值得关注的15种软件测试趋势（软件测试的发展趋势）

如今，随着软件开发技术在云计算、人工智能、以及机器学习等领域的长足进步，数据测试，特别是在大数据、以及物联网等应用场景中的产品质量和可靠性，都得到了显著增强，应用程序本身的错误也得以大幅减少，其对应的安全性和性能也提升了不少。

不过，各种自动化测试与质量检查工具更为实用，但是它们仍然无法完全代替熟练的测试专家，交付出高质量的测试方案。因此，各大软件企业在增加软件测试预算的同时，也在SDLC(软件开发生命周期)中，让团队与诸如敏捷(Agile)之类的测试方法相结合，增强持续测试等DevOps类型的实践效果。

本文将帮您梳理近几年值得关注的15种软件测试趋势，以便您在开发与构建本公司的业务项目中，适当地参考与借鉴。

1.无代码自动测试

无代码测试工具构建于先进的AI技术之上。其可视化的建模，能够更快地形成满足各种自动化测试需求的测试用例。无代码测试的关键优势体现在：有效性、易于审核、学习曲线平缓、以及节省了宝贵的资源等方面。

通过此类工具，IT人员既无需具备编程方面的专业知识，又不必深入理解自动化测试框架(如Selenium)，以及应用底层的相关技术，便可生成简单的测试案例场景，进而减少花费在重复测试案例上的时间。

无代码自动化测试的基本原理是：通过更改前端视图，在后端中生成相应的、有意义的代码。诸如Testsigma(https://testsigma.com/)之类工具的测试用例，便主要采用NLP(自然语言处理)，用一种简单的语言(如英语)编写而成。它们会以报告的形式，转换为可实现的后端代码。

以下是一些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：这是一种由Tricentis带来的、基于模型的测试方法。它能够自动创建测试所需的用例、数据和场景等模型。

test.ai：作为一款广受欢迎的自动化工具，它可以从用户体验的角度，来测试移动应用，而无需进行任何编程与维护。其AI特性能够自动生成应用测试用例，并产生与用户体验相关的结果。

Ranorex：此工具提供了一个丰富的软件包，可录制和播放测试的整个过程。

Ghost Inspector：此工具的每一步测试都无需任何编程，因此它能够轻松地确保目标网站的正常运行。

TestComplete：由smartbear提供的这款工具，可以利用关键字驱动来实现自动化测试，而无需用户自行编写代码。

2.机器学习和人工智能在测试自动化中的深入应用

根据MarketsAndMarkets.com的研究显示：在北美，人工智能的当前市场体量已达6-7亿美元。到2025年，其全球投资总额将达到 2000亿美元。当前，广受欢迎的、基于AI的自动化测试工具有：

Appvance：该AI工具可以根据用户的行为，来生成测试用例。由于它完全是以客户为中心(customer-centric)，因此其测试产品套件涵盖了生产系统上的方方面面。

Testim.io：该工具通过使用机器学习来编写，实施和自动化各项测试。它十分重视用户界面测试、综合测试和功能测试等方面。

Test.ai：该工具通过人工智能，来执行回归测试。它可以作为一种监视工具，以获取应用程序的各项性能指标。

Functionize：通过机器学习，该工具能够实现无需脚本的快速运行测试，即在数分钟之内执行多次测试，并执行深入分析。

TestCraft：作为一个自动化测试平台，它可以在Selenium的基础上，执行持续测试，回归测试，以及监控Web应用。通过基于人工智能的相关技术，它能够自动识别应用程序中的修改，进而削减维护的成本和时间。

Applitools：作为一款广受欢迎的应用可视化管理，和基于AI的可视化用户界面监控与测试软件，它通过一个基于Visual AI的综合软件测试平台，可供数字化转换、测试自动化、工程、DevOps、以及QA团队等专家来使用。

Sauce Labs：作为一款基于云的自动化测试工具，它可以支持各种操作系统、浏览器、移动模拟器、仿真器、以及移动设备。同时，它能够利用人工智能和机器学习，按照用户所需的速度，来测试其应用程序。

3.敏捷团队中的测试自动化

传统项目管理工具主要关注的是分阶段的瀑布式项目，而敏捷方法则是通过自动化测试，来加快质量检测的进程。同样根据MarketsAndMarkets.com的最新报告显示：预计全球自动化测试的市场规模，将从2019年的126亿美元增长到2024年的288亿美元，其间的复合年增长率为18.0%。

4.增加对于大数据测试的需求

大数据的挖掘测试往往被定义为：针对任何体量的非结构化、或结构化的数据，进行端到端的测试。此类测试可以通过正确的数据验证，来协助制定各类增强性的决策;并通过有针对性的分析，从中得出精通的判断，进而改善业务战略和市场目标。

根据MarketsAndMarkets的估计，由于企业中物联网(IoT)设备使用率的增加，以及各国政府为促进数字化技术普及所采取的各项举措，大数据市场的价值持续攀升。一些高度依赖数据的垂直领域，需要通过智能化的大数据测试，以确保数据的完整性、准确性、可靠性，进而在此基础上，做出与各种服务和产品有关的数据驱动类决策。

5.通过物联网测试促进智能设备的数字化互连

2016年，全球针对物联网的连接部件只有64亿;而到了2020年，该数量已达到了200亿。这些数据代表了业界对于有效物联网产品的测试需求。其中包括：对于通讯协议、操作系统、以及物联网设备本身的硬、软件测试。鉴于物联网产品所处的环境存在着诸多不确定性风险，我们需要将测试的重点放在避免各类漏洞和威胁等安全性上。

有调查表明：物联网测试市场的估值在2019年为7819.6亿美元，预计到了2025年，将达到3624.23亿美元，而且2020-2025年的预测复合年增长率为32.34%。可见，该领域的测试工具会在不久的将来，迎来爆发式的增长。

6.更加广泛地采用敏捷和DevOps

对于DevOps，许多公司并不陌生。它能够通过实践、流程、工具、规则，让开发团队更加准确、敏捷地响应那些快速变化的需求，实现持续集成，并最大程度地缩短从开发到交付的时间。

目前，随着“测试左移”在SDLC(软件开发生命周期)中作用的突显，质量检查专家更需要在快节奏的开发过程中，通过持续测试，以保证交付出高质量的应用软件。在未来几年中，此类占比还会持续增多。

7.切换到性能工程(Performance Engineering)

众所周知，开发出具有优异性能的软件着实不易。毕竟，我们时常需要平衡业务价值、可用性、配置简易性、以及整体安全性等方面的因素。在软件的开发周期中，为了面对频繁的发布、以及不断变化的市场需求，软件开发人员需要在每个SDLC阶段优先考虑以客户体验为中心的方法，以减少在产品生命周期的早期，就引入了性能故障或瓶颈问题。

对此，业界提出了以“性能工程”替代“性能测试”的概念，以确保团队在最初的设计时，就能构建出各项重要的性能指标。具体而言，性能工程与性能测试之间的主要区别包括如下三个方面：

首先，性能测试是对应用程序响应能力和负载处理质量的检查。它可以获悉目标系统对于真实负载的承受能力，并预测出在高负载发生时可能出现的故障。而性能工程则是在应用程序的设计之时，就充分考虑到诸如：传输时间、数据质量、生产率等，有助于尽早发现开发中各种问题的性能指标。

其次，作为质量保证环节，性能测试通常是在软件开发阶段尾声进行的。而性能工程则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、再到最终客户的体验。

最后，性能测试是由软件测试团队执行的。而性能工程则是由质量检测和研发团队开展的。

8.区块链测试

根据MarketsAndMarkets的数据显示：预计到2025年，国际区块链市场的规模，将从2020年的30亿美元升至297亿美元。同时，预计到2022年，通过智能合约将区块链技术与IoT设备融合在一起，以便实现异地双方微交易，将会成为未来的趋势。

因此，随着区块链、及其智能合约技术在加密货币、互联网金融等业务领域的使用，区块链测试的概念也应运而生。它是一种高效、专业的下一代测试方案，可用于调试代码，并交付出高效的区块链应用。此类测试通常由如下关键测试类型组成：

性能测试：这是确定性能瓶颈，提出微调方案，进而重新评估目标应用是否适合面市的技术。

功能测试：这是一个用于评估区块链的智能合约等多项功能，是否运行正常的整体程序。

节点测试：通过对网络中每个异构节点，开展独立的测试，以确保它们相互之间能够顺利地开展协作。

·应用编程接口(API)测试：通过检查区块链应用程序之间的接口，以确保接口的回复和请求，能够被正确地处理和格式化。

下面是一些流行的区块链测试工具：

Ethereum Tester：这是Github库中被使用最为广泛的平台和开源测试库之一。它不但安装简单，而且提供一个能够支持多种测试需求的可管理性应用API。该工具能够可靠地支持与Web3集成、API、智能合约、后端、以及其他方面的区块链测试。

Ganache：曾被称为TestRPC工具的Ganache，可专门用于在本地测试以太坊合约。它能够通过生成一个模拟的区块链，方便用户采用多个帐户进行测试。

Populus：这是一个围绕着py.test框架开发的测试框架。它可以测试合约部署等一系列以太坊功能。

BitcoinJ：该工具通过基于比特币的应用，构建的基于Java的框架，方便用户与实际的BTC网络，以及一些测试活动进行交互。

Embark：该测试框架专注于开发出可以在多个节点或系统上运行的dApp(去中心化应用程序)。它能够与IPFS(InterPlanetary File System，星际文件系统)、以太坊区块链、以及诸如Orbit和Whisper等去中心化的通信平台，集成到一起。

Truffle：该工具以自动化测试以太坊的合约见长。

Exonum Testkit：该工具的强项是测试整个服务操作。它能够方便任何人在有组织的系统中，测试应用API和事务的执行，而无需协商算法或关联各项网络操作。

9.网络安全与风险合规

根据BitSight发布的《通过安全性能管理，实现更好的安全性和业务输出》研究：有超过82%的利益相关者认为安全性对于企业决策是至关重要的。截至2020年，事实证明，网络安全测试已成为质量保证和软件测试中的一种增长趋势。而根据Cybersecurity Ventures的数据：预计到2021年，网络犯罪所带来的损失将高达6万亿美元。可见，我们需要在软件开发生命周期之初，实施安全检查。在此，我们预测：如下因素会在2021年进一步促进安全测试与实践：

定期渗透测试将有助于提高企业的声誉，并能够建立企业对客户、第三方、以及合作伙伴之间的信任。

安全测试可以让用户在真正受到攻击前，全面了解自身的弱点，并能尽早地发现潜在的威胁区域。

网络安全测试可确保即使发生了任何停机状况，也不会出现毫无前期准备的破坏性损失。

安全测试不仅可以保护交易(无论是资金还是数据)，还可以保护最终用户的设备安全。

10. QAOps的意义

QAOps是将质量检测、运维人员、以及开发工程师，通过CI/CD管道组合到一起，开展协作的全新方法。为了将质量保证纳入开发和运营之中，我们可以让开发人员事先编写出测试用例。产品设计师和运维工程师，则与测试团队一起定位UX/UI(用户体验与用户界面)中的异常。据此，开发人员和质量检测团队能够在彼此协作的基础上，深入了解质量保证的相关流程，进而有助于提高测试和开发过程的效率。

简而言之，QAOps是一个不断上升的趋势，它使得IT运维、软件开发和质量保证之间的流程更加自动化，以便快速交付出高质量的软件。因此，随着越来越多的组织使用DevOps，QAOps会在2021年得到蓬勃发展。

11.手动和自动化测试相结合

借助自动化的脚本，软件测试的速度和效率能够得到极大的提高。不过它无法涵盖设计、用户体验、以及可用性等方面。而得益于手动测试，我们可以提高代码的覆盖面，以及特定代码的针对性。因此，质量检测团队需要通过手动与自动化测试相结合，尽早地发现问题，并用最少的时间去解决错误，这远比在软件发布之后亡羊补牢要节省成本得多。可见，只有平衡了两种测试方式，我们才能够既提高生产率，节省总体时间，又最小化错误率，提高软件质量和整体可用性。

12.API和服务测试的自动化

据Gartner预测：“到2021年，全球至少有三分之一的组织，会部署一个能够同时支持Web、会话、移动、以及增强现实等业务的综合性开发平台。”而随着微服务架构、以及API的广泛运用，质量保证团队必须确保客户端与服务端，服务端与服务端之间各种API的流畅通信，或单独运行。而面对此类丰富的应用场景，我们恰好需要自动化测试，来对各种API与服务进行全面的“体检”。

13.质量检测中心

目前，几家大型公司正在寻求通过建立质量检测中心的方式，让团队专注于标准化的可交付式实施模型，以确保重要的业务系统和流程质量。此处的质量测试中心是一个集中式的测试平台。它可以提供标准化的测试程序，根据质量和测试意图，来优化配置资源。

通过质量测试中心，测试团队可以致力于建立可重用的测试框架和标准，以供企业在将来的开发项目中继续遵循和沿用。从长远来看，该中心有助于构建高质量的软件，并增强了软件开发的整体流程。可见，该中心不但能够在不会牺牲产品性能、功能和可用性的前提下，减少测试的用时，而且能够提供有效的自动化测试框架，并在后续的项目中，保证产品质量的实践标准。

此外，质量模型测试中心还能够对质量保证提供敏捷性，并有助于建立由指标驱动的持续改进流程。

14.基础架构即代码(IaC)

日益普及的云服务和虚拟化，已经改变了我们构建服务器的方式。它不但简化了服务器的配置，而且实现了基础架构的成本效益、以及可扩展的灵活性。目前，我们耳熟能详的Terraform、Kubernetes和Docker都是此方面的热门工具，而且它们将在2021年继续占据主导地位。

顾名思义，基础架构即代码(IaC)是一种通过技术来构建和管理动态基础架构的方式。它把基础架构、工具、服务、以及对于基础架构的管理，作为一套软件系统，采取软件工程的实践方式，结构化地管理各种对于系统的变更。这意味着将诸如虚拟化测试、持续监视、以及版本控制之类的、以DevOps为核心最佳实践，将会以基础代码的形式，被应用到控制架构的设计和管理之中。目前，人们使用诸如Puppet或Ansible之类的高级系统，让基础架构成为具有代码结构和技术基础的代码环境，以供任何人使用。具体而言，IaC在软件开发与测试上的优秀实践包括如下四个方面：

将集成测试、功能测试和单元测试应用于基础架构。

通过源代码管理的方式来管理基础架构，进而实现对变更进行全面的审计与跟踪。

让开发人员和运营人员能够围绕着基础架构进行配置和编排。

由于代码本身记录了主机的状态，因此我们可以避开书面文档，转为持续更新有关基础架构的文档。

15. 对聊天机器人(Chatbot)的测试

随着新冠病毒持续在全球施虐，许多公司都快速上马并启用了聊天机器人服务，为数以万计的零售商店、金融机构等业务，提供着24×7全天候的实时支持。显然，为了保证聊天机器人的平稳运行，并提供更好的用户体验，我们需要对它们进行全面的测试。目前，业界有如下三种最受欢迎的Chatbot测试工具：

（1）Chatbottest

其开源指南提供了大约120个现成问题，可被用来评估聊天机器人应用给用户带来的交互感受。它通常可以运行在3个级别上：

固定的预期场景。

可能用到聊天机器人的测试场景。

不可预知的场景。

（2）Dimon

该测试工具的优势在于：它能够与Slack、Telegram、Facebook Messenger、以及WeChat(微信)等重要平台无缝集成。而且，它可以发现机器人在用户对话流程中出现的任何错误。

（3）Botanalytics

该工具允许用户以定制服务的方式，测试聊天机器人从对话的建立，到响应能力，再到答案给用户带来的体验等，每一个重要的方面。

顶级软件测试工具

我们在各大测试社区中检索了不同软件测试团队的留言，综合比较了各种端到端的跨平台测试方案，以及它们强大的测试自动化功能。下面便是一些常见的顶级软件测试工具：

Katalon Studio：是一种用于移动、Web、API和桌面应用的自动化测试工具。

Selenium：是一种用于Web应用测试的知名工具。

SoapUI：是一款专为API测试而设计的，具有headless功能的测试工具。

UFT One：是一款针对移动、Web、桌面和RPA(机器人流程自动化)应用测试的付费工具。

TestComplete：是一款由人工智能支持的自动化测试工具，可用于移动、桌面和Web等测试场景。

IBM Rational Functional Tester：是一个用于数据回归和功能性测试的数据驱动式测试平台。

其他重要的工具还有：Ranorex、Apache JMeter、Postman、Cucumber、Tricentis Tosca、Appium、Telerik Test Studio和Worksoft。

小结

综上所述，我们不难看出，专注于安全性和自动化是测试领域发展的重要趋势。我们应当将测试的重点放在用户体验上，并以DevOps和敏捷的最佳实践作为基础。无论您供职于测试公司，还是专业的质量检测人员，希望上面介绍的15种软件测试的最新趋势，能够让您在竞争激烈且瞬息万变的行业中，持续保持领先的地位。