人工智能驱动的测试自动化：拥抱创新
软件测试可以通过使用自然语言处理和高级建模技术，利用人工智能进行测试创建、测试执行和数据分析。基于AI的软件测试可以通过提高效率、加快发布速度、提高测试准确性和覆盖率以及简化测试维护（尤其是在管理测试数据方面）来提供帮助。
为了有效地维护测试，需要知道在创建测试时数据发生了什么。数据建模不足是测试维护失败的原因之一，成为部署管道中的瓶颈。人工智能可以帮助进行高效的数据建模和根本原因分析。
每次源代码更改时手动重复测试可能既费时又费钱。创建自动化测试后，可以重复快速地执行它们，无需额外成本。
为什么传统的测试策略不起作用
传统上，在创建单体应用程序时，会使用单元测试来测试每个代码单元。由于应用程序的不同组件连接在一起，您通常首先使用集成测试来测试您的应用程序，然后通常是系统测试、回归测试和用户验收测试。
如果代码通过了所有这些测试，发布就会消失。
测试基于微服务的应用程序不是一件容易的事，与测试单体应用不同；您不仅必须了解您正在测试的服务，还必须了解它的依赖关系——与被测服务一起工作的服务。
由于微服务架构的粒度特性，以前隐藏在传统应用程序中的边界被暴露出来。您可能有几个不同的团队，分布在不同的地理距离上，同时处理不同的服务；这使得协调极具挑战性。可能很难找到一个特定的时间窗口来执行整个应用程序的端到端测试。
基于微服务的开发的分布式特性给测试应用程序带来了许多挑战。这些包括：
可用性： 由于微服务架构的分布式特性，很难找到所有微服务都可用的时间。
隔离：微服务 旨在与其他松散耦合的服务隔离工作。这意味着您应该能够单独测试每个组件以及一起测试它们。
知识鸿沟：你应该对每个微服务有深入的了解；这将帮助您编写有效的测试用例。
数据：每个微服务都可以拥有自己的数据副本。换句话说，每个人都可以拥有自己的数据库副本，这可能与另一个微服务的副本不同。因此，数据完整性提出了挑战。
事务性： 与通常在数据库级别确保事务性的单体应用不同，在不同微服务之间实现事务性具有挑战性，因为事务可以由分布在不同服务器上的各种服务调用组成。
通常，基于微服务的应用程序由多个服务组成，如果需要，每个服务都可以动态扩展。还存在失败的风险以及在集成后修复错误或问题的成本。因此，您应该制定有效的测试策略来测试基于微服务的应用程序。
