Open source AI for Playwright, Pillars of Continuous Testing and more

Summary

El episodio de 'Test Skill News Show' cubre novedades en soluciones de AI para pruebas, diferencias entre AI Ops y ML Ops, y pilar de prueba continua. Se presenta 'Apply Tools', una plataforma de validación AI, y tres características nuevas en 'Mabel Experience Conference'. Se discuten AI Ops y ML Ops, destacando su integración en sistemas cerrados. Se introduce 'Auto Playwright', un proyecto de código abierto que integra IA en flujos de trabajo de prueba. Se menciona un marco para prueba continua y herramientas como 'Spec to Test AI' y la experiencia de Kubernetes de Dynatrace, así como la plataforma DevSecOps de CloudB, enfocándose en la optimización y la seguridad en entornos de desarrollo.

Takeaways

• 🌟 La conferencia Mabel Experience presentó tres nuevas características: generación de IA auto-curativa, pruebas de carga de navegador y pruebas de móvil en beta privada.
• 🤖 La diferencia entre AI Ops y ML Ops se aclaró, destacando cómo AI Ops mejora las operaciones IT y ML Ops se enfoca en la implementación y monitoreo de modelos de aprendizaje automático.
• 🚀 Se introdujo Auto Playwright, una solución de código abierto que integra la inteligencia artificial en el flujo de trabajo de pruebas con Playwright.
• 📝 Se destacó la importancia de los cuatro pilares para la prueba continua: prueba focalizada, resultados informativos, confiabilidad y procesos repetibles.
• 🔍 Se mencionó Spec to Test AI, una herramienta de gestión de proyectos que utiliza IA para mejorar la visibilidad y el análisis de requisitos.
• 🛠️ Se anunció una nueva experiencia de Kubernetes por parte de Dynatrace, con capacidades avanzadas de observabilidad, seguridad, AI y automatización.
• 🌐 CloudB lanzó una plataforma nativa en la nube para DevSecOps, impulsada por Amazon Elastic Kubernetes Services, para redefiner los estándares de DevSecOps en la nube.
• 🔗 Se invitó a los espectadores a visitar los enlaces proporcionados para obtener más información sobre las herramientas y soluciones mencionadas en el programa.
• 🎁 Se promocionó la oferta de cuenta gratuita de Applause Tools para mejorar las pruebas de automatización utilizando IA visual.
• 📢 El presentador, Joe, enfatizó su misión de ayudar a los espectadores a crear pipelines de automatización de pila completa y de extremo a extremo.

Q & A

¿Qué es la plataforma de validación AI visual que se menciona en el guion y cómo puede ayudar a los proyectos de animación?

La plataforma de validación AI visual mencionada es Apply Tools. Se describe como un cambio de juego que permite a los usuarios probarla gratuitamente creando una cuenta con un enlace especial en los comentarios. Ayuda a llevar proyectos de animación al siguiente nivel mediante la validación AI visual.

¿Cuáles son las tres nuevas funciones presentadas en la conferencia Mabel Experience?

Las tres nuevas funciones son: 1) Auto healing impulsado por inteligencia artificial, que mejora las capacidades existentes y reduce el mantenimiento de pruebas en un 95%. 2) Pruebas de carga de navegador, que simplifican las pruebas de rendimiento. 3) Pruebas móviles, actualmente en beta privada, que ofrecen una cobertura de pruebas automatizadas para aplicaciones Android e iOS.

¿Qué diferencia hay entre AI Ops y ML Ops según el artículo mencionado en el guion?

AI Ops se centra en mejorar y automatizar operaciones de TI utilizando IA y aprendizaje automático, ofreciendo soluciones proactivas y optimización de costos. Mientras tanto, ML Ops se enfoca en la implementación, monitoreo y gestión de modelos de aprendizaje automático en producción, asegurando su reproducibilidad y escalabilidad.

¿Qué es Auto Playwright y cómo integra la inteligencia artificial en el flujo de trabajo de pruebas?

Auto Playwright es un proyecto de código abierto que integra la inteligencia artificial en el flujo de trabajo de pruebas. Permite crear pruebas rápidamente utilizando texto plano sencillo y traduce instrucciones en texto plano en comandos de prueba reales, simplificando el proceso de ejecución de pruebas con Playwright.

¿Cuáles son las cuatro pilares para el testing continuo según el artículo de BOS mencionado en el guion?

Los cuatro pilares son: 1) Pruebas focalizadas, que deben apuntar a los componentes y capas adecuados de la aplicación. 2) Resultados informativos, que proporcionan retroalimentación clara y útil. 3) Confiabilidad, donde las pruebas deben reflejar con precisión el estado del software. 4) Procesos repetibles, con estrategias sólidas para datos de prueba y entornos.

¿Qué herramienta de gestión de proyectos se menciona en el guion y cómo ayuda a superar las limitaciones de las herramientas tradicionales?

Se menciona Spec to Test AI, una herramienta que supera las limitaciones de herramientas tradicionales como JIRA. Ayuda con el análisis de requisitos, optimización de tareas, generación de casos de prueba y análisis de riesgos de ciberseguridad, ofreciendo una aproximación más inteligente y completa a la gestión de proyectos.

¿Qué anuncio hizo Dynatrace y cómo afecta a la experiencia de Kubernetes para los equipos de ingeniería de plataformas?

Dynatrace anunció una experiencia de Kubernetes innovadora para equipos de ingeniería de plataformas. Esta experiencia mejora la gestión y optimización de entornos de Kubernetes con capacidades de AI avanzadas en observabilidad, seguridad y automatización, incluyendo mantenimiento predictivo que detecta y pronostica anomalías en los clústeres de Kubernetes.

¿Qué plataforma de DevSecOps nativa en la nube anunció CloudB y qué ventajas ofrece?

CloudB anunció el lanzamiento de su nueva plataforma de DevSecOps nativa en la nube, impulsada por Amazon Elastic Kubernetes Services. Esta plataforma ofrece integración sin problemas con AWS, capacidad de escalar, medidas de seguridad proactivas, y simplificación de la gestión de flujos de trabajo.

¿Qué es el modelo de Auto healing y cómo contribuye a la reducción del mantenimiento de pruebas?

El modelo de Auto healing es una característica que utiliza un modelo de lenguaje grande para mejorar las capacidades de curación automática existentes, lo que ayuda a reducir el mantenimiento de pruebas en un 95% y a aumentar significativamente la productividad.

¿Cómo se describe el uso de la inteligencia artificial en el campo de las pruebas de carga de navegador?

La inteligencia artificial se utiliza para simplificar las pruebas de rendimiento, permitiendo a los equipos convertir pruebas de navegador y API de bajo código en pruebas de rendimiento, asegurando que el rendimiento de la aplicación se alinee con la experiencia del usuario real.

¿Qué beneficios se mencionan al integrar AI Ops y ML Ops en un sistema cerrado?

La integración de AI Ops y ML Ops puede crear sistemas cerrados donde las insights impulsadas por IA de AI Ops informan y automatizan acciones dentro de ML Ops, trabajando juntos para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en operaciones de datos e inteligencia artificial.