Applitools

Applitools 2026: Обзор архитектуры Visual AI и Ultrafast Grid

Экосистема Applitools построена на базе проприетарного движка Visual AI, который работает с DOM-снимками, захваченными на уровне SDK и обрабатываемыми в централизованном облачном окружении. Эта распределённая архитектура позволяет выполнять параллельный рендеринг и анализ визуальных данных без ограничений ресурсов локальных исполнительных агентов 📑.

Логика работы Visual AI и DOM-снимков

В отличие от устаревших инструментов, Applitools не делает скриншоты локально. Вместо этого он сериализует DOM, CSS и локальные ресурсы в 'DOM Snapshot', который затем реконструируется в облаке для обеспечения согласованности окружения 🧠.

• Процесс сравнения с помощью Visual AI: Вход: DOM Snapshot с локального SDK + базовое состояние из Cloud Baseline Repository → Обработка: Движок Visual AI сегментирует UI на структурные компоненты, фильтруя шум динамических данных и незначительные изменения рендеринга → Выход: Отчёт о различиях с автоматизированным анализом первопричин визуальных регрессий 📑.
• Самовосстановление и автономное обнаружение UI: Платформа использует генеративную логику для выявления изменений селекторов. Техническое ограничение: Хотя она может предлагать обновления путей, логика сопоставления сложных динамических компонентов с множеством состояний остаётся чёрным ящиком 🌑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Архитектура кроссбраузерной сетки и масштабирования в облаке

'Ultrafast Grid' функционирует как распределённый слой рендеринга, значительно сокращая время выполнения кросс-платформенных тестов.

• Рендеринг в Ultrafast Grid: Вход: Один DOM Snapshot → Обработка: Параллельная реконструкция UI в 100+ комбинациях браузеров/устройств одновременно в облаке Applitools → Выход: Одновременные результаты валидации для всех запрошенных окружений 📑.
• Хранение визуальных артефактов: Все базовые изображения и метаданные различий хранятся в проприетарном репозитории. Ограничение: Данные о размещении информации управляются на уровне тенанта, но конкретные стандарты шифрования кэшированных DOM-ресурсов при передаче не полностью раскрыты в публичных спецификациях 🌑.

Рекомендации по оценке для архитекторов QA

Архитекторам QA следует оценить влияние на пропускную способность канала при загрузке тяжёлых DOM-снимков в высоконагруженных CI/CD-конвейерах. Рекомендуется проверять уровни сопоставления 'Layout' и 'Strict' движка Visual AI на динамических маркетинговых компонентах, чтобы убедиться, что соотношение шума и сигнала соответствует производственным стандартам. Техническим руководителям необходимо верифицировать протоколы безопасности, регулирующие работу Cloud Baseline Repository, особенно в части хранения ПДн в реконструированных снимках 🌑.