Jaką rolę odgrywa sztuczna inteligencja w testowaniu oprogramowania? Testy API

Sztuczna inteligencja — Artificial Inteligence; popularnie określana jako „AI” — inteligencja wykazywana przez urządzenie, które tworzy kod symulujący zachowania inteligentne. Bez wątpienia ma ogrom zastosowań w szeroko rozumianym obszarze technologii informacyjnych: w programowaniu, analityce czy testowaniu. Zawężając jednak rozważania, w poniższym tekście skupimy się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania (holistyczne spojrzenie na testy), ze szczególnym zaakcentowaniem testowania API, czyli interfejsu programistycznego aplikacji (ang. Application Programming Interface).

Jaką rolę odgrywa sztuczna inteligencja w testowaniu oprogramowania? Testy API

Testy API – rola sztucznej inteligencji

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w testach API — na etapie tworzenia aplikacji i jej utrzymania — wiąże się z wieloma korzyściami w procesie testowania jak na przykład usprawnienie i przyspieszenie pracy.

Biorąc sprawę na warsztat, należy zauważyć, że sztuczna inteligencja (zarówno w testowaniu, programowaniu, jak i w innych dziedzinach) opiera się o tzw. uczenie maszynowe (ang. machine learning). Jest to rozwój algorytmów i technik umożliwiających komputerom „uczenie się” na podstawie danych, bez konieczności programowania ich w sposób szczegółowy. 

Pozwala to oprogramowaniu, jakim jest sztuczna inteligencja, na samodzielne uczenie się na podstawie dostarczonych danych. AI jest zatem samouczącą się aplikacją, a co za tym idzie, wraz z biegiem pracy (w naszym przypadku jest to testowanie oprogramowania) powinna wykonywać zadania coraz sprawniej, generując np. przypadki testowe, analizy wyników testów, czy nawet samodzielnie dostosowując strategię testowania. 

Sposobów na wykorzystanie AI jest mnóstwo, ale warto wymienić kilka z nich — ograniczając się do pracy nad testami (z wyróżnieniem testów API).

Automatyzacja testów

Sztuczną inteligencję można wykorzystać do automatyzacji testów API. Algorytmy odpowiadające za uczenie maszynowe mogą być wykonywane na podstawie zestawów testowych, a następnie użyte do identyfikacji błędów, anomalii i nieprawidłowej pracy API.

Generowanie przypadków testowych

Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować specyfikację API, w tym dostępne ścieżki, parametry, metody HTTP itp., aby następnie wykorzystać zebrane dane do automatycznego generowania przypadków testowych. Dzięki temu można stworzyć obszerny zestaw testów, które pokryją różne kombinacje parametrów i scenariusze użycia.

Generowanie danych testowych

Sztuczna inteligencja sprawdzi się w generowaniu różnych danych testowych (także brzegowych), co lepiej pokryje przypadki testowe oraz wykryje potencjalne błędy i problemy związane z samymi danymi.

Optymalizacja przypadków testowych

Analiza wyników testów API przez sztuczną inteligencję pozwala zoptymalizować zbiory przypadków testowych, eliminując testy zbędne lub zduplikowane. Daje to możliwość skupienia uwagi na obszarach newralgicznych.

Analiza odpowiedzi API

AI potrafi analizować odpowiedzi zwrotne z API oraz porównywać je z założonymi wynikami. Dodatkowo w przypadku odstępstw może zgłaszać błędy i anomalie.

Analiza wydajności

Potencjał sztucznej inteligencji można wykorzystać do monitorowania, analizy wydajności API oraz do symulowania obciążenia. Jest to niezwykle pomocne przy wykrywaniu ewentualnych „wąskich gardeł” i problemów z wydajnością. Powyższe kwestie szczególnie istotne są z punktu widzenia aplikacji o dużym ruchu.

Więcej o wydajności systemów możesz przeczytać w tekście: Efektywne środowisko IT. Jak zwiększyć wydajność systemów bez wydawania fortuny na nowe serwery?

Analiza i wizualizacja danych

Algorytmy uczenia maszynowego mogą monitorować zachowanie API w czasie rzeczywistym i wykrywać anomalie w odpowiedziach lub czasach odpowiedzi. To może pomóc w identyfikacji problemów wydajnościowych lub błędów, które występują tylko podczas obciążenia.

Analiza pokrycia testów

Systemy sztucznej inteligencji mogą wskazać, które części API są najbardziej przetestowane, a które wymagają większej uwagi. Dzięki temu można zidentyfikować luki w pokryciu testów i skupić się na obszarach, które tego naprawdę potrzebują.

Wykrywanie anomalii

Algorytmy uczenia się aplikacji pomogą m.in. w analizowaniu zachowania API w czasie rzeczywistym oraz w wykryciu anomalii.

Analiza bezpieczeństwa

Poprzez analizę potencjalnych ataków i anomalii, sztuczna inteligencja może być pomocna w wykrywaniu podatności związanych z bezpieczeństwem aplikacji.

Wspomaganie tworzenia testów

Sztuczna inteligencja potrafi generować sugestie przypadków i scenariuszy testowych, przez co pomocna jest przy tworzeniu testów. W połączeniu z możliwością wykorzystania rzeczywistych danych testowych aplikacji, AI wspiera testerów w znajdowaniu większej liczby błędów i problemów.

Ponadto, przy pomocy sztucznej inteligencji można generować przypadki testowe, również te trudne do przewidzenia przez ludzki umysł. Pozwala to zwiększyć pokrycie testowe i skuteczniej wykrywać błędy.

Przewidywanie obszarów ryzyka

AI może analizować historię testów i błędów oraz identyfikować obszary, które były szczególnie podatne na problemy. To umożliwia skupienie większej uwagi na zidentyfikowanych obszarach i lepsze zarządzanie ryzykiem.

Automatyczne dostosowywanie testów

Sztuczna inteligencja jest w stanie uczyć się z wyników testów i dostosowywać się do zmian w kodzie lub w API, automatycznie modyfikując przypadki testowe w odpowiedzi na nowe funkcje lub zmiany.

Automatyczna weryfikacja dokumentacji

Sztuczną inteligencję można wykorzystać jako wsparcie w weryfikacji dokumentacji API — AI porównuje ją z rzeczywistymi odpowiedziami zwrotnymi, identyfikując potencjalne niezgodności.

Testowanie ciągłej integracji i dostarczania

AI może być wykorzystywane do automatycznego testowania ciągłej integracji (CI) i ciągłego dostarczania (CD), sprawdzając, czy nowe zmiany nie wprowadziły nieoczekiwanych problemów.

Ułatwienie testów regresji

Dzięki sztucznej inteligencji można automatycznie przeprowadzać testy regresji, czyli weryfikację, czy zmiany w kodzie nie wpłynęły negatywnie na już istniejące funkcje API.

Testowanie oprogramowania – czy AI zastąpi człowieka we wszystkich obszarach?

Powyższe przykłady dowodzą, że sztuczna inteligencja zapewnia szereg różnorodnych możliwości zastosowania zarówno w testach API, jak i testowaniu oprogramowania w szerokim tego słowa znaczeniu.

Z drugiej strony AI nie zastąpi ludzkiego nadzoru. Tester powinien dobrze rozumieć specyfikę API i wymagania biznesowe aplikacji w celu odpowiedniego dostosowania algorytmów do konkretnego kontekstu. Na podstawie analizy pokrycia i wyników testów powinno się regularnie je dostosowywać i ulepszać. 

Wciąż bardzo ważne jest ręczne przeprowadzanie testów wrażliwych na kontekst, jak na przykład testy bezpieczeństwa czy scenariusze niestandardowe. Należy także zaznaczyć, że sztuczna inteligencja nie wyręczy testera w jego pracy. Może natomiast być nieocenioną pomocą merytoryczną i techniczną.   

Sztuczna inteligencja bez wątpienia przyniesie wiele korzyści w dziedzinie testów API, wymaga jednak odpowiedniego zarządzania, weryfikacji i dostosowania do kontekstu projektu. Może być doskonałym uzupełnieniem tradycyjnych metod testowania REST API. Z tych względów przyszłość sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania to przede wszystkim zwiększanie efektywności i dokładności codziennej pracy testerów i programistów. 

Komu zaufać: człowiekowi czy AI?

Jak widać, testowanie oprogramowania przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji to doskonały sposób na zaoszczędzenie czasu i zasobów. Niemniej warto podkreślić, że — przynajmniej na ten moment — rola sztucznej inteligencji sprowadza się wyłącznie do wspierania i uzupełniania tradycyjnych metod testerskich.  

Obecnie idealnym podejściem jest połączenie obu metod. Sztuczna inteligencja może być używana do szybkiego przetestowania podstawowych funkcji oprogramowania, automatycznego sprawdzania powtarzalnych przypadków testowych i dostarczania informacji zwrotnej na temat stabilności systemu. Jednak to ludzie powinni zajmować się bardziej zaawansowanymi testami, testami eksploracyjnymi, testami wydajnościowymi oraz oceną ogólnego doświadczenia użytkownika. 

W miarę jak technologia AI ewoluuje, rola sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania może się zwiększać, ale nadal będzie istnieć potrzeba ludzkiego nadzoru, kontroli jakości i zrozumienia kontekstu biznesowego, aby na koniec zapewnić wysoką jakość oprogramowania. 

Sztuczna inteligencja w projektach IT

W Altkom Software stale dążymy do dostarczenia najwyższej jakości produktów swoim klientom, dlatego nie boimy się nowinek technologicznych.

Nasi testerzy korzystają ze wsparcia sztucznej inteligencji, usprawniając w ten sposób swoją codzienną pracę, zwiększając jakość i pokrycie testów.

AI pomaga nam analizować ogromne ilości danych generowanych podczas testowania oprogramowania, usprawniając identyfikację trendów, wzorców i problemów. Testerzy wykorzystują te analizy do zoptymalizowania strategii testowych i poprawy jakości oprogramowania.

Co ważne, poprzez zwiększenie jakości i skuteczności testów, sztuczna inteligencja pomaga nam w zmniejszeniu ryzyka wystąpienia błędów, a co za tym idzie kosztów związanych z poprawkami w późniejszych fazach projektu. Dlatego, jeżeli chcesz, aby i Twoje projekty testowali doświadczeni testerzy przy wsparciu AI, napisz do nas.