Risorse Strumenti di test del software

Una volta deciso quali dati fittizi utilizzeremo, i nostri ingegneri usano l'Autogeneratore per convalidare che i dati vengano restituiti nel flusso di lavoro, nel mezzo o alla fine del flusso, nel DOM. Se i dati vengono trasformati in qualche modo utilizzando regole aziendali, ci assicureremo che i dati vengano restituiti in modo coerente da esecuzione a esecuzione.

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In breve, è un processo di tentativi ed errori suddiviso tra esseri umani e macchine. Tieni presente che stiamo raccogliendo metadati basati su ogni evento e stiamo determinando/scoprendo le sequenze che le persone stanno attraversando. Da lì, un processo di tentativi ed errori ci permette di capire quali dati simulati dovremmo inserire per attraversare ogni percorso. Poiché il processo sa già come appare il successo basandosi su un flusso di lavoro predefinito, sapremo che i dati simulati sono corretti quando riusciremo a completare con successo quel flusso di lavoro. Poi convalidiamo che i dati restituiti dall'applicazione siano restituiti in modo coerente. Attualmente, questo processo ha alcuni esseri umani che aiutano. Tuttavia, in futuro le macchine saranno in grado di fare questo tentativo e verifica in modo indipendente, dato il numero limitato di opzioni che possono controllare, e perché sanno quale percorso devono raggiungere successivamente, dato il percorso predefinito che definisce il successo. È un esercizio di apprendimento automatico! Lo stiamo attualmente insegnando.

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Poiché conosciamo già il percorso che stiamo testando, abbiamo una definizione di successo per ogni caso di test. Proveremo e riproveremo dati fittizi finché non troveremo il percorso che dobbiamo seguire. Questo include menu a tendina, campi del modulo e qualsiasi altro dato che ci porterebbe a seguire un percorso diverso o ramificato. Come puoi immaginare, il fatto che i dati di test fittizi possano essere provati fino a quando il risultato non corrisponde a uno stato di successo noto, rappresenta un problema di apprendimento automatico che può essere eventualmente completamente automatizzato. Ci stiamo lavorando. Alcune spiegazioni su come gestiamo i dati di test: -Molti dei dati fittizi non influenzano il flusso di lavoro: accessi, dettagli dell'account come nome o indirizzo, quale prodotto viene selezionato per essere aggiunto al carrello. Utilizziamo ciò che è conveniente. -I dati con restrizioni sintattiche, come un numero di telefono, verranno creati utilizzando il contesto o il metodo di prova ed errore. -Se osserviamo casi di test negativi in produzione, li testeremo; tuttavia, non testeremo in modo esaustivo le permutazioni dei dati fittizi per attivare il caso di test negativo. -Creiamo quanti più dati di test possibile, specialmente durante i flussi di creazione dell'account. Cerchiamo di manipolare i dati di test che creiamo nella suite di test per essere meno dipendenti dai processi di gestione dei dati di test dei nostri clienti. -Se i dati non vengono attivati da un'azione umana (come in uno strumento di monitoraggio), dovremo richiedere un'API o un flusso di dati per permetterci di attivare o ricevere quei dati. -Se i dati vengono passati tra un ruolo utente e un altro (come un cliente che ordina un prodotto e un dipendente che gestisce l'ordine), ordineremo i test per assicurarci che questi dati vengano creati e passati durante il flusso di test.

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