בבלוג זה תוכלו לקרוא הכל על עולם המחשבים וההייטק

מה הקשר בין בינה מלאכותית לבדיקות קוד אוטומטיות

בדיקת תוכנה היא חלק קריטי במחזור חיי התוכנה ואיכות המוצר ובודקים משתמשים בכלים שונים לביצוע הבדיקות. בשנים האחרונות ניתן לראות שהאוטומציה כובשת את עולם הבדיקות ומאפשרת לבודקים לחסוך זמן רב על בדיקות, לבצע בדיקות במהירות רבה יותר ולמזער שגיאות, כמו גם לבצע מקרי בדיקה ארוכי טווח כולל בדיקות אוטומטיות על ממשקי משתמש.תחום הבינה המלאכותית נועד ללמד מכונה לבצע פעולות אנושיות ולאחרונה עולים לכותרות  במיזמים רבים שמשתמשים בבינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) כדי לשכלל כלי בדיקה אוטומטיים ולייעל את התוצאות המתקבלות בבדיקות.

כיצד זה עובד ומהי התרומה של בינה מלאכותית לתחום הבדיקות?


על ידי בינה מלאכותית ולמידת מכונה ניתן לזהות סכמות ודפוסים וכך להעריך ולדמות תהליכי בדיקה ללא סיוע אנושי. תהליך המתאפשר כאשר המכונה "מלמדת" את עצמה כיצד להגיב על סמך כמות הנתונים המועבדת ומאפשרת כך לבצע בדיקות אוטומטיות מתקדמות, כולל איתור שינויים בתוכנה והגדרת באגים שיש לבדוק, עדכון הבדיקות בהתאם לתכונות חדשות, ניתוח קודים והאצת בדיקות כמו גם חיזוי בזמן אמת.

טכניקות AI לשדרוג בדיקות תוכנה


ההתפתחות הטכנולוגית היום של AI ו-ML מסייעת בפיתוח כלי בדיקה אוטומטיים, אבל יש לקחת בחשבון שמעורבותם של כלי בדיקה אלה מחייבים עדכון בתהליכי העבודה כמו בקרה על נתונים, כדי שלא יתרחש מצב של סילוף התוצאות. היכולת של AI היא לצרוך כמויות אדירות של מידע ונתונים ולאתר דפוסים ותבניות ולהתריע על הבדלים בדפוסים כמו למשל, באיתור באגים וויזואליים.

בינה מלאכותית ולמידת מכונה עדיין לא מפותחים בתחום הבדיקות כמו בתחום של רכבים אוטונומיים, אבל נראה שהעתיד מתמקד ביישום של אלגוריתמים שיאפשרו לכלי אוטומציה להשתפר הן באיסוף כמות הנתונים והן בתובנות המופקות בתהליך הבדיקה. מטרת העל של המפתחים המתבססים על בינה מלאכותית היא לייצר בדיקות מתקדמות יותר תוך זיהוי דפוסים בתנועה ויצירת מודלים משוכללים ליציר תרחישי בדיקה אוטומטיים. משתמשים בטכניקות של AI היום במגוון תחומים שקשורים לבדיקות מבדיקת משתמש API ועד בדיקות UI  בסביבת מבחן חדשנית.

אחד הכלים שמזוהים עם ההשפעה של בינה מלאכותית על תחום הבדיקות הוא Parasoft Selenic, המבצע בדיקות AI בזמן ריצה וכך מעלה את הפרודקטיביות של היישום ומאפשר תחזוקה קלה תוך חיסכון בזמן במיוחד כאשר רכיבי ממשק המשתמש משתנים וגורמים לכשל בבדיקות. למידת מכונה מחקה את ההתנהגות האנושית ומספקים לבודקים תהליך בדיקה רציף, אוטומטי ומדויק יותר. כניסת ה-AI לעולם הבדיקות מפחיתה את הצורך בעדכון מקרי בדיקה בצורה ידנית כל פעם שחלים שינויים בתוכנה. בדיקות תוכנה המבוססות על בוטים דורשות תחזוקה מעטה יותר ומאפשרות להגיע לביצועים גבוהים יותר. בכל מקרה, גם עם AI אין ספק שלבודקים הטכניים יישאר תפקיד משמעותי בתהליכי הבדיקה בשל הידע הרב והאינטואיציה המקצועית שטרם הצליחו לשחזר עם למידת מכונה ובינה מלאכותית.

שתפו

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר.

מעוניינים לקבל ייעוץ לגבי לימודי הייטק? השאירו פרטים

רוצים לעבוד בהייטק? למה אתם מחכים? השאירו פרטים!

קטגוריות

מעוניינים לקבל ייעוץ לגבי לימודי הייטק? השאירו פרטים!

מאמרים אחרונים

פול סטאק – הדור החדש של מתכנתים

כיום יש דרישה למפתחי פול סטאק בארגונים מסוגים שונים והעובדה שמפתחים אלה יודעים להעניק שירותי פיתוח הן לצד לקוח והן לצד שרת הופכים אותה לבחירה הנבונה בכל פרויקט ובמגוון פרויקטים מסוגים שונים. כך למשל, מפתח פול סטאק יוכל הן לבנות אתר מאחורי הקלעים והן לתכנן את חוויית המשתמש, התפקוד של האתר וגם הנראות שלו.

בניית אסטרטגיית SEO מנצחת

כל פרויקט של קידום אתרים דורש אסטרטגיה חכמה על מנת לנהל אופטימיזציה מוצלחת. קידום אתרים הוא תחום יצירתי כאשר מקדמי אתרים מיומנים בונים אסטרטגיית SEO

הטרנדים הגדולים בדאטה סיינס לשנת 2020

מדע הנתונים חולל שינוי מהותי בניהול נתונים. ארגונים המוצפים במידע עסקי יכולים כעת לבסס אסטרטגיה והחלטות עסקיות על בסיס ניתוח מעמיק של מאגרי נתונים עצומים