AI-стек QA

Какой-то из этих инструментов или их сочетание может улучшить жизнь тестировщика, сделав его тесты более надежными, эффективными, стабильными.

Модульное тестирование

1. Diffblue Cover

Язык: Java

Описание: AI-инструмент, автоматически генерирующий модульные тесты Java-кода. Используется symbolic reasoning и машинное обучение, чтобы «понять» поведение кода и создать соответствующие тесты.

2. Randoop:

Язык: Java

Описание: инструмент автоматического создания модульных тестов для Java. Генерирует тесты, создающие рендомные последовательности вызовов методов, таким образом обнаруживает и тестирует различные пути в коде.

3. Evosuite:

Язык: Java

Описание: инструмент, использующий «генетические» алгоритмы автоматической генерации JUnit-тестов. Нацелен на максимальное покрытие кода и может быть интегрирован в процессы сборки.

4. GitHub Copilot:

Язык: Множество (поддерживает все реально используемые языки типа Python, JavaScript и т. д.)

Описание: GitHub Copilot — инструмент завершения/дополнения кода на основе искусственного интеллекта, который вполне реально помогает писать код, включая и тестовый. Он не особо ориентирован на юнит-тесты, но может помочь в тестировании повторяющихся частей кода, включая тест-кейсы.

5. Azure OpenAI для .NET

Язык: .NET

Описание: Клиентская библиотека Azure OpenAI для .NET — адаптация REST API OpenAI, предоставляет идиоматический интерфейс и хорошую интеграцию в экосистеме Azure SDK. Может подключаться как к ресурсам Azure OpenAI, так и к другим эндпойнтам.

Функциональное тестирование

Этот сегмент ИИ-рынка довольно широкий.

1. Testim:

Описание: Платформа, использует машинное обучение для создания и поддержки функциональных тестов. Позволяет создавать тест-кейсы codeless-автоматизацией и поддерживает практики непрерывного тестирования.

Фичи: Codeless-автоматизация тестирования, создание тестов на основе ML-обучения, самовосстанавливающиеся (self-healing) тесты.

2. Functionize:

Описание: Использует адаптивную обработку языка (ALP) для автоматизации функционального тестирования. Динамически генерирует и поддерживает тест-кейсы, адаптируясь к изменениям в приложении.

Фичи: Динамическая генерация тест-кейсов, само-восстановление упавших тестов, поддержка веб- и мобильных приложений.

3. mabl:

Описание: Интеллектуальная тест-платформа, использующая машинное обучение для автоматизации функциональных тестов. Нацелена на быстрое создание и поддержку тестов, адаптируясь к изменениям в приложении.

Фичи: Автономное создание тестов, самовосстановление, непрерывное тестирование.

4. Applitools:

Описание: Специализируется на визуальном тестировании, обеспечивая визуальную верификацию веб- и мобильных приложений. Использует искусственный интеллект для обнаружения визуальных различий.

Фичи: Визуальное тестирование, визуальная ML-проверка.

5. Accelq:

Описание: Инструмент AI-тестирования, автоматизирующий написание и планирование тестов, а также их выполнение. Подходит для тестирования пользовательского интерфейса, мобильных устройств, API и десктопных программ, покрывая всю сферу QA.

Фичи: Возможность автоматизированной генерации тестов, интуитивно понятная панель управления, функции предиктивного анализа и управления тестами на протяжении жизненного цикла, API и мониторинг тестов.

6. Sauce Labs:

Описание: Предоставляет облачную платформу тестирования, поддерживающую функциональное тестирование веб- и мобильных приложений. Тестирование на реальных устройствах и параллельное выполнение.

Фичи: Low Code тесты на основе искусственного интеллекта.

7. Selenium с интеграцией ИИ:

Описание: Самый применяемый в QA инструмент с открытым исходным кодом может сочетаться с ИИ плагинами и фреймворками для «совершенствования» функционального тестирования. ИИ можно использовать, например, для «смарт-локаторов» элементов, самовосстанавливающихся тестов и т. д.

Фичи: Тестирование в Selenium как обычно, но с поддержкой искусственного интеллекта, что иногда существенно упрощает задачи.

Примеры: testRigor, Parasoft Selenic, Healenium.

Нагрузочное тестирование

1. LoadRunner (Micro Focus):

Описание: Широко используемый инструмент тестирования производительности, возможности ИИ для анализа и корреляции данных о производительности. Использует машинное обучение для прогнозирования и выявления потенциальных проблем.

2. NeoLoad (Neotys):

Описание: Инструмент тестирования производительности, использующий ИИ для автоматической корректировки тестовых сценариев на основе ML-аналитики в режиме реального времени. Адаптируется к изменениям поведения пользователей и кода приложения во время тестирования.

3. BlazeMeter (CA Continuous Testing):

Описание: Решение для тестирования производительности с ИИ-аналитикой. Использует ML-обучение для получения информации о результатах тестирования и предлагает рекомендации по оптимизации производительности приложений.

4. AppDynamics (Cisco):

Описание: AppDynamics, вероятно, самая применяемая в мире платформа мониторинга производительности приложений, использующая ИИ для анализа данных о производительности приложений. Это помогает выявлять проблемы с производительностью и оптимизировать приложения в режиме реального времени.

5. Dynatrace:

Описание: Инструмент мониторинга производительности, использующий ИИ для автоматического анализа проблем. Помогает проследить влияние проблем с производительностью и проактивно оптимизировать приложения.

6. SmartMeter.io:

Описание: Инструмент тестирования производительности с открытым кодом, использующий машинное обучение для автоматической корректировки тестовых сценариев на основе аналитики в реальном времени. Поддерживает создание сценариев и выполнение тестов производительности.

7. RadView:

Описание: Интегрированный искусственный интеллект, предиктивная аналитика сценариев тестирования производительности. Может повысить точность и эффективность тестов.

Инструменты тестирования безопасности

1. Fortify (Micro Focus):

Описание: Комплексный пакет тестирования безопасности приложений, включающий статическое тестирование безопасности приложений (SAST) и динамическое (DAST). Машинное обучение повышает точность обнаружения уязвимостей.

2. Contrast Security:

Описание: Использует ИИ для встраивания тестирования безопасности непосредственно в процесс разработки. Выявляет уязвимости, в том числе в библиотеках с открытым кодом, и предоставляет разработчикам фидбек в режиме реального времени.

3. WhiteHat Security (NNT):

Описание: ИИ-решения для тестирования безопасности. Сочетают в себе методики статического и динамического тестирования для выявления уязвимостей и оценки общего уровня безопасности веб-приложений.

4. Checkmarx:

Описание: Платформа тестирования безопасности, включающая статическое, динамическое и интерактивное тестирование. Использует искусственный интеллект и машинное обучение для выявления уязвимостей и определения приоритетности, предоставляет подсказки.

5. Veracode:

Описание: Облачная платформа, использующая ML для анализа и определения приоритетности уязвимостей. Статическое, динамическое тестирование и software composition analysis (SCA).

6. Rapid7 (AppSpider):

Описание: Инструмент динамического тестирования безопасности (DAST), который использует ИИ для автоматического выявления уязвимостей в веб-приложениях. Позволяет выявить потенциальные угрозы и слабые места.

7. Synopsys Coverity:

Описание: Инструмент статического тестирования (SAST), который использует анализ на основе ИИ для выявления и определения приоритетности критических уязвимостей в исходном коде в процессе разработки.

8. Appknox:

Описание: Платформа тестирования безопасности мобильных приложений, использующая ИИ для выявления и устранения уязвимостей в мобильных приложениях. Обеспечивает автоматизированное сканирование, дает подсказки разработчикам.

Инструменты генерации тестовых данных

1. Java Faker

Описание: Библиотека является портом Ruby’s faker gem (а также библиотеки Perl’ Data::Faker) для генерации тестовых данных. Полезна при разработке нового проекта, когда нужны красивые данные для демонстрации.

2. MockNeat

Описание: Библиотека генерации реалистично выглядящих рендомных данных. Генерирует имена, адреса, имейлы и подобное.

Источник


Какой была ваша первая зарплата в QA и как вы искали первую работу?

Мега обсуждение в нашем телеграм-канале о поиске первой работы. Обмен опытом и мнения.

Подписаться
Уведомить о
guest

0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии

Мы в Telegram

Наш официальный канал
Полезные материалы и тесты
Готовимся к собеседованию
Project- и Product-менеджмент

🔥 Популярное

💬 Telegram-обсуждения

Наши подписчики обсуждают, как искали первую работу в QA. Некоторые ищут ее прямо сейчас.
Наши подписчики рассказывают о том, как не бояться задавать тупые вопросы и чувствовать себя уверенно в новой команде.
Обсуждаем, куда лучше податься - в менеджмент или по технической ветке?
Говорим о конфликтных ситуациях в команде и о том, как их избежать
$1100*
медианная зарплата в QA в июне 2023

*по результатам опроса QA-инженеров в нашем телеграм-канале

Собеседование

19%*
IT-специалистов переехало или приняло решение о переезде из России по состоянию на конец марта 2022

*по результатам опроса в нашем телеграм-канале

live

Обсуждают сейчас