Mit Machine Learning zur Erstellung von API-Tests

Parasoft hat die Version 9.10.6 von Parasoft SOAtest ankekündigt. Der darin enthaltene Smart API-Test-Generator wendet nun auch Maschinelle Lernverfahren (ML) zusätzlich zu KI (Künstlicher Intelligenz) an, um Tester bei der effizienten Ausarbeitung zielführender API-Testszenarien zu unterstützen.

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Maschinelles Lernen zur Generierung spezialisierter API-Tests: Release 9.10.6 von Parasoft SOAtest erlaubt es Anwendern, vorhandene Testbestände ihres Unternehmens zu nutzen und damit die KI-Engine von SOAtest durch maschinelles Lernen so zu trainieren, dass diese automatisch sinnvolle API-Testvorlagen generiert. Die Nutzung dieses so genannten Smart API-Test-Generators ermöglicht Unternehmen den schnellen Aufbau eines Testbestands, um die API-Abdeckung zu vergrößern und ihre API-Testaktivitäten zu skalieren. Damit will das neueste SOAtest-Release den Testerstellungs-Prozess weiter beschleunigen.

Der im Mai vorgestellte Smart API-Test-Generator von SOAtest ermöglicht es Unternehmen, sinnvolle API-Testszenarien automatisch zu generieren, indem bei Nutzung von Applikationen von der Benutzeroberfläche aus mithilfe von KI Erkenntnisse über die Nutzung der APIs eingeholt werden. Die nun aktualisierte Version geht noch einen Schritt weiter: Mit ihr lässt sich der Smart API-Test-Generator von SOAtest auf Basis von unternehmensspezifischen Regeln schulen, in denen festgelegt ist, wie die jeweilige Organisation ihre Geschäftslogik testet.

Mithilfe der Einbeziehung dieser zusätzlichen Logik in den Traffic-Parsing-Prozess erlernt SOAtest die Beziehungen zwischen den verschiedenen Testschritten, damit diese dann auf intelligente Weise zu szenarienbasierten Regression Suites zusammengefügt werden können. Somit stellt diese Technologie sicher, dass die Bestände an API-Tests effizient, konsistent und änderungsbeständig sind.

Mit Version 9.10.6 von SOAtest will Parasoft die Testautomation auf ein neues Niveau heben. Bisher nutzten Tools zur Automatisierung von Softwaretests die Automation vorrangig bei der Ausführung der Tests, während deren Erstellung als größtenteils manuelle Tätigkeit galt. Um stattdessen alle manuellen Testaufgaben zu reduzieren und so das Continuous-Quality-Konzept zu unterstützen, wertet Parasoft das automatisierte Erstellen von Testfällen durch Machine Learning auf.

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