信必優(yōu)新技術–QA 的新機遇

時間：2019-09-03作者：北京信必優(yōu)信息技術有限公司瀏覽：46

2018 年 QA 領域會發(fā)生什么變化?

軟件開發(fā)中總有各種新的機遇和挑戰(zhàn)來來去去。區(qū)塊鏈、物聯網、人工智能和機器學習等現有技術的使用和采用還將繼續(xù)，我也相信，未來還會有新的技術出現?！百|量保證”(QA) 是任何開發(fā)（軟件、嵌入式、汽車、可穿戴設備等）的重要組成部分，這意味著 QA 必須適應新的技術和趨勢。

即使是簡單的解決方案也可能非常復雜，可能使用到云、應用程序、第三方關系、敏感數據、區(qū)塊鏈等。復雜性日益增加，一切轉向軟件，法規(guī)（例如 GDPR）不斷變化，即使預算和資源較少，我們依然必須以較快的速度和較好的質量完成交付。

在這個數字化轉型的時代，QA 也必須轉型。目前，質量保證面臨的較大挑戰(zhàn)之一，是如何適應敏捷需求。為滿足敏捷和 DevOps 開發(fā)模型對測試日益增長的需求，我相信學習和智能測試自動化將是 QA 領域中的重中之重。

 

Symbio 質量保證和測試

基于上述所有原因，我們在 Symbio 較新了質量保證和測試服務。若想了解更多，請與我們聯系！

我們已經將智能、認知和預測自動化確定為測試自動化的未來技術。因此，我們利用新技術，并將機器學習與人工智能結合到我們的智能測試自動化解決方案中，用于本地化測試。

 

智能本地化質量保證 (LQA)

通常，本地化測試僅被認為是測試翻譯是否正確或者翻譯是否破壞了布局。在現實中，本地化的質量保證的工作要多得多。

構成本地化 QA 的主要流程是**化、本地化、**化、語言、功能和（正常）質量保證活動。本地化測試領域包括數十個類別，例如：翻譯不正確、前后不一致、語義不完整、拼寫錯誤和無效字符。

讓我們考慮這樣一個場景：我們收集了所有可能的不同錯誤類別，并且也配置了一組適用的機器學習和人工智能工具來處理所有這些錯誤類別。這樣的結合就是 Symbio 的智能 LQA 解決方案。對于任何給定的類別，LQA 解決方案都會將接受測試的翻譯和本地化分為三組：
?無錯誤
?可疑案例——不確定是否有錯誤
?有一些錯誤

因此，簡而言之，我們可以反向思考：算法并不是真正地查找錯誤，而是查找沒有錯誤的字符串和翻譯。其余的都是可疑的——可能沒問題，也可能有錯誤。在某些類別中，算法也可以發(fā)現某些錯誤。邏輯是測試人員只需在可疑案例中進行檢查的項目。

 

Symbio 智能 LQA 的優(yōu)勢:
?使用分階段測試方法和**化的自動化框架，減少總體測試工作量
?在實施測試前先測試設計，以此提高產品質量，從而在周期的早期識別出關鍵缺陷。
?盡早識別缺陷并消除對熟練資源的依賴，降低測試成本
?促使組織較快部署新語言，縮短上市時間


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• 信必優(yōu)新技術–QA 的新機遇

  2018 年 QA 領域會發(fā)生什么變化? 軟件開發(fā)中總有各種新的機遇和挑戰(zhàn)來來去去。區(qū)塊鏈、物聯網、人工智能和機器學習等現有技術的使用和采用還將繼續(xù)，我也相信，未來還會有新的技術出現?！百|量保證”(QA) 是任何開發(fā)（軟件、嵌入式、汽車、可穿戴設備等）的重要組成部分，這意味著 QA 必須適應新的技術和趨勢。 即使是簡單的解決方案也可能非常復雜，可能使用到云、應用程序、第三方關系、敏感數據、區(qū)塊鏈

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