ການທົດສອບການທໍາງານ
ການທົດສອບຟັງຊັນ (Feature Test) ແມ່ນວິທີການທົດສອບທີ່ກວດສອບພຶດຕິກຳຂອງລະບົບໃນລະດັບຟັງຊັນສະເພາະ ຫຼື Use Case. ມັນຄອບຄຸມຂອບເຂດທີ່ກວ້າງກວ່າການທົດສອບໜ່ວຍ (Unit Test) ແລະ ກວດສອບວ່າຫຼາຍ Module ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່.
ລະຫວ່າງ Unit Test ແລະ E2E Test
ຊັ້ນກາງຂອງ Test Pyramid ຄືການທົດສອບຟັງຊັນ (Functional Test). ໃນຂະນະທີ່ Unit Test ຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງໃນລະດັບຟັງຊັນ ແລະ E2E Test ກວດສອບການເຮັດວຽກຂອງລະບົບທັງໝົດ, Functional Test ຈະກວດສອບ "ຜົນລັບຕໍ່ກັບ Action ໜຶ່ງຂອງຜູ້ໃຊ້".
ຕົວຢ່າງ, Functional Test ສຳລັບ "ສ້າງພະນັກງານ" ຈະດຳເນີນການຕັ້ງແຕ່ການເອີ້ນໃຊ້ Server Action, Validation, ການບັນທຶກລົງ DB, ຈົນເຖິງການສົ່ງ Response ກັບຄືນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເປີດ Browser, ສາມາດດຳເນີນການໄດ້ດ້ວຍການ Simulate HTTP Request ຫຼືການເອີ້ນໃຊ້ Server Action ໂດຍກົງ.
ຂອບເຂດຂອງ Functional Test
ຂອບເຂດຂອງ "ໜຶ່ງຟັງຊັນ" ມັກຈະບໍ່ຊັດເຈນ, ແຕ່ເກນການຕັດສິນໃຈນັ້ນງ່າຍດາຍ. ການເອີ້ນໃຊ້ Server Action ໜຶ່ງຄັ້ງ ຫຼື API Endpoint ໜຶ່ງຈຸດ ຈະສອດຄ່ອງກັບ Functional Test ໜຶ່ງລາຍການ. ສ່ວນສິ່ງທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ Action ຫຼາຍອັນຕໍ່ກັນ ເຊັ່ນ "ສ້າງພະແນກ → ສ້າງປະເພດວຽກ → ສ້າງພະນັກງານ" ຈະຈັດຢູ່ໃນປະເພດ Integration Test.
ຄວາມແຕກຕ່າງຈາກ Acceptance Test
Functional Test ກວດສອບຈາກມຸມມອງຂອງນັກພັດທະນາວ່າ "ການ Implementation ຕົງຕາມ Specification ຫຼືບໍ່". Acceptance Test ກວດສອບຈາກມຸມມອງທາງທຸລະກິດວ່າ "ຕອບສະໜອງ Requirement ຫຼືບໍ່". ເຖິງແມ່ນວ່າຈະກວດສອບການດຳເນີນການດຽວກັນ, ແຕ່ມຸມມອງການກວດສອບ ແລະ ລະດັບຄວາມລະອຽດຂອງການອະທິບາຍຈະແຕກຕ່າງກັນ.
ບົດຄວາມທີ່ກ່າວເຖິງຄຳສັບນີ້
- ຄູ່ມືການອອກແບບການປະເມີນຜົນ AI Agent — ການຮຽກໃຊ້ເຄື່ອງມື, ເສັ້ນທາງການປະຕິບັດງານ ແລະ ການກວດຫາການຖົດຖອຍ
- AI Observability ແມ່ນຫຍັງ? ກົນໄກການຕິດຕາມ ແລະ ຄູ່ມືການປະຕິບັດງານ LLM ໃນສະພາບແວດລ້ອມຈິງຮຽນຮູ້ພື້ນຖານ AI Observability, ການຕິດຕາມ, ການປະເມີນຜົນ ແລະ ການຈັດການຕົ້ນທຶນສຳລັບ LLM, ພ້ອມຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ ແລະ ການເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ເໝາະສົມ.
- ການນຳໃຊ້ AI Observability: ການເຊື່ອມໂຍງກັບການຕິດຕາມແອັບພລິເຄຊັນທີ່ມີຢູ່ ແລະ ການນຳໃຊ້ແບບເປັນຂັ້ນຕອນຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດເພື່ອເຊື່ອມໂຍງ AI Observability ເຂົ້າກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ການຕິດຕາມແອັບພລິເຄຊັນ. ຮຽນຮູ້ວິທີສ້າງຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ແລະຍຸດທະສາດການນຳໃຊ້.
- ວິທີທີ່ທຸລະກິດຮ້ານອາຫານໃນໄທເລີ່ມນຳໃຊ້ AI ເພື່ອຄາດການຄວາມຕ້ອງການ, ປັບແຕ່ງຕາຕະລາງວຽກ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການເສຍຫາຍຂອງວັດຖຸດິບອະທິບາຍຂັ້ນຕອນ ແລະ ກໍລະນີສຶກສາການນຳໃຊ້ AI ສຳລັບຮ້ານອາຫານໃນໄທ ເພື່ອຄາດການຄວາມຕ້ອງການ, ຈັດຕາຕະລາງພະນັກງານ, ຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ ແລະ ຈັດການການສັ່ງຊື້.
ຄຳສັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
ການທົດສອບ E2E
ການທົດສອບ E2E (End-to-End Testing) ແມ່ນວິທີການທົດສອບທີ່ເລີ່ມຕົ້ນຈາກການກະທຳຂອງຜູ້ໃຊ້ງານ ໂດຍຜ່ານ brows
ການທົດສອບການຮັບຮອງ
ການທົດສອບການຍອມຮັບ (Acceptance Test) ແມ່ນວິທີການທົດສອບທີ່ກວດສອບວ່າຟັງຊັນທີ່ພັດທະນາແລ້ວນັ້ນຕອບສະໜອງຄວ
SSM (AWS Systems Manager)
AWS Systems Manager (SSM) ແມ່ນ AWS Managed Service ທີ່ໃຊ້ສໍາລັບການດໍາເນີນງານ ແລະ ຈັດການ EC2 instance
ATDD
ATDD (Acceptance Test-Driven Development) ແມ່ນວິທີການພັດທະນາທີ່ທີມງານທັງໝົດກຳນົດເງື່ອນໄຂຂອງ acceptan