2021年需要关注的15大软件测试趋势(一)

2021-03-17   出处:dzone.com  作/译者:Shormistha Chatterjee/Elaine66  

    

        2021年15大软件测试趋势列表。这些趋势给QA测试人员的生活带来了巨大的转变,并对软件测试的未来造成重大的影响。

        随着IT领域服务的最新趋势的引入,QA测试领域有了很大的进步和发展。创新技术的引入使得软件测试、开发、设计和交付方面的都有了最新变化。成本优化是世界各国企业的当务之急。在这样做的过程中,大多数IT领导者都相信他们的组织应该采用最新的IT方法。对于在云计算和业务分析领域排名靠前的行业和企业来说,数字化转型是另一个重要的关注点。

        实际上自动化实践也成为了主流,为完美的测试实践铺平了道路。此外,AI和ML似乎达到了一个新的水平。如今,大数据测试主要除了数据测试之外,也为万物互联的各类场景而铺平了道路。这是所有软件测试公司都应该用心对待的焦点。随着可靠性和质量等因素越来越受到重视,这就减少了软件应用程序的错误,提高了安全性和程序性能。

        这些趋势的改变也会对软件测试和QA产生重大影响。企业增加了软件测试的预算,特别是在公用事业、运输和能源等行业体现更甚。如今,企业在SDLC(软件开发生命周期)的早期阶段就将他们的测试与敏捷等测试方法结合起来。这也包括T-CoEs的制度,以配合业务开发构建项目的测试机制,这些都是为业务而生的。

        一些组织也会雇佣独立的测试公司来满足他们的软件测试需求。在这种模式下,他们在QA和测试上的成本更低,甚至不需要内部资源。在QA和软件测试领域,还有着其他各种重要的趋势。因此,全球所有软件企业都迫切需要适应,这将帮助它们跟得上当前先进世界的需求。本文将帮助您探索2021年最热门的一些软件测试趋势。

        软件测试:“即将到来的技术”

        软件测试中的技术场景正在发生变化。最新的趋势比以往任何时候都更适合企业和测试专家,因为现代用户在“一直在线”的方式生活,并且可以访问一切所需。随着组织使用的应用程序数量的增长,以及安全性和与之相关成本的增加,目前软件测试现在比以往任何时候都受到更多的关注,而且更加理所当然。

        根据《世界质量报告》,60%的公司将成本列为测试环境的最大挑战。整体测试预算已经变得越来越离不开软件工程资源和预算。由于持续测试和DevOps等实践的增加,QA现在进一步嵌入到开发周期中。作为一个直接的结果和影响,越来越多的公司开始认识到QA的价值,他们寻求软件测试和QA咨询公司来帮助他们完成这项专门的工作。

        一般来说,虽然人工智能是一个能使测试自动化工具和QA操作更强大的帮手,但拥有了它并不代表就可以否认对资深测试专家的需求,因为他们可以提供对利润更有帮助且高质量的测试解决方案。此外,使用真人进行用户测试仍然是确保产品有效、有价值和用户友好的关键因素。

2021年的15大软件测试趋势

1. 无代码的自动化测试

        更多地采用无代码测试工具将是2021年需要关注的主要软件测试趋势。无代码测试工具是建立在复杂的人工智能技术和可视化建模之上的,它能够更快地形成满足自动化测试的测试用例。使用这些工具,IT人员不需要编码技巧就可以生成简单的测试用例场景,同时减少在重复测试用例上浪费的时间。

        无代码测试的一些关键优势是有效性、易于审查、容易掌握以及可以节省宝贵资源。简而言之,所有这些原因结合起来意味着,在无代码测试自动化的情况下,理解自动化测试框架或应用程序能够自动测试的底层技术就不是那么迫切的需求了。出乎意料的是,自动化测试的成功之路似乎触手可及。Selenium这样的自动化测试工具就是建立在这种可视化方法的基础上的,甚至也可以为非开发人员提供支持。随着时间的推移,其他特性随之增加,比如RC, IDE, webdriver,这些都增加了其重要性和价值“Selenium IDE”让那些不希望编码的人更易于使用。它允许他们自己创建、管理和实现自动化测试,而不必学习如何编写代码。。

        无代码自动化测试是如何工作的?

        与无代码软件测试相同,无代码自动测试的基本原则是,测试的创建不需要任何类型的编码。现在,由于市场上提供无代码测试自动化的工具太多,因此其作用在前端的方式也是多样的。对它们来说,最常见的过程就是修改前端组件实现修改后端代码,最终使其发挥作用。

        例如,在像Testsigma这样的工具中,测试用例主要是用简单的语言编写的,比如使用NLP(自然语言处理技术)下的英文编写。这些报告将转换为代码(在后端)进行实现。

        下面是一些更流行的测试自动化工具,它们使用无代码测试技术来实现测试用例的自动化:

  • TOSCA: Tricentis公司的这个令人惊叹的工具使用了基于模型的测试方法。以前的测试创建需要有一个被测试应用程序的模型、测试数据和适当的测试场景。在这里,应用程序的微小修改也会被自动纠正。

  • test.ai:它是最流行的自动化工具之一,可以自动测试你的移动应用程序的用户体验。它既不需要编码,也不需要维护。它基于会研究应用程序的AI来自动生成测试用例; 执行它们以得到与用户体验有关的结果。

  • Ranorex: 提供了一个由众多解决方案组成的软件包,同时也方便录音和回放的功能。

  • Ghost Inspector:这个工具中的每个操作都可以在不需要任何编码的情况下创建。该工具可以很容易地确保您的网站正常工作。

  • TestComplete: 来自smartbear的专业工具,它们利用关键字驱动的测试实现自动化,也无需代码。

2. ML和人工智能用于测试自动化

        由于我们在互联世界中使用的应用程序越来越多,因此我们对人工智能的需求也在不断增长。仅在北美地区,目前在人工智能方面的支出预计将达到60 - 70亿美元。总的来说,到2025年,人工智能的全球投资将达到2000亿美元。

        一些关于人工智能(AI)的统计一目了然!

  • 2020年,近64.8%的公司在人工智能(AI)和大数据项目上的投资超过5000万美元,高于2018年的39.7%——《福布斯》
  • 2020年,37.8%的行业领先企业利用人工智能(AI)和大数据创建了数据驱动型公司。——Statista
  • 从2018年到2023年,用于人工智能的计算资源将增长5倍。它将使人工智能成为推动基础设施评估和决策的最主要工作组。——Gartner

        最流行的基于人工智能的自动化测试工具如下:

  • Appvance:该工具通过使用AI来根据用户行为生成测试用例。测试组合系统地涵盖了真正的用户在生产系统上所做的事情。因此,这使得它能够实现100%以客户为中心。
  • Testim.io:该工具使用机器学习来编写、实现和连续性地测试自动化。它强调用户界面测试、综合测试和功能测试。
  • Test.ai:它是一个流行的移动测试自动化工具,使用人工智能来执行回归测试。当涉及到获取应用的性能指标时,这个工具非常有用,是比功能测试工具更好的监控工具。
  • Functionize:该工具使用ML进行功能测试。它有着与市场上的不同测试工具类似的能力,比如可以快速运行测试(无需脚本),几分钟内可以完成多个测试,并执行深度分析。
  • Testcraft:它是一个基于人工智能的自动测试平台,用于持续测试和回归测试,在Selenium上运行。TestCraft也用于监控web应用程序。引入人工智能技术通过自适应应用程序的修改,从而降低成本和维护周期。
  • Applittools:它是最流行的应用程序可视化管理和AI驱动的可视化用户界面监控和测试软件之一。它提供了一个基于可视化人工智能的综合软件测试平台,可供致力于数字转型、测试自动化、工程、DevOps和手工QA团队的专家使用。
  • Sauce Labs:它也是利用AI和ML的基于云的最好的自动化测试工具之一。这一优秀的工具支持全面的操作系统和浏览器,移动模拟器,模拟器和移动设备,并以用户测试其应用程序所需的速度提供支持。

3.敏捷团队中的测试自动化

        敏捷测试和敏捷开发正在迅速普及,而智能质量保证或测试团队是紧跟当前不断增长的软件趋势的。敏捷测试工具不同于项目管理工具和自动化测试工具。对于没有自动化测试的任何敏捷项目而言,它实际上都是分阶段的瀑布式项目。自动化测试被认为是敏捷方法的一项重要活动,是加速QA过程的主要驱动力。根据MarketsAndMarkets.com的最新报告,“到2024年,自动化测试的全球市场规模预计将从2019年的126亿美元达到288亿美元,复合年增长率为18.0%

4. 大数据测试需求增加

        跨行业的公司依然会继续处理巨大的数据量和不同的数据形式。挖掘任何数量的非结构化或结构化数据(定义为大数据)都需要进行端到端测试。大数据测试可以通过正确的数据验证来帮助我们做出更好的决策,并通过从大数据分析中得出的明智决策来改进业务战略和市场目标。根据MarketsAndMarkets的数据,大数据市场的全球价值的增长可以归因于企业中物联网设备使用量的增加,以及政府更加促进数字技术使用的举措。在每一个垂直领域对数据的高度依赖都要求成功的大数据测试,以保证数据的完整性、准确性、可靠性以及质量,这是所有企业做出明智决策所必需的。尤其是大数据测试是有助于对一些服务和产品做出数据驱动决策的,这些决策通过再次分析,可以进而为企业提供重要的改进支持。

5. 物联网测试促进数字连接智能设备

        到2020年,互联设备的数量将达到200亿,而2016年的数据为64亿。这些数据代表了对有效物联网测试策略的需求和扩张。物联网测试包括对通信协议、操作系统以及物联网设备的硬件和软件的测试。如果不进行有效测试,一些物联网产品的硬件可能存在风险。此外,软件内置在物联网设备中,因此,有必要对所有物联网设备和安全进行测试,以避免漏洞和威胁。大多数公司已经开始确定有效的物联网测试策略的必要性,以满足终端用户所需的良好连接和高效的智能设备。

        市场数据说明了什么?

        此前,2019年物联网测试市场的价值为7819.6亿美元,而预计到2025年,这一数值将达到36242.3亿美元,在2020-2025年的预测期间的复合年增长率为32.34%。采用先进尖端技术的物联网测试已经使得对多种类型和用途的测试工具的使用在不断地增多,在预测期内,市场预计将得到快速增长。

6. 敏捷和DevOps的采用率不断上升

        许多公司都将DevOps作为对准确性、速度和敏捷性的响应,以适应快速变化的需求。DevOps由实践、流程、工具和规则组成,这些都有助于集成操作和开发活动,从而减少从开发到运行的时间。对于那些正在寻找缩短从开发到运营和交付的SDLC(软件开发生命周期)方法的企业来说,DevOps必须成为一种被广泛接受的解决方案。更多地采用DevOps和敏捷会有助于QA专家快速开发和交付高质量的软件,这反过来也被称为'Quality of Speed' (“速度即质量”)。在过去的5年里,人们对这种使用的兴趣越来越大,并在未来几年继续加强。

7. 转向性能工程

        在开发软件前,获得更高的性能是一项相当重要的工作。您需要处理几个元素,如业务价值、可用性、简单配置和安全性。可以通过各种平台上的应用程序来获取用户体验以及市场规模。

        在短开发周期、频繁的发布以及不断变化的市场需求中,用户体验扮演着重要的角色之一。为了应对这一趋势,软件开发人员开始在每个SDLC阶段优先考虑以客户为中心的方法,以减少产品生命周期的早期阶段的性能故障和瓶颈。相应地,性能测试目标已经转变为详细检查系统的不充分性能,并了解它在软件开发过程中的根源。因此,为了响应这一点,性能工程被开发为性能测试的替代品,它从最初的设计开始就在构建重要的性能指标了。

        性能工程和性能测试之间的几个关键区别:

  • 首先也是最重要的一点是,性能测试是对应用程序响应性和负载处理的质量检查。它确定系统对生产负载的耐受程度,并预测在高负载情况下可能出现的小故障。然而,性能工程从一开始就在设计应用时考虑到诸如周转时间、质量、生产率等性能指标,从而有助于在开发过程中及早发现问题。
  • 其次,性能测试是一个质量保证过程,通常发生在软件开发阶段结束时。然而,性能工程是一个不间断的过程,它贯穿于软件开发周期的每个阶段,从产品设计到开发,再到最终客户体验。
  • 最后,性能测试由软件测试团队进行,而性能工程涉及质量保证和研发团队。

8. 区块链测试

        区块链技术对于加密货币、汽车和金融等行业是很有必要的。与传统银行用来管理银行业务和金融业务的中央系统截然不同,它采用的是去中心化网络。因此,不可否认的是,区块链技术已经改变了企业处理比特币等数字货币的方式。这些区块链应用不仅仅局限于金融领域。从政府服务到垂直能源,它们的智能合约是被应用于各个商业领域的。然而,区块链应用程序的广泛运用也给其调试带来了一些挑战。区块链测试是一种高效的、专门的、下一代的测试解决方案,用于调试代码以交付高效的区块链应用程序。

        根据Marketsandmarkets的数据,到2025年,国际区块链市场规模预计将从2020年的30亿美元增至397亿美元。预计到2022年,区块链技术融合物联网设备将通过智能合约来实现各方之间实现细微交易,这将是一个即将到来的趋势。此外,澳大利亚证券交易所还计划在2020年年底前采用一个以区块链为中心的新系统来管理澳大利亚金融市场。普华永道最近的一份报告显示,到2020年,77%的金融机构可能会接受区块链技术作为生产过程或系统的一部分。这些统计数据都揭示了区块链技术不断扩大的范围和对区块链测试的需求。

        区块链测试:核心测试类型

        必须运行的一些关键测试类型包括性能测试、功能测试、节点测试、API测试和其他专项测试。

  • 性能测试:性能测试确定性能瓶颈,给出系统调优的技术建议,并重新评估应用程序是否准备好投入使用。
  • 功能测试:功能测试是评估区块链各应用模块(例如智能合约)工作的整体过程。
  • 节点测试:对网络上的每个异构节点进行独立、完善的测试,保证合作的顺利进行。
  • API测试:对区块链领域中应用程序之间接口的响应和请求进行测试,确保其功能和格式都按照适当的方式进行。

        一些最流行的区块链测试工具:

  • Ethereum Tester: 它是Github库中最常用的平台和开源测试库之一。其安装非常简单,具有一个可支持多种测试需求的可管理的API。它对Web3集成、API、智能合约、后端和其他各种区块链测试都能提供可靠的支持。
  • Ganache: 早期被命名为TestRPC工具,它专门用于对以太坊合约的本地测试。该工具通过生成一个模拟的区块链,使得任何人都能使用多个帐户进行测试。
  • Populus: 这个框架是围绕py.test开发的。它能够测试包含合约部署在内的一系列以太网功能。
  • Bitcoinj: 这也是一个基于java的框架的十分著名的工具。它为基于比特币的应用程序而构建,能够实现您将实际的比特币网络和一些测试活动进行交互。
  • Embark: 它是专注于开发在多个节点或系统上运行dApps(去中心化应用程序)的测试框架。其集成了IPFS、以太坊区块链和去中心化通信平台,如Orbit和Whisper等。
  • Truffle: 这个强大的工具深受以太坊开发者们欢迎。它在自动合约测试等方面表现不俗。此外,它并非仅能在区块链应用程序中发挥测试功能。
  • Exonum Testkit: 测试整体运行服务是Exonum Testkit的强项。它使任何人都可以在有组织的系统中测试API和事务执行,也就是说,不需要将一致性算法和网络操作相关联。

9. 网络安全和风险合规

        到2020年,网络安全测试已成为质量保证和软件测试的一个日益增长的趋势。报告总结了一些关键目标,并将其作为一个单独主题进行了解释,包括:在所有行业中提高对安全重要性的认识,增加产品和软件安全性,并在软件开发生命周期之前实施安全检查。

        根据BitSight做出的“安全性能管理带来的更好的安全性和业务结果”的研究,超过82%的利益相关者都意识到安全在他们的企业决策中越来越重要。根据Cybersecurity Ventures的数据,到2021年,与网络犯罪相关的损失预计将达到每年6万亿美元。

{测试窝原创译文,译者:Elaine66}



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