Ei ole yllätys, että kokeneina DevOpsin ja testiautomaation ammattilaisina olimme jälleen kerran mukana RoboConissa, Robot Framework -työkaluun keskittyvässä vuosittaisessa tapahtumassa.
Tässä blogikirjoituksessa nostamme esiin yhden kehittäjiä erityisesti kiinnostavan aiheen: tekoälyn (AI).
Generatiivisen tekoälyn nopeasti kehittyvässä maailmassa ChatGPT:n kaltaiset kielimallit herättävät kiinnostusta niiden mahdollisesta käytöstä testiautomaatiossa. David Fogl, testiautomaation asiantuntija ja intohimoinen Robot Frameworkin puolestapuhuja, nostaa esiin muutamia keskeisiä mahdollisuuksia.
Generatiivisen tekoälyn hyödyt ja haitat Robot Framework -kontekstissa Davidin mukaan
Testidatan generointi
David syventyy esityksessään siihen, miten generatiivinen tekoäly automatisoi monipuolisen testidatan luomisen. David varoitti luottamasta liikaa tekoälyn tuottamaan dataan, joka ei välttämättä huomioi kriittisiä tosielämän skenaarioita.
Rajatapausten tunnistaminen
David tarkastelee tekoälyn potentiaalia löytää piileviä rajatapauksia, mutta tuo esiin myös sen rajoitukset asiayhteyden ymmärtämisessä.
Dynaamisen XPath-polun luominen tekoälyn avulla
Esitys tutkii tekoälyn kykyä luoda mukautuvia XPath-polkuja, käsitellen samalla tilanteita, joissa tekoälyn tuottamat polut voivat olla epäluotettavia tai tehottomia.
Tekoälyn integrointi listener-rajapinnan kautta
David esittelee, kuinka helppoa tekoälyn integrointi Robot Frameworkiin on, mutta käsittelee samalla integraation tuomia mahdollisia monimutkaisuuksia ja vianmäärityksen haasteita.
API-testiskenaarioiden luominen
David näyttää, miten generatiivinen tekoäly auttaa laatimaan kattavia ja vahvoja API-testiskenaarioita, mikä yksinkertaistaa API-testausta.
SQL-testitapausten automatisointi
Generatiivisen tekoälyn potentiaali SQL-automaatiotestien kirjoittamisessa on myös osa esitystä. David esittelee, miten tämä menetelmä parantaa tietokantatestauksen tehokkuutta ja tarkkuutta.
Katso Davidin koko puhe 2024 RoboConissa!
Näkemyksemme generatiivisesta tekoälystä Robot Frameworkissa
Davidin puheesta inspiroituneina halusimme käsitellä seuraavia mahdollisia tekoälyn käyttötapauksia testiautomaation tulevaisuudessa.
Robot-skriptin luominen manuaalisesta testitapauksesta
Meidän on pakko toistaa Davidin puheessaan esittämä ajatus: tekoäly ei voi korvata ihmisen kekseliäisyyttä, etenkään lähitulevaisuudessa. On ensiarvoisen tärkeää osata laatia itse Robot-testitapauksia "manuaalisten" testitapausten perusteella. Miten voit muuten varmistaa, että tekoälyn tuottama skripti todella testaa valitut skenaariot tehokkaasti?
Olemme nähneet tapauksia, joissa ihmiset ovat laatineet hyviltä vaikuttavia testejä, jotka eivät todellisuudessa arvioi testattavan sovelluksen toiminnallisuutta. Tekoäly voi tehdä saman virheen. Siksi kehittäjän täytyy olla itse kuskin paikalla ja käyttää tekoälyä apurina. Ehkä pyytämällä tekoälyltä sekä positiivisia että negatiivisia testejä sitä voidaan auttaa ymmärtämään paremmin toiminnallisuuttaan ja rajojaan.
David toi esille sen, että ollakseen tehokkaampi tekoäly tarvitsee erityiskoulutusta juuri sen tarkoitukseen räätälöidyllä koneoppimisen mallilla. Kun otetaan huomioon Robot-testitapausten laatimisen yksinkertaisuus, toimivan mallin kehittämiseen ja validoimiseen käytetty aika voi ylittää manuaalisesti laadittujen skriptien tekemiseen käytetyn ajan. Avoimen lähdekoodin projekti saattaa olla paras tapa rohkaista samanhenkisiä ihmisiä osallistumaan tekoälymallin koulutukseen.
Kun mallit on koulutettu, koneoppimismallit integroituvat saumattomasti Robot Framework -ekosysteemiin ja laajentavat sen kyvykkyyksiä. Nämä mallit tukevat ennakoivaa testianalyysiä ennustamalla mahdollisia virheitä tai pullonkauloja ennen niiden ilmenemistä. Ne mahdollistavat älykkään testien priorisoinnin, jolloin tiimisi voivat keskittyä kriittisiin alueisiin ja optimoida testaukseen käyttämänsä ajan.
Visualisoinnit
Myös Eficodella työskentelevä Aleksi Simell piti puheenvuoron Roboconissa keskittyen testianalyysiin visualisointien avulla. Ihmiset eivät ole hyviä lukemaan raakadataa, joten tarvitsemme visualisointeja tehdäksemme oikeita analyyseja.
Davidin puheesta inspiroituneina uskomme, että koneoppiminen voisi tulevaisuudessa auttaa tässä prosessissa analysoimalla raakadataa puolestamme ja tarjoamalla samalla tarvittavat visualisoinnit sen ymmärtämiseksi. Tällä hetkellä meillä ei kuitenkaan ole vielä käytännön työkaluja tähän.
Testistrategia
Toinen Davidin puheesta saatu ajatus on, miten tekoäly voi auttaa testistrategiassa. Reaaliaikaiset sovellukset osoittavat koneoppimisen kyvyn tunnistaa kaavoja, poikkeamia ja korrelaatioita testidatan sisällä, mikä johtaa tehokkaampiin testausstrategioihin. Kuitenkin mallien tulkittavuuden, datan laadun ja algoritmien valinnan kaltaiset haasteet on ratkaistava huolellisesti, jotta koneoppimisen integroinnin koko potentiaali Robot Framework -työkalun kanssa voidaan hyödyntää.
Testidatan ja infrastruktuurin suojaaminen
Davidin puhe innoitti myös ajatuksen tekoälyn hyödyntämisestä tietoturvan saralla. Testidatan ja infrastruktuurin suojaaminen on merkittävä huolenaihe testiautomaation maailmassa. Perinteiset menetelmät eivät usein riitä suojaamaan herkkiä tietoja ja infrastruktuuria kehittyviltä uhkilta. Tässä tilanteessa tekoälypohjaiset ratkaisut voivat tulla mukaan, tarjoten ennakoivia toimenpiteitä riskien vähentämiseksi ja puolustusten vahvistamiseksi. Käyttäytymisanalytiikan, poikkeavuuksien havaitsemisen ja mukautuvan tunnistautumisen kaltaiset tekniikat tarjoavat vahvan suojan luvatonta pääsyä ja rikollisia toimijoita vastaan.
Uskomme tekoälyn tehostamien salausmenetelmien tulevan olemaan keskeisiä testidatan yksityisyyden ylläpitämisessä, jotta arkaluontoiset tiedot pysyvät luottamuksellisina koko testausprosessin ajan.
Tekoälypohjaiset pääsynhallintamekanismit vahvistavat tietoturvaa noudattamalla tiukkoja käytäntöjä, jotka estävät luvattoman pääsyn ja tietomurrot. Jatkuva valvonta ja uhkien havaitseminen mahdollistavat tekoälyalgoritmien tukemana nopeat vastatoimet tietoturvahyökkäyksiin, minimoiden vahingot ja käyttökatkokset.
Tekoälypohjaisten tietoturvaratkaisujen toteuttaminen vaatii kokonaisvaltaisen lähestymistavan. Integroimalla tekoälyn ohjaamat vaatimustenmukaisuuden tarkastukset testausprosessiin varmistat, että noudatat alan säädöksiä ja standardeja.
Kun testausympäristö kehittyy, tekoälypohjaiset ratkaisut muuttuvat yhä välttämättömämmiksi testidatan ja infrastruktuurin eheyden suojelemiseksi.
Siinäpä oli RoboConin 2024 yhteenveto!
RoboCon osoitti jälleen kerran olevansa tärkeä kohtaamispaikka DevOpsin ja testiautomaation innokkaille ammattilaisille, ja mainitut kaksi puheenvuoroa olivat vain pieni osa tapahtuman tarjontaa.
Odotamme innolla seuraavaa RoboConia ja toivomme näkevämme sinut siellä!
Julkaistu: 13. joulukuuta 2024
