Rehber Mobil uygulama testi: yapay zekanın potansiyelinden yararlanma

[Eagle]

Geleneksel yazılım testi geliştiricilerin en çok canını sıkan evredir. Önemli miktarda zaman, kaynak ve yatırım gerektirir. Ancak yapay zekadaki yeni gelişmeler işleri altüst ediyor.

Sadece rakamları düşünün: yazılım geliştiricileri toplam zamanlarının % 20 ila %50'sini test etmeye harcıyorlar. Sadece finansal açıdan bakıldığında, test toplam BT bütçesinin %23 ila %35'ini yutuyor.

Ancak Yapay Zeka'nın hızlı yükselişi sayesinde bu süreç değişiyor.

AI Destekli Test​

GPT mobil uygulama testine yaklaşımımızı gerçekten değiştirdi.

İki dünyayı karşılaştıralım: Eski yol ve yeni yol.

Eski Yol​

Mobil testlere yönelik geleneksel yaklaşım şöyledir:

• Planlama : Kapsamı, hedefleri ve test stratejilerini ana hatlarıyla belirten bir test planı oluşturursunuz.
• Test Durumu Tasarımı : Test uzmanları, sistem, kullanılabilirlik gereksinimleri ve kullanım durumlarına göre test durumları tasarlar.
• Cihaz Seçimi : Test uzmanlarının yeterli ekran boyutunu, işletim sistemini ve donanım yapılandırmasını temsil edecek fiziksel cihazlara ve emülatörlere/simülatörlere ihtiyaçları vardır.
• Kurulum ve Yapılandırma : Seçtiğiniz cihazları kurar ve test edilecek uygulama ve tüm test çerçeveleri dahil olmak üzere gerekli yazılımlarla yapılandırırsınız.
• Manuel Test : Şimdi her test vakasını her cihazda manuel olarak yürütme zamanı. Bu, uygulama ile etkileşim kurmayı, veri girmeyi ve beklendiği gibi davrandığını doğrulamayı içerir - kullanılabilirlik, yanıt verme ve performans açısından kontrol etme.
• Test otomasyonu : Eğer oldukça ileri seviyedeyseniz, test adımlarınızı tekrarlanabilir ve komutla çalıştırılabilir hale getirmek için bir çerçeveden yararlanacaksınız.
• İzleme : Test uzmanları, hata izleme araçlarını kullanarak test sırasında karşılaşılan sorunları veya kusurları belgelendirir. Sorunu ve ciddiyetini yeniden üretme adımları da dahil olmak üzere ayrıntılı bilgi sağlarlar.
• Yeniden test etme ve gerileme : Geliştiriciler sorunları bildirdikten sonra, testçiler uygulamanın etkilenen alanlarını yeniden test ederek düzeltmeleri doğrular ve bunların başarıyla çözüldüğünden emin olurlar. Her sürümden sonra veya her gün, her şeyin sorunsuz çalıştığından emin olmak için testler çalıştırmaya devam ederler.

Geleneksel yol, test senaryoları yazmak ve sürekli güncellenen test komut dosyaları gibi sıkıcı görevleri içerir.

Yapay zeka, bu tür görevlerin otomatikleştirildiği ve test uzmanlarının odaklarını sıradanlıktan yenilikçiliğe kaydırabildiği bir çağın habercisi.

Yapay zeka, test uzmanlarını tekrarlayan görevlerden kurtararak uzmanlıklarını ve yaratıcılıklarını stratejik çabalara yönlendirmelerine olanak tanır.

Yeni Yol​

Yapay zeka destekli test, değer elde etme süresini hızlandırmak ve benzer ancak biraz farklı adımlar kümesi aracılığıyla mobil test sürecini optimize etmek için otomasyon ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır.

• Test Durumu Oluşturma : Test uzmanları genellikle test durumlarını kendileri yazarken, yapay zeka, bağlamını öğrenmek, kullanım durumlarını anlamak ve olası zayıflıklara odaklanmak için uygulama kodunu analiz ederek test durumları oluşturabilir.
• Test Yürütme : Yapay zeka destekli test otomasyon çerçeveleri, test vakalarını aynı anda çeşitli cihazlarda ve platformlarda yürütebilir.
• Test Verisi Oluşturma : Testiniz veri gerektiriyorsa, AI sentetik test verileri oluşturabilir ve test verilerini manuel olarak oluşturma bağımlılığını azaltabilir. Bu, özellikle büyük veri kümelerini veya karmaşık veri yapılarını içeren test senaryoları için faydalıdır.
• Kendi Kendini İyileştiren Testler : Gerçek şu ki, yazılım testleri yazılım kodundan daha fazla hataya yol açar. Yapay zeka, bilinen sorunlardan kaçınmak için test komut dosyalarını ayarlayarak veya test vakalarını yeniden yönlendirerek bazı test hatalarını tespit edebilir ve otomatik olarak düzeltebilir.
• Tahmini Analiz : Sofy gibi araçlar, uygulamanın hangi bölümlerinin kusurlu olma olasılığının daha yüksek olduğunu tahmin etmek için test verilerini analiz edebilir. Test uzmanları daha sonra test çabalarını buna göre önceliklendirebilir.
• Güvenlik Testi : Yapay zeka, uygulamanın kodunu ve davranışını analiz ederek kod enjeksiyonu veya SQL enjeksiyonu gibi güvenlik açıklarını tespit etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilir.
• Kullanılabilirlik Testi : Yapay zeka, kullanıcı etkileşimlerini analiz ederek ve kullanıcıların uygulamada nasıl gezinip kullandıklarına dair içgörüler sağlayarak kullanılabilirlik testi gerçekleştirebilir. Bu, kullanıcı deneyimini iyileştirmeye yardımcı olabilir.
• Anomali Algılama : AI, uygulamayı üretimde sürekli olarak izleyebilir ve anormallikleri veya beklenmeyen davranışları otomatik olarak algılayabilir. Bu, özellikle sürümden sonra ortaya çıkabilecek sorunları belirlemek için yararlıdır.
• Test Raporlaması : Yapay zeka, test kapsamı, hata eğilimleri ve daha fazla test veya geliştirme iyileştirmeleri için öneriler içeren ayrıntılı test raporları oluşturabilir.

AI destekli test, mobil test sürecini devrim niteliğinde değiştirir. Test döngülerini hızlandırır, insan emeğini azaltır ve mobil uygulamaların ölçeklenebilmesini sağlar.

Gerçek Zamanlı İçgörüler ve Karar Alma​

Yapay zeka ile donatılmış otomasyon araçları yalnızca görevleri otomatikleştirmekle ilgili değildir. Akıllı otomasyonla ilgilidir. Bu araçlar artık gerçek zamanlı içgörüler ve öneriler sunabilir ve ekiplere daha bilgili bir bakış açısı sağlayabilir. Tahminlere veya sezgilere güvenmek yerine, test ekipleri artık veri odaklı önerilere yaslanabilir ve test stratejilerinin yalnızca sağlam değil aynı zamanda verimli olmasını sağlayabilir.

Yapay Zeka Testi Düşündüğünüzden Daha Fazla Fayda Sağlıyor​

Yapay zeka destekli test araçlarının entegrasyonuyla mobil uygulama testi alanı yeniden tanımlanıyor ve bu durum kuruluşlar için çok sayıda fayda sağlıyor:

• Maliyet Verimliliği : AI destekli testler, tekrarlayan manuel testlere olan ihtiyacı azaltır ve önemli tasarruflara dönüşür. Zamanla, AI modelleri daha rafine ve doğru hale geldikçe, kuruluşlar daha da önemli maliyet düşüşleri bekleyebilir.
• Zaman Tasarrufu : AI, tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek ve anında içgörüler sağlayarak test sürecini hızlandırır. Bu, uygulama sürümleri ve güncellemeleri için daha hızlı geri dönüş süreleri anlamına gelir ve kuruluşlara rekabet avantajı sağlar.
• Gelişmiş Doğruluk : İnsan test uzmanları, uzmanlıklarına rağmen, gözetime eğilimlidir. AI sistemleri, geniş veri kümelerini hızla tarayabilme yetenekleriyle, aksi takdirde gözden kaçabilecek anormallikleri veya hataları tespit edebilir. Bu, daha doğru ve güvenilir test sonuçlarına dönüşür.
• Kaynak Tahsisi : İnsan test uzmanları daha ayrıntılı ve karmaşık test senaryolarına odaklanabilir. Kuruluşlar artık insan kaynaklarını gerçekten insan sezgisi, yaratıcılığı ve uzmanlığı gerektiren görevlere tahsis edebilir.
• Güçlendirilmiş Karar Alma : Yapay zekanın sağladığı veri odaklı içgörülerle kuruluşlar, uygulamalarının geliştirme ve yayınlama stratejileri hakkında bilinçli kararlar alabilirler. Bu, stratejilerini iş hedefleri ve kullanıcı beklentileriyle daha yakın bir şekilde uyumlu hale getirmelerini sağlar.