Perché le alternative a Cypress stanno diventando essenziali per i test del software guidati dall'intelligenza artificiale

Cypress è diventata una scelta popolare per i test delle applicazioni web, con milioni di download settimanali e una forte comunità di sviluppatori. Tuttavia, poiché i team software adottano strategie di test basate sull’intelligenza artificiale e affrontano richieste applicative più complesse, molti scoprono che gli strumenti tradizionali non soddisfano più le loro esigenze. Lo spostamento verso l’intelligenza artificiale nell’assicurazione della qualità ha rivelato lacune nei quadri convenzionali che non sono stati progettati pensando alle moderne capacità di automazione.

I test del software guidati dall’intelligenza artificiale richiedono strumenti in grado di adattarsi a più browser, supportare vari linguaggi di programmazione e gestire sia piattaforme web che mobili senza intervento manuale. Cypress, pur essendo efficace per casi d'uso specifici, presenta limitazioni nella compatibilità del browser, nella copertura multipiattaforma e nella capacità di scalare con flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale. I team che fanno affidamento su pipeline di integrazione e distribuzione continue necessitano di tempi di esecuzione più rapidi e di un ambito di test più ampio rispetto a quello offerto dalle soluzioni a framework singolo.

Man mano che gli stack di sviluppo diventano sempre più diversificati e le applicazioni si estendono su più ambienti, i framework di test devono evolversi oltre la loro progettazione originale. Sono emerse alternative che affrontano queste sfide con funzionalità come la creazione autonoma di test, il supporto multilingue e la copertura della piattaforma a livello aziendale. Questi strumenti aiutano i team a mantenere gli standard di qualità riducendo allo stesso tempo lo sforzo manuale necessario per mantenere le suite di test aggiornate con i rapidi cambiamenti delle applicazioni.

Il supporto limitato dei browser in Cypress limita l'ambito dei test per ambienti diversi

Cypress si concentra principalmente sui browser basati su Chrome, il che crea problemi ai team che devono eseguire test in diversi ambienti utente. Sebbene Cypress supporti Chrome, Edge e Firefox, manca di una reale flessibilità multi-browser rispetto ad altri strumenti. Questa limitazione diventa particolarmente evidente poiché le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale devono funzionare su una gamma più ampia di browser e dispositivi.

Molti utenti si affidano ancora a Safari, alle versioni precedenti dei browser e ai browser mobili che Cypress non gestisce bene. I team spesso scoprono che le alternative Cypress per i test del software guidati dall'intelligenza artificiale offrono una migliore copertura del browser per i loro progetti. Il framework di test utilizza un viewport simulato, il che significa che gli eventi di scorrimento e altre interazioni si comportano in modo diverso tra i browser.

Le organizzazioni che servono un pubblico globale devono verificare che le loro applicazioni funzionino correttamente per tutti gli utenti. Il supporto limitato dei browser costringe i team a ignorare determinati browser o a utilizzare strumenti aggiuntivi insieme a Cypress. Questo approccio aggiunge complessità e aumenta i costi di manutenzione per testare i flussi di lavoro.

Strumenti basati sull'intelligenza artificiale come TestSprite offrono generazione e manutenzione di test autonomi

TestSprite rappresenta un cambiamento nel modo in cui i team affrontano i test del software. La piattaforma utilizza l'intelligenza artificiale per gestire l'intero processo di test senza una costante supervisione umana. Analizza software e documentazione per creare automaticamente piani di test.

Lo strumento scrive il proprio codice di test ed esegue tali test nel cloud. Ciò elimina la necessità per gli sviluppatori di scrivere manualmente ogni caso di test. TestSprite supporta sia il test dell'interfaccia utente frontend che quello dell'API backend in più scenari.

La piattaforma affronta anche una delle maggiori sfide dei test: la manutenzione. Man mano che il software cambia, i test spesso si interrompono e necessitano di aggiornamenti. L'intelligenza artificiale di TestSprite si adatta a questi cambiamenti e adatta i test di conseguenza.

TestSprite può diagnosticare problemi e suggerire soluzioni in base ai risultati dei test. Questo approccio self-service aiuta i piccoli team di sviluppo a gestire la garanzia della qualità senza personale dedicato al QA. Il sistema si integra con strumenti come GitHub per adattarsi ai flussi di lavoro esistenti.

La flessibilità multilingue nelle alternative supporta diversi stack di sviluppo

Cypress limita gli sviluppatori solo a JavaScript e TypeScript. Questa restrizione crea problemi ai team che lavorano con più linguaggi di programmazione nei loro progetti. Lo sviluppo di software moderno spesso richiede linguaggi diversi per le diverse parti di un'applicazione.

Strumenti di test alternativi risolvono questo problema supportando più linguaggi di programmazione. Gli sviluppatori possono scrivere test in Python, Java, C#, Ruby o altri linguaggi che corrispondono al loro stack tecnologico. Questa flessibilità consente ai team di utilizzare lo stesso strumento di test su diversi progetti senza la necessità di cambiare framework.

Il supporto multilingue aiuta le organizzazioni a mantenere la coerenza nel loro approccio ai test. I team non devono più affrontare la sfida di apprendere nuovi strumenti solo perché hanno iniziato un progetto in una lingua diversa. Ad esempio, un'azienda che costruisce sia sistemi frontend che backend può utilizzare un'unica soluzione di test per tutte le sue esigenze.

La capacità di lavorare con vari linguaggi rende inoltre più semplice la collaborazione tra gli sviluppatori. Team con competenze diverse possono contribuire all'automazione dei test senza barriere linguistiche che rallentano il progresso.

L'esecuzione più rapida dei test con esecuzioni parallele migliora l'efficienza della pipeline CI/CD

L'esecuzione parallela dei test suddivide le suite di test in gruppi più piccoli che vengono eseguiti contemporaneamente su più macchine o contenitori. Questo approccio riduce notevolmente il tempo totale di esecuzione del test. Invece di eseguire test uno dopo l’altro, i team possono distribuire il carico di lavoro e completare lo stesso numero di test in una frazione del tempo.

I moderni team di sviluppo necessitano di cicli di feedback rapidi per mantenere la velocità di consegna. L'esecuzione sequenziale dei test crea colli di bottiglia che rallentano l'intero processo di sviluppo. Tuttavia, le esecuzioni parallele consentono agli sviluppatori di ottenere risultati dei test in pochi minuti anziché in ore.

I team ad alte prestazioni raggiungono tempi di creazione di soli 10 minuti, anche con migliaia di test nella loro suite. Questa velocità consente agli sviluppatori di individuare i bug in anticipo e di distribuire gli aggiornamenti con maggiore frequenza. Il risultato è un ciclo di sviluppo più fluido in cui i team possono rilasciare funzionalità più rapidamente senza sacrificare la qualità.

Le piattaforme di test guidate dall'intelligenza artificiale ora offrono funzionalità di esecuzione parallela integrate che si adattano alle diverse esigenze del progetto. Questi strumenti dividono automaticamente i test tra le risorse disponibili e ottimizzano la distribuzione in base alla durata e alla priorità dei test.

È necessaria una più ampia copertura della piattaforma, comprese le esigenze mobili e aziendali

Cypress è stato creato per le applicazioni web. Funziona bene in questo ambito, ma la maggior parte dei team software moderni deve testare oltre il browser. Le app mobili, le applicazioni desktop e i sistemi aziendali complessi richiedono strumenti e approcci diversi.

Le piattaforme di test basate sull’intelligenza artificiale devono raggiungere gli utenti su tutti i dispositivi. I team non possono permettersi di mantenere suite di test separate per Web, iOS e Android. Ciò crea più lavoro e rallenta i cicli di rilascio.

Le applicazioni aziendali spesso si estendono su più piattaforme e si integrano con i sistemi legacy. Una soluzione di test che gestisce solo test web lascia importanti lacune nella garanzia della qualità. I team devono verificare la funzionalità in ambienti diversi, dai servizi cloud all'infrastruttura locale.

I framework di test alternativi ora offrono un supporto della piattaforma più ampio. Consentono ai team di scrivere test che funzionano su Web, dispositivi mobili e desktop da un'unica base di codice. Questo approccio unificato riduce i tempi di manutenzione e fornisce una migliore copertura dei test in cui i modelli di intelligenza artificiale possono apprendere da una gamma più ampia di interazioni con gli utenti.

Conclusione

Gli strumenti di test basati sull'intelligenza artificiale hanno cambiato il modo in cui i team affrontano la garanzia della qualità nello sviluppo di software moderno. Queste piattaforme risolvono le limitazioni presentate dai framework tradizionali, come i costi di manutenzione e il supporto limitato dei browser. I team che adottano soluzioni guidate dall'intelligenza artificiale spesso riscontrano una creazione di test più rapida, una migliore copertura e una riduzione del tempo dedicato agli aggiornamenti di routine.

Lo spostamento verso l’automazione intelligente riflette la necessità di strumenti che tengano il passo con i rapidi cicli di sviluppo. Le organizzazioni devono valutare i propri requisiti specifici e scegliere soluzioni in linea con i propri obiettivi tecnici e le capacità del team. Per molte organizzazioni, costruire internamente queste sofisticate funzionalità di test guidate dall’intelligenza artificiale rappresenta una sfida significativa in termini di competenze e assunzioni. In questi casi, la collaborazione con un’azienda specializzata come Azumo che eccelle nell’assemblare team di sviluppo dell’intelligenza artificiale e nella progettazione di soluzioni intelligenti personalizzate può fornire un percorso più rapido e affidabile per ottenere il vantaggio competitivo offerto dall’automazione avanzata dei test.