2. Конспект.+Лекция+6.2.+Продолжение.+Использование+программ+искусственного+интеллекта+при+тестировании

Использование ИИ в тестировании ПО. Часть 2.
Нестандартные применения ИИ в тестировании ПО
1. Использование ИИ для создания "умных" тестов: Инструменты, такие как Testim,
анализируют поведение пользователей и создают тесты, которые отражают реальное
использование приложения. Это позволяет тестировщикам быть уверенными, что их
тесты соответствуют ожиданиям пользователей.
"Умные" тесты — это тесты, которые автоматически адаптируются к изменениям в
приложении и учитывают фактическое поведение пользователей. Они отличаются от
традиционных тестов, которые часто фиксированы и требуют ручного обновления при
изменении функциональности или пользовательского интерфейса. Использование ИИ
позволяет создавать тесты, которые могут учиться на данных, собранных во время
тестирования, и улучшать свое поведение со временем.
Принципы работы:
1. Анализ поведения пользователей: ИИ может анализировать, как реальные
пользователи взаимодействуют с приложением. Это включает в себя сбор
данных о кликах, вводе данных, навигации и других действиях. На основе этого
анализа ИИ может создавать тестовые сценарии, которые отражают реальные
паттерны использования.
2. Обнаружение изменений: ИИ может отслеживать изменения в коде или
интерфейсе приложения. Если разработчики вносят изменения, "умные"
тесты могут автоматически адаптироваться к этим изменениям, что
снижает риск появления ошибок.
3. Обучение на основе данных: Системы ИИ могут обучаться на основе
исторических данных о тестировании. Например, если определенные
функции часто вызывали ошибки, ИИ может предложить создать более
детализированные тесты для этих функций.
Примеры инструментов и фактические данные
1. Testim (основан в 2015 году):
Testim использует машинное обучение для создания и выполнения
автоматизированных тестов. Он анализирует поведение пользователей и
автоматически генерирует тестовые сценарии.
В 2018 году Testim представил функциональность, позволяющую тестам
адаптироваться к изменениям интерфейса. Это достигается благодаря
использованию "умных" элементов, которые автоматически обновляются при
изменении DOM (Document Object Model).
В 2020 году компания Testim сообщила, что их клиенты сократили время на
написание и обновление тестов на 80% благодаря автоматизации.
2. Mabl (основан в 2017 году):
Mabl предлагает автоматизированное тестирование с использованием ИИ,
который анализирует результаты тестов и выявляет паттерны.
В 2020 году Mabl внедрил функцию "Smart Test Creation", которая
автоматически создает тесты на основе анализа пользовательского поведения.
В одном из кейсов, компания Mabl помогла клиенту сократить время на
выполнение тестов на 50% и повысить покрытие тестами на 30%.
3. Functionize (основан в 2016 году):
Functionize использует ИИ для создания тестов, которые могут адаптироваться к
изменениям в приложении. Он позволяет тестировщикам создавать тесты на
основе естественного языка.
В 2019 году Functionize внедрил функциональность, которая позволяет
тестировщикам генерировать тестовые сценарии, просто описывая их на
английском языке.
В 2021 году Functionize помогла одной из крупных финансовых компаний
автоматизировать 90% их тестов, что значительно сократило время на релизы.
Преимущества использования ИИ для создания "умных" тестов
1. Снижение времени на обновление тестов: Автоматическая адаптация тестов к
изменениям в приложении позволяет сократить время, необходимое для их
обновления, что особенно важно в условиях Agile-разработки.
2. Повышение качества тестирования: "Умные" тесты, основанные на реальном
поведении пользователей, могут выявлять более сложные ошибки, которые могут быть
пропущены при традиционном тестировании.
3. Экономия ресурсов: Сокращение времени на ручное тестирование и обновление
тестов позволяет командам сосредоточиться на более критических задачах, таких как
анализ результатов и улучшение функциональности.
4. Улучшение пользовательского опыта: Благодаря более точному тестированию,
приложения становятся более стабильными и удобными для пользователей, что в свою
очередь повышает удовлетворенность клиентов.
Индивидуализация тестирования с помощью ИИ: Индивидуализация тестирования с
помощью ИИ — это процесс адаптации тестов и тестовых сценариев в зависимости от
поведения, предпочтений и требований конкретных пользователей или групп пользователей.
ИИ анализирует данные о взаимодействии пользователей с приложением, чтобы создавать
более целенаправленные и релевантные тестовые сценарии, что способствует улучшению
качества тестирования и пользовательского опыта.
Принципы работы
1. Анализ пользовательских данных: ИИ собирает и анализирует данные о том, как
пользователи взаимодействуют с приложением, включая клики, время на странице,
пути навигации и другие действия.
2. Создание персонализированных тестов: На основе анализа пользовательского
поведения ИИ может генерировать тестовые сценарии, которые отражают реальное
использование приложения. Это позволяет тестировщикам сосредоточиться на
наиболее критических аспектах.
3. Адаптация тестов в реальном времени: ИИ может автоматически обновлять тесты в
ответ на изменения в поведении пользователей или в функциональности приложения.
Конкретные примеры и факты
1. Netflix (с 2016 года):
Netflix использует ИИ для индивидуализации пользовательского опыта, включая
тестирование интерфейса. Система анализирует, как разные группы пользователей
взаимодействуют с платформой, и на основе этого создает тестовые сценарии.
В 2016 году Netflix начала использовать алгоритмы машинного обучения для анализа
предпочтений пользователей и адаптации интерфейса. Это позволяет тестировщикам
создавать тесты, которые отражают поведение реальных пользователей.
Netflix сообщила, что индивидуализация интерфейса на основе анализа данных
пользователей привела к увеличению времени просмотра контента на 20%.
2. Spotify (с 2019 года):
Spotify применяет ИИ для адаптации музыкальных рекомендаций и тестирования
пользовательского интерфейса. Алгоритмы анализируют, как пользователи
взаимодействуют с приложением, и на основе этого создают персонализированные
тесты.
В 2019 году Spotify внедрила систему, которая анализирует, какие функции
приложения используются чаще всего, и создает тестовые сценарии для этих функций.
В результате индивидуализации тестирования Spotify смогла увеличить уровень
удержания пользователей на 15%, так как приложение стало более соответствовать
ожиданиям пользователей.
3. Amazon (с 2020 года):
Amazon использует ИИ для персонализации тестов на основе поведения пользователей
на своем сайте. Система анализирует, как пользователи взаимодействуют с различными
элементами страницы, и создает тестовые сценарии, которые отражают их
предпочтения.
В 2020 году Amazon начала внедрять системы, которые автоматически адаптируют
тестовые сценарии в зависимости от анализа пользовательского поведения.
Благодаря индивидуализации тестирования Amazon смогла увеличить конверсию на
10% за счет более релевантных предложений и улучшенного пользовательского опыта.
4. Google (с 2018 года):
Google применяет ИИ для адаптации своих продуктов, включая Google Search и Google
Ads. Алгоритмы анализируют данные о взаимодействии пользователей и создают
персонализированные тестовые сценарии.
В 2018 году Google внедрил технологии машинного обучения, которые позволяют
адаптировать тесты в зависимости от поведения пользователей. Это помогает выявлять
наиболее эффективные элементы интерфейса.
Google сообщила, что использование индивидуализированных тестов увеличило
эффективность рекламных кампаний на 25%.
Применение ИИ для тестирования безопасности:
Тестирование безопасности с использованием ИИ включает в себя применение технологий
искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления уязвимостей, аномалий и
угроз в программном обеспечении и системах. ИИ может анализировать большие объемы
данных, выявлять паттерны и предсказывать потенциальные атаки, что делает его мощным
инструментом для повышения уровня безопасности.
Принципы работы
1. Анализ поведения: ИИ анализирует нормальное поведение системы и выявляет аномалии,
которые могут указывать на атаки или уязвимости.
2. Обнаружение угроз: Алгоритмы машинного обучения могут обучаться на исторических
данных о кибератаках и использовать эти знания для предсказания и обнаружения новых
угроз. 3. Автоматизация тестирования: ИИ может автоматизировать рутинные задачи
тестирования безопасности, такие как сканирование уязвимостей и анализ логов, что
позволяет специалистам сосредоточиться на более сложных задачах.
Конкретные примеры и факты
1. Darktrace (основан в 2013 году) использует ИИ для автоматического обнаружения
аномалий в поведении сети. Система создает "цифровую копию" сети и анализирует ее в
реальном времени. В 2018 году Darktrace представила функцию "Enterprise Immune System",
которая использует алгоритмы машинного обучения для обнаружения угроз в реальном
времени. Darktrace утверждает, что их система обнаруживает 98% угроз, которые остаются
незамеченными традиционными методами.
2. CrowdStrike (основан в 2011 году) использует ИИ для анализа данных о кибератаках и
выявления угроз. Платформа Falcon использует машинное обучение для анализа поведения
приложений и пользователей. В 2020 году CrowdStrike внедрила новые модели машинного
обучения, которые позволяют более точно выявлять атаки на ранних этапах. По данным
CrowdStrike, их система смогла сократить время обнаружения атак до 1,5 часов, что
значительно быстрее, чем традиционные методы.
3. IBM Watson for Cyber Security (с 2017 года). IBM использует ИИ для анализа угроз и
автоматизации процессов реагирования на инциденты. Watson for Cyber Security анализирует
большие объемы данных и выявляет паттерны, которые могут указывать на атаки. В 2017 году
IBM представила Watson for Cyber Security, который использует машинное обучение для
анализа данных о безопасности и выявления угроз. IBM утверждает, что использование
Watson увеличивает скорость обнаружения угроз на 30% по сравнению с традиционными
методами. 4. Vectra AI (основан в 2010 году) использует ИИ для обнаружения и
реагирования на кибератаки в реальном времени. Платформа анализирует сетевой трафик и
выявляет аномалии, которые могут указывать на атаки. В 2019 году Vectra AI внедрила
функцию "Threat Detection and Response", которая использует машинное обучение для
автоматического обнаружения угроз. Vectra AI утверждает, что их система может
обнаруживать угрозы на 10-20% быстрее, чем традиционные методы.
Применение ИИ для тестирования безопасности представляет собой значительный шаг вперед
в борьбе с киберугрозами. ИИ не только повышает уровень защиты, но и позволяет более
эффективно реагировать на инциденты. С учетом перспектив развития технологий, можно
ожидать, что ИИ станет неотъемлемой частью стратегий безопасности в будущем.
ИИ в предсказательной аналитике для тестирования:
Предсказательная аналитика в тестировании с использованием ИИ включает в себя
применение алгоритмов машинного обучения и анализа данных для прогнозирования
потенциальных проблем, выявления уязвимостей и оптимизации процессов тестирования. Это
позволяет командам тестирования заранее идентифицировать области риска и принимать
меры для снижения вероятности возникновения ошибок.
Принципы работы
1. Сбор и анализ данных: ИИ собирает данные из различных источников, таких как
предыдущие тесты, отчеты об ошибках, логи и данные о производительности, чтобы выявить
паттерны и тенденции.
2. Обучение на исторических данных: Алгоритмы машинного обучения обучаются на
исторических данных, чтобы предсказать вероятность возникновения ошибок в будущем.
3. Прогнозирование рисков: Системы ИИ могут предсказывать, какие компоненты
приложения наиболее подвержены ошибкам, и какие тесты следует приоритизировать.
Конкретные примеры и факты
1. Atlassian (с 2018 года) использует ИИ в своих инструментах, таких как Jira и Bitbucket, для
предсказательной аналитики. Алгоритмы анализируют данные о предыдущих ошибках и
тестах, чтобы предсказать, где могут возникнуть проблемы. В 2018 году Atlassian внедрила
функцию "Smart Issue Creation", которая использует машинное обучение для определения
вероятности возникновения ошибок на основе исторических данных. В 2021 году Atlassian
сообщила, что использование предсказательной аналитики помогло сократить время на
выявление и исправление ошибок на 30%.
2. Microsoft (с 2019 года) применяет ИИ для предсказательной аналитики в своих продуктах,
таких как Azure DevOps. Алгоритмы анализируют данные о тестировании и
производительности, чтобы предсказать вероятность возникновения дефектов. В 2019 году
Microsoft внедрила функцию "Intelligent Test Planning", которая использует машинное
обучение для определения наиболее рискованных областей приложения. Microsoft утверждает,
что использование предсказательной аналитики позволило сократить количество критических
ошибок на 25% в их облачных сервисах. 3. Test.ai (основан в 2015 году) использует ИИ для
автоматизации тестирования и предсказательной аналитики. Платформа анализирует данные о
тестах и взаимодействии пользователей с приложением. В 2020 году Test.ai внедрила функции
предсказательной аналитики, которые позволяют командам тестирования определять, какие
тесты следует запускать в первую очередь. По данным Test.ai, клиенты наблюдают
увеличение покрытия тестами на 40% благодаря использованию предсказательной аналитики.
4. IBM Watson (с 2017 года) использует Watson для предсказательной аналитики в
тестировании программного обеспечения. Watson анализирует данные о тестах и выявляет
паттерны, которые могут указывать на потенциальные проблемы. В 2017 году IBM
представила Watson for Testing, который использует машинное обучение для анализа данных и
предсказания вероятности возникновения дефектов. В 2021 году IBM сообщила, что
использование Watson увеличивает точность предсказаний на 35% по сравнению с
традиционными методами.
Преимущества использования ИИ в предсказательной аналитике для тестирования
1. Улучшение качества тестирования: Предсказательная аналитика позволяет выявлять
более сложные ошибки и уязвимости, которые могут быть пропущены при традиционном
тестировании. 2. Снижение времени на тестирование: Определение наиболее рискованных
областей позволяет командам сосредоточиться на критических задачах, что сокращает время
на тестирование. 3. Оптимизация ресурсов: Использование предсказательной аналитики
позволяет более эффективно распределять ресурсы, сосредоточив внимание на наиболее
важных аспектах тестирования.
4. Повышение удовлетворенности пользователей: Улучшение качества тестирования
приводит к созданию более стабильных и надежных приложений, что повышает
удовлетворенность пользователей.
Тестирование с использованием виртуальных пользователей подразумевает имитацию
поведения реальных пользователей в приложении с целью оценки его производительности,
функциональности и пользовательского опыта. Виртуальные пользователи могут имитировать
действия, такие как клики, ввод данных и навигацию, что позволяет тестировщикам выявлять
проблемы, которые могут возникнуть в реальных условиях эксплуатации.
Принципы работы
1. Имитация пользовательского поведения: Виртуальные пользователи выполняют действия,
которые обычно выполняют реальные пользователи, что позволяет тестировать приложение в
условиях, близких к реальным.
2. Параллельное выполнение тестов: Виртуальные пользователи могут одновременно
выполнять множество сценариев, что позволяет проводить нагрузочное тестирование и
оценивать производительность приложения под высокой нагрузкой.
3. Сбор и анализ данных: Системы тестирования с виртуальными пользователями собирают
данные о производительности, времени отклика и других метриках, что позволяет выявлять
узкие места и проблемы.
Конкретные примеры и факты
1. LoadNinja (основан в 2016 году) предлагает тестирование производительности с
использованием виртуальных пользователей, которые могут имитировать поведение реальных
пользователей. В 2020 году LoadNinja представила функцию "Real Browser Testing", которая
позволяет создавать виртуальных пользователей, использующих реальные браузеры для
выполнения тестов. Клиенты LoadNinja сообщают о сокращении времени на тестирование
производительности на 50% благодаря использованию виртуальных пользователей.
2. Gatling (основан в 2012 году) — это инструмент для нагрузочного тестирования, который
использует виртуальных пользователей для имитации действий пользователей в вебприложениях. В 2019 году Gatling внедрила поддержку сценариев на основе реального
поведения пользователей, что позволяет создавать более точные тесты. Gatling утверждает,
что их клиенты смогли улучшить производительность своих приложений на 20% благодаря
использованию виртуальных пользователей.
3. Apache JMeter (выпущен в 1998 году) — это популярный инструмент для нагрузочного
тестирования, который позволяет создавать виртуальных пользователей для имитации
нагрузки на приложения. В 2021 году Apache JMeter добавил новые функции для создания
сценариев, имитирующих поведение реальных пользователей, включая поддержку различных
протоколов и форматов данных. JMeter используется многими крупными компаниями, такими
как LinkedIn, для тестирования своих приложений под нагрузкой.
4. Neoload (основан в 2013 году)— это инструмент для нагрузочного тестирования, который
использует виртуальных пользователей для имитации действий пользователей в вебприложениях. В 2020 году Neoload внедрил функции автоматизации, которые позволяют
создавать и запускать тесты с виртуальными пользователями без необходимости ручной
настройки. Neoload сообщает, что их клиенты смогли сократить время на тестирование на 30%
благодаря автоматизации и использованию виртуальных пользователей.
Преимущества тестирования с использованием виртуальных пользователей
1. Эффективность: Виртуальные пользователи могут одновременно выполнять множество
тестов, что позволяет значительно сократить время, необходимое для проведения
тестирования.
2. Точность: Имитация реального поведения пользователей позволяет выявлять проблемы,
которые могут быть пропущены при традиционном тестировании.
3. Нагрузочное тестирование: Возможность эмулировать большое количество пользователей
позволяет оценивать производительность приложения под высокой нагрузкой и выявлять
узкие места.
4. Снижение затрат: Автоматизация тестирования с использованием виртуальных
пользователей позволяет сократить затраты на ручное тестирование и повысить
эффективность процессов.
Анализ пользовательского опыта с помощью ИИ (UX) с помощью ИИ включает в себя
использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для изучения
взаимодействия пользователей с продуктами и услугами. ИИ помогает выявлять паттерны
поведения пользователей, анализировать их предпочтения и предлагать улучшения, что
позволяет компаниям создавать более удобные и эффективные интерфейсы.
Принципы работы
1. Сбор данных: ИИ собирает данные о взаимодействии пользователей с приложением или
веб-сайтом, включая клики, время на странице, пути навигации и другие действия.
2. Анализ данных: Алгоритмы машинного обучения анализируют собранные данные, выявляя
паттерны и аномалии, которые могут указывать на проблемы в пользовательском опыте.
3. Рекомендации по улучшению: На основе анализа данных ИИ может предлагать
рекомендации по оптимизации интерфейса и улучшению взаимодействия с пользователем.
Конкретные примеры и факты
1. UserTesting (основан в 2007 году)— это платформа для анализа пользовательского опыта,
которая использует ИИ для анализа взаимодействия пользователей с продуктами. В 2020 году
UserTesting внедрила функцию "AI Insights", которая использует машинное обучение для
автоматического анализа видео и аудио записей пользовательских сессий. По данным
UserTesting, использование AI Insights позволяет сократить время анализа данных на 50%, что
помогает командам быстрее принимать решения по улучшению UX.
2. Hotjar (основан в 2014 году) предоставляет инструменты для анализа пользовательского
поведения, включая тепловые карты и записи сессий. В 2021 году Hotjar внедрил функции,
использующие ИИ для анализа данных о поведении пользователей и выявления паттернов,
которые могут указывать на проблемы с UX. Hotjar утверждает, что благодаря использованию
ИИ их клиенты смогли увеличить конверсию на 20% за счет улучшения пользовательского
опыта.
3. Google Analytics (с 2005 года) использует ИИ для анализа данных о пользователях и их
взаимодействии с веб-сайтами. В 2020 году Google представила функцию "Google Analytics 4",
которая включает в себя возможности машинного обучения для предсказания поведения
пользователей и выявления аномалий. Google утверждает, что новые функции аналитики
помогают компаниям лучше понимать своих пользователей и оптимизировать свои сайты для
повышения конверсии.
4. Pendo (основан в 2013 году) предоставляет платформу для анализа пользовательского опыта
и сбора обратной связи от пользователей. В 2021 году Pendo внедрил функции, использующие
ИИ для анализа данных о поведении пользователей и выявления паттернов, которые могут
указывать на проблемы с UX. Pendo сообщает, что использование их платформы позволяет
компаниям повысить уровень удовлетворенности пользователей на 30%.
Преимущества анализа пользовательского опыта с помощью ИИ
1. Улучшение качества UX: ИИ позволяет выявлять проблемы в пользовательском опыте,
которые могут быть пропущены при традиционном анализе.
2. Сокращение времени на анализ: Автоматизация анализа данных позволяет командам
быстрее получать инсайты и принимать решения по улучшению UX.
3. Персонализация: ИИ может адаптировать пользовательский опыт в зависимости от
поведения и предпочтений пользователей, что повышает удовлетворенность.
4. Оптимизация ресурсов: Использование ИИ позволяет более эффективно распределять
ресурсы, сосредоточив внимание на наиболее критических аспектах UX.
Генерация тестовых данных с помощью ИИ включает в себя автоматическое создание
данных, которые могут использоваться для тестирования программного обеспечения. Это
особенно полезно, когда необходимо протестировать приложения с учетом разнообразия
сценариев, но реальные данные не могут быть использованы из-за соображений
конфиденциальности или доступности. ИИ может создавать данные, которые имитируют
реальные пользовательские данные, сохраняя при этом их статистические свойства и
структуру.
Принципы работы
1. Анализ существующих данных: ИИ анализирует имеющиеся данные, чтобы понять их
структуру, распределение и взаимосвязи между переменными.
2. Создание синтетических данных: На основе анализа ИИ генерирует новые данные, которые
соответствуют тем же характеристикам, что и оригинальные данные, но не раскрывают
личную информацию.
3. Проверка и валидация: Сгенерированные данные проверяются на соответствие требованиям
и могут быть адаптированы для использования в различных сценариях тестирования.
DataRobot— это платформа для автоматизации машинного обучения, которая предлагает
инструменты для создания, развертывания и управления моделями ИИ. Она также включает в
себя функции генерации тестовых данных. DataRobot предоставляет возможность
генерировать синтетические данные на основе существующих наборов данных. Это позволяет
пользователям создавать данные, которые могут использоваться для тестирования моделей и
приложений, не нарушая при этом правила конфиденциальности. Платформа позволяет
пользователям настраивать параметры для генерации данных, такие как объем, распределение
и типы переменных. Это делает ее полезной для различных сценариев тестирования, включая
тестирование производительности, функциональности и безопасности. DataRobot активно
используется компаниями для создания тестовых данных. Например, в 2021 году DataRobot
представила новую функцию под названием "Synthetic Data Generation", которая позволяет
пользователям автоматически генерировать данные для тестирования моделей машинного
обучения. Это значительно сокращает время, необходимое для подготовки данных, и
улучшает качество тестирования. Одна из крупных финансовых компаний использовала
DataRobot для генерации тестовых данных, что позволило им сократить время на подготовку
данных на 70% и улучшить качество тестирования своих моделей кредитного скоринга.
Преимущества генерации тестовых данных с помощью ИИ
1. Соблюдение конфиденциальности: Синтетические данные могут использоваться без риска
раскрытия личной информации, что особенно важно в отраслях, где соблюдение
конфиденциальности является критически важным.
2. Экономия времени: Генерация тестовых данных с помощью ИИ позволяет значительно
сократить время на подготовку данных, что позволяет командам сосредоточиться на других
аспектах разработки и тестирования.
3. Разнообразие сценариев: ИИ может создавать данные для множества различных сценариев,
что позволяет более полно протестировать приложения и выявить потенциальные проблемы.
4. Улучшение качества тестирования: Использование синтетических данных может повысить
качество тестирования, так как они могут быть настроены для отражения конкретных условий
и требований.