İçerik: Makine Öğrenimi Yazılım Testinin Geleceğini Değiştiriyor
Yazılım geliştirme ekiplerinin çoğu, iyi test etmediklerine inanıyor. Kalite kusurlarının etkisinin önemli olduğunu anlıyorlar ve kalite güvencesine büyük yatırımlar yapıyorlar, ancak yine de istedikleri sonuçları alamıyorlar. Bu yetenek veya çaba eksikliğinden kaynaklanmamaktadır – yazılım testini destekleyen teknoloji etkili değildir. Sektör yetersiz hizmet aldı.
Yazılım doğru ve kapsamlı bir şekilde test edilene kadar başarılı bir sürüm olamaz ve testler bazen işi doğru yapmak için gereken zaman ve insan çabası dikkate alındığında önemli kaynaklar gerektirebilir. Bu boşluk ihtiyacı karşılanmaya yeni başlıyor.
Pek çok sektörü kesintiye uğratan ve iyileştiren makine öğrenimi (ML), yazılım testine girmeye yeni başlıyor. Kafalar dönüyor ve bunun iyi bir nedeni var: sektör bir daha asla aynı olmayacak. Makine öğrenimi büyümeye ve gelişmeye devam ederken, yazılım endüstrisi onu giderek daha fazla kullanıyor ve etkisi, teknoloji geliştikçe yazılım testinin yapılma şeklini önemli ölçüde değiştirmeye başlıyor.
Yazılım testindeki mevcut durumu inceleyelim, makine öğreniminin nasıl geliştiğini inceleyelim ve ardından makine öğrenimi tekniklerinin yazılım test endüstrisini nasıl kökten değiştirdiğini inceleyelim.
Yazılım Testine İlişkin Bazı Arka Plan
Yazılım testi, yazılımın tasarlandığı şekilde performans gösterip göstermediğini inceleme sürecidir. Hiçbir şeyin temelde bozulmamasını sağlayan bir test biçimi olan fonksiyonel kalite güvence (QA) testi üç şekilde gerçekleştirilir: birim, API ve uçtan uca test.
Birim testi, bir kod bloğunun her bir girişe doğru çıktıyı verdiğinden emin olma sürecidir. API testleri, iletişim kurabildiklerinden emin olmak için kod modülleri arasındaki arayüzleri çağırır. Bu testler küçük ve ayrıktır ve oldukça belirleyici kod parçalarının işlevselliğini sağlamayı amaçlamaktadır.
Uçtan uca (E2E) testi, uygulamanın tamamı bir araya getirildiğinde ve vahşi ortamda çalışırken çalıştığından emin olmanızı sağlar. E2E testi, tüm kodun birlikte nasıl çalıştığını ve uygulamanın tek bir ürün olarak nasıl performans gösterdiğini test eder. Test uzmanları, bir tüketicinin çekirdek testleri (tekrar tekrar yapılanları test ettikleri) ve uç testi (beklenmedik etkileşimleri test ettikleri) aracılığıyla yapacağı gibi programla etkileşime girecek. Bu testler, uygulamanın ne zaman müşterinin istediği şekilde yanıt vermediğini keşfederek geliştiricilerin onarım yapmasına olanak tanır.
Geleneksel E2E testi manuel veya otomatik olabilir. Manuel test, insanların her test edildiğinde uygulamayı tıklamasını gerektirir. Zaman alıcıdır ve hataya açıktır. Test otomasyonu, insanların yerini alacak komut dosyaları yazmayı içerir, ancak bu komut dosyaları tutarsız bir şekilde çalışma eğilimindedir ve uygulama geliştikçe büyük bir zaman kaybı gerektirir. Her iki yöntem de pahalıdır ve başarılı olmak için büyük ölçüde insan sezgisine dayanır. Tüm E2E test alanı, AI / ML teknikleriyle kesintiye uğramayacak kadar yeterince işlevsizdir.
Makine Öğrenimi nedir?
Makine öğrenimi genellikle AI ile eşanlamlı olarak kullanılsa da, kesinlikle aynı şey değildir. Makine öğrenimi, karar vermek için algoritmaları kullanır ve bu algoritmaları güncellemek için insan girdisinden gelen geri bildirimleri kullanır.
Buna iyi bir örnek makine görmesidir. Bir makine görme uygulaması, aslında bir köpek olduğunda bir şeyi kedi olarak tanımlayabilir. Bir insan onu düzeltir (“hayır, bu bir köpek” diyerek) ve bu geribildirime dayanarak bir şeyin kedi mi yoksa köpek mi güncellemesi olduğuna karar veren algoritmalar kümesini düzeltir. Makine öğrenimi, test uzmanlarından ve kullanıcılardan gelen bu sürekli geri bildirimlere dayanarak zaman içinde daha iyi kararlar vermek için tasarlanmıştır.
Makine Öğrenimi, veri ve geri bildirim eksikliği nedeniyle E2E test dünyasına ulaşmakta zorlandı. E2E testi, tipik olarak, neyin test edilmesi önemli olduğu veya hangi özelliklerin önemli veya riskli göründüğüne ilişkin insan sezgisiyle oluşturulur. Yeni uygulamalar, test otomasyonunu bilgilendirmek ve iyileştirmek için ürün analitiği verilerini kullanıyor ve test bakımı ve yapımını büyük ölçüde hızlandırmak için makine öğrenimi döngülerinin kapısını açıyor.
Peki, Yazılım Testinin Geleceği Nedir?
Yazılım testinin geleceği daha hızlı testler, daha hızlı sonuçlar ve en önemlisi, kullanıcılar için gerçekten neyin önemli olduğunu öğrenen testlerdir. Sonuçta tüm testler, kullanıcı deneyiminin harika olduğundan emin olmak için tasarlanmıştır. Bir makineye kullanıcıların neyi önemsediğini öğretebilirsek, her zamankinden daha iyi test edebiliriz.
Geleneksel olarak, test, hem hız hem de fayda açısından geliştirmeyi geciktirir. Test otomasyonu genellikle mühendislik ekipleri için zayıf bir noktadır. Makine öğrenimi onu güçlendirmeye yardımcı olabilir.
Yazılım testinin geleceği için makine öğreniminin anlamı özerkliktir. Akıllı makineler, mevcut uygulama kullanımından ve geçmiş test deneyiminden elde edilen verileri kullanarak, insan girişi olmadan testleri oluşturabilir, sürdürebilir, yürütebilir ve yorumlayabilir.
Yazılım geliştirmenin tüm yönlerinin otomatikleştirilmesi gerekmiyor olabilir. Uzun bir E2E testi geleneği göz önüne alındığında, öncelikle