Почему альтернативы Cypress становятся незаменимыми для тестирования программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта

Cypress стал популярным выбором для тестирования веб-приложений благодаря миллионам загрузок в неделю и сильному сообществу разработчиков. Однако по мере того, как команды разработчиков программного обеспечения внедряют стратегии тестирования на основе искусственного интеллекта и сталкиваются с более сложными требованиями приложений, многие обнаруживают, что традиционные инструменты больше не отвечают их потребностям. Переход к искусственному интеллекту в обеспечении качества выявил пробелы в традиционных системах, которые не были разработаны с учетом современных возможностей автоматизации.

Для тестирования программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта требуются инструменты, которые могут адаптироваться к нескольким браузерам, поддерживать различные языки программирования и работать как с веб-платформами, так и с мобильными платформами без ручного вмешательства. Cypress, хотя и эффективен для конкретных случаев использования, имеет ограничения в совместимости браузеров, кроссплатформенности и возможности масштабирования с помощью рабочих процессов, управляемых искусственным интеллектом. Командам, которые полагаются на конвейеры непрерывной интеграции и развертывания, требуется более быстрое выполнение и более широкие возможности тестирования, чем то, что обеспечивают решения с одной платформой.

Поскольку стеки разработки становятся все более разнообразными, а приложения охватывают несколько сред, среды тестирования должны выйти за рамки своей первоначальной конструкции. Появились альтернативы, которые решают эти проблемы с помощью таких функций, как создание автономных тестов, многоязычная поддержка и покрытие платформы на уровне предприятия. Эти инструменты помогают командам поддерживать стандарты качества, одновременно сокращая ручные усилия, необходимые для поддержания актуальности наборов тестов при быстрых изменениях приложений.

Ограниченная поддержка браузера в Cypress ограничивает возможности тестирования для различных сред.

Cypress фокусируется в первую очередь на браузерах на базе Chrome, что создает проблемы для команд, которым необходимо проводить тестирование в различных пользовательских средах. Хотя Cypress поддерживает Chrome, Edge и Firefox, ему не хватает настоящей мультибраузерной гибкости по сравнению с другими инструментами. Это ограничение становится особенно очевидным, поскольку приложения, управляемые искусственным интеллектом, должны работать в более широком диапазоне браузеров и устройств.

Многие пользователи по-прежнему полагаются на Safari, старые версии браузеров и мобильные браузеры, с которыми Cypress плохо справляется. Команды часто обнаруживают, что альтернативы Cypress для тестирования программного обеспечения на основе искусственного интеллекта обеспечивают лучший охват браузеров для их проектов. Платформа тестирования использует смоделированное окно просмотра, что означает, что события прокрутки и другие взаимодействия ведут себя по-разному в разных браузерах.

Организациям, обслуживающим глобальную аудиторию, необходимо убедиться, что их приложения корректно работают для всех пользователей. Ограниченная поддержка браузеров вынуждает команды либо пропускать определенные браузеры, либо использовать дополнительные инструменты вместе с Cypress. Такой подход усложняет и увеличивает накладные расходы на обслуживание рабочих процессов тестирования.

Инструменты на основе искусственного интеллекта, такие как TestSprite, предлагают автономное создание и обслуживание тестов.

TestSprite представляет собой сдвиг в подходе команд к тестированию программного обеспечения. Платформа использует искусственный интеллект для выполнения всего процесса тестирования без постоянного контроля со стороны человека. Он анализирует программное обеспечение и документацию для автоматического создания планов тестирования.

Инструмент пишет собственный тестовый код и выполняет эти тесты в облаке. Это избавляет разработчиков от необходимости вручную писать каждый тестовый пример. TestSprite поддерживает тестирование как внешнего пользовательского интерфейса, так и внутреннего API в различных сценариях.

Платформа также решает одну из самых больших задач тестирования: обслуживание. По мере изменения программного обеспечения тесты часто ломаются и требуют обновлений. ИИ TestSprite адаптируется к этим изменениям и соответствующим образом корректирует тесты.

TestSprite может диагностировать проблемы и предлагать исправления на основе результатов тестирования. Такой подход самообслуживания помогает небольшим командам разработчиков обеспечивать контроль качества без специального персонала по обеспечению качества. Система интегрируется с такими инструментами, как GitHub, чтобы вписаться в существующие рабочие процессы.

Многоязычная гибкость альтернатив поддерживает разнообразные стеки разработки.

Cypress ограничивает разработчиков только JavaScript и TypeScript. Это ограничение создает проблемы для команд, которые работают с несколькими языками программирования в своих проектах. Современная разработка программного обеспечения часто требует разных языков для разных частей приложения.

Альтернативные инструменты тестирования решают эту проблему, поддерживая несколько языков программирования. Разработчики могут писать тесты на Python, Java, C#, Ruby или других языках, соответствующих их технологическому стеку. Такая гибкость позволяет командам использовать один и тот же инструмент тестирования в разных проектах без необходимости переключения платформ.

Многоязычная поддержка помогает организациям поддерживать единообразие в подходе к тестированию. Команды больше не сталкиваются с проблемой изучения новых инструментов только потому, что они начали проект на другом языке. Например, компания, которая создает как внешние, так и внутренние системы, может использовать одно решение для тестирования для всех своих нужд.

Возможность работать с различными языками также упрощает совместную работу разработчиков. Команды с разным набором навыков могут внести свой вклад в автоматизацию тестирования без языковых барьеров, замедляющих прогресс.

Более быстрое выполнение тестов с параллельными запусками повышает эффективность конвейера CI/CD.

При параллельном выполнении тестов наборы тестов разбиваются на более мелкие группы, которые выполняются одновременно на нескольких машинах или контейнерах. Такой подход значительно сокращает общее время выполнения теста. Вместо тестов, которые выполняются одно за другим, команды могут распределить рабочую нагрузку и выполнить одинаковое количество тестов за небольшой промежуток времени.

Современным командам разработчиков необходимы быстрые циклы обратной связи, чтобы поддерживать скорость доставки. Последовательное выполнение тестов создает узкие места, которые замедляют весь процесс разработки. Однако параллельные прогоны позволяют разработчикам получать результаты тестирования за считанные минуты, а не часы.

Высокопроизводительные команды достигают времени сборки всего за 10 минут, даже если в их наборе есть тысячи тестов. Такая скорость позволяет разработчикам раньше выявлять ошибки и чаще развертывать обновления. Результатом является более плавный цикл разработки, благодаря которому команды могут быстрее выпускать функции без ущерба для качества.

Платформы тестирования на основе искусственного интеллекта теперь предлагают встроенные возможности параллельного выполнения, которые адаптируются к различным потребностям проекта. Эти инструменты автоматически распределяют тесты по доступным ресурсам и оптимизируют распределение в зависимости от продолжительности и приоритета теста.

Необходим более широкий охват платформы, включая потребности мобильных устройств и предприятий.

Cypress был создан для веб-приложений. В этой области он работает хорошо, но большинству современных команд разработчиков программного обеспечения приходится проводить тестирование за пределами браузера. Мобильные приложения, настольные приложения и сложные корпоративные системы требуют разных инструментов и подходов.

Платформы тестирования на основе искусственного интеллекта должны охватывать пользователей на всех устройствах. Команды не могут позволить себе поддерживать отдельные наборы тестов для Интернета, iOS и Android. Это создает больше работы и замедляет циклы выпуска.

Корпоративные приложения часто охватывают несколько платформ и интегрируются с устаревшими системами. Решение для тестирования, которое обрабатывает только веб-тесты, оставляет серьезные пробелы в обеспечении качества. Команды должны проверять функциональность в различных средах, от облачных сервисов до локальной инфраструктуры.

Альтернативные среды тестирования теперь предлагают более широкую поддержку платформ. Они позволяют командам писать тесты, которые работают в Интернете, на мобильных устройствах и на настольных компьютерах, из единой базы кода. Такой унифицированный подход сокращает время обслуживания и обеспечивает лучшее покрытие тестов, благодаря чему модели ИИ могут учиться на более широком спектре взаимодействий с пользователем.

Заключение

Инструменты тестирования на базе искусственного интеллекта изменили подход команд к обеспечению качества при разработке современного программного обеспечения. Эти платформы устраняют ограничения, присущие традиционным платформам, такие как затраты на обслуживание и ограниченная поддержка браузеров. Команды, внедряющие решения на основе искусственного интеллекта, часто отмечают более быстрое создание тестов, лучший охват и сокращение времени, затрачиваемого на рутинные обновления.

Сдвиг в сторону интеллектуальной автоматизации отражает потребность в инструментах, которые соответствуют быстрым циклам разработки. Организации должны оценить свои конкретные требования и выбрать решения, соответствующие их техническим целям и возможностям команды. Для многих организаций создание этих сложных возможностей тестирования на основе искусственного интеллекта собственными силами представляет собой серьезную проблему, требующую опыта и найма персонала. В таких случаях партнерство со специализированной фирмой, такой как Azumo, которая преуспевает в формировании групп разработчиков искусственного интеллекта и разработке индивидуальных интеллектуальных решений, может обеспечить более быстрый и надежный путь к получению конкурентного преимущества, которое обеспечивает передовая автоматизация тестирования.