Привет, Хабр! Меня зовут Николай Дымников, я работаю старшим тестировщиком. До текущей позиции я около двух лет работал в ИТ-сопровождении и не понаслышке знаком с проблемами некачественного тестирования программного обеспечения (ПО). Поэтому при переходе в тестировщики я сразу задался вопросом: как минимизировать количество багов, доходящих до боевой среды? В данной статье я постараюсь ответить на этот вопрос и выделить несколько полезных инструментов, помогающих приблизится к понятию «бездефектной разработки».

Во время разработки ПО нередко возникают ошибки в коде, дефекты, которые нарушают привычную работу приложения. Тестирование ПО позволяет обнаруживать несоответствия ожидаемым результатам в поведении системы, благодаря чему пользователи ресурса достаточно редко сталкиваются с так называемыми багами. Однако, не исключены ошибки и со стороны тестирования из-за невнимательности или недостаточной подготовки тестировщика. На помощь в данном случае приходят вспомогательные инструменты, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), которые стремительно развиваются в последние несколько лет. В этой статье мы выделим определенные плюсы и минусы некоторых из них и постараемся найти лучший и самый востребованный для тестирования ПО. ИИ позволяет компьютерной программе учиться, рассуждать и действовать самостоятельно. Иными словами – это способность устройства функционировать аналогично человеческому интеллекту и выполнять задачи, которые могли бы выполнять люди. ИИ улучшает наше мышление и помогает нам в повседневных задачах.

В данной статье будут рассматриваться инструменты с ИИ, реализованные на основе нейросетей. Нейронная сеть – это математическая модель, состоящая из узлов (нейронов) и переменных связей между ними (веса нейронных связей). Нейроны используют математические функции, чтобы решить, следует ли «запускать» и отправлять информацию на другой уровень нейронов. Архитектура нейронной сети аналогична человеческому мозгу, где нейроны генерируют импульсы и передают информацию по связям между различными нейронами. Нейронные сети могут быть использованы для решения сложных задач: от генерации данных и даже изображений до поиска предметов на изображении.

Фактически нейронная сеть – это особый способ задания функции. Чтобы работать с ней, необходимо проделать следующую работу:

• Обучить сеть. Этот процесс достаточно прост. Сначала создается обучающая выборка, состоящая из пар входных и выходных векторов, для которых заранее известны правильные значения. Элементы этой выборки обладают свойством независимости, что позволяет расширять выборку и изменять порядок её элементов без потери качества. Затем обучающая выборка проходит через нейронную сеть, в результате чего веса нейронных связей корректируются так, чтобы сеть могла выполнять функцию, соответствующую данной выборке. Очевидно, что эффективность работы нейросети напрямую зависит от качества её обучения.

• Проверить результат обучения. Тестовая выборка формируется аналогично обучающей, но с использованием других значений. Если результаты тестирования оказываются неудовлетворительными, рекомендуется улучшить процесс обучения сети или изменить ее архитектуру.

Хорошо обученная нейросеть способна предсказывать результат по набору входных значений. Вместе с этим дополнительно она решает задачу классификации, если заранее заданы классы во входном множестве, или задачу кластеризации, то есть выявление классов в множестве.

Вернемся к тестированию ПО. Нейронная сеть в контексте тестирования может эффективно решать обе подзадачи благодаря механизму предсказания результатов. Однако, остается несколько технических вопросов:

• Объем генерируемого тестового покрытия для модульного тестирования: в простейшем случае необходимо создать все возможные комбинации входных значений.

• Степень случайности и методы ее задания для имитации пользовательского взаимодействия: использование случайного набора действий не является оптимальным подходом к тестированию.

• Уникальность структуры нейросети для каждой задачи: это создает препятствия для ее широкого применения.

Учитывая вышесказанное, технологии на основе нейросетей в сочетании с распространенными методами тестирования могут значительно повысить эффективность контроля качества сложных программных систем.

В контексте тестирования ПО нейросети могут быть использованы для автоматизации тестирования, поиска дефектов, анализа логов и многих других задач. Наиболее эффективные нейросети включают:

• Глубокие нейронные сети (DNN) – применяются для автоматизации тестирования и поиска дефектов, обучаясь на больших объемах данных.

• Сверточные нейронные сети (CNN) – эффективны для анализа изображений и графических интерфейсов, что полезно в тестировании визуальных компонентов.

• Рекуррентные нейронные сети (RNN) – подходят для обработки последовательных данных, например, логов, что помогает в выявлении аномалий.

Эти модели позволяют значительно улучшить качество и скорость тестирования.

Рассмотрим наиболее эффективные инструменты ИИ, и попытаемся определиться с выбором лучших из них для тестирования ПО.

Selenium

Selenium – представляет собой программный инструмент с открытым исходным кодом для тестирования веб-сайтов и приложений. В основном он используется для регрессионного, функционального тестирования и тестирования производительности.

Особенности:

• Портативность: инструмент можно использовать для тестирования как веб-сайтов, так и прикладного ПО на различных операционных системах, таких как Windows и Linux.

• Многоязычность: поддерживается несколько языков программирования, включая Ruby и Python, что делает Selenium доступным для широкой аудитории разработчиков.

• Простота использования: предлагается интуитивно понятный интерфейс и множество библиотек, что упрощает процесс написания тестов.

Преимущества:

• Открытый исходный код, что позволяет пользователям вносить изменения и адаптировать инструмент под свои нужды.

• Поддержка расширений: Selenium предоставляет возможность интеграции с другими инструментами и библиотеками для улучшения функциональности.

• Сообщество: широкое сообщество пользователей и разработчиков обеспечивает доступ к обширной документации и поддержке.

• Цена: Selenium – бесплатный инструмент, это делает его доступным для всех желающих. Пользователи могут загружать его без каких-либо затрат, что является значительным преимуществом по сравнению с коммерческими решениями.

• Востребованность: Selenium является одним из самых востребованных инструментом на основе ИИ для тестирования ПО.

Недостатки:

• Ограниченная поддержка итераций: имеются проблемы с обработкой итераций и условных операций, что может усложнить создание сложных тестов.

• Скорость выполнения: процесс тестирования может быть медленным, особенно при выполнении большого количества тестов одновременно.

• Отсутствие методов для устранения ошибок: Selenium не предлагает встроенных методов для автоматического устранения возникающих ошибок во время тестирования.

LambdaTest

LambdaTest — это облачная платформа для автоматического и ручного тестирования, которая поддерживает масштабируемость и интеграцию с различными инструментами. Она предлагает функции оркестрации тестов и анализ первопричин, что помогает быстро решать проблемы и улучшать стабильность тестов.

Особенности:

• Широкое покрытие устройств: LambdaTest предоставляет доступ к более чем 3000 комбинациям браузеров и операционных систем – это позволяет проводить комплексное тестирование веб-приложений на различных устройствах.

• Тестирование в реальном времени: пользователи могут отслеживать тестовые действия в реальном времени, что помогает быстро выявлять и устранять проблемы.

• Автоматическое восстановление: платформа включает функции автоматического восстановления во время тестирования, что повышает надежность.

• Параллельное тестирование: LambdaTest поддерживает одновременное выполнение нескольких тестов, что значительно сокращает циклы тестирования и ускоряет вывод продукта на рынок.

Преимущества:

• Широкая поддержка платформ: LambdaTest предлагает разнообразные возможности для тестирования приложений, что делает её универсальной для различных проектных нужд.

• Платформа плавно интегрируется с инструментами непрерывной интеграции/непрерывного развертывания (CI/CD), упрощая процесс тестирования.

• Отзывчивая техническая поддержка: платформа известна своей эффективной и быстрой службой технической поддержки.

Недостатки:

• Стоимость: цены могут быть значительными для небольших команд или проектов с ограниченным бюджетом, что может ограничивать доступность.

• Проблемы с производительностью: некоторые пользователи сообщали о периодических проблемах с производительностью во время тестовых сессий.

• Надежность результатов: существуют случаи, когда результаты тестов могут быть не совсем надежными, что требует дополнительной проверки.

Cucumber

Cucumber поддерживает методологию разработки, ориентированную на поведение (BDD). Он позволяет командам разработчиков и тестировщиков эффективно сотрудничать, используя понятный язык для описания требований и тестов.

Особенности:

• Многоязычность: инструмент поддерживает множество языков программирования, включая Java, JavaScript и Ruby, что делает его универсальным инструментом для различных проектов.

• Интеграция с другими инструментами: Cucumber легко комбинируется с различными инструментами тестирования, такими как Selenium для автоматизации веб-приложений.

• Читаемость: тесты пишутся на языке Gherkin, который понятен как техническим, так и нетехническим участникам команды, что облегчает коммуникацию.

Преимущества:

• Участие команды: Cucumber поощряет разработку, ориентированную на поведение, что позволяет всем заинтересованным сторонам участвовать в процессе разработки и тестирования.

• Документация: поскольку тесты написаны на естественном языке, документация становится более доступной и понятной.

• Автоматизация: инструмент позволяет легко создавать и повторно использовать тестовые случаи, что снижает затраты на тестирование.

Недостатки:

• Затраты времени и ресурсов: настройка и поддержка Cucumber могут потребовать значительных усилий и ресурсов.

• Проблемы с отладкой: у Cucumber есть некоторые ограничения в отладке тестов, что может усложнить процесс выявления ошибок.

• Отсутствие универсальности: этот инструмент не подходит для всех типов тестирования; его эффективность может снижаться в определенных сценариях.

• Цена: для использования всех ресурсов и инструментов, которые доступны в Cucumber требуется разблокировать максимальную платную версию.

Parasoft

Parasoft — инструмент автоматизированного тестирования ПО, который охватывает функциональное и модульное тестирование. Он обеспечивает надежность, эффективность и безопасность приложений, а также предлагает управление тестовыми данными и статический анализ кода.

Особенности:

• Безопасность и соответствие: код проверяется на наличие недостатков в области безопасности и соответствия требованиям.

• Точность тестирования: обработка данных для обеспечения точного тестирования.

• Совместимость с IDE: легкая интеграция с известными средами разработки.

Преимущества:

• Функциональное тестирование API: Parasoft является одним из лучших инструментов для решения этой задачи.

• Эффективная система управления упрощает процесс тестирования, позволяя быстро и просто проводить тесты.

• Интуитивно понятный интерфейс: процесс использования прост и понятен.

Недостатки:

• Ограниченные возможности тестирования UI: возможности по тестированию графических интерфейсов ограничены.

• Проблемы с управлением сервером: иногда возникают сложности в управлении серверными компонентами.

• Необходимость знаний: требует основательных знаний DTP, CTP и других связанных компонентов.

testRigor

testRigor применяется для автоматизации тестирования, инструмент использует генеративный ИИ для упрощения процесса создания тестов. Он позволяет пользователям формулировать тестовые сценарии на простом английском языке, что делает его доступным как для технических, так и для нетехнических специалистов.

Особенности:

• Генеративное тестирование: testRigor автоматически создает и выполняет тесты, основываясь на поведении приложения, что позволяет выявлять ошибки и предлагать исправления.

• Самовосстановление: инструмент адаптирует тестовые сценарии к изменениям в пользовательском интерфейсе, минимизируя необходимость в ручном вмешательстве.

• Интеграция с CI/CD: testRigor легко интегрируется в конвейеры непрерывной интеграции и доставки, что ускоряет процесс разработки и тестирования.

• Кросс-платформенное тестирование: поддерживает тестирование веб-приложений, мобильных приложений (как нативных, так и гибридных) и настольных приложений.

Преимущества:

• Упрощение процесса тестирования: пользователи могут создавать тесты без необходимости в программировании, используя простые команды на английском языке.

• Снижение затрат на поддержку: автоматическое обновление тестов при изменениях в приложении уменьшает затраты на их обслуживание.

• Увеличение охвата тестирования: генерация тестовых случаев на основе анализа поведения приложения обеспечивает более полное покрытие.

• Быстрая обратная связь: эффективное выполнение тестов и быстрая адаптация к изменениям позволяют получать обратную связь быстрее, что критически важно для современных Agile-процессов.

Недостатки:

• Ограниченная поддержка некоторых типов тестирования: так, например, testRigor не подходит для тестирования игр или сложных графических интерфейсов.

• Зависимость от качества ИИ: эффективность автоматической генерации тестов зависит от алгоритмов ИИ, что может привести к ошибкам, если алгоритмы не справляются с определенными сценариями.

• Необходимость обучения пользователей: несмотря на простоту использования, пользователям может потребоваться время для освоения всех функций инструмента и его возможностей

Roost.ai

Для автоматизации процесса тестирования ПО Roost.ai использует генеративное тестирование с применением языковых моделей, таких как GPT-4. Он предлагает множество особенностей, а также имеет свои преимущества и недостатки.

Особенности:

• Генеративное тестирование: эти технологии позволяют Roost.ai создавать тесты на основе анализа кода и его изменений.

• Адаптация к изменениям: инструмент автоматически обновляет библиотеку модульных тестов при изменениях в коде, обеспечивая актуальность тестов.

• Полное покрытие тестами: Roost.ai стремится к полному покрытию кода тестами, что позволяет выявлять ошибки на ранних стадиях разработки.

Преимущества:

• Автоматизация: снижение ручного труда за счет автоматического создания и обновления тестов позволяет разработчикам сосредоточиться на более важных задачах.

• Увеличение качества ПО: полное покрытие тестами способствует повышению качества ПО, так как большее количество сценариев проверяется автоматически.

• Скорость разработки: быстрое обновление тестов в ответ на изменения в коде ускоряет процесс разработки и сокращает время вывода продукта на рынок.

Недостатки:

• Зависимость от LLM: эффективность Roost.ai во многом зависит от качества и точности используемой языковой модели. Ошибки в генерации тестов могут привести к пропущенным ошибкам в коде.

• Сложность настройки: для эффективного использования инструмента может потребоваться значительное время на его настройку и интеграцию в существующие процессы разработки.

• Потенциальные затраты: внедрение и использование таких технологий может потребовать дополнительных финансовых вложений, особенно для небольших компаний.

Вот так интеграция ИИ в процессы обеспечения качества ПО открывает новые горизонты для повышения эффективности и надежности тестирования. Однако важно помнить, что несмотря на все преимущества, роль человека в процессе остается критически важной для контроля качества и принятия окончательных решений. Настоящая сила ИИ заключается в его способности дополнять работу специалистов, а не полностью заменять их. Перечисленные выше инструменты демонстрируют, как искусственный интеллект может улучшить качество программного обеспечения, сократить время на тестирование и повысить эффективность работы команд QA.