识别关键的问题区域。此外,通过人工智能和机器学习系统的参与,还可以轻松地对测试数据进行切片、分块和分析,并能够读取模式、量化业务风险和加快手头项目的总体决策过程。
具体来说,在人工智能和机器学习的帮助下,分析人员可以获得以下更好的特性:
测试影响分析
安全漏洞
平台特有缺陷
测试环境不稳定
测试失败的重复模式
应用元素定位器的脆性
2.利用自动视觉验证工具对图像进行测试
当前,在基于图像的测试领域中,自动视觉验证工具得到了越来越多的应用。
软件开发中的视觉测试(也叫UI测试)可以确保开发者构建的Web或移动应用的UI呈现给终用户,这些工具旨在通过更新UI来帮助开发者实现应用的功能。不过当前,大多数正在进行的测试通常难以实现自动化,而是采用人工测试的方式。
人工测试很容易导致一些元素被忽略,要想准确识别这些元素,测试人员可以利用基于机器学习的视觉验证工具。这是一种基于图像的测试注入,它动态地改变了公司在任何系统中提供自动测试服务的方式。测试分析人员可以创建自动检测软件中所有视觉错误的机器学习测试,这样做有助于验证应用的视觉正确性,而无需测试专家将输入隐性地插入到系统中。
【免责声明】:本内容转载于网络,转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见,本平台对文中陈述、观点保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销,赚更多好礼。