AI和机器学习如何使测试能够跟上IoT

物联网已经渗透到我们生活的各个方面，它正在改变我们测试和开发软件的方式。物联网市场预计值得到2024年$ 1,490.31亿美元，这种爆炸性的增长将继续下去。但是，测试过程和过程还没有准备好测试物联网，如果没有发生更改，则可能导致部署，更新和用户接受。

那么，这种疯狂的增长对测试意味着什么？

随着物联网继续进行滚雪球，由于涉及大量的系统和变化，它提出了无数挑战的测试。物联网应用程序进行端到端软件测试更复杂，许多组织低估了测试策略的问题。在物联网中，公司需要了解应用程序的所有元素，它们如何一起工作以及人们如何使用它们，从各种移动设备和复杂的后端到微服务到管理各种传感器和设备的微量服务，以及云中的数据收集，分析和决策。可以说这是棺材中的最后指甲进行手动测试；但是，测试自动化还需要大修尝试跟上。

由于大部分IoT应用程序由应用程序控制之外的服务组成，因此测试自动化策略可以跟上的唯一方法就是拥抱AI和机器学习。测试执行的自动化还不够，因为需要自动化从创建到分析的整个测试过程。为此，需要智能模型来自动产生测试，通过AI和机器学习使团队可以分析测试中的数据并使用错误识别模式。

AI驱动的智能测试可以单独构建模型，以不断测试和监视系统。不同的AI方法可以查看用户界面，网络流量，系统资源等，以构建完整的验证模型。扩展测试自动化除了简单的测试执行和自动化测试之外，还是实现高水平测试覆盖率和对复杂物联网系统信心的唯一方法。

一旦可以自动生成测试，就需要机器学习，以将测试重点放在真正重要的领域，“学习”物联网系统的领域，这些区域是最危险的，最重要的领域对用户，然后将测试集中在那个区域。如今，大多数团队只有几百个测试脚本，因此简单地进行所有测试很容易。但是一旦我们可以自动化数十亿个测试，我们需要机器学习为了帮助确保我们执行合适的产品来提供强大的产品。

机器学习也越来越多地被用来了解哪些行为是错误，哪些是特征。目前，开发团队手动定义每个测试案例的正确行为。但是，一旦我们拥有数十亿个测试案例，高度复杂的系统，物联网系统相互交互以及紧急行为，那么人类在每种情况下定义正确的内容显然是不可行的。特别是因为正确的值不仅是一个值，而且实际上可能会根据用户和上下文而有所不同。

因此，AI和机器学习是物联网测试的未来作为自动生成测试，决定运行哪些测试并确定哪些测试失败。

如果您考虑物联网系统的不同示例（从可穿戴设备到智能冰箱再到亚马逊GO），它们是复杂的应用程序，其中包括一系列通常建立在完全不同的技术堆栈上的互连系统，因此智能测试变得必不可少。使用AI和机器学习的智能测试是关于从测试中要求更有可行的智能：当自动化，认知系统和高级分析成为测试生态系统的组成部分时，我们应该有很高的期望，尤其是当主动处理围绕用户界面和用户界面和围绕用户界面的问题时用户体验。

对于物联网，要继续其快速增长的道路，智能测试不再是一种愿望，而是必不可少的。通过合并AI和机器学习，测试不仅更加聪明，而且将成为那些拥抱它的物联网业务的关键业务加速器。

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