Mengapa Alternatif Cypress Menjadi Penting untuk Pengujian Perangkat Lunak yang Dipimpin AI

Cypress telah menjadi pilihan populer untuk pengujian aplikasi web, dengan jutaan unduhan mingguan dan komunitas pengembang yang kuat. Namun, ketika tim perangkat lunak mengadopsi strategi pengujian yang didukung AI dan menghadapi tuntutan aplikasi yang lebih kompleks, banyak yang menyadari bahwa alat tradisional tidak lagi memenuhi kebutuhan mereka. Peralihan ke arah kecerdasan buatan dalam penjaminan kualitas telah mengungkapkan kesenjangan dalam kerangka kerja konvensional yang tidak dirancang dengan mempertimbangkan kemampuan otomatisasi modern.

Pengujian perangkat lunak yang dipimpin AI memerlukan alat yang dapat beradaptasi dengan banyak browser, mendukung berbagai bahasa pemrograman, dan menangani platform web dan seluler tanpa intervensi manual. Cypress, meskipun efektif untuk kasus penggunaan tertentu, memiliki keterbatasan dalam kompatibilitas browser, cakupan lintas platform, dan kemampuan untuk menskalakan dengan alur kerja berbasis AI. Tim yang mengandalkan integrasi berkelanjutan dan alur penerapan memerlukan waktu eksekusi yang lebih cepat dan cakupan pengujian yang lebih luas dibandingkan dengan solusi kerangka tunggal.

Ketika tumpukan pengembangan semakin beragam dan aplikasi menjangkau berbagai lingkungan, kerangka pengujian harus berkembang melampaui desain aslinya. Alternatif telah muncul untuk mengatasi tantangan ini dengan fitur seperti pembuatan pengujian otonom, dukungan multi-bahasa, dan cakupan platform tingkat perusahaan. Alat-alat ini membantu tim mempertahankan standar kualitas sekaligus mengurangi upaya manual yang diperlukan untuk menjaga rangkaian pengujian tetap terkini dengan perubahan aplikasi yang cepat.

Dukungan browser yang terbatas di Cypress membatasi cakupan pengujian untuk lingkungan yang beragam

Cypress berfokus terutama pada browser berbasis Chrome, yang menimbulkan masalah bagi tim yang perlu melakukan pengujian di berbagai lingkungan pengguna. Meskipun Cypress mendukung Chrome, Edge, dan Firefox, Cypress kurang memiliki fleksibilitas multi-browser dibandingkan dengan alat lainnya. Keterbatasan ini menjadi jelas karena aplikasi berbasis AI harus bekerja di lebih banyak browser dan perangkat.

Banyak pengguna yang masih mengandalkan Safari, versi browser lama, dan browser seluler yang tidak ditangani dengan baik oleh Cypress. Tim sering kali menemukan bahwa alternatif Cypress untuk pengujian perangkat lunak berbasis AI menawarkan cakupan browser yang lebih baik untuk proyek mereka. Kerangka pengujian menggunakan area pandang yang disimulasikan, yang berarti peristiwa gulir dan interaksi lainnya berperilaku berbeda di seluruh browser.

Organisasi yang melayani khalayak global perlu memverifikasi bahwa aplikasi mereka berfungsi dengan benar untuk semua pengguna. Dukungan browser yang terbatas memaksa tim untuk melewati browser tertentu atau menggunakan alat tambahan bersama Cypress. Pendekatan ini menambah kompleksitas dan meningkatkan overhead pemeliharaan untuk alur kerja pengujian.

Alat berbasis AI seperti TestSprite menawarkan pembuatan dan pemeliharaan pengujian secara otonom

TestSprite mewakili perubahan dalam cara tim mendekati pengujian perangkat lunak. Platform ini menggunakan AI untuk menangani proses pengujian lengkap tanpa pengawasan manusia terus-menerus. Ini menganalisis perangkat lunak dan dokumentasi untuk membuat rencana pengujian secara otomatis.

Alat ini menulis kode pengujiannya sendiri dan menjalankan pengujian tersebut di cloud. Hal ini menghilangkan kebutuhan bagi pengembang untuk menulis setiap kasus uji secara manual. TestSprite mendukung pengujian UI frontend dan API backend di berbagai skenario.

Platform ini juga mengatasi salah satu tantangan terbesar pengujian: pemeliharaan. Saat perangkat lunak berubah, pengujian sering kali rusak dan memerlukan pembaruan. AI TestSprite beradaptasi dengan perubahan ini dan menyesuaikan pengujian.

TestSprite dapat mendiagnosis masalah dan menyarankan perbaikan berdasarkan hasil pengujian. Pendekatan layanan mandiri ini membantu tim pengembangan kecil menangani jaminan kualitas tanpa staf QA khusus. Sistem ini terintegrasi dengan alat seperti GitHub agar sesuai dengan alur kerja yang ada.

Fleksibilitas multi-bahasa dalam alternatif mendukung beragam tumpukan pengembangan

Cypress membatasi pengembang hanya pada JavaScript dan TypeScript. Pembatasan ini menimbulkan masalah bagi tim yang bekerja dengan berbagai bahasa pemrograman di seluruh proyek mereka. Pengembangan perangkat lunak modern seringkali memerlukan bahasa yang berbeda untuk bagian aplikasi yang berbeda.

Alat pengujian alternatif memecahkan masalah ini dengan mendukung berbagai bahasa pemrograman. Pengembang dapat menulis pengujian dalam Python, Java, C#, Ruby, atau bahasa lain yang cocok dengan tumpukan teknologi mereka. Fleksibilitas ini memungkinkan tim untuk menggunakan alat pengujian yang sama di berbagai proyek tanpa perlu berpindah kerangka kerja.

Dukungan multi-bahasa membantu organisasi menjaga konsistensi dalam pendekatan pengujian mereka. Tim tidak lagi menghadapi tantangan mempelajari alat baru hanya karena mereka memulai proyek dalam bahasa yang berbeda. Misalnya, perusahaan yang membangun sistem frontend dan backend dapat menggunakan satu solusi pengujian untuk semua kebutuhannya.

Kemampuan bekerja dengan berbagai bahasa juga memudahkan developer untuk berkolaborasi. Tim dengan keahlian berbeda dapat berkontribusi pada otomatisasi pengujian tanpa hambatan bahasa yang memperlambat kemajuan.

Eksekusi pengujian yang lebih cepat dengan eksekusi paralel meningkatkan efisiensi pipeline CI/CD

Eksekusi pengujian paralel membagi rangkaian pengujian menjadi kelompok yang lebih kecil yang dijalankan secara bersamaan di beberapa mesin atau container. Pendekatan ini mengurangi total waktu pelaksanaan pengujian dalam jumlah besar. Daripada melakukan pengujian yang dijalankan satu per satu, tim dapat mendistribusikan beban kerja dan menyelesaikan jumlah pengujian yang sama dalam waktu yang lebih singkat.

Tim pengembangan modern memerlukan putaran umpan balik yang cepat untuk mempertahankan kecepatan pengiriman mereka. Eksekusi pengujian berurutan menciptakan kemacetan yang memperlambat seluruh proses pengembangan. Namun, proses paralel memungkinkan pengembang mendapatkan hasil pengujian dalam hitungan menit, bukan jam.

Tim berperforma tinggi mencapai waktu pembangunan hanya 10 menit, bahkan dengan ribuan pengujian di suite mereka. Kecepatan ini memungkinkan pengembang mendeteksi bug lebih awal dan menerapkan pembaruan lebih sering. Hasilnya adalah siklus pengembangan yang lebih lancar sehingga tim dapat mengirimkan fitur lebih cepat tanpa mengorbankan kualitas.

Platform pengujian yang dipimpin AI kini menawarkan kemampuan eksekusi paralel bawaan yang beradaptasi dengan berbagai kebutuhan proyek. Alat-alat ini secara otomatis membagi pengujian ke seluruh sumber daya yang tersedia dan mengoptimalkan distribusi berdasarkan durasi dan prioritas pengujian.

Cakupan platform yang lebih luas, termasuk kebutuhan seluler dan perusahaan, diperlukan

Cypress dibuat untuk aplikasi web. Ini berfungsi dengan baik di bidang tersebut, tetapi sebagian besar tim perangkat lunak modern perlu melakukan pengujian di luar browser. Aplikasi seluler, aplikasi desktop, dan sistem perusahaan yang kompleks memerlukan alat dan pendekatan yang berbeda.

Platform pengujian yang dipimpin AI perlu menjangkau pengguna di semua perangkat. Tim tidak mampu mempertahankan rangkaian pengujian terpisah untuk web, iOS, dan Android. Hal ini menciptakan lebih banyak pekerjaan dan memperlambat siklus rilis.

Aplikasi perusahaan sering kali menjangkau berbagai platform dan berintegrasi dengan sistem lama. Solusi pengujian yang hanya menangani pengujian web menyisakan kesenjangan besar dalam jaminan kualitas. Tim harus memverifikasi fungsionalitas di berbagai lingkungan, mulai dari layanan cloud hingga infrastruktur lokal.

Kerangka pengujian alternatif kini menawarkan dukungan platform yang lebih luas. Mereka memungkinkan tim untuk menulis pengujian yang berfungsi di web, seluler, dan desktop dari satu basis kode. Pendekatan terpadu ini mengurangi waktu pemeliharaan dan memberikan cakupan pengujian yang lebih baik di mana model AI dapat belajar dari interaksi pengguna yang lebih luas.

Kesimpulan

Alat pengujian yang didukung AI telah mengubah cara tim mendekati jaminan kualitas dalam pengembangan perangkat lunak modern. Platform ini mengatasi keterbatasan yang ada pada kerangka kerja tradisional, seperti biaya pemeliharaan dan dukungan browser yang terbatas. Tim yang mengadopsi solusi berbasis AI sering kali merasakan pembuatan pengujian yang lebih cepat, cakupan yang lebih baik, dan pengurangan waktu yang dihabiskan untuk pembaruan rutin.

Peralihan ke arah otomatisasi cerdas mencerminkan kebutuhan akan alat yang dapat mengimbangi siklus perkembangan yang pesat. Organisasi harus mengevaluasi persyaratan spesifik mereka dan memilih solusi yang selaras dengan tujuan teknis dan kemampuan tim mereka. Bagi banyak organisasi, membangun kemampuan pengujian canggih yang dipimpin AI ini merupakan tantangan keahlian dan perekrutan yang signifikan. Dalam kasus seperti itu, bermitra dengan perusahaan khusus seperti Azumo yang unggul dalam membentuk tim pengembangan AI dan merekayasa solusi cerdas khusus dapat memberikan jalur yang lebih cepat dan andal untuk mendapatkan keunggulan kompetitif yang diberikan oleh otomatisasi pengujian tingkat lanjut.