持續測試是一個過程，使團隊能夠在軟件開發中建立質量，并加速交付高質量的客戶體驗。通過持續測試，團隊使用自動化測試獲得關于代碼健康的即時反饋。

持續測試使企業能夠評估商業風險。最近的行業調查顯示，用于跟蹤項目進展和成功的首要指標：

• 高測試覆蓋率
• 增加缺陷修復
• 減少了生產中的缺陷
• 在開發過程中建立質量

如何實現速度和質量的結合？答案是：持續測試。但它確實有其挑戰。本文就說說第一個挑戰或者說障礙——執行測試不穩定，不可靠且運行時間太長。

障礙二：執行測試不穩定，不可靠且運行時間太長

可以理解的是，軟件組織希望自動化測試是有效的，并且不妨礙開發進度。然而，隨著測試套件的增長，維護和執行的問題也隨之而來。測試，像代碼一樣，會受到變化的影響。在一個沖刺階段增加的新功能會對用戶界面或應用程序的工作流程產生重大影響。這些變化會破壞現有的測試，使其不穩定。盡快解決這些問題是很重要的。

當測試失敗時，你需要了解失敗的背景。不是每個測試失敗都是一樣的。有些用例比其他用例更重要，或者，也許有些測試本質上是不穩定的。缺乏的是對測試失敗或測試不穩定對應用程序的業務專家的影響的理解。調查這些持續的測試失敗成為整個測試自動化戰略的一個分心。業務需求和測試之間的相關性對于確保自動化的價值得以實現至關重要。

另一個障礙是測試套件的實際執行時間。隨著測試組合的增加，執行時間也超過了合理的等待反饋的時間。對變化的快速反饋對于成功的CI/CD管道是至關重要的，所以需要測試效率和重點。

如何消除障礙，以人工智能為動力的測試執行

測試執行障礙的解決方案是用AI進行更智能的測試。這意味著利用測試自動化人工智能，使測試對變化更有彈性，并只針對關鍵測試的執行。

用Selenium和Selenic進行智能UI測試。利用人工智能，Parasoft Selenic在檢測到UI變化時自我修復測試。這些都是自動使用的，但建議被發送給開發人員以幫助修復測試。這些修復可以自動應用到Selenium測試中，消除手動調試和代碼更改。

根據受影響的需求來計劃工作項目的測試。為了確定測試活動的優先次序，需要從測試到業務需求的關聯性。追蹤用戶故事和需求，為價值流的質量提供實時可見性。用戶故事和需求應該被優先審查。Parasoft SOAtest中的可追溯性功能被用來計劃執行測試，以驗證正在打印的項目。然而，由于不清楚最近的變化是如何影響代碼的，所以還需要更多。

使用測試影響分析，只驗證有變化的內容。為了充分優化測試執行，有必要了解每個測試所涵蓋的代碼，然后確定已經改變的代碼。Parasoft工具通過測試結果和分析的中央存儲庫提供這種能力。測試影響分析允許測試人員只關注驗證變化的測試。