Модель системи автоматизованого навантажувального тестування програмних застосунків із використанням методів штучного інтелекту

Анотація

Стаття присвячена розробленню моделі системи автоматизованого навантажувального тестування програмних застосунків із використанням методів штучного інтелекту, пропонуючи інноваційний підхід для підвищення ефективності тестування програмного  забезпечення в умовах динамічного розвитку сучасних технологій. Метою роботи  є розроблення моделі системи автоматизованого навантажувального тестування програмних застосунків. Дослідницькою складовою в запропонованій системі є оцінювання ефективності використання методів штучного  інтелекту для розпізнавання реєстраційних форм, що може призвести до скорочення часових і ресурсних затрат, а також забезпечити високу точність і надійність результатів. У роботі досліджено застосування згорткових нейронних мереж (CNN) для розпізнавання форм на основі зображень та оптичного розпізнавання символів (OCR) для аналізу  тексту, що дає змогу автоматично ідентифікувати типи вебформ, таких як логін чи реєстрація, для автоматичної  генерації в подальших дослідженнях тестових даних за отриманими розпізнаними формами та проведення навантажувального тестування засобами Apache JMeter. Результати демонструють, що CNN досягає точності до 92 % з  розпізнаванням складних реєстраційних форм, хоча і з певними коливаннями під час валідації, тоді як OCR виявляється  ефективнішим для простих форм логіна з точністю 88.9 %. Інтеграція моделі з JMeter сприяє автоматичному створенню  тестових сценаріїв і підвищенню якості тестування.
Отримані результати підтверджують ефективність розробленої методики, що дає змогу суттєво зменшити трудовитрати і  підвищити якість навантажувального тестування. Запропонований підхід має перспективи подальшого розвитку,  зокрема вдосконалення алгоритмів розпізнавання та розширення застосування для різних типів програмних  інтерфейсів.