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必看！最新软件测试行业发展趋势解读
2022/6/30 15:46:38
软件测试行业趋势解读
软件测试行业正在以不可预估的速度发展。从AI到ML，软件测试在技术领域，不断地探求创新与发展。根据GlobalMarketInsights发布的数据[1]，全球软件测试市场规模于2019年已超过400亿美元，从2020年至2026年，预计复合年增长率将超过6%。
也正因为软件测试的重要性，每个软件测试企业以及每个测试工程师都想要在未来十年在行业保持优势地位。如何在这场游戏中保持王者地位呢？掌握行业发展趋势必不可少。
1、无代码自动化测试
无代码测试自动化工具建立在人工智能技术和可视化建模的基础上，可以加速生成满足测试自动化需求的测试用例。通过使用自动化测试工具，QA工程师无需编码知识便可以创建测试用例场景，并减少重复测试用例的时间。
为什么无代码自动化测试能够成为趋势之一？
易于审查：由于这些测试用例是在没有任何代码的情况下生成的，对于不懂编码的人来说，也是清晰易懂。因此，即使项目中的非技术人员也可以毫不费力地审查此类测试用例。
节省成本：有了无代码自动化测试，QA工程师不需要为了新的项目学习新的编程语言，企业也不需要再聘请掌握某种特定编程语言的工程师。因此，它可以帮助企业节约人力成本、时间成本等。
提高效率：应用无代码自动化工具，测试用例的生成不需要非常复杂的语法，生成速度快，可提高整个项目的效率。
2、机器学习和人工智能自动化
处在互联网世界中，由于应用程序数量的不断增加，AI在科技各个方面的应用势必将继续增长。根据MarketsAndMarkets发布的数据[2]，到2025年，人工智能在全球的总体投资预计将达到近2000亿美元。
我们将在测试领域将会看到更多与人工智能相关的应用程序，其中大部分将应用于分析与报告。
测试套件优化：检测并消除多余的不必要的测试用例。
日志分析：检测需要手动测试和自动测试的特殊测试案例。
缺陷分析：检测与公司风险相关的缺陷。
预测性分析：判断最终客户行为的关键参数和规格，并确定需要专注的应用领域。
保证测试需求覆盖率：从RTM（需求跟踪矩阵）中提取必要的关键字。软件测试和QA团队可以利用机器学习（ML）和人工智能（AI）来改善其自动化测试策略，并借助分析和报告功能与新版本保持同步。
例如，软件测试人员可以使用AI算法来为其他自动化测试确定范围和优先级。 基于AI的测试应用程序还可以通过识别不需要的测试用例以及检查RTM中的关键字来确保测试覆盖率来优化测试套件。
机器学习（ML）是智能自动化的基础。尽管预测最终客户的行为模式对于人工智能仍然是一个挑战，但支持机器学习的预测分析可以通过检测应用程序中未充分利用的部分来增强人工智能。目前，机器学习在软件测试领域还未广泛应用，但我们仍然相信，机器学习将会以分析为主要发展功能促进软件测试的发展。
3、敏捷自动化测试
测试自动化可以在每个Sprint中保证高测试覆盖率，并提供我们在敏捷环境中追求的卓越质量以及即时反馈和响应。在过去一年中，当44%的公司将一半甚至更多的测试项目自动化时，自动化测试就将成为主流。并且，我们也相信自动化测试占比也将持续增长。
根据MarketsAndMarkets于2019年9月份发布的报告[3]，“全球测试自动化市场规模预计将从2019年的126亿美元增长到2024年的288亿美元，复合年增长率为18.0％”。自动化测试团队可以执行重复性工作，快速准确地发现缺陷，保持高反馈循环和测试覆盖率。
4、物联网和大数据测试的需求不断增长
物联网在技术领域中发展迅速，不久，物联网将接受5G标准。物联网目前在市场上发布了一些工具，用于协议、设备、平台和操作系统之间的测试组合更是不计其数。物联网对性能，安全性，兼容性，可用性和数据完整性测试的需求将会拔高。
根据Mordor Intelligence发布的报告[4]，2019年物联网测试市场估值为7819.6亿美元，预计到2025年将达到3624.2亿美元，在2020-2025年的预测期内复合年增长率为32.34％。使用前沿技术的物联网测试也促进了其他测试领域的发展，并预计将会快速增长。
各行各业的公司都面临着庞大的数据量和不同的数据形式。挖掘大数据的任何数量的非结构化或结构化数据都需要进行端到端测试。大数据测试可通过正确的数据验证来帮助企业制定更加精确的决策，并通过数据分析来优化企业战略目标和市场目标。
5、性能工程
客户体验对市场份额的重要性不言而喻。因而IT与软件公司也在重新考虑其优先事项，转而在软件开发生命周期的每个阶段都采用以消费者为中心的质量标准方法，主要是为了解决和防止在产品最初阶段可能出现的性能问题。
因此，性能测试的目标（例如在各种情况下应用程序的稳定性、可伸缩性、速度）已经转变为检查系统的性能不足以及检测其根植在开发过程中的何处。
应用的任何性能出现问题都会导致企业巨大的损失，而在日益复杂的系统中确定错误的来源也会给企业带来额外的成本。而性能工程可以使QA工程师或测试人员和开发人员从初始设计中构建必要的性能指标，性能工程师定期进行测试以确定集成稳定性和质量。
6、DevOps和敏捷的融合
DevOps和Agile成为了一些企业的偏好，因为两者相结合能够促进开发人员和QA工程师之间的团队合作。
敏捷和DevOps都能为高质量产品服务，并且正成为大趋势之一。敏捷之所以能够给企业带来利益，主要原因如下：
l 加速产品投放市场
l 有利于降低成本
l 确定产品生命周期中主要阶段的缺陷
l 使产品达到*高质量标准
7、对网络安全和合规性有更高的要求
工业革命带来了更严重的网络安全威胁。随着技术部门的不断增加，信息量也不断增长，对于那些只关心流量却忽略了漏洞、代码错误和泄露的行业，安全测试已经成为了头等大事。事实也证明，安全测试对企业至关重要。几乎所有行业的CTO或CIO都相继认识到安全测试对其系统、网络、应用程序和软件的重要性。
在2020年，安全测试已成为QA和软件测试中的主要新兴趋势，而安全性测试的三个主要目标：提高各行业对安全重要性的认识；提高产品和软件的安全性；在软件开发生命周期的早期执行安全检查。
根据近期发布的一份报告显示，52%的受访者表示在当前的应用程序开发过程中面临着安全支持挑战。从此份报告来看，安全性将是2021年主要的担忧。
网络安全测试不仅有助于保护交易（数据/金钱），还能保护客户的安全。由于网络风险随时可能以任何形式发生，因而安全测试将持续成为热门话题，并将以以下优势占据话题中心。
8、对QAOps的需求增加
目前，QA工程师和测试工程师不仅限于软件测试，还涉及软件开发生命周期的各个方面。QAOps是一种将运维，测试人员和开发人员完全融合在一起的好方法。
DevOps的主要目标是减少系统开发生命周期。同时，团队可以专注于修复bugs，搭建功能以及推动常规更新。DevOps为业务人员与开发人员之间搭建了沟通的桥梁。QAOps通过将软件测试整合到持续集成/持续交付（CI/CD）管道中，来协助促进开发人员与测试工程师之间的直接交流。
简而言之，QAOps有两个主要原则：
应将质量保证措施集成到CI / CD管道中。
QA人员应与软件开发人员保持一致，并通过持续集成/持续交付过程直接参与。
9、机器人过程自动化将保持快速增长
机器人过程自动化（RPA）相关的工具涵盖了质量检查和软件测试领域的各个方面。RPA能够帮助企业缩短软件测试的时间成本以及资金投入。
如今，人工智能和软件测试生态系统的发展也涵盖了RPA。随着人工智能、物联网、认知计算和机器学习等新兴技术的发展势必会为这些领域带来变革。
我们甚至可以期待企业通过结合人工智能和机器人过程自动化技术来进行自动化测试和审查自动化报告。超级自动化是2021年自动化测试的趋势。超级自动化被认为是由AI，RPA，ML和智能业务管理软件结合而成的一种工具，可以减少人们对数字和物理任务的投入。
但是，RPA不需要任何人编写代码。RPA系统通过观看客户在应用程序的图形界面上执行任务来生成活动列表。之后它可以自动重复这些步骤，操作这些原本费时且重复的任务。
10、移动应用程序自动化测试
这是自动化测试中不需要过多描述的新趋势之一。2018年，移动应用的全球市场规模为1062.7亿美元[5]，到2026年估计将达到4073.1亿美元，从2019年到2026年的复合年增长率为18.4％。
随着智能手机变得越来越强大，全球移动应用市场也飞速发展。预计至2023年，市场价值将达到140亿美元，在2018年期间，复合年增长率为22%。
正是因为移动应用程序的快速增长，才使得移动应用程序测试意义重大。移动应用程序测试自动化呈上升趋势，这主要是由于企业希望缩短产品投放至市场的时间以及移动自动化测试技术的发展。
虽然目前市场上有多款移动应用程序自动化测试工具，但是为了满足不同用户的需求，应用程序越来复杂，因此全面的测试显得更加重要。
总结
以上便是2021年我们需要知道的软件测试趋势。当然我们知道上面所提到的趋势，还有很多有待发展。但是在未来发展中，这是我们都必须掌握的趋势。
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