Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong kiểm thử phần mềm API

1. Cách tận dụng AI vào quá trình kiểm thử API

2. Vai trò của AI trong quá trình kiểm thử API

• Tạo trường hợp thử nghiệm: Các đặc tả API, bao gồm các đường dẫn, đối số, phương thức HTTP có thể truy cập, v.v., có thể được phân tích bằng thuật toán máy học, sau đó có thể sử dụng thông tin này để tự động xây dựng các trường hợp thử nghiệm. Điều này sẽ cho phép bạn xây dựng một bộ thử nghiệm toàn diện bao gồm các cài đặt tham số và tình huống ứng dụng khác nhau.

• Kiểm tra việc tạo dữ liệu: Trí tuệ nhân tạo cũng sẽ rất hữu ích trong việc tạo ra các dữ liệu thử nghiệm khác nhau bao gồm cả điện toán biên (edge data) để bao quát tốt hơn nhiều trường hợp thử nghiệm cũng như phát hiện các lỗi và sự cố tiềm ẩn với dữ liệu. 

• Tối ưu hóa trường hợp thử nghiệm: Việc để trí tuệ nhân tạo phân tích kết quả kiểm tra API sẽ tối ưu hóa các bộ trường hợp kiểm thử, loại bỏ sự dư thừa và trùng lặp để bạn có thể tập trung vào các lĩnh vực nhạy cảm.

• Phân tích phản hồi API: AI có thể phân tích phản hồi từ API, so sánh nó với kết quả mục tiêu và báo cáo mọi khác biệt, lỗi và bất thường.

• Phân tích hiệu suất: AI có thể được sử dụng để lập mô hình tải, phân tích và giám sát hiệu suất API. Điều này khá có lợi trong việc xác định bất kỳ vấn đề hiệu suất và tắc nghẽn nào có thể xảy ra. Những yếu tố này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng có nhiều lưu lượng truy cập.

• Phân tích dữ liệu và trực quan hóa: Các thuật toán học máy có thể giám sát hành vi API trong thời gian thực và phát hiện những điểm bất thường trong phản hồi hoặc thời gian phản hồi của nó. Điều này có thể hỗ trợ bạn trong việc xác định các lỗi hoặc vấn đề về hiệu suất chỉ xuất hiện khi tải dữ liệu nặng.

• Phân tích phạm vi kiểm tra: Hệ thống AI có thể cho bạn biết thành phần API nào đã được kiểm tra kỹ lưỡng và thành phần nào chưa được kiểm tra kỹ lưỡng, vì vậy, bạn có thể xác định các lỗ hổng trong phạm vi kiểm tra và tập trung vào các thành phần thực sự cần chú ý. Ngoài ra, bằng cách phân tích các cuộc tấn công và điểm bất thường tiềm ẩn, AI có thể giúp bạn phát hiện các lỗ hổng bảo mật ứng dụng.

• Phát hiện bất thường và phân tích bảo mật: Các thuật toán máy học cũng sẽ giúp bạn phân tích hành vi API trong thời gian thực và phát hiện mọi điểm bất thường. Ngoài ra, bằng cách phân tích các cuộc tấn công và điểm bất thường tiềm ẩn, AI có thể giúp bạn phát hiện các lỗ hổng bảo mật ứng dụng.

• Hỗ trợ phát triển thử nghiệm: Trí tuệ nhân tạo rất hữu ích trong việc phát triển thử nghiệm vì nó có thể tạo ra các trường hợp và kịch bản thử nghiệm được đề xuất. Trí tuệ nhân tạo giúp người thử nghiệm tìm ra nhiều lỗi và sự cố hơn bằng cách sử dụng dữ liệu thử nghiệm ứng dụng thực tế. Bên cạnh đó, AI có thể hỗ trợ bạn tạo các tình huống thử nghiệm mà mọi người khó có thể đoán trước được. Kết quả là phạm vi kiểm tra của bạn sẽ tăng lên và lỗi sẽ được phát hiện chính xác hơn.

• Dự đoán rủi ro: AI có thể phân tích lịch sử kiểm tra và lỗi cũng như xác định các khu vực đặc biệt dễ xảy ra sự cố. Điều này sẽ cho phép bạn tập trung nhiều sự chú ý hơn vào các lĩnh vực cần đến nó và cải thiện việc quản lý rủi ro của bạn.

• Điều chỉnh kiểm thử tự động: Từ các kết quả kiểm thử AI có thể học và thích ứng với những thay đổi trong mã hoặc API, nó có thể tự sửa đổi các trường hợp kiểm thử có liên quan để đáp ứng với các chức năng hoặc thay đổi mới. 
• Xác minh tài liệu tự động: Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để hỗ trợ xác minh tài liệu API: AI so sánh nó với phản hồi thực tế để phát hiện bất kỳ sự khác biệt tiềm ẩn nào. 
• Kiểm tra CI/CD: AI có thể được sử dụng để kiểm tra tích hợp liên tục (Continuous Integration - CI) và phân phối liên tục (Continuous Delivery - CD) tự động để đảm bảo những thay đổi mới không tạo ra bất kỳ sự cố không mong muốn nào.
• Kiểm tra quy hồi: AI cho phép bạn tự động kiểm tra hồi quy để đảm bảo các thay đổi mã không ảnh hưởng tiêu cực đến các chức năng API hiện có.

3. Việc kiểm thử nên được thực hiện bởi con người hay AI?