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Autor
Rajesh Popli
Rajesh Popli
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automation testingEin Begriff wie Automatisierung verkauft sich wie „geschnitten Brot“ in der Testumgebung. Heute stehen verschiedene Werkzeuge zur Verfügung, um die verschiedenen Testtypen nach unterschiedlichen Testansätzen zu automatisieren. Das Hauptaugenmerk all dieser Tools liegt jedoch auf der Minimierung der manuellen Prüfbemühungen, die während der Abwicklung erforderlich sind. Da sich diese Automatisierungslösungen von einem traditionellen Record-Play-Typus zu einer mit CI/ CD integrierten End-To-End-Hybridrahmen Lösung entwickeln, gibt es noch immer Ansätze, die es zu erforschen gilt. Um solche Lösungen intelligenter und agiler zu machen, erfordert die nächste Generation von Automatisierungslösungen von Grund auf die Integration mit AI (Artificial Intelligence). Nagarro hat es sich zum Ziel gesetzt, Automatisierungslösungen intelligenter und wahrnehmender zu machen. Wir zeigen Ihnen die 5 Megatrends, die die Zukunft der Testautomatisierung prägen:

  1. Vorhersage der Anfälligkeit von Modulen

    Eine Vorstellung von einem fehleranfälligen Modul zu bekommen, bevor Sie mit der Entwicklung beginnen, kann hilfreich sein. Fragen Sie sich, wie? Nun, wenn ein Team sich des fehleranfälligen Bereichs eines Produktes bewusst ist, kann mehr Aufwand betrieben werden, um diesen empfänglicher und robuster zu machen.

    Ein intelligentes System sollte in der Lage sein, die Schwachstellen in einem Modul aufzudecken. Dies kann durch die Analyse der bisherigen Datensätze im Zusammenhang mit der Produktqualität oder mit den Daten im Zusammenhang mit den protokollierten Fehlern in den vorhergegangenen Freigaben erfolgen. Die früheren Fehlerdaten können Informationen über den Fehler enthalten: zum Beispiel seinen Typus, Priorität, Schweregrad und andere verwandte Informationen. Sobald das Team Informationen über die gefährdeten Bereiche in einem Modul identifiziert und gesammelt hat, kann es diese Bereiche während des Testzyklus proaktiv testen. In Fällen, wo das Modul in den Automatisierungsrahmen integriert ist, wird das Framework zunächst solche Tests ausführen, die nur mit diesem Modul in Zusammenhang stehen.


  2. Smarte Fehlerprotokollierung

    Das Protokollieren von Fehlern ist ein integraler Bestandteil des Test-Lebenszyklus. Unsere intelligenten Automatisierungsrahmen verfügen über die Möglichkeit, einen Fehler zu protokollieren, sobald die automatisierten Scripts scheitern. Mit einer effizienten Fehlerprotokollierung kann es zu einer messbaren Verkürzung der Zeit und des Aufwands kommen, um Fehler zu beheben.

    Jetzt stellt sich die Frage: Können wir unsere Automatisierungslösung intelligent genug machen, um den Fehler ohne menschliches Zutun mit allen notwendigen Details zu protokollieren?

    Ein intuitives System wird auf den Webserver und den Anwendungsserver zugreifen, um detaillierte Informationen über den Fehler bereitzustellen, zusammen mit der Sequenz der Aktionen, die vor und nach der Behebung des Fehlers durchgeführt wurden. Vor allem wird dies sehr hilfreich sein, um solche Fehler zu finden, die nur zeitweilig auftreten oder in ihrer Natur inkonsistent sind. Das System wird auf das Projektmanagement- Tool zugreifen, um zu verstehen, wem der Fehler zugeordnet werden soll und zu welchem idealen Fälligkeitsdatum der Fehler behoben und abgearbeitet sein sollte. Das Abrufen von Informationen über die Auswirkungen eines Fehlers auf andere Bereiche der Anwendung – zusammen mit den Integrations-Testszenarien, wird andere Aspekte seiner Intelligenz umfassen. Darüber hinaus wird das System die Fehlerhistorie für die Anzahl der spezifizierten Freigaben analysieren, um zu sehen, ob es einen ähnlichen Fehler in der Datenbank gibt, der getestet und abgearbeitet wurde. Dadurch kann der gleiche Fehler mit den Protokolldetails und den dargelegten angemessenen Schritten wieder geöffnet werden.


  3. Automatisierung von Testszenarien

    Einen erheblichen Teil des Aufwands bei der Automatisierung stellt die Erstellung eines Test Scripts dar. Wir brauchen ein System, das Test Scripts ohne manuelle Eingriffe generieren kann.

    Können wir unser System so intelligent und trainierbar gestalten, dass es das Verhalten der Anwendung und deren Geschäftsszenarien versteht, und es wird damit beginnen, automatisierte Scripts zu erstellen, um neue Szenarien zu testen?

    Ich kann ein solches System konzipieren, das Muster analysieren kann, indem es die Konzepte des Data Mining und mehrere Algorithmen wie überwachtes Lernen, nicht überwachtes Lernen und verstärktes Lernen nutzt. Ein solches System kann dazu beitragen, mit Hilfe der Automatisierung bessere Ergebnisse zu erzielen. Für weitere Informationen zum Automatisieren von Tests klicken Sie hier , um unsere Automatisierung-Prüfdienste kennenzulernen.


  4. Probleme der UI-Object Locator diagnostizieren und beheben

    UI Object Locator Probleme zu diagnostizieren und zu beheben ist wahrscheinlich eine der größten Herausforderungen für jedes Automatisierungs-Team. In einer agilen Welt verändern sich Objekte und ihre Eigenschaften während des Entwicklungs-Lebenszyklus sehr häufig. Es ist absolut wichtig, unser Automatisierungssystem smart genug zu machen, um die Veränderungen auf dem UI zu verstehen und in der Lage zu sein, zwischen einem potenziellen Fehler, einer Verbesserung oder einer Änderung des UI zu unterscheiden. Das System sollte die Hierarchie der Objekte analysieren. Im Falle einer Änderung sollte sich das System anpassen, um den Automatisierungs- Test zu generieren oder zu modifizieren. Darüber hinaus sollte es auch die Änderung des UI angemessen anzeigen, ohne die Testausführung zu stoppen.

    Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, das System zu trainieren, um die Locator des neuen Objekts zu identifizieren, das dem UI hinzugefügt wurde. Außerdem sollte das System in der Lage sein, jede Änderung der bestehenden Locator zu erkennen. Es sollte in der Lage sein, Test Scripts selbstständig zu generieren, um jede Ergänzung, Entfernung oder Aktualisierung im Objekt zu bearbeiten. Dies wird den sehr hohen Aufwand ersparen, der erforderlich ist, um die Automatisierungs-Test Scripts zu pflegen. Damit wird eine schnellere Produktlieferung ermöglicht.

    Kurz gesagt, sollte ein intelligentes System in der Lage sein zu verstehen, dass es, wenn ein Objekt modifiziert oder aus der Anwendung entfernt wird, das ähnlichste Objekt finden muss, das es gesucht hat, um dann mit dem Test fortzufahren. Wenn beispielsweise ein neues Objekt auf einer Seite hinzugefügt wird, muss das Script in der Lage sein, mit der Änderung umzugehen und diese zu antizipieren, damit der Testlauf reibungslos wieder aufgenommen werden kann.


  5. Time-boxed (Zeitfenster) Abwicklung

    Kürzere Lieferzyklen erfordern eine Time-Box-Abwicklung, bei der eine begrenzte Menge von Scripts innerhalb des Zeitfensters abgewickelt werden kann. Um aber diese begrenzte Reihe von Scripts zu definieren, sollte ein System intelligent genug sein, um zu entscheiden, welche automatisierten Scripts gemäß den Kriterien die kritischsten in der Abwicklung sind. Die Anfälligkeit der Module kann hier einer der Hauptfaktoren für die Entscheidung sein.

  

Fazit

Unternehmen stehen unter ständigem Druck, sich weiterzuentwickeln und neue Strategien zu adoptieren und der Zeit voraus zu bleiben. Der Wettbewerbscharakter des Marktes erfordert intelligente Testlösungen, die mit Schnelligkeit und Skalierbarkeit abgewickelt werden können. Darüber hinaus sollte der Fokus trotz der Komplexität neuer Produktfreigaben nicht unabhängig von immer besserer Produktqualität, der Optimierung der Testkosten und der Verkürzung der Zeit bis zur erstmaligen Umsatzerzielung gesetzt werden. All dies erfordert bessere und intuitivere Automatisierungslösungen, um den Testanforderungen und Herausforderungen der Gegenwart gerecht zu werden.

Tags

Artificial Intelligence, Automation Testing, Accelerated Quality and Test Engineering, Testautomatisierung, Qualitätssicherung, Künstliche Intelligenz

Autor
Rajesh Popli
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Artificial Intelligence, Automation Testing, Accelerated Quality and Test Engineering, Testautomatisierung, Qualitätssicherung, Künstliche Intelligenz