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RPA+AI在中台服务标准化测试中的研究及应用

文章来源:网友投稿 时间:2023-07-24 15:55:04

沈倩 雷蕾

摘要:当前各行各业都在推动数字化、智能化转型,作为典型代表的中台、RPA、AI智能等技术是目前研究的重点。这种大背景下,相对应的测试技术、测试方法也应积极进行探索和创新。本文根据中台服务标准化测试特点,特别是面对服务发布后数量巨大的内外部调用,同时还要兼顾上线前和上线后服务测试时间短等困难点,引入RPA+AI自动化测试技术,让自动化测试平台化、产品化、智能化,提升中台服务标准化测试效率和测试质量,促进跨域能力的共享、拉通与复用。

关键词:RPA;
AI;
自动化测试;
中台;
服务标准化

一、背景及现状

在云计算、大数据、人工智能等技术迅速发展带来的数字化和智能化转型浪潮中,中台[1-2]服务架构应运而生。中台是将互联网技术和企业级能力结合,通过对企业信息化系统的架构解耦、服务组件化、能力平台化,将企业核心能力以共享服务中心在企业建立多维度共享体系。服务作为中台的核心资产之一,不仅会被企业内部各系统使用,还会作为资产对外发布。企业内部和外部系统在使用服务资产过程中,需要按照服务标准化进行调用。为保障服务调用规范化,服务调用业务流程贯通性以及管理各服务调用情况、快速定位问题,中台服务标准化测试成为上线前和上线后服务可用的重要抓手。本文根据中台服务标准化测试特点,特别是面对服务发布后数量巨大的内外部调用,同时还要兼顾上线前和上线后服务测试时间短等困难点,引入RPA[3]+AI自动化测试技术[4],让自动化测试平台化、产品化、智能化,提升中台服务标准化测试效率和测试质量。

二、方案研究

(一)中台服务标准化测试特点

中台服务标准化测试,是对业务操作活动过程中调用的中台服务报文进行检查,检查内容包括:服务英文名称,服务中列出的“输入参数”字段、“输出参数”字段是否有遗漏、字段是否正确,字段的取值约束是否正确。该测试工作具有如下特点:

1.中台服务标准化测试是基于规则的,按照服务提供方标准对外提供能力,需要自动化测试工具能支持服务标准化规范导入、业务参数提取、参数自动化比对功能。

2.中台服务标准化测试具有重复性,测试的主要目的是确保中台服务被企业内、外部各系统正确调用及正常使用,服务发布后数量巨大的内外部调用,需要自动化测试工具能支持测试用例编写、测试任务分发、测试执行过程可视化等功能。

3.中台服务标准化测试具有测试时间短的特点,中台主要为实现用户业务的敏捷开发,将服务搭积木式组合成用户业务过程中,需要服务精准、快速的接入到业务流程中。因此需要自动化测试工具支撑服务上线前对接测试(又称为系统联调测试)以及上线后的业务验证测试,需要自动化测试工具支持自助测试、用例执行异常环节展示功能。

基于以上测试特点和测试需求,急需一套自动化测试产品或平台来快速支撑中台服务标准化测试工作,促进企业降本增效及实现数智化转型升级。

(二)解决方案

RPA是机器人流程自动化Robotic Process Automation的缩写,RPA可以通过模拟用户在操作系统中的交互动作,自动执行基于规则、重复的业务,最终达到提升工作效率、减少人力成本[5]。RPA技术可在财务、人力、办公、采购、IT运营、运维等多个业务场景实现自动化[6-7]。当前RPA技术用于自动化测试研究较少。

同时随着现代人工智能AI技术的发展及应用,将AI的强化学习、模仿学习,创造性地应用到自动化测试领域,让自动化测试更加智能和灵活,提升测试执行效率和测试质量,是自动化测试技术发展的趋势。

因此本文集合中台服务标准化测试特点及需求,将RPA+AI技术应用到自动化测试产品,整体自动化测试产品由三部分组成:

1. AI自动化测试平台:纳管服务标准化测试的测试用例管理、测试任务管理、测试用例执行、执行结果管理四部分的功能,同时结合中台服务标准化的测试作用及测试内容,将强化学习、模仿学习等AI技术应用于:(1)服务标准化规范导入;
(2)测试用例编写;
(3)测试任务分发;
(4)业务参数、公参标志位剥离功能,实现提取业务参数、参数自动化比对;
(5)用例执行异常环节展示等功能。

2. RPA实现业务操作执行:服务标准化测试报文由业务操作活动发起及调用,基于规则、重复的业务操作活动,可由RPA机器人根据脚本自动执行。

3. RPA实现测试结果及配置信息自动上传:
测试执行结果上传到测试平台,由内外部使用系统人工执行。测试平台配置规则复杂,学习成本高,测试现场耗时久。将常规、重复的上传及配置活动由RPA机器人执行,可提高测试执行效率,减少人工投入引入的错误操作及调用方的学习成本。

三、组织开展及应用

(一)AI自动化测试平台

自动化测试平台具备的通用测试用例管理、测试任务管理、测试用例执行、执行结果管理四部分的功能就不再赘述。重点阐述为支撑中台服务标准化测试,平台(后续自动化测试平台简称为平台)利用AI技术在服务标准化测试过程中的自动化测试改进。

1.非监督学习提高服務标准化规范导入容错率。

自动化测试平台具备将服务标准化规范按照平台导入模板导入,生成比对的基准。但需人工将规范中匹配平台内容割离出来。导入内容不符合平台定义或超出平台定义范围,平台会报错,导致导入失败。平台使用深度学习中的非监督学习,所有的数据没有标记,类别未知,让平台对参数类型、约束、取值之间的相似性进行分类以及聚类,从而提高平台容错率,实现服务标准化规范导入。后续会继续研究将整个规范文档进行输入的方法,让平台提取关键内容、自动识别,从而减少人工剥离内容引入的错误。

2.知识库及监督学习提高测试用例编写有效性。

通过分析自动化测试平台用户在使用平台时的行为,建立行为分析及分类知识库,对用户实际测试行为进行智能分析,例如将平台用户角色、权限、行为包括测试类型、测试输入关键字、测试用例、测试任务、测试执行等进行分类及学习,通过平台积累的大数据用户行为,自动创建测试用例。

监督学习:用户根据创建的测试用例,对不符合需求的用例进行编辑或调整,让模型用学到的特征,对新增的没有分类、无标记的输入或调整进行分类、贴标签。这样测试平台就能记录用户修改用例行为,扩充行为分类和用例库。通过持续大数据输入、强化训练及学习,提高自动化测试平台自动创建测试用例的准确性,提升目标用户使用感知。

3.测试任务分发

测试任务分发也用到了AI技术的机器学习理论和遗传算法理论,机器学习主要是设计和分析一些让计算机可以自动”学习“的算法,利用计算机从数据中找出规律,从而应用于对不确定场景的决策,最终让数据变现。AI自动化测试平台机器学习功能主要是基于用户角色、权限、行为,进行测试用例和测试任务的绑定及自动分发。同时,自动化测试平台也支持图像识别技术,平台用户将OA公文作为输入提供给平台,平台自动识别系统关键字,对测试用例进行任务分发到识别系统。在任务分发成功后,同样的存在用户修正和反馈学习,提高任务分发准确性。

4.参数自动化比对

参数自动化比对属于自动化测试平台基础功能。中台服务标准化测试还需要平台实现:(1)业务参数、公参标志位剥离功能,實现按需提取相应参数,(2)参数的标准化校验规则需支持广泛设定,实现参数自动化比对。AI自动化测试平台在功能(1)(2)上的实现同知识库及监督学习提高测试用例编写有效性,因此不再进行赘述。

5.用例执行异常环节展示功能

对于执行通过的用例,展示各环节的名称、预期结果、实际执行结果、比对结果。对于测试用例异常环节的展示,可展示到的缺陷级别及内容,涉及大数据分析和AI强化学习:(1)通过对各省各场景涉及的各业务系统的前台报错、后台代码报错、智慧中台各服务调用报错等海量的错误类型进行收集;
(2)通过大数据分析提供:报错信息词库,测试平台展示错误信息词库等;
(3)通过AI平台进行实际报错和展示报错的搜索、匹配、展示;
(4)完成在测试平台将缺陷内容进行智能化的展示,协助运营运维人员或测试执行人员精准定位问题。

(二)RPA实现业务操作执行

通过对中台服务标准化测试业务操作活动进行分析,梳理场景与执行操作,对于规则、重复的业务操作活动,可由RPA机器人根据脚本自动执行。

1.流程梳理及需求分析。

例如中台业务场景———IOP运营业务办理流程,可由RPA机器人实现功能测试执行、中台能力运营中心服务标准化报文捞取过程。用RPA设计器设计的主体流程如下:(1)登录COC平台,通过COC平台进行标签筛选及客户群创建;
(2)登录IOP平台,在平台上进行营销活动策略新增,其包括的子操作:选产品、选客户,选渠道、配置运营位、广告图片素材、提交营销活动;
(3)进行营销活动策略审批;
(4)业务操作活动完结后,登录中台能力运营中心前台或者后台;
(5)在前台或后台进行服务标准化报文捞取;
(6)把捞取的报文保存到对应测试执行模板下。

2.流程开发及测试。

通过业务流程梳理,整理该流程目前需要参数化配置的系统参数,例如:平台地址、筛选条件、筛选产品等。基于流程梳理及需求分析,确认目前RPA平台组件及模板是否满足,确认是基于组件进行开发还是基于其他项目分享的模板进行开发。在RPA平台组提供技术支撑前提下,利用CMIPAStudioSetup-v1.2.1.1设计器、rpa_windows64_v1.2.4_Final机器人,进行测试执行流程模板开发。对于提交的流程源码进行机器人执行操作测试,并进行多终端、多浏览器等环境反复的调整和试运行,确保流程的高兼容性。

3.流程发布及部署实施。

流程审计通过后,可在RPA流程控制中心进行发布和共享。设置模板共享权限后,有共同测试需求的内外部系统可直接使用该流程进行开发或控制机器人运行。部署实施包括机器人部署、机器人授权、机器人部署主机与RPA控制中心网络策略开通、控制中心作业计划制定。确认环境都具备后,即可定时或随时执行机器人相关流程模板,实现测试执行的机器人流程自动化。

4.流程更新及维护。

由于前端界面UI变化,已编写好的RPA流程模板会需要人工进行变更及维护,利用RPA平台的OCR技术,可提前进行检测,当发现流程模板UI变化以后,人工智能自动地去进行识别学习,进行自我修复,以保证RPA功能流程模板能稳定的运行。

(三)RPA实现结果上传

RPA实现测试执行是基于场景的诉求,在AI自动化测试平台实现结果上传过程中,常规、重复的上传及配置活动也可以用RPA来实现。该过程流程模板开发及部署实施等过程与测试执行过程一致,不同点在于机器人执行操作。该流程包括打开浏览器、读取参数配置文件、循环分支等,同时对于不支持的组件进行JAVA代码开发,最终实现2个不同的机器人读取参数配置文件及上传测试执行结果的流程。用设计器设计的主体流程如下:(1)省侧用机器人登录集中化测试平台;
(2)跳转到联调测试平台;
(3)找到对应的任务和用例;
(4)上传参数和文件;
(5)点击执行按钮。

四、成效及下一步发展

本文所介绍的RPA+AI自动化测试产品通过融合AI自动化测试技术,率先形成的服务测试产品化功能,在中台项目中使用:一方面响应了测试产品化的行业推进路线;
另一方面,目前各行业都提出构建中台,以此助力企业产品创新、流程优化和转型发展,AI自动化测试平台可根据需求,通过简单的参数配置满足不同的服务标准化要求,促进跨域能力的共享、拉通与复用。

经过RPA+AI自动化测试产品支撑和报文格式兼容性测试,中台服务标准化测试自动化实现率从产品建设前的0%,到正式验收时的78.3%。测试执行效率从3.99人月降低到2.225人月,效率提升 44.2%。目前整套RPA+AI自动化测试产品,已在2020、2021中台服务标准化测试执行中应用,覆盖到58个场景、47288条用例,并将在2022年中台服务标准化测试工作中继续发挥降本增效的作用。

随着数字化转型的深入,RPA+AI将推动全数字化时代到来。文章所介绍的RPA+AI自動化测试技术在中台服务标准化中的研究及应用,是在中台建设大背景下进行的大胆尝试及创新,一方面该部分的能力需要继续推广和拓展;
另一方面,在运营商数智化转型升级、大背景下,相对应的测试也应积极探索创新,朝着测试平台化、自动化、产品化、智能化的行业发展趋势推进。

作者单位:沈倩    雷蕾    中移信息技术有限公司 聊城市分公司

参  考  文  献

[1] 何菲. 中台战略能否重构阿里[J]. IT经理世界, 2016(06):21-23.

[2] 冯晓娜,雷会锋,王璐.基于数据中台视角的企业数字化转型探析[J]. 航空财会. 2021(01):41-44.

[3]  Y.-W. Ma, D.-P. Lin, S.-J. Chen, H.-Y. Chu and J.-L. Chen, “System design and development for robotic process automation”, Proc. IEEE Int. Conf. Smart Cloud (SmartCloud), pp. 187-189, Dec. 2019.

[4] 腾讯互动娱乐事业群TuringLab.AI自动化测试:技术原理/平台搭建与工程实践[M],机械工业出版社,2020.

[5] P. Desai, “Robotic process automation:
RPA pre-requisite and pivotal points:
Special issue:
Special issue:
IAISCT(SS4)”, Proc. Int. Conf. Smart Technol. Comput. Electr. Electron. (ICSTCEE), pp. 446-451, Oct. 2020.

[6] 19.X. Ling, M. Gao and D. Wang, “Intelligent document processing based on RPA and machine learning”, Proc. Chin. Autom. Congr. (CAC), pp. 1349-1353, Nov. 2020.

[7] J. G. Enríquez, A. Jiménez-Ramírez, F. J. Domínguez-Mayo and J. A. García-García, “Robotic process automation:
A scientific and industrial systematic mapping study”, IEEE Access, vol. 8, pp. 39113-39129, 2020.

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