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1. 什麼是mabl？

一向平靜的軟體測試領域最近發生了一個大事件：有史以來首款基於機器學習(ML)的智慧軟體測試工具商用了。

這個工具叫做mabl。

mabl的口號非常響亮：You write code, mabl tests (你寫程式碼，mabl來測試)。

mabl使用機器學習技術，自動建立和執行測試(Tests)，自動分析測試結果，同時還能根據需求的變化自動適配和維護測試。也就是說，mabl將軟體測試的全過程均自動化了。有了mabl，軟體測試將不再需要人工參與。

mabl已經脫離了自動化軟體測試的範疇，開創了智慧化軟體測試

(作為建立不久的自動化測試公眾號，瞬間感覺已經out了。。。。。。)

2. 誰開發了mabl？

開發mabl的是一家位於波士頓的創業公司。共同創始人是Dan Belcher和Izzy Azeri。這兩位哥們是連續創業者。他們於2014年創辦了Stack Driver。這家公司為雲平臺(例如谷歌GCP，亞馬遜AWS)上的應用程式提供監測和診斷服務。後來這家公司被谷歌收購，這兩位就進入了谷歌工作。

2017年初，他們又出來創業，創辦了mabl。公司一經成立，便獲得了來自Charles River Ventures和Amplify Partners和1000萬美元首輪

3. 為什麼開發mabl？

近些年來，AI技術突飛猛進。mabl創始人發現，作為一個消費者(consumer)，他們處處可以感受到AI帶來的進步。例如，AI為他們推薦喜歡的商品，AI幫他們規劃最優出行路徑等。然而，作為一個程式設計師(programmer)，AI卻並沒有為他們的日常工作帶來顯著改變。

這是很不對稱的。實際上，作為程式設計師、或者軟體工程從業人員，他們也有痛點。強大的人工智慧技術，難道就不能夠解決程式設計師身邊的痛點嗎

有痛點便有機會。這裡蘊含的機會，被Dan Belcher和Izzy Azeri敏銳地洞察到了。於是就有了mabl。這麼，mabl到底致力於解決軟體工程中的什麼痛點呢？

答案是“測試瓶頸”的痛點。

軟體開發的方法論，從瀑布演進到敏捷，再演進到DevOps。軟體交付的速度越來越快、頻率越來越高。然而，正如我們之前的推文《在DevOps蓬勃發展的時代，軟體測試還有沒有價值？》中強調的那樣，交付方式的改變絕不以犧牲交付質量為前提。我們仍然需要使用軟體測試的理論與方法對產品進行嚴格的測試，以確保所交付的軟體是高質量和滿足使用者需求的。

在軟體迭代週期持續縮短的情況下，各種各樣的自動化測試技術湧現出來，以加速軟體測試。儘管如此，測試仍然常常在專案中成為瓶頸：軟體測試的腳步依然趕不上軟體開發的腳步。

為什麼會這樣？這是由自動化測試的特點決定的。首先，設計和開發自動化測試用例需要較高的成本；當產品發生變化時，自動化用例還需要適配和維護。其次，自動化測試在系統或者端到端場景中，傾向於變得不穩定。這種情況下，對測試結果的定性分析將耗費較高的成本。

面對現實，軟體團隊通常不得不在質量(quality)和速度(speed)之間做出妥協。他們要麼為了滿足質量要求而推遲產品交付時間，要麼為了及時交付而上線有質量問題的產品。無論哪一種方式，都是痛苦的。mabl正是要解決這個痛點，讓“魚和熊掌”兼而得之。

4. Mabl怎麼工作？

使用者需要在瀏覽器上安裝一個擴充套件，以訓練mabl。mabl 建立機器學習模型，通過模型來預測應用如何工作。當應用的行為出現偏差時，mabl能夠及時發現，並推測造成這種偏差的原因。mabl執行的測試越多，它就學得越多。在手動或自動化測試時代，我們需要設計測試用例。對於mabl來說，則沒有測試用例這個概念，它更多的是以探索性的方式(testing journey)來完成測試。

5. Mabl有哪些特徵？

• 無指令碼測試：測試人員無需建立和維護測試用例。測試工作由機器學習演算法在沒有測試用例的情況下自主完成。

• 無基礎設施：mabl以SaaS的方式提供服務，使用者無需安裝和維護任何本地基礎設施。

• 自動維護測試：當產品發生改變時，機器學習演算法自動適配這種變化。

• 自動分析結果：mabl自動分析結果、定位問題原因。

• 第三方整合：mabl與Jenkins，Slack，Jira等第三方工具均能很好的整合。

6. 狼真的要來了嗎？

都說AI時代，許多角色將被取代。軟體測試會是將要消失的角色嗎？

面對AI的浪潮，面對mabl的突然問世，您怎麼看？歡迎發表您的看法。

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