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為什么自主的基于人工智能的軟件測試可以節省成本

責任編輯:cres 作者:HERO編譯 |來源:企業網D1Net  2021-06-25 13:32:05 原創文章 企業網D1Net

當企業根據故障可能影響業務運營的嚴重性和頻率權衡測試用例時,可以更好地確定要測試的優先級,并將以更少的工作量獲得更好的安全保障。
 
軟件測試通常是IT預算中最昂貴和最低效的部分之一。大多數IT領導者在得知他們的企業在軟件測試上花費了多少費用時而感到震驚:在過去的五年中,軟件測試平均消耗了企業IT總支出的23%到35%??紤]到大多數IT部門都有數百個項目和數千個應用程序需要測試,這些成本很快就會增加。這就可以讓人理解軟件測試會占用大量IT預算的原因。
 
通過優化測試,企業有很多的機會可以節省大量成本。Tricentis公司副總裁Martin Klaus在其發表的一篇文章中概述了企業領導者如何通過改進他們的測試實踐來節省成本的5種方法。
 
數據點1:自動化
 
從企業的IT基礎設施的大局來看,自動化可以通過持續的人工開發和維護來推動業務向前發展。然而超過80%的軟件測試仍然是人工完成的,因為許多驗證功能需求的測試人員可能并不具備編寫自動化腳本所需的技術技能。這會在業務中造成瓶頸并消耗更多資源,從而無法達到現代交付流程所需的速度、精度和可擴展性。
 
雖然企業完全擺脫人工技術工作是不現實的,但有一些方法可以減少開發人員工作量并實現自動化,這最終將提高效率,并降低延誤的風險。
 
測試自動化不一定需要專業而全面的編程技術和技能。無代碼、基于模型或無腳本的自動化主要側重于業務流程、系統集成或用戶接受度,使企業能實現更高水平的生產力和更少的人工工作。因此,從風險和業務價值的角度來看,IT部門越早能夠實現用戶驗收的測試自動化,就會越能獲得更好的收益。
 
數據點2:優先考慮業務風險覆蓋率
 
鑒于大多數IT部門有數百個項目和數千個應用程序需要測試,這些成本將會迅速累積起來并消耗大量的IT預算和時間。如果企業的方法是為每個版本實現100%的測試覆蓋率,那么可能沒有這個時間。此外,如果暴露最高業務風險的最關鍵功能已經經過充分測試,則其成功/失敗率可能無法提供準確的信息。這就是80:20定律開始發揮重要作用的地方,這意味著80%的用戶通常只使用了20%的功能。
 
當企業根據故障可能影響業務的嚴重性和頻率權衡測試用例時,可以更好地優先考慮要測試的內容。將以更少的工作量獲得更好的業務風險保障。更重要的是,測試的成功/失敗率可以更好地表明潛在應用程序失敗可能導致業務中斷的風險。
 
當針對業務風險覆蓋率進行優化時,企業的測試自動化也會更加有效,并且將能夠更頻繁地部署應用程序版本。
 
數據點3:使用DevOps的強大功能
 
眾所周知,持續測試、持續集成和持續部署的DevOps強大能力對于在高績效團隊中推動大規模軟件交付至關重要。這一切都與效率、質量和優化軟件價值流有關。然而,盡管存在這些經過驗證的方法,許多企業仍在努力實現企業級軟件交付,以便快速交付高質量的軟件。
 
未與整體交付管道集成的孤立的測試工作通常會導致重復工作以及可避免的返工情況。事實上,正在構建、維護和執行的測試中有一半以上是多余的,對測試工作的價值微不足道。
 
通過在一個中央平臺中協調所有質量保證(QA)活動,在開發、測試和項目管理之間同步工作,可以防止令人沮喪的返工、誤解和錯誤。為了在最短的時間內實現最大的投資回報率,重要的是促進團隊的溝通、協作和透明度,以實現共同目標和成功指標,并投資采用使測試與業務風險保持一致的工具。
 
數據點4:模擬應用程序和服務
 
測試人員通常需要在應用程序仍在運行的時候進行操作,這通常會導致測試人員成為應用程序交付的瓶頸??朔@個問題的最佳策略是所謂的協調服務虛擬化(OSV)。
 
協調服務虛擬化(OSV)的概念很簡單:剔除任何尚未準備好測試和模擬其行為的功能。隨著模塊和組件為驗證功能正確性做好準備,可以用實時代碼替換模擬行為。這消除了實現連續測試的最大障礙:訪問完整的被測應用程序,所有相關系統都配置了適當的配置、功能和測試數據。
 
因此,通過模擬這些依賴關系,企業可以確保測試每次執行時都會遇到適當的依賴行為和數據。如果應用程序需要運行成本高昂的硬件或云計算基礎設施,并且即使測試環境不可用或不穩定,測試也可以繼續進行,這也可能會降低測試成本。
 
數據點5:左移測試
 
幾十年來,測試在傳統上被推遲到測試周期結束。因此,測試團隊在這一過程中落后于開發人員,這意味著他們在這一過程中提供重要反饋時已經為時已晚,并造成應用程序交付的瓶頸。即使到目前為止,絕大多數測試都是在用戶界面(UI)級別執行的,但用戶界面(UI)通常要到每個開發周期的最后階段才會完成。
 
通過結合人工智能的新測試技術,團隊可以在流程中更早的時候開始構建自動化測試用例,在用戶界面(UI)存在之前就開始,只需一個模型或一個低保真原型。這些類型的基于人工智能的測試解決方案使其產品能夠更快地進入市場,因為它通過向真正關心測試的人員提供即時和可操作的反饋,從而消除了測試延遲,而他們對其采取行動做好準備。
 
另一個好處是能夠在API層進行測試,并使用基于人工智能的技術在用戶界面(UI)完成之前創建用戶界面(UI)測試。因此,在構建應用程序以及從想法到概念、原型并最終進入生產過程中,功能測試行為和開發團隊之間存在即時反饋循環。
 
在數字化轉型方面,不僅僅是采用更多工具或不同工具的問題,還需要在人員、流程和技術方面進行更深入的變革。軟件測試是企業的業務成功前行的關鍵示例。
 
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關鍵字:人工智能 軟件測試

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