机器学习正在改变软件测试的未来

大多数软件开发团队认为他们的测试效果不佳。他们知道质量缺陷的影响是巨大的，并且他们在质量保证方面投入了大量资金，但是他们仍然没有得到想要的结果。这不是由于缺乏人才或精力，支持软件测试的技术根本无效。

在正确测试软件之前，不可能有成功的发布版本，并且考虑到完成工作所需的时间和人力，测试有时会占用大量资源。这种巨大的需求才刚刚开始得到满足。

机器学习（ML）已经改善了许多行业，它才刚刚开始进入软件测试。头脑正在转向，并且有充分的理由：这个行业再也不会一样了。尽管机器学习仍在增长和发展，但软件行业越来越多地采用它，并且随着技术的进步，其影响开始显著改变完成软件测试的方式。

让我们深入研究软件测试的当前状况，回顾机器学习的发展方式，然后探索机器学习技术如何从根本上改变软件测试行业。

软件测试的一些背景

软件测试是检查软件是否按照设计方式执行的过程。功能质量保证（QA）测试是一种确保从根本上解决任何问题的测试形式，它以三种方式执行：单元，API和端到端的测试。

单元测试是确保代码块为每个输入提供正确输出的过程。API测试代码模块之间的调用接口，以确保它们可以通信。这些测试是小型，离散的，旨在确保高度确定性的代码段的功能。

端到端（E2E）测试可确保整个应用程序放在一起并在野外运行时可以正常工作。端到端测试所有代码如何协同工作以及应用程序如何作为一种产品执行。测试人员将像消费者一样通过核心测试（他们反复测试所做的事情）和边缘测试（他们测试意外的交互作用）来与程序交互。这些测试可以发现应用程序何时未按照客户希望的方式响应，从而使开发人员可以进行维修。

常规的E2E测试可以是手动的也可以是自动化的。手动测试需要人工在每次测试时点击该应用程序，这既费时又容易出错。测试自动化需要编写脚本来代替人类，但是这些脚本的功能往往不一致，并且随着应用程序的发展需要大量的维护时间。两种方法都很昂贵，并且严重依赖于人类的直觉才能成功。整个E2E测试空间功能失调到足以被AI / ML技术破坏的时机。

软件测试的未来是什么？

软件测试的未来是更快的测试，得到更快的结果，最重要的是，可以学习对用户真正重要的测试。最终，所有测试都旨在确保用户的良好体验。如果我们可以教一台机器用户，那么我们可以进行比以往更好的测试。

按照惯例，测试在速度和实用性方面都落后于开发。测试自动化通常是工程团队的薄弱环节。

机器学习对未来软件测试的意义是自治。智能机将能够使用来自当前应用程序使用情况和过去测试经验的数据，无需人工输入即可构建，维护，执行和解释测试。

并非所有软件开发的方面都应该自动化。鉴于E2E测试的悠久传统主要由人的直觉和人力驱动，整个行业可能最初会拒绝将过程移交给机器。几乎在每个行业中，内部人士都认为机器永远无法完成人类的工作。那些拒绝ML兴起并加倍努力的人经常发现自己落后了。

自主的端到端测试

机器学习在端到端测试中的核心优势是能够利用高度复杂的产品分析数据来识别和预测用户需求。ML驱动的测试能够观察Web应用程序上的每个用户交互，了解用户经历的常见（和边缘）过程，并确保这些用例始终按预期运行。

如果该机器正在测试许多应用程序，那么它可以从所有这些应用程序中学习，以预期对应用程序的新更改将如何影响用户体验。借助这些数据，机器学习驱动的测试已经可以比人类建立更好，更有意义的测试。

由ML驱动的自动化开发的测试比由人类构建的测试自动化更快，更便宜地构建和维护。这样的测试可以更快（和更高质量）的部署，这对任何VP Engineering的预算都是一个福音。

光明的未来

ML提供了更简化和有效的软件测试过程。它建立了一个流程，可以更好地处理开发量并创建所需的专业测试。智能软件测试意味着基于数据的测试，准确的结果以及创新的行业发展。