Acelere las pruebas con inteligencia artificial

Inteligencia Artificial ha recorrido un largo camino. Quizás hayas visto el video reciente de robots bailarines coreografiados? Es sorprendente lo ágiles y articulados que se han vuelto estos robots para realizar estos divertidos movimientos con tanta precisión y eficiencia. Es un gran logro sobrecargar tareas simples con movilidad limitada.

Pero en esta rutina orquestada, dentro de un entorno muy controlado, están haciendo exactamente lo que han sido programados para hacer. Realmente no están exhibiendo su propia forma de inteligencia o toma de decisiones para determinar qué movimientos realizar con qué verso en la música.

Tienen sistemas de control inteligentes que brindan equilibrio y orientación, pero no es lo mismo que elegir de forma independiente cuándo hacer una patada alta o un salto en función de lo que sucede en la música.

Algunos de estos robots también incluyen capacidades adicionales que les permiten realizar ciertas tareas, tomar decisiones específicas y responder a su entorno. La inteligencia artificial (IA) agrega la dimensión de responder automáticamente a entradas externas y cambios en tiempo real. Esto hace posible que los robots evalúen las modificaciones en el entorno a medida que ocurren y generen una reacción adecuada. Si bien el campo de la robótica es un excelente ejemplo del uso de la inteligencia artificial, también existen muchas otras aplicaciones.

Poniendo la inteligencia artificial en acción para las pruebas de software

Un área clave en la que la IA ha demostrado beneficios significativos es la prueba de software automatizada. Cada fragmento de código creado debe probarse para verificar que cumple con los requisitos y ofrece los resultados esperados.

Realizar pruebas manuales para lograr estos objetivos es tedioso y requiere mucho tiempo. La automatización de las pruebas de su aplicación acelera la capacidad de verificar y validar el código.

Busque y corrija errores Pruebas más rápidas con inteligencia artificial

Agregar IA a la mezcla puede mejorar aún más el proceso para que la búsqueda y corrección de errores sea más rápida y sencilla, incluso cuando el entorno es impredecible. A medida que el software aumenta en complejidad, la automatización también debe escalar para proporcionar más capacidades para identificar y resolver problemas en una etapa más temprana del flujo de trabajo.

Mejore la productividad de DevOps con IA

Está claro que tener un software de prueba que pueda aplicar la toma de decisiones basada en cambios en el código o las pruebas puede beneficiar un flujo de trabajo de CI / CD y mejorar la productividad de los equipos de DevOps, por lo que tiene sentido que la IA se haya abierto camino en múltiples herramientas.

Combine la IA con el aprendizaje automático

En su blog, ¿Qué es la inteligencia artificial en las pruebas de software?, Igor Kirilenko, vicepresidente de desarrollo de Parasoft, explica que estas capacidades de IA "pueden revisar el estado actual del estado de las pruebas, los cambios de código recientes, la cobertura del código y otras métricas, decidir qué pruebas ejecutar y luego ejecutarlas", mientras que el aprendizaje automático (ML) "puede aumentar la IA mediante la aplicación de algoritmos que permiten que la herramienta mejore automáticamente al recopilar la gran cantidad de datos producidos por las pruebas". ¡Eso cubre mucho terreno!

Esto ha evolucionado para incorporar capacidades de toma de decisiones que utilizan datos observados en las herramientas de prueba de software, incluido el razonamiento y el aprendizaje en tiempo real. Con la asistencia de AI y ML, las pruebas se vuelven más rápidas y fáciles de cambiar a la izquierda, lo que proporciona una corrección de defectos más temprana y reduce el riesgo de entregas. Al recopilar e incorporar datos de prueba, el aprendizaje automático puede actualizar e interpretar de manera efectiva ciertas métricas de software que muestran el estado de la aplicación bajo prueba.

Parasoft ha incorporado múltiples innovaciones a lo largo de los años para AI y ML en varias soluciones de pruebas automatizadas para permitir la creación y ejecución de pruebas más inteligentes en múltiples niveles de la pirámide de pruebas. Hemos realizado un gran esfuerzo para facilitar las pruebas a nuestros clientes.

Pruebas de software con inteligencia artificial

Comenzando con pruebas unitarias y análisis estático

En 2017, Parasoft introdujo capacidades de prueba de IA en Prueba J de Parasoft para mejorar la productividad de los desarrolladores y evaluadores de Java que trabajan con análisis estático, pruebas unitarias, cobertura de código y trazabilidad, y más. Esta herramienta incluye asistente de prueba de unidad para JUnit, para lograr una mayor cobertura de código en menos tiempo. Una característica clave es su capacidad para sugerir el uso de stubs y simulacros para garantizar el aislamiento del código para las pruebas, y luego crear automáticamente esos simulacros y stubs para simplificar la creación de pruebas.

Otra característica habilitada por IA de Jtest es su capacidad para detectar código sin cobertura de prueba existente y determinar qué parámetros, stubs y simulacros se necesitan para crear automáticamente nuevas pruebas para cubrir esos segmentos de código. Esto facilita una mayor cobertura de código al identificar las lagunas para la aplicación.

La IA también mejora la capacidad de beneficiarse del análisis estático al clasificar los hallazgos según el comportamiento observado y priorizar esos hallazgos para una mayor investigación. La IA de Parasoft identifica puntos críticos dentro del código, mientras que el aprendizaje automático descubre lo que es importante para los desarrolladores al observar la interacción del equipo con las infracciones y la base de código. Esto reduce significativamente los esfuerzos manuales al alertar a los desarrolladores con las advertencias más relevantes para áreas de vulnerabilidades de seguridad potencialmente de alto riesgo o código de baja calidad.

Subiendo la pirámide a los niveles de API y UI

AI y ML también se agregaron a nuestra solución de prueba de API sin código, Prueba SOA de Parasoft, en 2018, para permitir a los evaluadores generar pruebas de API significativas, reutilizables y mantenibles a partir del uso de la interfaz de usuario con facilidad y sin scripts. Esta capacidad también ayuda a los equipos menos técnicos a expandir su estrategia de pruebas más allá de las pruebas de interfaz de usuario, mejorando la cobertura general de las pruebas y reduciendo su curva de aprendizaje.

Más recientemente, en 2019, Parasoft Selénic se introdujo para mejorar la calidad y el mantenimiento de las pruebas de interfaz de usuario web de Selenium. La IA en Selenic identifica problemas con localizadores, tiempos de espera y otros factores durante el tiempo de ejecución de la prueba y repara automáticamente las pruebas rotas para permitir que se complete la ejecución. Luego, le proporciona una lista de correcciones recomendadas que puede incorporar fácilmente directamente en el código de prueba a través de las integraciones IDE de Selenic con Eclipse e IntelliJ. Este es un gran ahorro de tiempo para actualizar los flujos de prueba de la interfaz de usuario web.

Pero la creación y el mantenimiento de la automatización de pruebas es solo el primer paso. La clave para desbloquear las pruebas continuas es tener un entorno de prueba disponible, estable y controlable. La virtualización de servicios hace posible simular una amplia gama de restricciones en sus entornos de prueba, ya sea debido a la indisponibilidad o dependencias incontrolables. Virtualización de Parasoft Aprovecha la inteligencia artificial para desarrollar modelos de datos a partir de las interacciones del servicio, luego aplica ML, utilizando esos modelos para aprender los escenarios de datos en tiempo real mientras monitorea diferentes patrones de uso dentro del entorno de prueba.

Optimización de las pruebas de software con IA para el cambio

Debido a la naturaleza compleja de las API y los cambios frecuentes en las IU, los conjuntos de pruebas afectados por los cambios deben identificarse, revisarse y actualizarse periódicamente. Hacer este trabajo manualmente es muy tedioso y está sujeto a errores humanos.

Para mitigar los cambios en la interfaz de usuario, Parasoft Selenic incluye heurísticas de IA que diagnostican fallas en las pruebas y generan recomendaciones sobre cómo corregir las pruebas. Reconcilie los cambios de API rápidamente con Change Advisor de Parasoft SOAtest, que escanea las interfaces de API, busca cambios en los servicios y luego identifica cómo los activos de prueba se ven afectados por esos cambios y ayuda a los usuarios a actualizarlos fácilmente.

Para ahorrar tiempo al volver a probar el código que ha cambiado, tres de los productos de Parasoft mencionados anteriormente (Jtest, SOAtest y Selenic) incorporan una capacidad impulsada por IA llamada análisis de impacto de prueba (TIA), que correlaciona las pruebas apropiadas en su suite con el código base para la ejecución de pruebas inteligentes.

Cuando se cambia el código, Parasoft TIA puede identificar los cambios entre las compilaciones de software y mapearlos para especificar qué pruebas deben ejecutarse para verificar esos cambios.

Ahora puede ejecutar las pruebas adecuadas en el momento adecuado y completar las pruebas más rápido. ¿A quién no le encanta tener pruebas más exhaustivas en menos tiempo?

Aprovechando la IA y el aprendizaje automático para ganar

Dado que las tareas tediosas y repetitivas continúan dominando las pruebas de software, existen muchas oportunidades para aplicar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a la automatización de pruebas de software para ayudar a los usuarios a adaptarse y responder más rápidamente a los desafíos del desarrollo de software moderno.

Como innovador pionero en este campo, Parasoft continúa agregando eficiencia e inteligencia a las herramientas de prueba de software al aprovechar estos métodos avanzados. Las herramientas de Parasoft utilizan IA y ML para ayudar y aumentar los equipos de prueba y desarrollo de aplicaciones al:

• Simplificando la creación y mantenimiento de pruebas significativas.
• Reducir las fallas de construcción debido a pruebas inestables o entornos de prueba incontrolables.
• Identificar las causas fundamentales de las fallas en las pruebas y los problemas importantes de seguridad y calidad.
• Optimización de la ejecución de pruebas para optimizar la gestión de cambios.
• Y mucho más