Dec 27, 2023

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

AI có một số ứng dụng đa dạng trong lĩnh vực công nghệ thông tin, bao gồm thử nghiệm, phân tích và lập trình. Nói một cách cụ thể hơn, bài viết này BAC sẽ giúp các bạn tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo trong kiểm thử phần mềm từ quan điểm tổng thể, đặc biệt tập trung vào API (Application Programming Interface) là cách để tạo ra phần mềm, hệ điều hành, ứng dụng, các module trong hệ thống có thể giao tiếp và tận dụng năng lực của nhau.

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

Có một số lợi ích khi sử dụng trí tuệ nhân tạo trong thử nghiệm API, bao gồm tăng năng suất và hiệu quả trong suốt quá trình phát triển và bảo trì ứng dụng. Trí tuệ nhân tạo còn có thể được gọi là máy học (Machine Learning - ML), nó bao gồm các thuật toán và kỹ thuật cho phép máy tính “học” từ dữ liệu đầu vào, giúp bạn không cần phải lập trình chúng một cách chi tiết.

Vì AI là một công cụ tự học nên nó sẽ được cải thiện theo thời gian hoặc trong trường hợp là quá trình kiểm thử phần mềm theo tiến trình. Cuối cùng, nó sẽ có thể tạo các trường hợp thử nghiệm, đánh giá kết quả thử nghiệm và thậm chí sửa đổi kế hoạch thử nghiệm của bạn.

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

Việc sử dụng AI trong quá trình kiểm thử API mang lại rất nhiều lợi ích nhất định:

Tự động hóa kiểm thử: Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để tự động hóa các bài kiểm tra API. Các thuật toán ML có thể được chạy trên các bộ thử nghiệm và được sử dụng để xác định các lỗi, điểm bất thường và trục trặc của 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?

Kiểm thử phần mềm được hỗ trợ bởi AI là một cách tiếp cận tuyệt vời để tiết kiệm chi phí và bảo tồn tài nguyên. Tuy nhiên, AI chỉ có thể hỗ trợ và nâng cao các kỹ thuật kiểm tra thông thường trong thời điểm hiện tại.

Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để tự động vượt qua các trường hợp thử nghiệm lặp đi lặp lại, cung cấp phản hồi về độ tin cậy của hệ thống và kiểm tra chức năng phần mềm cơ bản một cách nhanh chóng. Mặt khác, các bài kiểm tra nâng cao hơn, chẳng hạn như kiểm tra thăm dò, kiểm tra hiệu suất hoặc đánh giá trải nghiệm người dùng vẫn phải do con người thực hiện. Do đó có thể nói rằng AI mang lại nhiều tiện ích trong kiểm thử phần mềm tuy nhiên nó vẫn cần được kiểm soát bởi con người để đạt hiệu suất tốt nhất cho dự án. Hy vọng rằng những chia sẻ của BAC sẽ giúp ích cho bạn. Đừng quên đón đọc các bài viết mới nhất được cập nhật tại BAC's Blog bạn nhé.

Nguồn tham khảo:
https://www.altkomsoftware.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Các Business Analyst cần trau dồi những công nghệ gì trong năm 2025

Đối với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ ngày này, việc không ngừng trau dồi và học hỏi là điều bắt buộc mà các Business Analyst phải làm để phát triển hơn trong lĩnh vực phân tích nghiệp vụ. Trong bài viết này, các bạn hãy cùng BAC tìm hiểu các xu hướng và các kỹ năng mới để làm hành trang trên sự nghiệp Business Analyst nhé!
Sự khác biệt giữa UAT và Usability Testing Business Analyst cần lưu ý

UAT và Usability Testing thường được mang lên bàn cân để so sánh nhưng, đây là 2 phương pháp kiểm thử khác nhau. Trong khi Usability Testing đảm bảo sự hài lòng của người dùng thì UAT lại giúp các Business Analyst xác thực chức năng. Cả hai đều là một phần không thể thiếu để cung cấp một sản phẩm chất lượng cao. Hãy cùng BAC tìm hiểu ngay nhé!
API là gì? Khám phá cầu nối giữa các ứng dụng

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman.
Meta AI là gì và cách sử dụng Meta AI hiệu quả 2025

Meta AI là một công cụ Trí Tuệ Nhân Tạo do chính công ty mẹ của Facebook, Instagram, WhatsApp ra mắt. Đây được xem là một cuộc cách mạng sẽ làm thay đổi cách mà các doanh nghiệp và người dùng sử dụng mạng xã hội.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +