Micro Focus擴(kuò)展了AI測(cè)試工具的覆蓋范圍

Micro Focus擴(kuò)展了結(jié)合了人工智能(AI)的統(tǒng)一功能測(cè)試(UFT)測(cè)試工具系列的功能，以包括對(duì)基于Web的應(yīng)用程序和移動(dòng)應(yīng)用程序的支持。

此外，UFT測(cè)試工具現(xiàn)在將允許單個(gè)腳本在多個(gè)平臺(tái)和瀏覽器上自動(dòng)運(yùn)行，而無(wú)需為每個(gè)平臺(tái)創(chuàng)建多個(gè)腳本。

還添加了眾包反饋機(jī)制來(lái)改善對(duì)象識(shí)別，例如新的小部件，以提高嵌入在Micro Focus測(cè)試工具中的AI模型識(shí)別唯一用戶界面范例的能力。

最終，Micro Focus將提供AI軟件開(kāi)發(fā)套件(SDK)和自然語(yǔ)言處理(NLP)引擎，使技術(shù)和非技術(shù)用戶都可以創(chuàng)建測(cè)試。

Micro Focus產(chǎn)品總監(jiān)Archie Roboostoff表示，自然語(yǔ)言功能將使在功能測(cè)試過(guò)程中更輕松地包含應(yīng)用程序的最終用戶成為可能。

他說(shuō)，隨著測(cè)試責(zé)任繼續(xù)向左轉(zhuǎn)移，盡可能多地執(zhí)行功能測(cè)試過(guò)程變得越來(lái)越重要。開(kāi)發(fā)人員和最終用戶通常沒(méi)有時(shí)間或通常沒(méi)有構(gòu)建這些測(cè)試所需的專業(yè)知識(shí)。

組織面臨的挑戰(zhàn)是，他們構(gòu)建和部署的應(yīng)用程序代碼越多，他們?cè)谡{(diào)試應(yīng)用程序上花費(fèi)的時(shí)間就越多。Roboostoff指出，許多組織從應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)項(xiàng)目中挪用資源只是為了跟上現(xiàn)在正在構(gòu)建和部署應(yīng)用程序的速度。

矛盾的是，資源轉(zhuǎn)移會(huì)限制任何其他應(yīng)用程序的構(gòu)建速度。Roboostoff表示，人工智能可以通過(guò)減少更快地提出問(wèn)題所需的時(shí)間來(lái)打破僵局，發(fā)揮關(guān)鍵作用。

同時(shí)，Micro Focus UFT工具通過(guò)將針對(duì)移動(dòng)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)的AI功能應(yīng)用于基于Web的應(yīng)用程序，進(jìn)一步簡(jiǎn)化了測(cè)試過(guò)程。

AI不可能很快消除人類對(duì)應(yīng)用程序進(jìn)行測(cè)試的需求。但是，在許多不同的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)項(xiàng)目中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)許多常規(guī)問(wèn)題。隨著開(kāi)發(fā)人員在DevOps流程中正式推廣之前測(cè)試更多自己的代碼，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該有可能依靠AI工具來(lái)解決他們可以解決的問(wèn)題，而這要早于任何人都知道甚至還不存在。

與每個(gè)AI工具一樣，IT組織將需要對(duì)嵌入在任何測(cè)試工具中的AI模型充滿信心。AI工具暴露給代碼的次數(shù)越多，它們變得越準(zhǔn)確。