| 未來3年，10 個軟件測試的必然發展趨勢 | 當前位置： 首頁> 學習中心> 行業動態> 詳情 |
最近風頭無二的當屬DeepSeek、ChatGPT，它們能夠自動學習文本的語法和語義，從而能夠生成流暢、準確的自然語言響應。
新技術的出現總是給市場帶來期望和機會。新技術也會推動軟件測試領域的升級和變革。了解最新的軟件測試趨勢非常重要，尤其是在規劃企業的測試策略時。
在本文中，我們將向您展示未來3年內的10個軟件測試領域的新趨勢。
趨勢一：在生產環境測試（TIP）
生產環境是復雜和多樣的，流量和負載的變化也很難模擬。因此，在實時用戶流量上對新開發的產品或功能進行部署和測試是軟件測試的新挑戰。隨著云原生技術的推廣，生產測試（TIP）逐漸流行起來。
我們通過故障注入測試、A/B測試、故障轉移、全鏈路測試、灰度部署、混沌工程測試等測試手段利用生產環境的基礎設施和工作流程來實時測試我們的產品。執行 TIP，有助于實時處理更復雜的邊緣情況、不同的測試數據和 接口組合。并在必要時回滾更改。同時，我們還可以收到了真實的缺陷報告。
趨勢二：下一代移動應用測試
截至2022年，全球互聯網用戶數量達到49.5億人，通過手機訪問互聯網的用戶占了92.1%。隨著5G的推廣，移動應用已經成為數字化經濟的基礎平臺之一。
大量的組織和企業嚴重依賴移動應用程序，并投入大量資金來開發和部署他們的移動應用程序并提供各種服務。這意味著我們需要下一代的移動測試技術。
全球的測試人員應該考慮采用新一代的移動應用的自動化測試策略。自動化策略有助于更快速地測試移動應用程序。移動應用的測試不僅要在最新的各種設備上進行，還要支持以前的機型。同時對各種版本的全面快速的測試。通過基于云的試策略，隨著移動需求的持續增長，組織可以更好地適應全球市場條件。
趨勢三：無腳本自動化測試
低代碼或者無腳本的自動化測試工具已經逐漸成熟。無腳本測試工具記錄測試人員在瀏覽軟件時的操作，以生成不同功能點所需的不同測試用例。
開發人員可以使用具有獨特功能的不同測試工具進行 UI 測試、端到端測試等。這些工具基于測試框架，提供了很大的靈活性并生成可重用的測試用例。
新一代的無代碼測試工具構建于AI技術之上。能夠更快地形成滿足各種自動化測試需求的測試用例。無代碼測試的關鍵優勢體現在：有效性、易于審核、學習曲線平緩。
趨勢四：機器人流程自動化（RPA）
RPA，也稱為機器人過程自動化，是一種自動執行重復性任務且無需人工干預的過程。RPA 第一次記下測試人員的操作，以記錄必須完成的操作。
RPA 同樣使用了人工智能和機器學習相關的技術，然后使用屏幕上的相同操作執行多個場景。由于它是自動的，因此為公司節省了時間和成本。
隨著 RPA 解決方案的復雜性不斷增加，軟件測試趨勢正在轉向機器人過程自動化（RPA） 測試，這是一種自動化日常和重復性任務的技術，使人類工作者能夠專注于更高價值的任務。RPA 自動化測試的目標是確保 RPA 系統按預期運行并滿足最終用戶的要求。RPA旨在提高效率、減少錯誤和降低成本。
趨勢五：基于人工智能和機器學習的測試
人工智能將成為這十年測試行業的熱門話題。盡管應用人工智能和機器學習 (AI/ML) 方法來解決軟件測試中的挑戰在軟件工程領域并不新鮮，但 AI/ML 的最新進展以及大量可用數據為廣泛使用AI/ML帶來了新機會。
開發 AI/ML 算法以生成更好的測試用例、測試腳本、測試數據和報告。預測模型將有助于決定在哪里測試什么以及何時測試。智能分析和可視化支持團隊檢測故障、了解測試覆蓋率、高風險區域等。
我們希望在未來幾年看到 AI/ML 在解決質量預測、測試用例優先級排序、故障分類和分配等問題方面的更多應用。
趨勢六：生物認證測試
生物身份驗證或生物識別身份驗證正變得越來越流行，用于多種用途，包括網絡的鑒權和認證，以提供高質量的移動應用程序用戶體驗。它涉及使用您身體構成的某些部分來驗證您的身份。這可能是指紋、虹膜掃描、視網膜掃描或其他一些物理特征。
通過允許客戶登錄他們的應用程序或通過驗證他們的生物識別數據來驗證他們的交易，領先的銀行和其他企業正在提供既方便又安全的移動體驗。
因此，生物識別驗證對于移動應用程序測試將變得越來越重要也就不足為奇了。未來，可能會增加涉及兩種生物識別驗證形式的場景。因此，團隊需要手動和自動化地大規模測試這些生物識別驗證，以實現高水平的 CI/CD。
趨勢七：用AI技術輔助和改造測試自動化
隨著 ChatGPT 等 AI 工具和 Applitools、 Reportal.io 等現有工具的發展，全球的測試人員都可以利用這些工具來簡化測試。人工智能工具將在測試行業發揮重要作用，幫助測試人員更快地執行測試并幫助減少錯誤。
由于聊天機器人為企業提供了多項優勢，因此預計未來幾年它們在自動化領域的使用將顯著擴大。聊天機器人可以通過自動執行日常任務來加快測試過程，這樣測試人員就可以專注于更困難的任務。他們還可以立即反饋測試結果并自動執行重復性任務。
使用人工智能的一個例子是它可以識別各種可能的組合來測試產品。人工智能還有助于生成用于自動化的代碼模板、用于可視化測試的有效代碼優化以及分析測試結果。
趨勢八：增強安全性和性能的區塊鏈測試
由于基于分類賬的技術的興起，區塊鏈成為世界上最多宣傳的技術之一。區塊鏈有可能成為互聯應用的底層技術，將應用于各行各業的各種項目。它使用的范圍很廣泛——從保護金融交易到安全共享企業數據。
區塊鏈測試的目標是檢查連接不同區塊的共享賬本系統的安全性和可靠性。這些區塊可以包含具有組中特定節點的不同軟件應用程序。除了安全性，區塊鏈測試還包括區塊鏈數據庫和分類賬的負載能力和可擴展性。在測試方式上，隨著時間的推移，會逐漸從手工測試轉向自動化測試，從外圍功能到深入底層技術層面的測試。
趨勢九：用人工神經網絡測試革新 AI 測試
隨著人工神經網絡技術的進步，軟件測試趨勢正在發生變化，以結合新的測試技術和策略來測試 AI 應用程序。測試人工神經網絡 (ANN) 可確定神經網絡模型在特定任務或問題上的執行情況。
近年來，人工神經網絡在圖像識別、醫學診斷和自動駕駛等眾多應用中的使用明顯增加，其中模型的準確性和可靠性至關重要。隨著深度學習和人工智能的進步，預計未來 ANN 測試的范圍將會擴大。
趨勢十：探索智能設備和系統物聯網測試可能性
隨著萬物皆可聯的興起，軟件測試趨勢正在轉向物聯網測試。物聯網 (IoT) 是一個由相互連接的物理對象(例如汽車、電器和其他家居用品)組成的網絡，這些物理對象具有連接性、電子設備和軟件，可以讓它們收集和交換數據。
據估計，物聯網設備數量可能已達到了200億。這些數據代表了業界對于有效物聯網產品的測試需求。其中包括：對于通訊協議、操作系統、以及物聯網設備本身的硬、軟件測試。鑒于物聯網產品所處的環境存在著諸多不確定性風險，我們需要將測試的重點放在避免各類漏洞和威脅等安全性上。有調查表明：物聯網測試市場的估值到了2025年，將達到3624.23億美元，而且2020-2025年的預測復合年增長率為32.34%?？梢?，該領域的測試工具會在不久的將來，迎來爆發式的增長。
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