لماذا أصبحت بدائل السرو ضرورية لاختبار البرمجيات التي يقودها الذكاء الاصطناعي

أصبح Cypress خيارًا شائعًا لاختبار تطبيقات الويب، مع ملايين التنزيلات الأسبوعية ومجتمع مطور قوي. ومع ذلك، نظرًا لأن فرق البرمجيات تتبنى استراتيجيات اختبار مدعومة بالذكاء الاصطناعي وتواجه متطلبات تطبيقات أكثر تعقيدًا، يجد الكثيرون أن الأدوات التقليدية لم تعد تلبي احتياجاتهم. لقد كشف التحول نحو الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة عن ثغرات في الأطر التقليدية التي لم يتم تصميمها مع وضع قدرات الأتمتة الحديثة في الاعتبار.

يتطلب اختبار البرامج التي يقودها الذكاء الاصطناعي أدوات يمكنها التكيف مع متصفحات متعددة، ودعم لغات البرمجة المختلفة، والتعامل مع منصات الويب والهواتف المحمولة دون تدخل يدوي. على الرغم من فعالية Cypress في حالات استخدام محددة، إلا أنها تقدم قيودًا في توافق المتصفح، والتغطية عبر الأنظمة الأساسية، والقدرة على التوسع باستخدام مسارات العمل المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. تحتاج الفرق التي تعتمد على التكامل المستمر وخطوط النشر إلى أوقات تنفيذ أسرع ونطاق اختبار أوسع مما توفره حلول إطار العمل الفردي.

نظرًا لأن مجموعات التطوير أصبحت أكثر تنوعًا وامتدت التطبيقات إلى بيئات متعددة، يجب أن تتطور أطر الاختبار إلى ما هو أبعد من تصميمها الأصلي. ظهرت بدائل تعالج هذه التحديات من خلال ميزات مثل إنشاء اختبار مستقل، ودعم متعدد اللغات، وتغطية النظام الأساسي على مستوى المؤسسة. تساعد هذه الأدوات الفرق في الحفاظ على معايير الجودة مع تقليل الجهد اليدوي المطلوب لإبقاء مجموعات الاختبار محدثة مع التغييرات السريعة في التطبيقات.

يؤدي الدعم المحدود للمتصفح في Cypress إلى تقييد نطاق الاختبار لبيئات متنوعة

تركز Cypress بشكل أساسي على المتصفحات المستندة إلى Chrome، مما يخلق مشكلات للفرق التي تحتاج إلى الاختبار عبر بيئات مستخدم متنوعة. على الرغم من أن Cypress يدعم Chrome وEdge وFirefox، إلا أنه يفتقر إلى المرونة الحقيقية للمتصفحات المتعددة مقارنة بالأدوات الأخرى. يصبح هذا القيد واضحًا بشكل خاص حيث تحتاج التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي إلى العمل عبر نطاق أوسع من المتصفحات والأجهزة.

لا يزال العديد من المستخدمين يعتمدون على Safari والإصدارات الأقدم من المتصفحات ومتصفحات الأجهزة المحمولة التي لا تتعامل معها Cypress بشكل جيد. غالبًا ما تكتشف الفرق أن بدائل Cypress لاختبار البرامج التي يقودها الذكاء الاصطناعي توفر تغطية أفضل للمتصفح لمشاريعها. يستخدم إطار الاختبار إطار عرض محاكيًا، مما يعني أن أحداث التمرير والتفاعلات الأخرى تتصرف بشكل مختلف عبر المتصفحات.

تحتاج المؤسسات التي تخدم الجماهير العالمية إلى التحقق من أن تطبيقاتها تعمل بشكل صحيح لجميع المستخدمين. يجبر الدعم المحدود للمتصفح الفرق على تخطي متصفحات معينة أو استخدام أدوات إضافية إلى جانب Cypress. يضيف هذا الأسلوب تعقيدًا ويزيد من أعباء الصيانة لاختبار سير العمل.

توفر الأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مثل TestSprite إمكانية إنشاء وصيانة الاختبار بشكل مستقل

يمثل TestSprite تحولًا في كيفية تعامل الفرق مع اختبار البرامج. تستخدم المنصة الذكاء الاصطناعي للتعامل مع عملية الاختبار الكاملة دون إشراف بشري مستمر. يقوم بتحليل البرامج والوثائق لإنشاء خطط الاختبار تلقائيًا.

تكتب الأداة رمز الاختبار الخاص بها وتنفذ تلك الاختبارات في السحابة. وهذا يلغي حاجة المطورين إلى كتابة كل حالة اختبار يدويًا. يدعم TestSprite كلاً من اختبار واجهة المستخدم الأمامية وواجهة برمجة التطبيقات الخلفية عبر سيناريوهات متعددة.

تعالج المنصة أيضًا أحد أكبر تحديات الاختبار: الصيانة. مع تغير البرامج، غالبًا ما تتعطل الاختبارات وتحتاج إلى تحديثات. يتكيف الذكاء الاصطناعي الخاص بـ TestSprite مع هذه التغييرات ويضبط الاختبارات وفقًا لذلك.

يمكن لـ TestSprite تشخيص المشكلات واقتراح الإصلاحات بناءً على نتائج الاختبار. يساعد نهج الخدمة الذاتية هذا فرق التطوير الصغيرة على التعامل مع ضمان الجودة دون وجود موظفين متخصصين في ضمان الجودة. يتكامل النظام مع أدوات مثل GitHub ليناسب سير العمل الحالي.

تدعم المرونة المتعددة اللغات في البدائل مجموعات التطوير المتنوعة

تقصر Cypress المطورين على JavaScript وTypeScript فقط. يؤدي هذا التقييد إلى حدوث مشكلات للفرق التي تعمل بلغات برمجة متعددة عبر مشاريعها. غالبًا ما يتطلب تطوير البرامج الحديثة لغات مختلفة لأجزاء مختلفة من التطبيق.

تعمل أدوات الاختبار البديلة على حل هذه المشكلة من خلال دعم لغات البرمجة المتعددة. يمكن للمطورين كتابة اختبارات بلغة Python، أو Java، أو C#، أو Ruby، أو اللغات الأخرى التي تتوافق مع مجموعتهم التقنية. تتيح هذه المرونة للفرق استخدام أداة الاختبار نفسها عبر مشاريع مختلفة دون الحاجة إلى تبديل أطر العمل.

يساعد الدعم متعدد اللغات المؤسسات في الحفاظ على الاتساق في نهج الاختبار الخاص بها. لم تعد الفرق تواجه التحدي المتمثل في تعلم أدوات جديدة لمجرد أنها بدأت مشروعًا بلغة مختلفة. على سبيل المثال، يمكن للشركة التي تقوم ببناء أنظمة الواجهة الأمامية والخلفية استخدام حل اختبار واحد لجميع احتياجاتها.

كما أن القدرة على العمل بلغات مختلفة تسهل على المطورين التعاون. يمكن للفرق التي تتمتع بمجموعات مهارات مختلفة المساهمة في اختبار التشغيل الآلي دون وجود حواجز لغوية تؤدي إلى إبطاء التقدم.

يؤدي تنفيذ الاختبار بشكل أسرع مع عمليات التشغيل المتوازية إلى تحسين كفاءة خط أنابيب CI/CD

يؤدي تنفيذ الاختبار المتوازي إلى تقسيم مجموعات الاختبار إلى مجموعات أصغر تعمل في نفس الوقت عبر أجهزة أو حاويات متعددة. يؤدي هذا الأسلوب إلى تقليل الوقت الإجمالي لتنفيذ الاختبار بمقدار كبير. بدلاً من إجراء الاختبارات واحدة تلو الأخرى، يمكن للفرق توزيع عبء العمل وإكمال نفس العدد من الاختبارات في جزء صغير من الوقت.

تحتاج فرق التطوير الحديثة إلى حلقات ردود فعل سريعة للحفاظ على سرعة التسليم. يؤدي تنفيذ الاختبار المتسلسل إلى إنشاء اختناقات تؤدي إلى إبطاء عملية التطوير بأكملها. ومع ذلك، تتيح عمليات التشغيل المتوازية للمطورين الحصول على نتائج الاختبار في دقائق بدلاً من ساعات.

تحقق الفرق عالية الأداء أوقات إنشاء لا تتجاوز 10 دقائق، حتى مع وجود آلاف الاختبارات في مجموعتها. تتيح هذه السرعة للمطورين اكتشاف الأخطاء مبكرًا ونشر التحديثات بشكل متكرر. والنتيجة هي دورة تطوير أكثر سلاسة حيث يمكن للفرق تقديم الميزات بشكل أسرع دون التضحية بالجودة.

توفر منصات الاختبار التي يقودها الذكاء الاصطناعي الآن إمكانات تنفيذ متوازية مدمجة تتكيف مع احتياجات المشروع المختلفة. تقوم هذه الأدوات تلقائيًا بتقسيم الاختبارات عبر الموارد المتاحة وتحسين التوزيع بناءً على مدة الاختبار والأولوية.

من الضروري تغطية النظام الأساسي على نطاق أوسع، بما في ذلك احتياجات الأجهزة المحمولة والمؤسسات

تم إنشاء Cypress لتطبيقات الويب. إنه يعمل بشكل جيد في هذا المجال، ولكن معظم فرق البرامج الحديثة تحتاج إلى الاختبار خارج المتصفح. تتطلب تطبيقات الهاتف المحمول وتطبيقات سطح المكتب وأنظمة المؤسسات المعقدة أدوات وأساليب مختلفة.

تحتاج منصات الاختبار التي يقودها الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إلى المستخدمين عبر جميع الأجهزة. لا تستطيع الفرق تحمل تكاليف الاحتفاظ بمجموعات اختبار منفصلة للويب وiOS وAndroid. وهذا يخلق المزيد من العمل ويبطئ دورات الإصدار.

غالبًا ما تمتد تطبيقات المؤسسات عبر منصات متعددة وتتكامل مع الأنظمة القديمة. إن حل الاختبار الذي يتعامل فقط مع اختبارات الويب يترك فجوات كبيرة في ضمان الجودة. يجب على الفرق التحقق من الوظائف عبر بيئات مختلفة، بدءًا من الخدمات السحابية وحتى البنية التحتية المحلية.

توفر أطر الاختبار البديلة الآن دعمًا أوسع للنظام الأساسي. إنها تسمح للفرق بكتابة الاختبارات التي تعمل عبر الويب والجوال وسطح المكتب من قاعدة تعليمات برمجية واحدة. يعمل هذا النهج الموحد على تقليل وقت الصيانة ويوفر تغطية اختبار أفضل حيث يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التعلم من نطاق أوسع من تفاعلات المستخدم.

خاتمة

لقد غيرت أدوات الاختبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي الطريقة التي تتعامل بها الفرق مع ضمان الجودة في تطوير البرمجيات الحديثة. تعالج هذه الأنظمة الأساسية القيود التي تقدمها أطر العمل التقليدية، مثل تكاليف الصيانة والدعم المحدود للمتصفح. غالبًا ما تشهد الفرق التي تتبنى الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إنشاء اختبار أسرع وتغطية أفضل وتقليل الوقت المستغرق في التحديثات الروتينية.

ويعكس التحول نحو الأتمتة الذكية الحاجة إلى أدوات تواكب دورات التطور السريعة. يجب على المؤسسات تقييم متطلباتها المحددة واختيار الحلول التي تتوافق مع أهدافها الفنية وقدرات فريقها. بالنسبة للعديد من المؤسسات، يمثل بناء قدرات الاختبار المتطورة التي يقودها الذكاء الاصطناعي داخل الشركة تحديًا كبيرًا للخبرة والتوظيف. في مثل هذه الحالات، يمكن للشراكة مع شركة متخصصة مثل Azumo التي تتفوق في تجميع فرق تطوير الذكاء الاصطناعي وهندسة الحلول الذكية المخصصة أن توفر مسارًا أسرع وأكثر موثوقية لاكتساب الميزة التنافسية التي توفرها أتمتة الاختبار المتقدمة.