AI-Powered QA Automation in CI/CD

• Doświadczenie w testowaniu oprogramowania lub przepływach QA
• Zapoznanie z pipeline'ami CI/CD i praktykami DevOps
• Podstawowa znajomość narzędzi lub frameworków do automatyzacji testów

Grupa docelowa

• Kierownicy QA i inżynierowie automatyzacji testów
• Specjaliści DevOps i SRE
• Agile testerzy i menedżerowie jakości

Automatyzacja QA wspierana przez AI poprawia tradycyjne testowanie poprzez generowanie inteligentnych przypadków testowych, optymalizowanie pokrycia regresji oraz wbudowywanie inteligentnych bram kontroli jakości w pipeline CI/CD dla skalowalnej i niezawodnej dostawy oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla QA i DevOps na poziomie średnim, którzy chcą zastosować narzędzia AI do automatyzacji i skalowania zapewniania jakości w ciągłych procesach integracji i wdrażania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Generować, priorytetyzować i utrzymywać testy przy użyciu platform automatyzacji opartych na AI.
• Integrować inteligentne bramy QA w pipeline CI/CD, aby zapobiegać regresjom.
• Wykorzystywać AI do testowania eksploracyjnego, predykcji błędów i analizy zmienności testów.
• Optymalizować czas i pokrycie testów w szybko rozwijających się agilnych projektach.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia.

Wprowadzenie do AI w automatyzacji QA

• Rola AI w nowoczesnym testowaniu oprogramowania
• Porównanie tradycyjnych vs. wzmocnionych AI strategii QA
• Przegląd narzędzi testowania opartych na AI (Testim, mabl, Functionize)

Generowanie testów z użyciem AI

• Generowanie testów opartych na modelach i interfejsie użytkownika
• Używanie Testim lub podobnych platform do automatycznego generowania przepływów
• Ocena zamiaru testu, stabilności i możliwości ponownego użycia

Analiza regresji i priorytetyzacja testów

• Selekcja i redukcja testów na podstawie wpływu
• Wykonanie testów świadomych zmian dla dużych repozytoriów
• Priorytetyzacja w oparciu o ryzyko i częstotliwość, prowadzona przez AI

Integracja z pipeline CI/CD

• Łączenie automatycznych testów z Jenkins, GitHub Akcjami lub GitLab CI
• Automatyczne bramki jakości i pętle zwrotne testów
• Wykonywanie testów na żądaniach pull i wydarzeniach wdrażania

Predykcja błędów i wykrywanie anomalii

• Analiza danych testowych w celu przewidywania prawdopodobnych obszarów awarii
• Grupowanie i klasyfikowanie anomalii za pomocą technik ML
• Zasady zwrotne dla programistów na podstawie wniosków generowanych przez AI

Zarządzanie i skalowanie testów opartych na AI

• Radzenie sobie z dychotomią testów i zmianami w UI
• Kontrola wersji i zarządzanie konfiguracją testów
• Skalowanie do środowisk QA na poziomie przedsiębiorstwa

Przykłady zastosowania i praktyczne przykłady

• Wdrożenia AI QA pipelines w przedsiębiorstwach
• Najlepsze praktyki dla przyjęcia przez zespół i wdrożenia
• Nauczone lekcje: sukcesy, porażki i dostrajanie

Podsumowanie i kolejne kroki