Research Article

PreventativeTestPro: إطار اختبار هجين قابل للتوسع يستخدم قابلية الملاحظة والذكاء الاصطناعي التوليدي لهندسة جودة البرمجيات الاستباقية

DOI:

10.3791/69316

⸱

March 24th, 2026

 ,  ,  , 
1Vishwakarma University, 2Kasetsart University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

PreventativeTestPro هو إطار اختبار مدعوم بالذكاء الاصطناعي يستخدم بيانات الملاحظة ونماذج اللغة الكبيرة لأتمتة تحليل السبب الجذري، وتوليد الاختبارات، والتحقق المستمر، بهدف تحسين موثوقية البرمجيات وتحسين ضمان الجودة لكل من أنظمة الواجهة الأمامية والخلفية لتسهيل إدارة تذاكر الدعم بشكل أكثر كفاءة.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تقدم هذه الورقة نظام اختبار متطور وقابل للتوسع يدمج الأتمتة المدفوعة بالملاحظة مع هندسة جودة استباقية معززة بالذكاء الاصطناعي لمعالجة صعوبات تسليم البرمجيات المعاصرة. يعزز النظام المقترح منصة PreventativeTestPro، وهي منصة اختبار هجينة مفتوحة المصدر تجمع بين منهجيات الصندوق الأسود والصندوق الأبيض، من خلال دمج طبقة تنسيق اختبارات مبتكرة قائمة على قابلية الملاحظة. تستخدم المنصة السجلات والمقاييس والأحداث والتتبع إلى جانب مراقبة المتصفح والخادم لتحديد الشذوذات بسرعة، وتحسين اختيار حالات الاختبار، وأتمتة إنشاء مجموعات اختبار وظيفية وأداء وأمانية. ومن السمات المميزة دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتوفير رؤى للأسباب الجذرية وبناء حالات اختبار جديدة بشكل مستقل بناء على سلوكيات الإنتاج والشذوذات المحددة، مما يوفر تغطية الانحدار التكيفي ومعالجة ذكية.

يسهل النظام تنفيذ الاختبارات المتزامنة من خلال تحليل السجلات الفوري المدفوع بالذكاء الاصطناعي، مما يعزز حلقة تغذية راجعة مستمرة بين العمليات والاختبار. تم التحقق منه في عدة سيناريوهات مؤسسية، بما في ذلك منصات SaaS المعتمدة على الخدمات المصغرة وأنظمة SAP BTP. تشير النتائج التجريبية من أربع عمليات نشر إنتاجية ومجموعة تجريبية مكونة من 49 مهندسا إلى انخفاض يصل إلى 30٪ في متوسط الوقت حتى الحل، وأكثر من 95٪ من الامتثال لاتفاقيات مستوى الانتظار، وتحسن كبير في كل من تغطية الاختبار وتتبع العيوب. الاتصال السلس بالأدوات القياسية في الصناعة يوضح قدرتها على التوصيل والتشغيل.

يقدم هذا البحث منهجية هندسية شاملة ومستقلة عن الأدوات وتطلع نحو المستقبل، تتوافق مع مبادئ الرشاقة وDevOps. تشمل الجهود المستقبلية تصنيف الشذوذات الديناميكية من خلال تعلم الآلة، وتوسيع الأنظمة المحمولة وتجربة المستخدم، وتعزيز قدرات نماذج اللغة الكبيرة لتطوير الاختبارات الخاصة بالمجال والتنبؤ بالأعطال.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

أدى تزايد شعبية نموذج الرشاقة في شركات البرمجيات إلى اهتمام متزايد ببيئات التكامل المستمر. تشمل مزايا هذه الأنظمة التكامل السلس لتعديلات البرامج المنتظمة، مما يؤدي إلى تطور برمجي سريع وفعال من حيث التكلفة. وبالتالي، ستقوم بإدارة المهام مثل إجراءات البناء، وتنفيذ الاختبارات، وتقرير نتائج الاختبار بكفاءة. تم تطبيق اختبار البرمجيات منذ بداية هندسة البرمجيات. تم تطبيق ممارسة اختبار البرمجيات لتقييم جودة البرمجيات1. يشمل الاختبار مجموعة من الإجراءات التي تهدف إلى اكتشاف وحل أي أخطاء محتملة في البرمجيات قبل نشرها للمستخدمين النهائيين. اختبار البرمجيات هو مرحلة مكلفة في عملية التطوير2. تكلفة اخ....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ملخص بنية النظام والنموذج الأولي:

يقدم هذا البحث نظاما نموذجيا محسنا وقابلا للتكيف، PreventativeTestPro، يجسد نهجا استباقيا في هندسة الجودة باستخدام بيانات قابلية الملاحظة ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتحسين حل المشكلات الداعمة. يسعى النظام إلى معالجة قضايا تسليم البرمجيات الحديثة من خلال أتمتة اكتشاف الشذوذ، وتحليل الأسباب الجذرية، والتنفيذ الذكي وتطوير حالات الاختبار للتغطية غير المعالجة باستخدام المراقبة الاصطناعية، وبيانات الملاحظة، ودمج الذكاء الاصطناعي المولد. البنية المعمارية معيارية وتتكون من ثلاثة مكونات أساسية: جامع ومحلل بيانات الملاحظة، طبقة الذكاء الاصطناعي المولدة، ومحرك التنسيق والاختبار التنفيذ....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

في البداية، شاركنا النتائج المستمدة من دراسات الحالة التي أجريت بالتعاون مع صناعات مختلفة في الوقت الفعلي. علاوة على ذلك، قدمنا النتائج المستمدة من مختبري البيتا الذين استخدموا هذا الإطار والخوارزمية، إلى جانب الملاحظات النهائية حول المخاطر المحتملة على صحة النتائج.

نتائج دراسة حالة الصناعة:

استنادا إلى أبحاثنا، التي تركز على التطبيقات العملية وتعالج مخاوف الدعم، تعاونا مع أربع شركات برمجيات لمشاركة الإطار والحصول ع.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يقدم هذا البحث PreventativeTestPro، منصة شاملة للاختبار والملاحظة تدمج المراقبة الاصطناعية، وبيانات قابلية الملاحظة، والأتمتة التوليدية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين ضمان جودة البرمجيات. يتكون النظام من ثلاث وحدات أساسية: جامع ومحلل بيانات الملاحظة، طبقة ذكاء توليدي مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، ومحرك تنسيق وتنفيذ الاختبارات. تخلق هذه المكونات مجتمعة حلقة تغذية راجعة توجه فيها سلوكيات النظام في الوقت الحقيقي إنتاج حالات الاختبار، واكتشاف الأخطاء، والتحقق المستمر من الاختبارات. تدمج هذه ا.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يعلن المؤلفون أنه لا توجد لديهم مصالح مالية متنافسة معروفة أو علاقات شخصية قد تكون أثرت على العمل المبلغ عنه في هذه الورقة. نؤكد أن الجوزاء استخدم فقط في مجال التلميع النحوي وإعادة صياغة الجمل لتسهيل قراءتها. ولكي يكون ذلك صحيحا وأخلاقيا، قام المؤلفون بمراجعة جميع التغييرات التي اقترحها الذكاء الاصطناعي بعناية للحفاظ على الدلالة العلمية الأصلية.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يعبر المؤلف عن امتنانه للدعم والتعاون الكبير الذي قدمته المنظمات التالية خلال هذا البحث. كانت دراسات الحالة التجريبية التعاونية مع هذه الشركات حاسمة في دعم الأداة والطريقة المقترحة. يعرب الشكر إلى GazonTech وLopa Engineering وAfour Technologies وQJ Technologies وSecureLayer7 لمنحهم الوصول إلى البيئة العملية، والرؤى التقنية، والمدخلات القيمة خلال المرحلة التجريبية. وقد عزز مشاركتهم النشطة بشكل كبير الأهمية العملية وقابلية استخدام نتائج البحث. يعبر المؤلف عن امتنانه العميق لاستعداده للمشاركة في البحث الأكاديمي وتفانيهم في الابتكار والتطوير المستمر في مجالات هندسة البرمجيات والأمن السيبراني.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
أباتشي مافنمؤسسة أباتشي للبرمجيات3.9.6أداة إدارة الاعتماد والمشاريع لمشاريع جافا
ChatGPT (واجهة برمجة تطبيقات GPT-3.5 Turbo)OpenAIhttps://platform.openai.com/api-keysلتوليد توصيات اختبار تعتمد على الذكاء الاصطناعي من السجلات، وتوليد حالات الاختبار اليدوية، وتوليد حالات الاختبار الآلية، والحصول على تحليل السبب الجذري
الحاسوب (آلة التطوير/الاختبار)جهاز مكتبي/لابتوب قياسي-يستخدم لتطوير وتنفيذ واختبار PreventativeTestPro
فضاء الأقراص--يوصى بتوفير مساحة قرص خالية لا تقل عن 10 جيجابايت للسجلات والتقارير وتشكيلات الاختبار
دوكرشركة دوكر27 (https://docs.docker.com/desktop/setup/install/windows-install/) يستخدم في الحاويات لضمان قابلية التكرار عبر البيئات
اذهبGit SCMإصدار git 2.45.2.windows.1نظام التحكم في الإصدارات المستخدم في التطوير والتعاون
مستودع GitHubGitHubhttps://github.com/sohambpatel/PreventativeTestsمستودع عام يحتوي على الشيفرة المصدرية، والوثائق، ومجموعات البيانات، وأمثلة
جوجل كرومجوجل140.0.7339.128المتصفح الأساسي المستخدم للمراقبة والاختبار التركيبي
جافاأوراكل / OpenJDK21.0.2يستخدم لتطوير وتنفيذ البرمجيات PreventativeTestPro
نظام التشغيلمنصة مستقلة-الأداة تعمل على أي نظام تشغيل مثبت على جافا وMaven (ويندوز، لينكس، ماك أو إس).
OWASP ZAPمؤسسة OWASP2.14.0أداة المسح الأمني واكتشاف الثغرات
المعالج--يوصى بمعالج Intel i5 أو أعلى (أو ما يعادله) للتنفيذ المتوازي والمعالجة بالذكاء الاصطناعي
ذاكرة RAM--يوصى بحد أدنى 8 جيجابايت رام لإجراء الاختبارات والمراقبة عبر المتصفح

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. A novel approach to multiple criteria based test case prioritization. Abid, R., Nadeem, A. 2017 13th International Conference on Emerging Technologies (ICET), Islamabad, Pakistan, , (2017).
  2. Khatibsyarbini, M., Isa, M. A., Jawawi, D. N., Tumeng, R. Test case prioritization approaches in regression testing: A systematic literature review. Inf Softw Technol. 93, 74-93 (2017).
  3. Enhanced weighted method for test case priori....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Hybrid TestingObservability AutomationGenerative AI TestingSoftware Quality EngineeringTest OrchestrationBlack Box TestingWhite Box TestingLog AnalysisRegression CoverageAnomaly Detection

Related Articles