[置顶] 狼来了？全球首款基于AI的智能软件测试工具问世了，它叫mabl。

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一向平静的软件测试领域最近发生了一个大事件：有史以来首款基于机器学习(ML)的智能软件测试工具商用了。 这个工具叫做mabl。 mabl的口号非常响亮：You write code, mabl tests (你写代码，mabl来测试)。 mabl使用机器学习技术，自动创建和执行测试(Tests)，自动分析测试结果，同时还能根据需求的变化自动适配和维护测试。也就是说，mabl将软件测试的全过程均自动化了。有了mabl，软件测试将不再需要人工参与。 mabl已经脱离了自动化软件测试的范畴，开创了智能化软件测试(intelligent testing)的先河。
(作为创建不久的自动化测试公众号，瞬间感觉已经out了。。。。。。) 
2. 谁开发了mabl？

开发mabl的是一家位于波士顿的创业公司。共同创始人是Dan Belcher和Izzy Azeri。这两位哥们是连续创业者。他们于2014年创办了Stack Driver。这家公司为云平台(例如谷歌GCP，亚马逊AWS)上的应用程序提供监测和诊断服务。后来这家公司被谷歌收购，这两位就进入了谷歌工作。
2017年初，他们又出来创业，创办了mabl。公司一经成立，便获得了来自Charles River Ventures和Amplify Partners和1000万美元首轮投资。不到一年，便发布了面向商业市场的mabl产品(https://www.mabl.com/)。mabl以SaaS(software-as-a-service)方式，为用户提供智能软件测试服务。
 3. 为什么开发mabl？

近些年来，AI技术突飞猛进。mabl创始人发现，作为一个消费者(consumer)，他们处处可以感受到AI带来的进步。例如，AI为他们推荐喜欢的商品，AI帮他们规划最优出行路径等。然而，作为一个程序员(programmer)，AI却并没有为他们的日常工作带来显著改变。
这是很不对称的。实际上，作为程序员、或者软件工程从业人员，他们也有痛点。强大的人工智能技术，难道就不能够解决程序员身边的痛点吗？
有痛点便有机会。这里蕴含的机会，被Dan Belcher和Izzy Azeri敏锐地洞察到了。于是就有了mabl。这么，mabl到底致力于解决软件工程中的什么痛点呢？
答案是“测试瓶颈”的痛点。
软件开发的方法论，从瀑布演进到敏捷，再演进到DevOps。软件交付的速度越来越快、频率越来越高。然而，正如我们之前的推文《在DevOps蓬勃发展的时代，软件测试还有没有价值？》中强调的那样，交付方式的改变绝不以牺牲交付质量为前提。我们仍然需要使用软件测试的理论与方法对产品进行严格的测试，以确保所交付的软件是高质量和满足用户需求的。
在软件迭代周期持续缩短的情况下，各种各样的自动化测试技术涌现出来，以加速软件测试。尽管如此，测试仍然常常在项目中成为瓶颈：软件测试的脚步依然赶不上软件开发的脚步。
为什么会这样？这是由自动化测试的特点决定的。首先，设计和开发自动化测试用例需要较高的成本；当产品发生变化时，自动化用例还需要适配和维护。其次，自动化测试在系统或者端到端场景中，倾向于变得不稳定。这种情况下，对测试结果的定性分析将耗费较高的成本。
面对现实，软件团队通常不得不在质量(quality)和速度(speed)之间做出妥协。他们要么为了满足质量要求而推迟产品交付时间，要么为了及时交付而上线有质量问题的产品。无论哪一种方式，都是痛苦的。mabl正是要解决这个痛点，让“鱼和熊掌”兼而得之。 4. Mabl怎么工作？

用户需要在浏览器上安装一个扩展，以训练mabl。mabl 创建机器学习模型，通过模型来预测应用如何工作。当应用的行为出现偏差时，mabl能够及时发现，并推测造成这种偏差的原因。mabl执行的测试越多，它就学得越多。在手动或自动化测试时代，我们需要设计测试用例。对于mabl来说，则没有测试用例这个概念，它更多的是以探索性的方式(testing journey)来完成测试。
 5. Mabl有哪些特征？


无脚本测试：测试人员无需创建和维护测试用例。测试工作由机器学习算法在没有测试用例的情况下自主完成。
无基础设施：mabl以SaaS的方式提供服务，用户无需安装和维护任何本地基础设施。
自动维护测试：当产品发生改变时，机器学习算法自动适配这种变化。
自动分析结果：mabl自动分析结果、定位问题原因。
第三方集成：mabl与Jenkins，Slack，Jira等第三方工具均能很好的集成。

6. 狼真的要来了吗？


都说AI时代，许多角色将被取代。软件测试会是将要消失的角色吗？

面对AI的浪潮，面对mabl的突然问世，您怎么看？欢迎发表您的看法。
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