AI-driven REST API testing : API automation and testing
Navarathna Mudiyanselage, Isuri (2024)
Diplomityö
Navarathna Mudiyanselage, Isuri
2024
School of Engineering Science, Tietotekniikka
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe202402197846
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe202402197846
Tiivistelmä
Artificial intelligence has become increasingly popular for its capability to automate complex tasks, and software engineering is no exception. This thesis offers a comprehensive overview of the intersection between artificial intelligence and web API testing. It explores how artificial intelligence can enhance API testing and automation, providing valuable insights into the potential benefits and advancements in this field. The primary objective of this study was to review existing research solutions for API testing and gather insights from software professionals regarding the current challenges they face with API testing tools. Additionally, the study aimed to understand the professionals' expectations for AI-powered API tools in the future. Finally, a conceptual framework was proposed to address these challenges. The study specifically focused on four main areas: web API, current AI solutions, existing gaps and limitations, and the proposed conceptual framework to overcome the current issues in API testing. Tekoälystä on tullut yhä suositumpi sen kyvystä automatisoida monimutkaisia tehtäviä, eikä ohjelmistosuunnittelu ole poikkeus. Tämä opinnäytetyö tarjoaa kattavan yleiskatsauksen tekoälyn ja web API -testauksen risteyskohdaksi. Se tutkii, kuinka tekoäly voi tehostaa API-testausta ja automaatiota ja tarjoaa arvokkaita näkemyksiä tämän alan mahdollisista eduista ja edistysaskeleista. Tämän tutkimuksen ensisijaisena tavoitteena oli tarkastella olemassa olevia API-testauksen tutkimusratkaisuja ja kerätä ohjelmistoalan ammattilaisilta näkemyksiä API-testaustyökalujen nykyisistä haasteista. Lisäksi tutkimuksella pyrittiin ymmärtämään ammattilaisten odotuksia tekoälypohjaisille API-työkaluille tulevaisuudessa. Lopuksi ehdotettiin käsitteellistä viitekehystä näihin haasteisiin vastaamiseksi. Tutkimus keskittyi erityisesti neljään pääalueeseen: web API, nykyiset tekoälyratkaisut, olemassa olevat puutteet ja rajoitukset sekä ehdotettu käsitteellinen kehys API-testauksen ajankohtaisten ongelmien ratkaisemiseksi.