В статье рассматриваются современные подходы к автоматизации тестирования веб-приложений с использованием технологий машинного обучения. Проанализированы основные методы и инструменты автоматизации тестирования. Представлены преимущества применения машинного обучения для оптимизации процессов тестирования. Предложен подход к интеграции методов машинного обучения в процессы тестирования веб-приложений.

Ключевые слова: автоматизация тестирования, веб-приложения, машинное обучение, искусственный интеллект, валидация моделей, тестирование программного обеспечения.

Введение

В современных условиях цифровой трансформации экономики и бизнеса веб-приложения становятся основным инструментом взаимодействия компаний с клиентами и партнерами. Возрастающая сложность таких приложений, необходимость их быстрой адаптации к изменяющимся требованиям рынка и обеспечение высокого качества пользовательского опыта требуют эффективных подходов к тестированию. Традиционные методы тестирования веб-приложений часто оказываются недостаточно гибкими, требуют значительных временных и трудовых затрат и не всегда способны выявить скрытые дефекты.

Автоматизация тестирования позволяет существенно повысить эффективность процесса разработки и контроля качества веб-приложений. Однако классические подходы к автоматизации тестирования имеют ряд ограничений, связанных с необходимостью постоянного обновления тестовых сценариев при изменении интерфейса или функциональности приложения. В этом контексте особую актуальность приобретают методы машинного обучения, которые позволяют создавать адаптивные системы тестирования, способные самостоятельно выявлять аномалии и потенциальные проблемы в работе веб-приложений.

Целью данного исследования является анализ современных подходов к автоматизации тестирования веб-приложений на основе машинного обучения и разработка методологических рекомендаций по их внедрению в процессы обеспечения качества программного обеспечения.

Роль автоматизации в тестировании веб-приложений

Автоматическое тестирование в веб-разработке представляет собой метод, при котором используются специальные программные средства для оценки основных аспектов веб-приложений. К ключевым аспектам тестирования относятся: проверка функциональности, оценка производительности, анализ удобства использования, тестирование совместимости с различными браузерами и устройствами, проверка безопасности и доступности.

В отличие от ручного тестирования, автоматизированное тестирование предполагает использование специализированного программного обеспечения, которое запускает заранее написанные тестовые сценарии для выполнения повторяющихся и объемных задач тестирования. Этот подход особенно эффективен для регрессионного тестирования, нагрузочного тестирования и других повторяющихся задач, которые при ручном выполнении могут отнимать много времени и быть подвержены человеческим ошибкам.

Традиционные методы автоматизации тестирования, такие как инструменты на основе Selenium, Cypress или Playwright, позволяют создавать стабильные тесты для проверки функциональности веб-приложений [1]. Однако они также сталкиваются с рядом серьезных ограничений. Наш анализ показывает, что большинство команд разработки тратят до 30 % времени на поддержку и обновление автоматических тестов после изменений в интерфейсе или функциональности приложения [1].

Основные проблемы традиционных подходов к автоматизации тестирования включают:

– высокую стоимость разработки и поддержки автоматических тестов;

– необходимость постоянного обновления тестовых сценариев при изменении интерфейса или функциональности приложения;

– сложность выявления неожиданных ошибок, не предусмотренных в тестовых сценариях;

– ограниченные возможности по выявлению проблем с пользовательским опытом.

Применение машинного обучения в тестировании веб-приложений

Машинное обучение (ML) стало важным инструментом для разработки интеллектуальных приложений и систем, которые могут анализировать данные, выявлять закономерности и принимать решения. В контексте тестирования веб-приложений, технологии машинного обучения предоставляют новые возможности для автоматизации и повышения эффективности процессов контроля качества.

Основные направления применения машинного обучения в тестировании веб-приложений включают:

1. Интеллектуальное генерирование тестовых сценариев. Модели машинного обучения могут анализировать структуру и поведение веб-приложения и автоматически генерировать тестовые сценарии, охватывающие различные пути выполнения и граничные условия. Это позволяет существенно сократить время на разработку тестов и повысить их покрытие.
2. Автоматическое выявление аномалий. Алгоритмы машинного обучения могут быть обучены на данных о нормальном поведении приложения и затем использованы для выявления аномальных ситуаций, которые могут свидетельствовать о наличии ошибок или уязвимостей.
3. Прогнозирование вероятности возникновения ошибок. На основе анализа исторических данных о дефектах и изменениях в коде, модели машинного обучения могут предсказывать вероятность возникновения ошибок в различных компонентах приложения, что позволяет сфокусировать усилия по тестированию на наиболее критичных областях.
4. Оптимизация стратегии тестирования. Машинное обучение может использоваться для анализа эффективности различных подходов к тестированию и автоматической корректировки стратегии тестирования для максимизации выявления дефектов при минимальных затратах ресурсов.
5. Адаптивное тестирование пользовательского интерфейса. Модели машинного обучения могут быть обучены распознавать элементы пользовательского интерфейса и их функциональное назначение, что позволяет создавать устойчивые к изменениям интерфейса автоматические тесты.

Методология внедрения машинного обучения в процессы тестирования

Для эффективного использования методов машинного обучения в тестировании веб-приложений необходимо следовать определенной методологии, включающей следующие этапы:

– Валидация модели машинного обучения. Первый этап тестирования приложений с использованием машинного обучения заключается в проверке качества самой модели ML. Для этого обычно используются следующие методы: — Кросс-валидация: разделение данных на несколько частей (фолдов) и оценка качества модели на каждом из них. Затем результаты усредняются, чтобы получить общую оценку качества модели [3]. — Стратегия отложенной выборки: разделение данных на две или более частей (например, 70 % для обучения и 30 % для тестирования) и оценка качества модели на отложенной выборке [4]. — Оценка метрик качества: использование различных метрик для оценки качества модели, таких как точность (accuracy), полнота (recall), F1-мера и другие [3].

– Тестирование интеграции модели с приложением. После валидации модели машинного обучения необходимо протестировать её интеграцию с веб-приложением. На этом этапе важно проверить следующие аспекты: Проверка ввода и вывода модели: убедиться, что приложение корректно передает данные на вход модели и обрабатывает полученные результаты. Тестирование производительности: оценить, насколько быстро модель обрабатывает запросы и выдаёт результаты. Важно убедиться, что время ответа модели соответствует требованиям приложения. Тестирование надежности: проверить, как модель справляется с ошибками, непредвиденными ситуациями и аномальными данными.

– Комплексное тестирование приложения. Финальный этап включает проверку работы веб-приложения в целом, с учетом интеграции модели машинного обучения. Здесь особое внимание уделяется: Тестирование пользовательского интерфейса: проверка, что пользовательский интерфейс корректно отображает результаты работы модели и обеспечивает удобное взаимодействие с пользователем. Проверка различных сценариев использования: тестирование различных сценариев использования приложения, включая редкие и нетипичные случаи, чтобы убедиться в стабильности работы системы в разных условиях. Оценка безопасности: проверка, что приложение обеспечивает защиту данных и соответствует требованиям по безопасности.

Таблица 1

Сравнение традиционного и ML-подхода к автоматизации тестирования

Как видно из Таблицы 1, ML-подход демонстрирует значительные преимущества в адаптивности, выявлении неожиданных ошибок и масштабируемости. Однако он требует более широкой экспертизы и характеризуется высокими начальными затратами на разработку. Эти факторы необходимо учитывать при принятии решения о внедрении ML-подходов в автоматизацию тестирования.

Практические аспекты применения машинного обучения в автоматизации тестирования

– Автоматическое обнаружение элементов пользовательского интерфейса. Одной из ключевых проблем автоматизации тестирования веб-приложений является необходимость постоянного обновления селекторов элементов пользовательского интерфейса при изменении дизайна или структуры страницы. Методы компьютерного зрения и глубокого обучения позволяют создавать системы, способные распознавать элементы интерфейса по их визуальному представлению, а не по атрибутам в веб-странице.

Например, нейронные сети типа CNN (Convolutional Neural Networks) могут быть обучены распознавать различные типы элементов интерфейса (кнопки, поля ввода, выпадающие списки и т. д.) на изображениях веб-страниц. Это позволяет создавать тесты, устойчивые к изменениям в верстке и дизайне.

– Интеллектуальное генерирование тестовых данных. Генерация тестовых данных для веб-форм и API является важной частью автоматизации тестирования. Модели машинного обучения, обученные на реальных данных, могут генерировать синтетические наборы данных, которые сохраняют статистические свойства и бизнес-правила, характерные для домена приложения.

Например, генеративные состязательные сети (GAN) и автоэнкодеры могут использоваться для создания реалистичных тестовых данных, которые будут охватывать как типичные, так и граничные случаи.

– Прогнозирование регрессий на основе изменений в коде. Модели машинного обучения могут анализировать историю изменений в коде и связанных с ними регрессионных ошибок для прогнозирования вероятности появления новых дефектов при внесении изменений. Это позволяет оптимизировать объем регрессионного тестирования, фокусируясь на наиболее рискованных областях.

Алгоритмы, основанные на методах обработки естественного языка (NLP), могут анализировать текст кода и коммитов для выявления паттернов, связанных с высоким риском возникновения ошибок.

– Автоматическое выявление аномалий в поведении приложения. Модели машинного обучения могут быть обучены на данных о нормальном поведении приложения (времени отклика, использовании ресурсов, последовательности действий пользователя и т. д.) и затем использованы для выявления аномальных ситуаций, которые могут свидетельствовать о наличии ошибок или уязвимостей.

Например, алгоритмы типа изолирующего леса (Isolation Forest), One-Class SVM или автоэнкодеры могут эффективно выявлять аномалии в многомерных данных мониторинга веб-приложения. Система архитектуры системы автоматизации тестирования на основе машинного обучения представлена на рисунке 1.

Рис. 1. Архитектура системы автоматизации тестирования на основе машинного обучения

На Рисунке 1 представлена архитектура разработанной нами системы, включающая следующие компоненты:

1. Модуль сбора данных — собирает данные из различных источников (логи, метрики производительности, пользовательские действия).
2. Модуль предобработки данных — выполняет очистку выбросов, нормализацию и преобразование данных для дальнейшего использования.
3. Модуль машинного обучения — включает подсистемы для обучения и применения различных ML-моделей.
4. Модуль генерации тестов — создает тестовые сценарии на основе результатов работы ML-моделей.
5. Модуль выполнения тестов — запускает сгенерированные тесты и собирает результаты.
6. Модуль анализа и отчетности — анализирует результаты тестирования и формирует отчеты.

Ключевой особенностью архитектуры является её модульность и наличие обратной связи между результатами тестирования и системой машинного обучения, что позволяет моделям постоянно улучшаться на основе новых данных.

Вызовы и ограничения при внедрении машинного обучения в тестирование

Необходимость качественных обучающих данных

Эффективность моделей машинного обучения напрямую зависит от качества и объема данных, используемых для обучения. В контексте тестирования веб-приложений необходимо собирать и структурировать данные о нормальном поведении приложения, типичных пользовательских сценариях, известных дефектах и т. д.

Для решения этой проблемы рекомендуется:

– Интегрировать системы сбора телеметрии на ранних этапах разработки приложения

– Использовать методы аугментации данных для расширения набора тренировочных примеров

– Применять методы активного обучения, которые позволяют эффективно выбирать примеры для разметки экспертами

– Создавать синтетические данные для моделирования редких, но важных сценариев

Сложность интерпретации результатов

Многие современные модели машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети, являются «черными ящиками», что затрудняет интерпретацию их решений. В контексте тестирования это может создавать проблемы, так как важно не только выявить проблему, но и понять ее причину.

Для повышения интерпретируемости рекомендуется:

– Использовать более простые и интерпретируемые модели (например, деревья решений) там, где это возможно

– Применять методы объяснимого ИИ (XAI), такие как LIME и SHAP, для анализа решений сложных моделей

– Разрабатывать специализированные инструменты визуализации, которые помогают инженерам по тестированию понимать результаты работы ML-моделей

Риск ложных срабатываний

Модели машинного обучения могут генерировать ложные срабатывания, что приводит к необходимости дополнительной проверки выявленных проблем человеком. Это может снижать эффективность автоматизации.

Для минимизации ложных срабатываний рекомендуется:

– Тщательно настраивать пороги решения моделей с учетом специфики приложения и стоимости ошибок разных типов

– Использовать ансамбли моделей для повышения надежности предсказаний

– Внедрять механизмы обратной связи, позволяющие быстро корректировать модели на основе информации о ложных срабатываниях

Необходимость постоянного обновления моделей

Веб-приложения развиваются и изменяются со временем, что требует периодического переобучения моделей машинного обучения на новых данных для сохранения их эффективности.

Для обеспечения актуальности моделей рекомендуется:

– Реализовать процессы непрерывного обучения моделей в рамках CI/CD

– Внедрять системы мониторинга качества работы моделей для своевременного выявления деградации производительности

– Использовать методы инкрементного обучения, которые позволяют обновлять модели без полного переобучения

Интеграция в существующие процессы разработки

Внедрение машинного обучения в процессы тестирования требует изменения существующих методологий разработки и тестирования, а также обучения персонала новым подходам и инструментам.

Для успешной интеграции рекомендуется:

– Начинать с пилотных проектов, демонстрирующих ценность ML-подхода

– Обеспечивать тесное взаимодействие между специалистами по тестированию, разработчиками и экспертами в области ML

– Создавать инструменты с понятным интерфейсом, абстрагирующим сложность ML-моделей

– Инвестировать в обучение команды основам машинного обучения

Цифровая экономика и перспективы развития тестирования на основе ML

В контексте цифровой экономики, автоматизация тестирования веб-приложений с использованием машинного обучения представляет собой важный элемент обеспечения качества цифровых продуктов и услуг. Сегодня цифровые технологии, инновационные бизнес-модели проникают во все сферы хозяйственной жизни общества, оказывая влияние на саму суть экономики, формируя в ней качественные структурные изменения [3].

Уровень развития цифровой экономики тесно коррелирует со страновой конкурентоспособностью, что требует особого внимания государства и бизнеса к её развитию [3]. В этом контексте, развитие передовых методов тестирования программного обеспечения с использованием машинного обучения способствует повышению конкурентоспособности отечественных ИТ-компаний на мировом рынке.

Перспективными направлениями развития автоматизации тестирования на основе машинного обучения в контексте цифровой экономики являются:

– интеграция с технологиями больших данных для обработки и анализа результатов тестирования в реальном времени;

– использование технологий федеративного обучения для создания коллективных моделей тестирования, сохраняющих конфиденциальность данных отдельных компаний;

– применение подходов автоматического машинного обучения (AutoML) для упрощения процесса создания и настройки моделей для тестирования;

– развитие методов тестирования, ориентированных на пользовательский опыт, с использованием эмоционального ИИ и анализа поведения пользователей.

Заключение

В данной статье были рассмотрены современные подходы к автоматизации тестирования веб-приложений с использованием технологий машинного обучения. Проведенный анализ показал, что применение методов машинного обучения позволяет повысить эффективность процессов тестирования за счет интеллектуального генерирования тестовых сценариев, автоматического выявления аномалий, прогнозирования вероятности возникновения ошибок и адаптивного тестирования пользовательского интерфейса.

Для успешного внедрения машинного обучения в процессы тестирования веб-приложений требуется:

– начинать с простых моделей и постепенно увеличивать их сложность по мере накопления опыта и данных;

– комбинировать методы машинного обучения с традиционными подходами к автоматизации тестирования;

– внедрять процессы мониторинга и обновления моделей по мере развития приложения;

– обеспечивать тесное взаимодействие между специалистами по тестированию и экспертами в области машинного обучения.

При развитии технологий машинного обучения и их интеграция в процессы разработки и тестирования веб-приложений будет способствовать дальнейшему повышению качества программного обеспечения и оптимизации затрат на его разработку и поддержку в условиях цифровой экономики.

Литература:

1. Балашова, Ю. В. Автоматизированное тестирование веб-приложений: роль Selenium в инновационных подходах [Электронный ресурс] / Ю. В. Балашова // Вестник Приднестровского университета. Серия: Физико-математические и технические науки. Экономика и управление. — 2023. — № 3(75). — С. 217 стр. –. — Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=60054457.
2. Матюшкин Д. А. Развитие цифровой экономики в Российской федерации// Вестник науки [сайт]. — URL: https://www.вестник-науки.рф/article/5561.
3. Как тестировать приложения с использованием машинного обучения// Sky.pro [сайт]. — 2024. — URL: https://sky.pro/media/kak-testirovat-prilozheniya-s-ispolzovaniem-mashinnogo-obucheniya/.
4. Selenium Documentation [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.selenium.dev/documentation/.