Apa itu pengujian unit AI?

Pengujian unit otomatis adalah salah satu dari banyak cara tim pengembangan mengintegrasikan AI ke dalam siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC). Pengujian unit yang didukung AI dapat membantu tim QA mengidentifikasi kasus khusus dan kesenjangan pengujian untuk meningkatkan kualitas kode.

Sebagai bagian dari pipeline CI/CD (integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan) yang efisien, alat pengujian AI membantu tim meningkatkan kualitas sekaligus mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk membangun dan memelihara rangkaian pengujian.

Pembuatan pengujian otomatis mempersingkat waktu ke pasar jika dibandingkan dengan pengujian manual dan juga mendukung model pengiriman berkelanjutan. Melakukan QA dalam pengujian perangkat lunak dengan AI memungkinkan organisasi untuk mempercepat pengiriman perangkat lunak sambil memenuhi standar kualitas, keandalan, dan tata kelola.  

Alat pengujian unit AI dapat dengan cepat menghasilkan rangkaian pengujian untuk membebaskan berjam-jam waktu pengembang. Dan dengan menganalisis jalur eksekusi, pengujian unit AI dapat meningkatkan cakupan kode dengan mengungkap kasus sudut kompleks yang mungkin diabaikan oleh tim QA. Pembuatan pengujian unit otomatis juga dapat menetapkan dasar cakupan pengujian, terutama sebelum proyek pemfaktoran ulang kode skala besar. 

Ketika organisasi merangkul asisten pengodean AI, lebih banyak kode yang dihasilkan AI memasuki lingkungan produksi. Tetapi prosedur pengujian standar tidak selalu dibangun untuk menangani jenis kesalahan yang diperkenalkan oleh penyelesaian kode berbasis AI. Dan dalam beberapa skenario, AI lebih siap untuk menemukan masalah yang disebabkan oleh AI sejak awal. Otomatisasi pengujian membantu organisasi menskalakan QA bersama dengan volume kode sambil menegakkan standar pengujian yang seragam. 

Alat pengujian unit yang didukung AI juga mengurangi hutang teknis melalui pemeliharaan pengujian otomatis. AI dapat mengidentifikasi pengujian yang usang, redundan, atau hilang, kemudian memperbarui pengujian yang ada untuk mencerminkan logika perangkat lunak saat ini dan fitur baru.

Pengujian unit AI menerapkan AI generatif dan jenis kecerdasan buatan lainnya untuk mengotomatiskan dan mengoptimalkan tahapan alur kerja pengujian unit. Menggunakan kemampuan pemahaman kontekstual model bahasa besar (LLM), alat pengujian AI dapat membuat pengujian berdasarkan logika dan dependensi kode sumber. 

Asisten kode AI modern seperti IBM Bob menanamkan alur kerja pengujian otomatis dan pembuatan kode yang kompleks secara langsung di dalam lingkungan pengembangan. Alat pengujian AI dapat membantu dengan: 

• Analisis kode dan identifikasi peluang pengujian
  
  
• Pembuatan pengujian otomatis
  
  
• Identifikasi kasus khusus dan peningkatan cakupan
  
  
• Data sintetis dan pembuatan perlengkapan uji
  
  
• Pembuatan tiruan dan konfigurasi lingkungan pengujian
  
  
• Pelaksanaan pengujian dan analisis kegagalan
  
  
• Uji pemeliharaan 

Alat pengujian AI menganalisis kode sumber, logika aplikasi, dan dependensi. Setelah menilai hubungan antara fungsi, kelas dan modul, alat dapat mengidentifikasi area yang memerlukan pengujian tambahan dan merekomendasikan pengujian baru.

Model bahasa besar (LLM) membuat pengujian dari kode sumber, menghasilkan pernyataan tes dan hasil yang diharapkan. Pengujian yang dihasilkan termasuk stub tes dan kode khusus kerangka kerja. Pembuatan pengujian otomatis membantu mempercepat pengembangan pengujian untuk fitur aplikasi baru untuk mempersingkat siklus rilis.

Alat pengujian AI dapat mendeteksi kondisi batas yang tidak biasa dan merekomendasikan skenario negatif dan penanganan pengecualian. Pengembang dapat menggunakan model AI selama pengujian untuk mengidentifikasi jalur kode yang belum teruji dan mengungkapkan kesenjangan cakupan di seluruh aplikasi.

Alat pengujian yang didukung LLM dapat menghasilkan data uji sintetis yang realistis seperti catatan pelanggan, transaksi, dan aplikasi untuk mendukung pengujian yang konsisten dan berulang. Alat-alat ini secara otomatis membangun perlengkapan pengujian untuk skenario pengujian umum dan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menyusun kumpulan data pengujian.

Untuk mengisolasi unit yang diuji dari dependensi eksternal, alat pengujian AI membuat API (antarmuka pemrograman aplikasi), basis data, dan layanan pihak ketiga tiruan. Stub ketergantungan yang dihasilkan dan simulasi layanan memungkinkan pengembang untuk menguji unit individu secara terpisah sambil meniru interaksi dengan layanan eksternal. Alat pengujian AI dapat membantu mengatur dan mengonfigurasi kontainer dan basis data untuk mempertahankan lingkungan pengujian yang konsisten dan berulang.

Alat pengujian otomatis membuat file pengujian dan menjalankan kasus uji sebagai bagian dari pipeline CI/CD. File pengujian secara otomatis mengeksekusi input yang telah ditentukan terhadap fungsi, kelas, atau modul individu tanpa campur tangan manusia. Metode pengujian termasuk kerangka kerja Pytest untuk Python, JUnit untuk Java dan Jest untuk aplikasi JavaScript murni. Pengujian diprioritaskan berdasarkan perubahan kode dan risiko, dengan pengujian regresi yang cepat dan berulang dilakukan setelah setiap pembaruan. 

Setelah menjalankan pengujian, alat pengujian AI dapat menganalisis kegagalan dan mengidentifikasi kemungkinan akar masalah, kemudian merekomendasikan perbaikan kode atau peningkatan pengujian.

Salah satu praktik terbaik inti dari pengujian unit adalah memperbarui pengujian saat kode berubah. Pengujian dengan bantuan AI mengotomatiskan proses ini sambil juga mendeteksi tes yang ketinggalan zaman atau berlebihan. Menyederhanakan alur kerja pemeliharaan pengujian mengarah pada pengurangan biaya pemeliharaan dan membantu menjaga keselarasan antara rangkaian pengujian dan aplikasi yang berkembang.

Sementara pengujian unit AI adalah alat yang ampuh untuk pengembang, itu masih membutuhkan pengawasan manusia. Pengembang harus meninjau logika pengujian yang dihasilkan untuk memastikan bahwa logika tersebut memenuhi persyaratan bisnis atau tujuan organisasi, seperti mematuhi persyaratan tata kelola hukum dan peraturan. 

 Cakupan komprehensif tidak secara otomatis mengarah pada kualitas perangkat lunak yang tinggi. Pengujian unit AI harus dicampur dengan metode lain sebagai bagian dari praktik QA yang lebih besar. Memasangkan alat pengujian unit AI dengan pengembangan berbasis pengujian (TDD) dapat membantu mengurangi beberapa kesalahan yang diperkenalkan oleh LLM.

Terakhir, beberapa alat AI, seperti agen AI, dapat mengambil tindakan otomatis. Tim harus mengatur interaksi antara alat AI dan kode atau data sensitif untuk mencegah perubahan yang tidak sah atau kebocoran.