مهندس فلوریدا زمان تست 60 ٪ را در حالی که سیستم های AI را برای 300 متر+ کاربران قابل اطمینان تر می کند
اعداد به ندرت دروغ می گویند ، و آمار صنعت فناوری امروز داستانی را بیان می کند. هرگونه انتشار مهم فناوری یا پیش بینی صنعت را باز کنید ، و یک روند از صفحه خارج می شود: شرکت ها نمی توانند متخصصان آزمایش AI را به اندازه کافی سریع استخدام کنند. شرکت تحقیقات تجاری به تازگی گزارش شده است که بازار ابزارهای آزمایش شده AI از 0.7 میلیارد دلار در سال جاری به 0.86 میلیارد دلار در سال 2025 می رسد. این نرخ رشد 22.3 ٪ در یک سال است. این عجله چیست؟ شرکت ها ، گاهی اوقات راه سخت ، متوجه شده اند که تضمین کیفیت قبل از راه اندازی برخی از کادر انتخاب نهایی نیست – این امر برای توسعه سیستم های AI قابل اعتماد که مشتریان به آن اعتماد خواهند کرد ، مهم شده است.
تعداد کمی از متخصصان این تکامل را بهتر از Yevhenii Ivanchenko تجسم می کنند. این مهندس توسعه نرم افزار در تست مستقر در پونته ودرا ، فلوریدا ، بیش از یک دهه را صرف پیمایش در زمین های پیچیده ای کرده است که تضمین کیفیت در آن با فناوری پیشرفته مطابقت دارد. کار او با چارچوب های آزمایش هوش مصنوعی نتایج ملموس ایجاد کرده است – کاهش 15 درصدی در مثبت کاذب برای سیستم های تشخیص کلاهبرداری و قابلیت اطمینان قابل توجهی برای مدل های یادگیری ماشین در محیط های دنیای واقعی بهبود یافته است.
از Code Checker گرفته تا شریک استراتژیک
به یاد دارید که QA قبل از انتشار فقط در مورد گرفتن اشکالات بود؟ آن روزها مدتهاست که از بین رفته است. مهندسان تست امروز عمیقاً در روند توسعه تعبیه شده اند و بر تصمیمات معماری تأثیر می گذارند و چارچوب های پیشرفته اتوماسیون را ایجاد می کنند که از مشکلات جلوگیری می کنند. در وهله اول کمتر در مورد یافتن مشکلات و بیشتر در مورد جلوگیری از آنها است.
مسیر شغلی ایوانچنکو این داستان را در میکروسکوپ می گوید. با شروع اصول اساسی تست ، او به طور پیوسته ابزار خود را گسترش داد تا شامل چندین زبان برنامه نویسی – جاوا ، پیتون، C#، TypeScript و Scala – و در ایجاد چارچوب های تست از ابتدا تخصص دارند. این وسعت تخصص هنگام پیوستن به راه حل های مالی دونللی ، یک شرکت پیشرو در زمینه فناوری مالی و انطباق که در بازارهای جهانی سرمایه با بیش از 700 میلیون دلار درآمد سالانه خدمت می کند ، بسیار مهم بود ، جایی که سیستم عامل های گزارشگری مالی باید استانداردهای دقیق انطباق را رعایت کنند.
رویکرد تیم وی کاملاً با روشهای آزمایش واکنشی که فقط چند سال پیش بر صنعت حاکم بود ، تضاد دارد. بر خلاف تیم های سنتی QA که منتظر کد تکمیل شده بودند ، روش “تغییر چپ چپ” Ivanchenko اسکن امنیتی را به طور مستقیم در خطوط لوله CI/CD تعبیه کرد و در اولین مراحل که بسیار ارزان تر برای رفع آن هستند ، آسیب پذیری های بحرانی را بدست آورند.
بهینه سازی زیرساخت های مالی بحرانی
قابل توجه ترین دستاورد در این زمینه آزمایش عملکرد در دوره تصدی ایوانچنکو به عنوان مهندس توسعه نرم افزار اصلی در آزمایش در Vodafone ، غول جهانی ارتباطات از راه دور با بیش از 300 میلیون مشتری در 30+ کشور انجام شد. وی با اطمینان از قابلیت اطمینان سیستم پردازش میلیون ها معاملات روزانه ، وی با یک چالش پیچیده روبرو شد که فراتر از تضمین کیفیت سنتی بود.
“ما این خوشه کافکا را داشتیم که در حال رسیدگی به حجم عظیمی از پیام ها بود ، اما عملکرد متناقض بود.” او یادآوری کرد. “این تیم در افزودن ویژگی های جدید متمرکز شده بود ، اما هیچ کس به روش روش انجام این کار در زیر بار برای شناسایی تنگناها تجزیه و تحلیل نکرده است.”
این کار نقطه عطفی در رویکرد وی به مهندسی کیفیت بود. وی به جای اعتبار فقط اعتبار ، اکنون بینش هایی را ارائه می داد که مستقیماً تجربه کاربر و قابلیت اطمینان سیستم را بهبود می بخشد ، و تضمین کیفیت را به جای اینکه فقط یک مرکز هزینه باشد ، به عنوان یک تجارت فعال می کند.
اتوماسیون که واقعاً باعث صرفه جویی در وقت می شود
اگر برای هر مدت زمان در فناوری بوده اید ، احتمالاً وعده های خالی در مورد اتوماسیون صرفه جویی در وقت و هزینه را شنیده اید. واقعیت اغلب کوتاه می آید. با این حال ، Ivanchenko نتایج قابل اندازه گیری را نشان می دهد که پتانسیل واقعی اتوماسیون هوشمند را نشان می دهد.
وی در زمان حضور در پتروسافت ، زیرساخت های آزمایشی را اجرا کرد که رویکرد شرکت به توسعه را تغییر داد. سیستم وی به جای اجرای تمام آزمایشات برای هر تغییر کد ، تغییرات را تجزیه و تحلیل کرده و به صورت انتخابی مناسب ترین تست ها را اجرا کرد.
“بیشتر چارچوب های اتوماسیون بسیار گنگ هستند – آنها همه بار همه چیز را اجرا می کنند.” گفت “اما این فوق العاده ناکارآمد است ، به خصوص که مجموعه آزمون شما رشد می کند. ما هوشمندی را در سیستم خود ایجاد کردیم تا تلاش های آزمایش را در جایی که آنها مهمتر از همه بر اساس آنچه که به طور خاص تغییر کرده بودند ، متمرکز کنند.”
اجرای Ivanchenko از یک نمودار وابستگی پیشرفته که می تواند ساختار کد را در چند سطح تجزیه و تحلیل کند ، این رویکرد هوشمندانه را متمایز کرد. در جایی که اکثر سیستم ها به سادگی پیگیری می کنند که پرونده ها تغییر کرده اند ، چارچوب وی مسیرهای اجرای تأثیر را در سراسر سرویس های توزیع شده شناسایی کرده است – یک نوآوری مهم برای معماری های میکروسرویس. این سیستم پروفایل های ریسک را برای هر آزمون بر اساس الگوهای خرابی تاریخی و تأثیر تجارت ، سپس دستور اجرای پویا اولویت بندی کرده است. بازپرداخت چشمگیر بود: زمان آزمایش رگرسیون 60 ٪ کاهش یافته است در حالی که تشخیص مسائل مهم در واقع بهبود یافته است و به توسعه دهندگان بازخورد عملی در عرض چند دقیقه و نه ساعت می دهد.
وقتی AI آزمایش AI را انجام می دهد
ظهور هوش مصنوعی در برنامه های تجاری چالش های آزمایش جدیدی را ایجاد کرده است. چگونه سیستمی را که برای یادگیری و سازگاری طراحی شده است ، تأیید می کنید؟ این سؤال باعث شد تا ایوانچنکو روشهای تخصصی برای آزمایش سیستم های محور AI ایجاد کند.
“موارد آزمایش سنتی فرض می کنند که یک ورودی خاص باید خروجی خاصی ایجاد کند ،” او توضیح داد. “اما یادگیری ماشین به این روش کار نمی کند. مدل پیش بینی هایی را بر اساس الگوهای مورد نظر در داده های آموزش ایجاد می کند ، و این پیش بینی ها با یادگیری مدل از داده های جدید تغییر می کنند.”
چارچوب او برای آزمایش مدل های یادگیری ماشین در سیستم های تشخیص کلاهبرداری ، این رویکرد جدید را نشان می دهد. به جای اینکه به سادگی خروجی ها را در برابر مقادیر مورد انتظار بررسی کنیم ، عملکرد مدل را در معیارهای مختلف – دقت ، فراخوان و نمره F1 – ارزیابی می کند و نحوه تکامل این معیارها را کنترل می کند.
جاده پیش رو
رویکردی که او توصیف می کند در مورد پیروی از روشهای سفت و سخت نیست. “من می خواهم برنامه ای بسازم که مهندسین سازگار را ایجاد کند که می توانند چالش های فردا را برطرف کنند ، نه فقط ابزارهای امروز.” او توضیح می دهد. به جای مفاهیم انتزاعی ، تدریس او بر مشکلات دنیای واقعی که در طول حرفه خود با آنها روبرو شده است تمرکز دارد-انواع موضوعاتی که در کتابهای درسی ظاهر نمی شوند اما مرتباً در محیط های تولید پیچیده ظاهر می شوند.
ایوانچنکو با تأکید بر تکامل حوزه خود ، به ویژه متحرک می شود. “مهندسی کیفیت دیگر فقط یک عملکرد فنی نیست.” او اصرار دارد. “هر تعامل دیجیتالی که ما داریم – بانکداری ، خرید ، برقراری ارتباط – به سیستم هایی که قابل اطمینان کار می کنند بستگی دارد. هرچه فناوری در زندگی ما تعبیه می شود ، آزمایش مناسب به یک زیرساخت نامرئی اما اساسی تبدیل می شود.”
