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必看！最新軟件測(cè)試行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)解讀

2022/7/2 11:00:16

必看！最新軟件測(cè)試行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)解讀

軟件測(cè)試行業(yè)正在以不可預(yù)估的速度發(fā)展。從AI到ML，軟件測(cè)試在技術(shù)領(lǐng)域，不斷地探求創(chuàng)新與發(fā)展。根據(jù)GlobalMarketInsights發(fā)布的數(shù)據(jù)[1]，全球軟件測(cè)試市場(chǎng)規(guī)模于2019年已超過(guò)400億美元，從2020年至2026年，預(yù)計(jì)復(fù)合年增長(zhǎng)率將超過(guò)6%。

也正因?yàn)檐浖y(cè)試的重要性，每個(gè)軟件測(cè)試企業(yè)以及每個(gè)測(cè)試工程師都想要在未來(lái)十年在行業(yè)保持優(yōu)勢(shì)地位。如何在這場(chǎng)游戲中保持王者地位呢？掌握行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)必不可少。

1、無(wú)代碼自動(dòng)化測(cè)試

無(wú)代碼測(cè)試自動(dòng)化工具建立在人工智能技術(shù)和可視化建模的基礎(chǔ)上，可以加速生成滿足測(cè)試自動(dòng)化需求的測(cè)試用例。通過(guò)使用自動(dòng)化測(cè)試工具，QA工程師無(wú)需編碼知識(shí)便可以創(chuàng)建測(cè)試用例場(chǎng)景，并減少重復(fù)測(cè)試用例的時(shí)間。

為什么無(wú)代碼自動(dòng)化測(cè)試能夠成為趨勢(shì)之一？

易于審查：由于這些測(cè)試用例是在沒(méi)有任何代碼的情況下生成的，對(duì)于不懂編碼的人來(lái)說(shuō)，也是清晰易懂。因此，即使項(xiàng)目中的非技術(shù)人員也可以毫不費(fèi)力地審查此類(lèi)測(cè)試用例。

節(jié)省成本：有了無(wú)代碼自動(dòng)化測(cè)試，QA工程師不需要為了新的項(xiàng)目學(xué)習(xí)新的編程語(yǔ)言，企業(yè)也不需要再聘請(qǐng)掌握某種特定編程語(yǔ)言的工程師。因此，它可以幫助企業(yè)節(jié)約人力成本、時(shí)間成本等。

提高效率：應(yīng)用無(wú)代碼自動(dòng)化工具，測(cè)試用例的生成不需要非常復(fù)雜的語(yǔ)法，生成速度快，可提高整個(gè)項(xiàng)目的效率。

2、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能自動(dòng)化

處在互聯(lián)網(wǎng)世界中，由于應(yīng)用程序數(shù)量的不斷增加，AI在科技各個(gè)方面的應(yīng)用勢(shì)必將繼續(xù)增長(zhǎng)。根據(jù)MarketsAndMarkets發(fā)布的數(shù)據(jù)[2]，到2025年，人工智能在全球的總體投資預(yù)計(jì)將達(dá)到近2000億美元。

我們將在測(cè)試領(lǐng)域?qū)?huì)看到更多與人工智能相關(guān)的應(yīng)用程序，其中大部分將應(yīng)用于分析與報(bào)告。

測(cè)試套件優(yōu)化：檢測(cè)并消除多余的不必要的測(cè)試用例。

日志分析：檢測(cè)需要手動(dòng)測(cè)試和自動(dòng)測(cè)試的特殊測(cè)試案例。

缺陷分析：檢測(cè)與公司風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的缺陷。

預(yù)測(cè)性分析：判斷最終客戶行為的關(guān)鍵參數(shù)和規(guī)格，并確定需要專(zhuān)注的應(yīng)用領(lǐng)域。

保證測(cè)試需求覆蓋率：從RTM（需求跟蹤矩陣）中提取必要的關(guān)鍵字。軟件測(cè)試和QA團(tuán)隊(duì)可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）來(lái)改善其自動(dòng)化測(cè)試策略，并借助分析和報(bào)告功能與新版本保持同步。

例如，軟件測(cè)試人員可以使用AI算法來(lái)為其他自動(dòng)化測(cè)試確定范圍和優(yōu)先級(jí)。 基于AI的測(cè)試應(yīng)用程序還可以通過(guò)識(shí)別不需要的測(cè)試用例以及檢查RTM中的關(guān)鍵字來(lái)確保測(cè)試覆蓋率來(lái)優(yōu)化測(cè)試套件。

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是智能自動(dòng)化的基礎(chǔ)。盡管預(yù)測(cè)最終客戶的行為模式對(duì)于人工智能仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)，但支持機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)分析可以通過(guò)檢測(cè)應(yīng)用程序中未充分利用的部分來(lái)增強(qiáng)人工智能。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)在軟件測(cè)試領(lǐng)域還未廣泛應(yīng)用，但我們?nèi)匀幌嘈?，機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)以分析為主要發(fā)展功能促進(jìn)軟件測(cè)試的發(fā)展。

3、敏捷自動(dòng)化測(cè)試

測(cè)試自動(dòng)化可以在每個(gè)Sprint中保證高測(cè)試覆蓋率，并提供我們?cè)诿艚莪h(huán)境中追求的卓越質(zhì)量以及即時(shí)反饋和響應(yīng)。在過(guò)去一年中，當(dāng)44%的公司將一半甚至更多的測(cè)試項(xiàng)目自動(dòng)化時(shí)，自動(dòng)化測(cè)試就將成為主流。并且，我們也相信自動(dòng)化測(cè)試占比也將持續(xù)增長(zhǎng)。

根據(jù)MarketsAndMarkets于2019年9月份發(fā)布的報(bào)告[3]，“全球測(cè)試自動(dòng)化市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2019年的126億美元增長(zhǎng)到2024年的288億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率為18.0％”。自動(dòng)化測(cè)試團(tuán)隊(duì)可以執(zhí)行重復(fù)性工作，快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)缺陷，保持高反饋循環(huán)和測(cè)試覆蓋率。

4、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)測(cè)試的需求不斷增長(zhǎng)

物聯(lián)網(wǎng)在技術(shù)領(lǐng)域中發(fā)展迅速，不久，物聯(lián)網(wǎng)將接受5G標(biāo)準(zhǔn)。物聯(lián)網(wǎng)目前在市場(chǎng)上發(fā)布了一些工具，用于協(xié)議、設(shè)備、平臺(tái)和操作系統(tǒng)之間的測(cè)試組合更是不計(jì)其數(shù)。物聯(lián)網(wǎng)對(duì)性能，安全性，兼容性，可用性和數(shù)據(jù)完整性測(cè)試的需求將會(huì)拔高。

根據(jù)Mordor Intelligence發(fā)布的報(bào)告[4]，2019年物聯(lián)網(wǎng)測(cè)試市場(chǎng)估值為7819.6億美元，預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到3624.2億美元，在2020-2025年的預(yù)測(cè)期內(nèi)復(fù)合年增長(zhǎng)率為32.34％。使用前沿技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)測(cè)試也促進(jìn)了其他測(cè)試領(lǐng)域的發(fā)展，并預(yù)計(jì)將會(huì)快速增長(zhǎng)。

各行各業(yè)的公司都面臨著龐大的數(shù)據(jù)量和不同的數(shù)據(jù)形式。挖掘大數(shù)據(jù)的任何數(shù)量的非結(jié)構(gòu)化或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都需要進(jìn)行端到端測(cè)試。大數(shù)據(jù)測(cè)試可通過(guò)正確的數(shù)據(jù)驗(yàn)證來(lái)幫助企業(yè)制定更加精確的決策，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)和市場(chǎng)目標(biāo)。

5、性能工程

客戶體驗(yàn)對(duì)市場(chǎng)份額的重要性不言而喻。因而IT與軟件公司也在重新考慮其優(yōu)先事項(xiàng)，轉(zhuǎn)而在軟件開(kāi)發(fā)生命周期的每個(gè)階段都采用以消費(fèi)者為中心的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)方法，主要是為了解決和防止在產(chǎn)品最初階段可能出現(xiàn)的性能問(wèn)題。

因此，性能測(cè)試的目標(biāo)（例如在各種情況下應(yīng)用程序的穩(wěn)定性、可伸縮性、速度）已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)闄z查系統(tǒng)的性能不足以及檢測(cè)其根植在開(kāi)發(fā)過(guò)程中的何處。

應(yīng)用的任何性能出現(xiàn)問(wèn)題都會(huì)導(dǎo)致企業(yè)巨大的損失，而在日益復(fù)雜的系統(tǒng)中確定錯(cuò)誤的來(lái)源也會(huì)給企業(yè)帶來(lái)額外的成本。而性能工程可以使QA工程師或測(cè)試人員和開(kāi)發(fā)人員從初始設(shè)計(jì)中構(gòu)建必要的性能指標(biāo)，性能工程師定期進(jìn)行測(cè)試以確定集成穩(wěn)定性和質(zhì)量。

6、DevOps和敏捷的融合

DevOps和Agile成為了一些企業(yè)的偏好，因?yàn)閮烧呦嘟Y(jié)合能夠促進(jìn)開(kāi)發(fā)人員和QA工程師之間的團(tuán)隊(duì)合作。

敏捷和DevOps都能為高質(zhì)量產(chǎn)品服務(wù)，并且正成為大趨勢(shì)之一。敏捷之所以能夠給企業(yè)帶來(lái)利益，主要原因如下：

l 加速產(chǎn)品投放市場(chǎng)

l 有利于降低成本

l 確定產(chǎn)品生命周期中主要階段的缺陷

l 使產(chǎn)品達(dá)到*高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)

7、對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全和合規(guī)性有更高的要求

工業(yè)革命帶來(lái)了更嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。隨著技術(shù)部門(mén)的不斷增加，信息量也不斷增長(zhǎng)，對(duì)于那些只關(guān)心流量卻忽略了漏洞、代碼錯(cuò)誤和泄露的行業(yè)，安全測(cè)試已經(jīng)成為了頭等大事。事實(shí)也證明，安全測(cè)試對(duì)企業(yè)至關(guān)重要。幾乎所有行業(yè)的CTO或CIO都相繼認(rèn)識(shí)到安全測(cè)試對(duì)其系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用程序和軟件的重要性。

在2020年，安全測(cè)試已成為QA和軟件測(cè)試中的主要新興趨勢(shì)，而安全性測(cè)試的三個(gè)主要目標(biāo)：提高各行業(yè)對(duì)安全重要性的認(rèn)識(shí)；提高產(chǎn)品和軟件的安全性；在軟件開(kāi)發(fā)生命周期的早期執(zhí)行安全檢查。

根據(jù)近期發(fā)布的一份報(bào)告顯示，52%的受訪者表示在當(dāng)前的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)過(guò)程中面臨著安全支持挑戰(zhàn)。從此份報(bào)告來(lái)看，安全性將是2021年主要的擔(dān)憂。

網(wǎng)絡(luò)安全測(cè)試不僅有助于保護(hù)交易（數(shù)據(jù)/金錢(qián)），還能保護(hù)客戶的安全。由于網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)可能以任何形式發(fā)生，因而安全測(cè)試將持續(xù)成為熱門(mén)話題，并將以以下優(yōu)勢(shì)占據(jù)話題中心。

8、對(duì)QAOps的需求增加

目前，QA工程師和測(cè)試工程師不僅限于軟件測(cè)試，還涉及軟件開(kāi)發(fā)生命周期的各個(gè)方面。QAOps是一種將運(yùn)維，測(cè)試人員和開(kāi)發(fā)人員完全融合在一起的好方法。

DevOps的主要目標(biāo)是減少系統(tǒng)開(kāi)發(fā)生命周期。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)可以專(zhuān)注于修復(fù)bugs，搭建功能以及推動(dòng)常規(guī)更新。DevOps為業(yè)務(wù)人員與開(kāi)發(fā)人員之間搭建了溝通的橋梁。QAOps通過(guò)將軟件測(cè)試整合到持續(xù)集成/持續(xù)交付（CI/CD）管道中，來(lái)協(xié)助促進(jìn)開(kāi)發(fā)人員與測(cè)試工程師之間的直接交流。

簡(jiǎn)而言之，QAOps有兩個(gè)主要原則：

應(yīng)將質(zhì)量保證措施集成到CI / CD管道中。

QA人員應(yīng)與軟件開(kāi)發(fā)人員保持一致，并通過(guò)持續(xù)集成/持續(xù)交付過(guò)程直接參與。

9、機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化將保持快速增長(zhǎng)

機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化（RPA）相關(guān)的工具涵蓋了質(zhì)量檢查和軟件測(cè)試領(lǐng)域的各個(gè)方面。RPA能夠幫助企業(yè)縮短軟件測(cè)試的時(shí)間成本以及資金投入。

如今，人工智能和軟件測(cè)試生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展也涵蓋了RPA。隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、認(rèn)知計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)的發(fā)展勢(shì)必會(huì)為這些領(lǐng)域帶來(lái)變革。

我們甚至可以期待企業(yè)通過(guò)結(jié)合人工智能和機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化技術(shù)來(lái)進(jìn)行自動(dòng)化測(cè)試和審查自動(dòng)化報(bào)告。超級(jí)自動(dòng)化是2021年自動(dòng)化測(cè)試的趨勢(shì)。超級(jí)自動(dòng)化被認(rèn)為是由AI，RPA，ML和智能業(yè)務(wù)管理軟件結(jié)合而成的一種工具，可以減少人們對(duì)數(shù)字和物理任務(wù)的投入。

但是，RPA不需要任何人編寫(xiě)代碼。RPA系統(tǒng)通過(guò)觀看客戶在應(yīng)用程序的圖形界面上執(zhí)行任務(wù)來(lái)生成活動(dòng)列表。之后它可以自動(dòng)重復(fù)這些步驟，操作這些原本費(fèi)時(shí)且重復(fù)的任務(wù)。

10、移動(dòng)應(yīng)用程序自動(dòng)化測(cè)試

這是自動(dòng)化測(cè)試中不需要過(guò)多描述的新趨勢(shì)之一。2018年，移動(dòng)應(yīng)用的全球市場(chǎng)規(guī)模為1062.7億美元[5]，到2026年估計(jì)將達(dá)到4073.1億美元，從2019年到2026年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為18.4％。

隨著智能手機(jī)變得越來(lái)越強(qiáng)大，全球移動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng)也飛速發(fā)展。預(yù)計(jì)至2023年，市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到140億美元，在2018年期間，復(fù)合年增長(zhǎng)率為22%。

正是因?yàn)橐苿?dòng)應(yīng)用程序的快速增長(zhǎng)，才使得移動(dòng)應(yīng)用程序測(cè)試意義重大。移動(dòng)應(yīng)用程序測(cè)試自動(dòng)化呈上升趨勢(shì)，這主要是由于企業(yè)希望縮短產(chǎn)品投放至市場(chǎng)的時(shí)間以及移動(dòng)自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)的發(fā)展。

雖然目前市場(chǎng)上有多款移動(dòng)應(yīng)用程序自動(dòng)化測(cè)試工具，但是為了滿足不同用戶的需求，應(yīng)用程序越來(lái)復(fù)雜，因此全面的測(cè)試顯得更加重要。

總結(jié)

以上便是2021年我們需要知道的軟件測(cè)試趨勢(shì)。當(dāng)然我們知道上面所提到的趨勢(shì)，還有很多有待發(fā)展。但是在未來(lái)發(fā)展中，這是我們都必須掌握的趨勢(shì)。

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