好奇 AI 如何增强您的 DevOps 测试？从自动化任务到预测问题和削减成本，人工智能正在改变工作流程并帮助团队跟上当今快节奏的软件开发。
目录
1、DevOps 中测试当前的挑战
2、为什么人工智能是测试领域的明智投资
3、DevOps 中的 AI 增强测试如何运作
4、结论
人工智能已经在软件开发中找到了自己的位置，自然地，它也在 DevOps 中占据了一席之地。
但事情是这样的：测试是人工智能真正可以发挥作用的领域，值得考虑将其作为 DevOps 策略的关键部分。 DevOps 以其以团队为导向的方法，与 AI 完美匹配，而且数字也证明了这一点。
最近的一项调查发现，将 AI 集成到 DevOps 团队中的组织认为其软件团队高效的可能性高出约 30%。与此同时，78% 的软件测试人员已经在使用某种形式的人工智能来提高生产力。
那么，你为什么要关心呢？
那么，在测试的早期阶段使用 AI 是在整个 DevOps 管道中熟悉 AI 的明智方法。可以将其视为代码的“自动更正”——人工智能可以建议修复、自动改进，甚至适应团队的独特需求。
由于测试环境通常比生产环境更简单，因此您通常会在评估项目的全部功能之前看到更快的结果和切实的改进。
DevOps 中测试当前的挑战
DevOps 中的测试有其自身的一系列障碍。随着软件复杂性的增加和发布周期的缩短，团队不断地兼顾速度和可靠性。真正的困难在于在不中断工作流程的情况下保持彻底的测试。
应对快速软件测试
复杂软件的快速发布周期给 DevOps 测试带来了真正的挑战。
匆忙交付可能会让错误溜走。如果没有定期的高质量测试，关键问题可能只会在过程的后期才会被发现，从而使修复起来更加困难且成本更高。
这就是人工智能的用武之地。软件测试中的人工智能将预测分析融入其中，有助于及早发现潜在的问题领域。以不断更新的电子商务网站为例，人工智能可以分析过去的错误和用户行为，以标记结帐或产品页面等高风险区域。
人工智能还可以自动化回归测试，以防止旧问题再次出现。
此外，它还可以使开发、运营和测试团队保持同步，从而实现更顺畅、更完整的测试过程。借助人工智能，团队可以解决软件复杂性，同时跟上快速的开发步伐。
简化测试自动化
在 DevOps 中对代码运行自动化测试至关重要，但这可能很棘手。这些测试需要仔细设置并随着软件更改定期更新。
这就是人工智能可以产生巨大影响的地方，可以加快测试创建、执行和维护的速度。
事实上，一项调查发现，72% 的组织表示，由于生成式人工智能的集成，自动化流程变得更快。
考虑一个更新其界面的移动应用程序——每次调整都需要重新进行多个测试以匹配新的布局。
通常情况下，团队会手动更新每个测试，但有了人工智能，情况就不同了。
人工智能可以检测变化，例如“提交”按钮的移动，并自动调整测试以“单击”新位置。
无需手动重写，节省时间并保持测试准确。
跟上测试维护的步伐
测试维护对于DevOps团队来说是一个巨大的挑战。
每一个新功能或 UI 更改都意味着需要进行测试更新才能使事情步入正轨。
如果没有可靠的方法，团队最终可能会花费更多的时间来修复测试而不是改进软件本身。
这就是人工智能无缝集成到 DevOps 流程中的地方，使其更加流畅和高效。
- 测试脚本更新：在 DevOps 环境中，AI 自动调整测试脚本以反映新功能或更改。例如，在旅行预订应用程序中添加“特殊请求”字段。这使得持续集成 (CI) 管道保持运行，无需人工干预。
- 影响分析：人工智能通过分析代码更改并准确识别哪些测试受到影响，仅运行必要的测试来帮助 DevOps 团队。这种精度确保团队不会浪费时间测试未更改的区域。
- 优化反馈循环：人工智能通过分析测试结果、标记问题并实时提出修复建议来加速 DevOps 反馈循环。这使得流程快速响应，在问题进入生产之前解决问题。
为什么人工智能是测试领域的明智投资
AI 改变了测试的游戏规则，在 DevOps 环境中，其影响甚至更大。
DevOps 团队经常面临维持快速开发周期和频繁代码更新的挑战。
通过处理日常任务（例如生成测试用例、在代码更改时更新脚本以及执行回归测试），AI 使您的团队能够专注于战略工作。
人工智能还可以节省您的时间，并即时洞察代码质量，帮助在潜在问题变得真正令人头疼之前发现它们。在测试过程中使用 AI 的公司甚至可以将测试成本降低 50%，这证明了 AI 对效率和利润的影响有多大。
软件开发生命周期 (SDLC) 中测试的重要性
在软件开发生命周期中，您的目标是让一切按预期运行，同时满足性能和安全标准。
这就是人工智能发挥作用的地方，通过帮助验证这些领域并在问题投入生产之前尽早发现问题，为 DevOps 团队提供支持。
最重要的是，人工智能可以防止错误到达最终用户，从而提高可靠性并建立信任——这是任何成功产品的制胜组合。
持续集成和持续部署（CI/CD）
在 CI/CD 管道中，测试是工作流程的重要组成部分。
借助 AI，您的 DevOps 团队可以获得快速反馈，有助于在每次代码更新时实时发现问题。
这种分步方法可以实现快速、频繁的部署，而不会影响质量。 AI 驱动的测试可让您一致地运行测试并降低失败风险。
DevOps 中的 AI 增强测试如何运作
AI 改进了工作流程并为 DevOps 中的测试增加了预测能力。通过从过去的数据中学习和自动化任务，人工智能驱动的测试可以帮助团队更快地查明问题，以便他们可以专注于其他高优先级领域。
将人工智能集成到测试管道中
将人工智能集成到您的测试管道中意味着将其添加到现有工具中，而无需重做整个系统，从而使团队的工作流程变得更好。
通过机器学习，人工智能可以审查过去的数据，例如错误和测试结果，以改进未来的测试。
有了足够的数据，它可以预测问题可能出现的位置，甚至可以根据以前的解决方案提出修复建议。
例如，如果电子商务网站更新其支付系统，人工智能可以查看支付处理中的历史问题，例如交易失败或计费错误，以针对需要关注的特定领域。
这种主动方法有助于在问题影响客户之前识别并解决问题，确保更流畅的用户体验。
它是 DevOps 的理想设置，其中快速可靠的测试对于通过频繁更新保持系统稳定至关重要。
人工智能驱动的测试用例生成和执行
使用人工智能，您不必手动创建每个测试用例。
相反，它可以根据最近的代码更改和用户行为模式自动生成测试。以一款添加了提前安排乘车功能的拼车应用程序为例，人工智能可以创建测试来检查新功能如何与现有功能（例如驾驶员通知）交互。它甚至可以测试预定行程与高峰时间重叠的场景，确保一切按预期进行。
人工智能还专注于高风险领域，以便及早发现关键错误，例如支付处理或位置准确性。
它非常适合 DevOps，让团队在不牺牲质量的情况下更快地行动。
智能错误检测和代码分析
在 DevOps 中，您始终致力于快速部署更改，同时保持软件的安全和稳定。实时人工智能检测可以通过在编写和更新代码时扫描代码来识别异常模式或潜在的安全风险，从而使这一过程变得更容易。
假设存在一个可能导致崩溃或使数据暴露的编码错误，人工智能会立即对其进行标记，以便您的团队可以立即采取行动。
额外的好处？
测试中的人工智能不仅仅是发现问题，它实际上还可以了解导致问题的原因。
通过根本原因分析，人工智能可以从过去的错误和故障中寻找模式，以“查看”问题的根源。
这使得解决核心问题变得更加容易，从而帮助您的 DevOps 团队永久解决这些问题。
自适应测试维护
当应用程序的界面发生变化时，AI可以自动更新测试脚本，这对于不断更新的DevOps来说是一个巨大的帮助。
例如，银行应用程序可能会添加新的账单提醒功能。
通常，测试人员需要手动调整每个测试脚本以处理新设置。
借助人工智能，这些更新会自动发生，从而减少手动工作，使测试保持最新状态。
结论
由于 DevOps 的本质：快速周期、协作和持续改进，人工智能对 DevOps 测试的影响尤其强大。
AI 适合 DevOps 工作流程，带来预测分析、自适应测试维护和智能错误检测。
这些工具可帮助团队保持敏捷、更快地交付并保持工作顺利进行。
那些较早加入的公司正在为效率和创新制定新的标准。
此外，人工智能鼓励持续改进的文化，团队总是不断完善他们的方法并尝试新的策略。
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