Research Article

PreventativeTestPro: Proaktif Yazılım Kalite Mühendisliği için Gözlemlenebilirlik ve Üretken Yapay ZeZe'yi Kullanan Ölçeklenebilir Hibrit Test Çerçevesi

DOI:

10.3791/69316

⸱

March 24th, 2026

 ,  ,  , 
1Vishwakarma University, 2Kasetsart University

In This Article

Summary

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

PreventativeTestPro, gözlemlenebilirlik verileri ve büyük dil modellerini kullanarak kök neden analizini, test üretimini ve sürekli doğrulamayı otomatikleştiren yapay zeka tabanlı bir test çerçevesidir; amacı, hem ön uç hem de arka uç sistemler için yazılım güvenilirliğini artırmak ve kalite güvencesini optimize etmek amacıyla daha verimli destek bileti yönetimini kolaylaştırmaktır.

Abstract

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

Bu makale, gözlemlenebilirlik odaklı otomasyonu yapay zeka destekli proaktif kalite mühendisliği ile entegre eden gelişmiş ve ölçeklenebilir bir test sistemi tanıtarak çağdaş yazılım sunum zorluklarını ele almaktadır. Önerilen sistem, siyah kutu ve beyaz kutu metodolojilerini birleştiren açık kaynaklı, hibrit test platformu olan PreventativeTestPro'yu yenilikçi bir gözlemlenebilirlik tabanlı test düzenleme katmanı içererek geliştiriyor. Platform, loglar, metrikler, olaylar ve izlemelerle birlikte tarayıcı ve sunucu tarafı izleme ile birlikte anormallikleri hızlıca tespit etmek, test vakası seçimini geliştirmek ve işlevsel, performans ve güvenlik test paketlerinin oluşturulmasını otomatikleştirmek için kullanmaktadır. Ayırt edici bir özellik, kök neden içgörüleri sağlamak ve üretim davranışları ile tespit edilen anormalliklere dayalı yeni test vakalarını bağımsız olarak oluşturmak için büyük dil modellerinin (LLM) dahil edilmesidir; böylece uyarlanabilir regresyon kapsamı ve akıllı iyileştirme sağlanır.

Sistem, anında yapay zeka tabanlı log analiziyle eşzamanlı test yürütmesini kolaylaştırır ve işlemler ile test arasında sürekli bir geri bildirim döngüsü oluşturur. Mikroservis tabanlı SaaS platformları ve SAP BTP ekosistemleri dahil olmak üzere çeşitli kurumsal senaryolarda doğrulanmıştır. Dört üretim dağıtımı ve 49 mühendislik beta grubundan elde edilen ampirik bulgular, ortalama çözüm süresinin %30'a kadar azaldığını, SLA'lara %95'in üzerinde uyumu ve test kapsamı ile hata izlenebilirliğinde önemli iyileşmeler olduğunu göstermektedir. Sektör standartı araçlarla zahmetsiz bağlantı, onun takıp çalıştırma yeteneğini gösteriyor.

Bu araştırma, çevik ve DevOps ilkeleriyle tutarlı, kapsamlı ve araçtan bağımsız ve ileriye dönük kaliteli mühendislik metodolojisi sunmaktadır. Gelecek girişimler, makine öğrenimi yoluyla dinamik anomli sınıflandırması, mobil ve kullanıcı deneyimi odaklı sistemlere genişletme ve alan özelindeki test geliştirme ile arıza tahmini için artırılmış büyük dil modeli yeteneklerini kapsar.

Introduction

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

Yazılım işlerinde çevik paradigmanın artan popülaritesi, sürekli entegrasyon ortamlarına olan ilginin artmasına yol açmıştır. Bu tür sistemlerin avantajları, düzenli program değişikliklerinin sorunsuz entegrasyonunu içerir; bu da yazılım evriminin hızlandırılmasına ve maliyet etkinliğine yol açar. Sonuç olarak, inşaat prosedürleri, test yürütme ve test sonuçları raporlama gibi görevleri verimli bir şekilde yönetecektir. Yazılım testi, yazılım mühendisliğinin başlangıcından beri uygulanmaktadır. Yazılım testi uygulaması, yazılımın kalitesini değerlendirmek içinuygulanmıştır 1. Test, yazılımın son kullanıcılara s....

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

Protocol

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

Sistem mimarisi ve prototip özeti:

Bu araştırma, destek sorunlarının çözümünü daha da geliştirmek için gözlemlenebilirlik verileri ve büyük dil modelleri (LLM'ler) kullanarak proaktif bir kalite mühendisliği yaklaşımı olan geliştirilmiş ve uyarlanabilir bir prototip sistem olan PreventativeTestPro'yu sunmaktadır. Sistem, anomali tespiti, kök neden analizi ve sentetik izleme, gözlemlenebilirlik verileri ve GenAI entegrasyonu kullanarak anomali tespiti, kök neden analizi ve akıllıca test vakalarının yürütülüp geliştirilmesini otomatikleştirerek modern yazılım sunum sorunlarını ele almayı amaçlamaktadır. Mimari ....

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

Results

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

Başlangıçta, çeşitli sektörlerle iş birliği içinde yapılan vaka çalışmalarından elde edilen sonuçları gerçek zamanlı olarak paylaştık. Ayrıca, bu çerçeveyi ve algoritmayı kullanan beta testçilerinden elde edilen sonuçları ve sonuçların geçerliliğine yönelik potansiyel riskler üzerine son gözlemleri sunduk.

Sektör vaka çalışması sonuçları:

Pratik uygulamalara odaklanan ve destek endişelerini ele alan araştırmalarımız.......

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

Discussion

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

Bu araştırma, yazılım kalite güvencesini artırmak için sentetik izleme, gözlemlenebilirlik verileri ve üretken yapay zeka destekli otomasyonu entegre eden kapsamlı bir test ve gözlemlenebilirlik platformu olan PreventativeTestPro'yu sunmaktadır. Sistem, üç temel modülden oluşur: bir gözlemlenebilirlik veri toplayıcı ve analizörü, üretken bir yapay zeka tabanlı zeka katmanı ve bir test düzenleme ve yürütme motoru. Bu bileşenler birlikte, gerçek zamanlı sistem davranışlarının test vakası ü.......

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

Disclosures

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

Yazarlar, bu makalede bildirilen çalışmayı etkileyebilecek bilinen hiçbir rekabet eden finansal çıkarları veya kişisel ilişkileri olmadığını belirtmektedir. İkizler cümlelerinin yalnızca dilbilgisi cilalaması ve cümlelerin okunmasını kolaylaştırmak için yeniden ifade edilmesi için uygulandığını doğruluyoruz. Doğru ve etik olarak doğru olmak için, yazarlar yapay zekanın önerdiği tüm değişiklikleri özenle revize ederek orijinal bilimsel çağrışımı korudu.

Acknowledgements

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

Yazar, bu araştırma boyunca aşağıdaki kuruluşların sağladığı önemli destek ve iş birliği için teşekkür eder. Bu şirketlerle yapılan iş birliğine dayalı deneysel vaka çalışmaları, önerilen araç ve yöntemi doğrulamada kritik rol oynadı. Deneysel aşamada pratik çevreye, teknik içgörülere ve değerli girdilere erişim sağladıkları için GazonTech, Lopa Engineering, Afour Technologies, QJ Technologies ve SecureLayer7'ye teşekkür edilir. Aktif katılımları, araştırma bulgularının pratik önemini ve kullanılabilirliğini büyük ölçüde artırdı. Yazar, akademik araştırmalara katılmaya hazır olmaları ve yazılım mühendisliği ile siber güvenlik alanları....

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

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Apache MavenApache Yazılım Vakfı3.9.6Java projeleri için bağımlılık ve proje yönetimi aracı
ChatGPT (GPT-3.5 Turbo API)OpenAIhttps://platform.openai.com/api-keysLoglardan yapay zeka tabanlı test önerileri oluşturmak, manuel test vakalarını oluşturmak, otomatik test vakalarını oluşturmak ve temel neden analizini almak için
Bilgisayar (Geliştirme/Test Makinesi)Standart Masaüstü/Dizüstü Bilgisayar-PreventativeTestPro'nun geliştirilmesi, yürütülmesi ve test edilmesi için kullanılır
Disk Alanı--Loglar, raporlar ve test eserleri için en az 10 GB boş disk alanı önerilir
DockerDocker Inc.27 (https://docs.docker.com/desktop/setup/install/windows-install/) Ortamlar arasında tekrarlanabilirliği sağlamak için konteynerleştirme için kullanılır
GitGit SCMGit Version 2.45.2.windows.1Geliştirme ve iş birliği için kullanılan sürüm kontrol sistemi
GitHub RepositoryGitHubhttps://github.com/sohambpatel/PreventativeTestsKaynak kodu, dokümantasyon, veri setleri ve örnekler içeren halka açık depo
Google ChromeGoogle140.0.7339.128Sentetik izleme ve test için kullanılan birincil tarayıcı
JavaOracle / OpenJDK21.0.2PreventativeTestPro'nun yazılım geliştirmesi ve yürütülmesi için kullanılır
İşletim SistemiPlatform Bağımsız-Araç, Java ve Maven yüklü olan herhangi bir işletim sisteminde (Windows, Linux, macOS) çalışıyor
OWASP ZAPOWASP Vakfı2.14.0Güvenlik tarama ve güvenlik açığı tespit aracı
İşlemci--Intel i5 veya üzeri (veya eşdeğeri) paralel çalıştırma ve yapay zeka işleme için önerilir
RAM--Testler ve tarayıcı tabanlı izleme için en az 8 GB RAM önerilir

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