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टर्बोचार्ज रिग्रेशन परीक्षण: एआई के साथ एक पेशेवर की तरह परीक्षण मामलों को प्राथमिकता देनाद्वारा@smartesting
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टर्बोचार्ज रिग्रेशन परीक्षण: एआई के साथ एक पेशेवर की तरह परीक्षण मामलों को प्राथमिकता देना

द्वारा Smartesting5m2024/03/11
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बहुत लंबा; पढ़ने के लिए

कुशल परीक्षण रणनीतिक प्राथमिकता की मांग करता है; टीमों को व्यावसायिक प्रभाव और उपयोग की आवृत्ति जैसे कारकों पर विचार करते हुए परीक्षण मामलों को प्राथमिकता देनी चाहिए। ग्रेविटी एक एआई-पावर्ड टेस्ट केस वेटिंग और स्कोरिंग इंजन का उपयोग करती है, जिसका लक्ष्य परीक्षण किए गए पृष्ठों और एंड-टू-एंड फ्लो में व्यावसायिक प्रभाव और उपयोग आवृत्ति के आधार पर मामलों को प्राथमिकता देकर टेस्ट सुइट्स को अनुकूलित करना है। यह डेटा-संचालित दृष्टिकोण उच्च-प्रभाव वाले क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करता है, जो अंतिम-उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाता है। जानें कि ग्रेविटी टेस्ट केस प्राथमिकता निर्धारण में कैसे क्रांति लाती है।
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सभी प्रतिगमन परीक्षण हर समय चलाना अव्यावहारिक और अक्षम हो सकता है

DevOps और निरंतर तैनाती सॉफ्टवेयर विकास में एक आदर्श बदलाव का प्रतिनिधित्व करती है, सहयोग, स्वचालन और एक सतत फीडबैक लूप को बढ़ावा देती है। ये प्रथाएं एक गतिशील और प्रतिस्पर्धी बाजार की मांगों को पूरा करने में सहायक हैं, जिससे संगठनों को उच्च गुणवत्ता वाले सॉफ़्टवेयर जल्दी और कुशलता से वितरित करने की अनुमति मिलती है।


इस संदर्भ में, परीक्षण स्वचालन और निरंतर परीक्षण प्रथाओं की भूमिकाओं पर जोर देते हुए, विकास पद्धतियों की त्वरित गति के साथ संरेखित करने के लिए सॉफ्टवेयर परीक्षण में परिवर्तन आया है। हालाँकि, अनुप्रयोगों की बढ़ती जटिलता के साथ, स्वचालित परीक्षणों की संख्या तेजी से बढ़ने लगती है। इस वृद्धि के परिणामस्वरूप स्वचालित परीक्षणों के लिए भी लंबे समय तक निष्पादन समय होता है, कभी-कभी घंटों या दिनों में, आधुनिक विकास प्रथाओं का खंडन होता है जो त्वरित प्रतिक्रिया लूप को प्राथमिकता देते हैं।


यह परीक्षण टीमों के लिए एक अनूठी चुनौती प्रस्तुत करता है: संसाधन की कमी और समय सीमाओं के कारण रणनीतिक रूप से परीक्षणों का चयन करने और प्राथमिकता देने की आवश्यकता। परीक्षणों की विशाल मात्रा एक निर्णायक बिंदु तक ले जा सकती है जहां प्रत्येक प्रतिगमन चक्र में प्रत्येक परीक्षण को निष्पादित करना अव्यावहारिक हो जाता है।


इसके बाद टीम को उच्च-प्राथमिकता वाले परीक्षण मामलों की पहचान करने और उन पर ध्यान केंद्रित करने , कुछ प्रकार के प्राथमिकता मानदंडों को नियोजित करने और अपनाए गए मानदंडों के संदर्भ में प्रासंगिकता और प्रभावशीलता सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण सूट को लगातार बनाए रखने और अद्यतन करने के महत्वपूर्ण कार्य का सामना करना पड़ता है।

परीक्षण मामलों को चुनने और प्राथमिकता देने की रणनीतियाँ

व्यापक स्वचालित प्रतिगमन परीक्षण और अधिक केंद्रित आंशिक प्रतिगमन के बीच व्यापार-बंद को ध्यान में रखते हुए, महत्वपूर्ण चुनौती परीक्षण सूट के भीतर परीक्षण मामलों को व्यवस्थित रूप से चुनना और प्राथमिकता देना है, जिसका लक्ष्य व्यापक कवरेज और परीक्षण प्रक्रिया की प्रभावशीलता के बीच एक नाजुक संतुलन बनाना है। संसाधन सीमाओं का ध्यान रखें।


नीचे दी गई सूची में, आप परीक्षण मामलों को प्राथमिकता देने के लिए विभिन्न तरीकों की खोज करेंगे, जिनका उद्देश्य व्यापक कवरेज और निष्पादन समय को कम करने के बीच संतुलन बनाना है। ध्यान रखें कि यह सूची संपूर्ण नहीं है:




इस लेख में, हमारा लक्ष्य यह जांचना है कि कैसे व्यावसायिक प्रभाव और उपयोग विधियों की आवृत्ति के एकीकरण से परीक्षण प्राथमिकता के लिए अधिक व्यापक दृष्टिकोण प्राप्त हो सकता है। इन दृष्टिकोणों को विलय करके, परीक्षण दल एक प्राथमिकता वाली परीक्षण योजना तैयार कर सकते हैं, अपने परीक्षण प्रयासों की प्रभावकारिता को अनुकूलित कर सकते हैं और परीक्षण के तहत आवेदन की समग्र गुणवत्ता को बढ़ा सकते हैं।

परीक्षण मामलों को प्राथमिकता देने के लिए व्यावसायिक प्रभाव और उपयोग की आवृत्ति का संयोजन

अक्सर, टीमें खुद को सहज और व्यक्तिपरक दृष्टिकोण का सहारा लेते हुए, व्यावसायिक प्रभाव और उपयोग की आवृत्ति को मापने की चुनौती से जूझती हुई पाती हैं। आत्मविश्वास के स्तर को बढ़ाने के लिए, टीमों के लिए अधिक औपचारिक कार्यप्रणाली की ओर परिवर्तन करना अनिवार्य हो जाता है।


इसमें एक व्यवस्थित स्कोरिंग प्रणाली का विकास शामिल है जो एप्लिकेशन की कार्यक्षमता के लिए व्यावसायिक प्रभाव और उपयोग की आवृत्ति दोनों को एकीकृत करता है। यह औपचारिक दृष्टिकोण टीमों को अनुमान पर निर्भरता को कम करते हुए, इन महत्वपूर्ण कारकों के आधार पर परीक्षण मामलों को अधिक प्रभावी ढंग से प्राथमिकता देने का अधिकार देता है।


इन कारकों का उपयोग करके परीक्षणों को प्राथमिकता देने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका यहां दी गई है:

  • महत्वपूर्ण व्यावसायिक आवश्यकताओं और विशेषताओं की पहचान करें: अपने एप्लिकेशन या सिस्टम की व्यावसायिक आवश्यकताओं और सुविधाओं की समीक्षा करें। उन लोगों की पहचान करें जिनका व्यवसाय संचालन, ग्राहक संतुष्टि या राजस्व पर सबसे अधिक प्रभाव पड़ता है।
  • उपयोग की आवृत्ति का आकलन करें: उत्पादन में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली सुविधाओं या कार्यात्मकताओं को इंगित करने के लिए उपयोग डेटा का विश्लेषण करें या हितधारकों की प्रतिक्रिया एकत्र करें।
  • प्राथमिकता निर्धारण मैट्रिक्स बनाएं: एक ऐसा मैट्रिक्स विकसित करें जो व्यावसायिक प्रभाव और उपयोग कारकों की आवृत्ति दोनों को मिश्रित करता हो। अपनी कंपनी के सापेक्ष महत्व के आधार पर भार या स्कोर निर्दिष्ट करें।
  • परीक्षण मामलों को प्राथमिकता दें: अपने परीक्षण मामलों को संबंधित आवश्यकताओं या सुविधाओं के अनुसार मैप करें। व्यावसायिक प्रभाव और उपयोग कारकों की आवृत्ति के लिए निर्दिष्ट स्कोर या भार को मिलाकर प्रत्येक परीक्षण मामले के लिए प्राथमिकता स्कोर की गणना करें।


इस दृष्टिकोण का पालन करके, आप एक पूर्ण परीक्षण कवरेज सुनिश्चित करते हुए अपने परीक्षण प्रयासों को अपने एप्लिकेशन या सिस्टम के सबसे अधिक व्यवसाय-महत्वपूर्ण और अक्सर उपयोग किए जाने वाले पहलुओं पर केंद्रित कर सकते हैं।

गुरुत्वाकर्षण: परीक्षण मामले की प्राथमिकता के लिए एआई लागू करना

ग्रेविटी एक एआई-संचालित टेस्ट केस वेटिंग और स्कोरिंग इंजन पेश करती है जो परीक्षण किए गए पृष्ठों और इन परीक्षण मामलों द्वारा कवर किए गए प्रवाह में व्यावसायिक प्रभाव और उपयोग की आवृत्ति के आधार पर परीक्षण मामलों को प्राथमिकता देकर मौजूदा परीक्षण सूट को अनुकूलित करने में मदद करता है। यह डेटा-संचालित परीक्षण केस प्राथमिकताकरण को सक्षम बनाता है, जो उच्च-प्रभाव वाले क्षेत्रों पर परीक्षण कवरेज को केंद्रित करता है जो सीधे अंतिम-उपयोगकर्ता अनुभव को प्रभावित करता है।


यह परीक्षण कवरेज, व्यावसायिक प्रभाव और उपयोग की आवृत्ति सहित कई आयामों को सहजता से सहसंबंधित करता है। यह आसानी से समझने योग्य रिपोर्ट और अंतर्दृष्टि तैयार करने में सक्षम बनाता है, परीक्षण टीमों को अनुमान पर भरोसा करने के बजाय ठोस डेटा के आधार पर परीक्षणों को प्राथमिकता देने के लिए सशक्त बनाता है।




उत्पादन और परीक्षण वातावरण के भीतर उपयोग की निगरानी करने की ग्रेविटी की क्षमता इसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से अंतर्ग्रहण डेटा को संसाधित करके व्यापक गुणवत्ता विश्लेषण उत्पन्न करने की अनुमति देती है। इसमें पैटर्न पहचान, प्रवृत्ति और सहसंबंध विश्लेषण, विसंगति और बाहरी पहचान आदि तकनीकों का उपयोग करके कच्चे डेटा को सार्थक अंतर्दृष्टि में अनुवाद करना शामिल है।


यह उस जानकारी को उजागर करता है जो परीक्षण टीमों को कवरेज में अंतराल की पहचान करने , उन विशेषताओं को इंगित करने की अनुमति देता है जो या तो अधिक परीक्षण या कम परीक्षण किए जा सकते हैं, और कम महत्वपूर्ण क्षेत्रों में अनावश्यक परीक्षण प्रयासों को पहचान सकते हैं।


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निष्कर्ष

परीक्षण संसाधनों को अनुकूलित करने, समय-समय पर बाजार में तेजी लाने और समग्र सॉफ्टवेयर गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए एक केंद्रित और चयनात्मक परीक्षण केस प्राथमिकताकरण दृष्टिकोण को अपनाना महत्वपूर्ण है। एप्लिकेशन के उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों की ओर प्रयासों को निर्देशित करके, परीक्षण दल महत्वपूर्ण मुद्दों की शीघ्र खोज सुनिश्चित कर सकते हैं।


इसके अतिरिक्त, प्रासंगिक परीक्षण मामलों को प्राथमिकता देने के लिए एक औपचारिक स्कोरिंग प्रणाली को अपनाने से परीक्षण टीमों को काफी लाभ मिलता है। यह व्यवस्थित पद्धति केवल व्यक्तिपरक राय और दूसरों के अनुभवों पर निर्भर रहने की तुलना में एक महत्वपूर्ण सुधार का प्रतिनिधित्व करती है। अधिक वस्तुनिष्ठ और डेटा-संचालित पद्धति को नियोजित करके, परीक्षण टीमें महत्वपूर्ण मुद्दों की पहचान और समाधान के लिए अधिक कठोर और प्रभावी दृष्टिकोण सुनिश्चित करते हुए, अपने परीक्षण प्रथाओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकती हैं।

लेखक: क्रिस्टियानो कैटानो

स्मार्टेस्टिंग में विकास प्रमुख


क्षेत्र में दो दशकों की विशेषज्ञता के साथ सॉफ्टवेयर परीक्षण प्राधिकरण। ब्राज़ीलियाई मूल निवासी जिसने पिछले छह वर्षों से लंदन को अपना घर कहा है। मैं ज़ेफिर स्केल का गौरवान्वित संस्थापक हूं, जो एटलसियन पारिस्थितिकी तंत्र में अग्रणी टेस्ट प्रबंधन एप्लिकेशन है। पिछले दस वर्षों में, बाजार में नवीन परीक्षण उपकरण बनाने और लॉन्च करने के लिए परीक्षण कंपनियों का मार्गदर्शन करने में मेरी भूमिका महत्वपूर्ण रही है। वर्तमान में, मैं एआई-संचालित परीक्षण उपकरणों के विकास के लिए प्रतिबद्ध एक परीक्षण कंपनी स्मार्टेस्टिंग में विकास प्रमुख के पद पर हूं।