Testin云測總裁徐琨:技術創新的目的是為行業帶來效率提升觀點

十年磨一劍,在國內開創云測試模式的Testin云測卻在成立的第八個年頭,正式推出下一代測試理念,將AI、機器學習等領先技術與測試場景相結合,攜下一代測試產品iTestin對傳統測試“宣戰”。
“技術創新的目標永遠是解決客戶的實際問題,真正提升效率,為行業帶來生產力突破,而不是為了創新而創新。iTestin是一個商業化的產品,如果不能為客戶帶來持續價值的話,是沒有人會接受的?!盩estin云測總裁徐琨說道。
十年磨一劍,Testin云測為何在成立的第八個年頭提出下一代測試
老話說,十年磨一劍,在國內開創云測試模式的Testin云測卻在成立的第八個年頭,正式推出下一代測試理念,將AI、機器學習等領先技術與測試場景相結合,攜下一代測試產品iTestin對傳統測試“宣戰”。這一波高調操作,真的為測試行業帶來了福音、突破,還是概念炒作?
先看看什么是“下一代測試”。徐琨指出,“下一代測試不是一個簡單的產品或方案,而是一種不斷升級和豐富的新型業務形態。其本質還是云測試,通過機器學習、深度學習等領先技術突破原來測試的邊界,使測試跨越到新的范疇,同時下一代測試是歷經行業應用實踐的升級后的云測試服務,其融入了Testin云測近9年的豐富客戶理解、行業認識?!?/p>
下一代測試革新傳統測試方法,致力于通過融入機器學習、深度學習等領先的AI技術的云測試服務,提升自動化測試產品的智能化水平,增強測試人員的能力,使其擺脫開發技能束縛,專注于業務能力和測試設計能力的培養,幫助企業從提升自動化測試效率、縮短測試周期,提高測試質量等方面革新軟件測試工作,大大降低企業的測試成本。
在國內,云測試已被廣泛采用,其打破傳統測試模式,通過互聯網重新組織測試相關的生產要素,帶來了測試效率的大幅提升,Testin云測最早提出“云測試”概念的時候,就是希望把測試放到云端來執行,如今的測試人員已經習慣使用云設備和自動化的智能工具。云測試提供終端設備的統一管理,支持敏捷迭代,可持續集成,將企業現有的測試管理過程與云端測試技術相結合,構建企業獨有的云測試體系。
客戶為要
任何商業上的成功或者競爭優勢的建立,都不能僅僅依靠技術本身來實現。只有不斷結合現實的業務,與用戶形成良性的互動,以滿足用戶需求正向帶動產品和技術的迭代,才能真正促進市場對它的接受和廣泛采用。
那么,下一代測試的兩大基石,云測試和AI技術對客戶的價值是怎樣的呢?
眾所周知,云計算被稱為顛覆IT的超級產業,而基于云計算的云測試服務傳承了云計算的優勢:首先,測試資源對于用戶是透明的。云測試平臺將不同的測試資源和服務統一管理,便于用戶感知、查詢和使用??蛻糁恍枰P心怎么使用這些資源,而不必關心這些測試資源的實現細節,包括擴展、升級、故障修復等。用于提供上述資源的硬件在企業內部可以任意分布,用戶不必關心究竟是放在什么位置的硬件設備提供了服務。其次,測試資源動態分配,彈性縮放。測試資源可以根據需求的變化,自動地進行分配和管理,實現高度“彈性”的縮放和優化使用,用戶不必關心具體的操作流程。此外,測試資源是通用的、可共享的。
再看人工智能。AI滲透了技術領域,它是一種能夠理解,感知和學習的技術,通過使用計算機來解決通常需要人類智能和理解的問題。根據Forrester的調研顯示:全球有53%的數據和分析決策者表示,他們已經實施、正在實施、正在擴展或者升級某種形式的人工智能。 在過去的一年中,全球有29%的開發人員(經理或者更高級別)開發了人工智能或機器學習軟件。Forrester預計,到2020年所謂的“技術精英”會提升自身的人工智能能力,將以人為本的設計能力,與人工智能開發能力相結合將是關鍵。
人工智能等新技術不斷發展并日益彰顯其價值,如何充分挖掘技術潛力,創造業務價值才是重中之重。徐琨指出,“人工智能的最大價值是加速產業的數字化轉型,突破原有軟件編程的限制,使現有的業務系統更加智能化?!?/p>
目前,測試同行對測試的智能化趨勢有很積極的反饋,一方面已有落地的案例,另一方面這個方向還會不斷有新的技術進展。Testin云測認為,測試有三個方向可以應用AI:測試用例的智能生成,測試的智能執行,測試結果的智能分析。徐琨說道,“自然語言處理降低了撰寫用例的成本,大幅降低了學習成本和維護成本;而OCR文字識別和基于圖形的計算視覺用在測試的智能執行,使得測試在執行時可以進一步擬人化;同時測試腳本的調試成本降低一倍,將執行效率提升一倍?!?/p>
1.自然語言錄入文字即可生成自動化腳本
通過iTestin,想實現向下滑動APP,就可以寫“向下滑動”,如果想實現APP登錄,就可以寫“點擊登錄”,不必像以前一樣需要寫一大堆代碼,還要設置各種參數才能完成這些操作,大大降低了門檻。
2.不依賴控件信息,進行控件定位識別
為了支撐自然語言撰寫的自動化測試腳本語言的穩定與高效執行,需要高精度、高效率的AI算法提供可靠的識別效果。為了解決識別精度的挑戰,Testin云測打造了業界最大規模的APP截圖的字符識別數據集,并通過算法自動生成上千萬條數據用于字符識別模型的構建。
為了提升OCR深度學習的效率,Testin云測與英特爾聯合進行了探索,并重點從基礎設施平臺配以工具套件來構建解決方案,用軟件加速以及硬件支撐兩個角度對OCR方案進行優化。借此,將AI測試中的OCR識別時間從2秒降低到0.3秒左右,實現了6倍的性能提升,且不影響測試的效果和結果。
3.以圖找圖和圖標識別
Testin云測的自動化測試中主要從圖像的角度來識別和定位控件元素。Testin云測對簡約設計的線條圖標的識別進行了集中攻關,并且專門設計了圖標相似度判別算法,大大提高了圖標識別的準確率和對正負樣本的分辨能力,最終的正樣本準確率通過率為97.34%,負樣本的準確率為97.16%,單個圖標識別平均耗時為319ms,達到了業界領先水平。
結語
機器學習和深度學習等AI技術處于數字化轉型的最前沿,隨著它們的不斷成熟和發展,正在越來越多地用于應對軟件測試中的挑戰。Testin云測為應用、軟件、網站、小程序等提供全方位測試服務,致力于將領先技術落地于測試行業,通過應用各類機器學習和深度學習的算法使測試越來越“聰明”,徐琨表示,“新興技術瞬息萬變,我們要準確識變,既要準確把握人工智能等領先技術的發展態勢,更要聚焦到解決企業的實際測試需求的實踐中,只有如此,才能通過技術真正降低了整個測試行業的成本,提升整個測試行業的生產效率,技術就真正轉化成了生產力?!?/p>
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