Использование машинного обучения для быстрой обратной связи с разработчиками

Тестирование программного обеспечения — это интенсивный процесс с большим временем выполнения. Это приводит к практическим проблемам, таким как задержки в развертывании и увеличение затрат. Это также большая проблема для разработчиков. Длительное время выполнения означает, что разработчикам необходимо будет ознакомиться со своим кодом в случае обнаружения ошибок. Это вызывает длинные петли обратной связи. Одним из способов решения этой проблемы является использование машинного обучения и искусственного интеллекта. Машинное обучение дает почти мгновенную обратную связь, пока тесты еще продолжаются. Таким образом, они помогают оптимизировать выполнение тестов, сократить время обратной связи и сэкономить ресурсы.

Прогнозирование результата во время фиксации

Машинное обучение требует большого объема данных. К счастью, процессы разработки программного обеспечения создают огромное количество данных. Журналы выполнения тестов и системы контроля версий особенно содержат много данных, которые можно использовать для автоматических рассуждений. Объединение этих данных может помочь создать аннотированный набор данных для обучения. Самое приятное то, что нет необходимости в человеческом взаимодействии, так как это можно сделать автоматически.

Затем эти данные могут использоваться программой машинного обучения для прогнозирования сбоя при данной фиксации. Это избавляет разработчика от необходимости выполнять тесты для поиска ошибок в коде. В дополнение к этому разработчики также получают прогнозы от программы в течение нескольких секунд. Короткие временные рамки позволяют быстро исправить код и снизить вероятность провала теста.

Оптимизация набора тестов

Другое применение машинного обучения — оптимизация наборов тестов. Используя машинное обучение, мы можем оптимизировать порядок выполнения тестов. Это приводит к тому, что пакет быстро выдает первую ошибку. Это можно сделать, загрузив метаданные коммита в систему и выдав список тестовых случаев. Эти случаи приходят с предсказанием прохождения или отказа. Каждый тестовый пример сообщает результат своего предыдущего запуска. Это делается для всех случаев, которые известны системе. Интерпретируя показатели успешности предыдущего запуска теста, мы можем успешно перечислить тестовые случаи по вероятности их неудачи.

Это позволяет сортировать порядок набора тестов. Мы можем выполнить тестовые примеры в порядке убывания вероятности отказа. Это увеличивает вероятность обнаружения отказа на ранних этапах тестирования. Стимулирование этого в реальных приложениях показывает, что время выполнения за счет этого сокращает время выполнения до 10%. На практике это приводит к меньшей стоимости административных задач и сокращению количества тестовых машин.

Дополнительные преимущества

Необходимая интеграция результатов тестирования и системы контроля версий также открывает еще один полезный путь к исправлению дефектов для нескольких команд. В мультикоманде может быть довольно проблематично найти правильную команду для исправления ошибки. Это может привести к жонглированию ошибкой между командами, поскольку ни одна команда не чувствует личной ответственности за ошибку, которую они не создали сами.

Интеграция данных приводит к созданию журналов управления изменениями. Здесь хранится информация об ошибках и их исправлениях. В большинстве случаев дефекты возникают из-за добавления новых тестов или модификации предыдущих. Журналы управления изменениями отслеживают команды, которым было поручено исправить ошибку или внести изменения.

Для этого даже не требуется машинное обучение для анализа, достаточно пары запросов к собранным данным. Машинное обучение в значительной степени состоит из сбора и подготовки данных, поэтому искать дополнительные преимущества имеет смысл только после того, как усилия уже затрачены.

Основные выводы

Во всех вышеперечисленных случаях использования машинного обучения самым важным является качество данных. В рамках проекта это означает изменение способа соединения источников данных друг с другом. Особенно в крупных проектах, где одновременно может существовать несколько независимых источников данных. Чтобы внедрить машинное обучение для быстрой обратной связи при тестировании, жизненно важно отслеживать и обеспечивать прослеживаемость различных источников данных. Для этого может потребоваться построение модели предметной области с чрезмерными затратами, чтобы обнаружить взаимосвязь между данными из разных источников.

Масштабируемость — еще одна проблема. Для небольших этапов или экспериментов подойдет анализ сбора данных по сценарию с помощью машинного обучения. Проблема возникает, когда производство увеличивается. Возрастает потребность в масштабируемости для обработки все большего количества данных. Это также требует независимости различных элементов, чтобы гарантировать, что они не мешают друг другу.

Еще одна вещь, которую следует отметить, — это источники данных в организации. Часто алмазы находятся близко к поверхности. Точно так же вашей организации не нужен эксперт по интеллектуальному анализу данных для внедрения машинного обучения для более быстрой обратной связи. Простого представления данных на высоком уровне более чем достаточно. Понимание особенностей данных и того, как они могут быть связаны, является наиболее важным. Этот навык полезен независимо от того, предпочитаете ли вы искусственный интеллект или машинное обучение.

Что касается человеческих ресурсов, возможно, стоит рассмотреть проблемы с внедрением новых технологий. Так что объяснение рабочего процесса и его преимуществ для организации было бы здесь неплохо. Простое использование классических методов управления сделает эту работу.

Focaloid для машинного обучения

Focaloid предоставляет предприятиям способ улучшить свои бизнес-процессы и сократить расходы с помощью внедрения машинного обучения. В focusoid мы помогаем организациям повышать свою производительность, сокращать количество ошибок и находить новые возможности, используя возможности машинного обучения. Наши специалисты активно пытаются понять ваши потребности и предоставить масштабируемые и интеллектуальные решения. Возьмите на себя ответственность за разработку своего программного обеспечения и сократите время развертывания, предоставляя более быструю обратную связь с помощью наших решений для машинного обучения.

Заключение

Избегание нерелевантного тестирования может занять минуты или даже часы в течение цикла разработки. Более быстрая обратная связь может легко исправить это и сэкономить сотни часов работы разработчиков. Это означало бы меньшее ожидание и лучший опыт для разработчиков, более быстрое развертывание и меньшие затраты для бизнеса. Беспроигрышный вариант для обеих сторон. Использование машинного обучения для прогностического выбора тестов активно способствует этому и сокращает время обратной связи. Таким образом, компания зарекомендовала себя как революционер циклов разработки программного обеспечения.

Опубликовано:

Первоначально опубликовано на https://www.focaloid.com 6 июня 2022 г.