2021年需要關注的15大軟體測試趨勢

2021年15大軟體測試趨勢列表。這些趨勢給QA測試人員的生活帶來了巨大的轉變，並對軟體測試的未來造成重大的影響。

    隨著IT領域服務的最新趨勢的引入，QA測試領域有了很大的進步和發展。創新技術的引入使得軟體測試、開發、設計和交付方面的都有了最新變化。成本優化是世界各國企業的當務之急。在這樣做的過程中，大多數IT領導者都相信他們的組織應該採用最新的IT方法。對於在雲端計算和業務分析領域排名靠前的行業和企業來說，數字化轉型是另一個重要的關注點。

    實際上自動化實踐也成為了主流，為完美的測試實踐鋪平了道路。此外，AI和ML似乎達到了一個新的水平。如今，大資料測試主要除了資料測試之外，也為萬物互聯的各類場景而鋪平了道路。這是所有軟體測試公司都應該用心對待的焦點。隨著可靠性和質量等因素越來越受到重視，這就減少了軟體應用程式的錯誤，提高了安全性和程式效能。

    這些趨勢的改變也會對軟體測試和QA產生重大影響。企業增加了軟體測試的預算，特別是在公用事業、運輸和能源等行業體現更甚。如今，企業在SDLC(軟體開發生命週期)的早期階段就將他們的測試與敏捷等測試方法結合起來。這也包括T-CoEs的制度，以配合業務開發構建專案的測試機制，這些都是為業務而生的。

    一些組織也會僱傭獨立的測試公司來滿足他們的軟體測試需求。在這種模式下，他們在QA和測試上的成本更低，甚至不需要內部資源。在QA和軟體測試領域，還有著其他各種重要的趨勢。因此，全球所有軟體企業都迫切需要適應，這將幫助它們跟得上當前先進世界的需求。本文將幫助您探索2021年最熱門的一些軟體測試趨勢。

    軟體測試:“即將到來的技術”

    軟體測試中的技術場景正在發生變化。最新的趨勢比以往任何時候都更適合企業和測試專家，因為現代使用者在“一直線上”的方式生活，並且可以訪問一切所需。隨著組織使用的應用程式數量的增長，以及安全性和與之相關成本的增加，目前軟體測試現在比以往任何時候都受到更多的關注，而且更加理所當然。

    根據《世界質量報告》，60%的公司將成本列為測試環境的最大挑戰。整體測試預算已經變得越來越離不開軟體工程資源和預算。由於持續測試和DevOps等實踐的增加，QA現在進一步嵌入到開發週期中。作為一個直接的結果和影響，越來越多的公司開始認識到QA的價值，他們尋求軟體測試和QA諮詢公司來幫助他們完成這項專門的工作。

    一般來說，雖然人工智慧是一個能使測試自動化工具和QA操作更強大的幫手，但擁有了它並不代表就可以否認對資深測試專家的需求，因為他們可以提供對利潤更有幫助且高質量的測試解決方案。此外，使用真人進行使用者測試仍然是確保產品有效、有價值和使用者友好的關鍵因素。

2021年的15大軟體測試趨勢

1. 無程式碼的自動化測試

   更多地採用無程式碼測試工具將是2021年需要關注的主要軟體測試趨勢。無程式碼測試工具是建立在複雜的人工智慧技術和視覺化建模之上的，它能夠更快地形成滿足自動化測試的測試用例。使用這些工具，IT人員不需要編碼技巧就可以生成簡單的測試用例場景，同時減少在重複測試用例上浪費的時間。
   
   
   無程式碼測試的一些關鍵優勢是有效性、易於審查、容易掌握以及可以節省寶貴資源。簡而言之，所有這些原因結合起來意味著，在無程式碼測試自動化的情況下，理解自動化測試框架或應用程式能夠自動測試的底層技術就不是那麼迫切的需求了。出乎意料的是，自動化測試的成功之路似乎觸手可及。像Selenium這樣的自動化測試工具就是建立在這種視覺化方法的基礎上的，甚至也可以為非開發人員提供支援。隨著時間的推移，其他特性隨之增加，比如RC, IDE, webdriver，這些都增加了其重要性和價值。“Selenium IDE”讓那些不希望編碼的人更易於使用。它允許他們自己建立、管理和實現自動化測試，而不必學習如何編寫程式碼。。
   
   
   無程式碼自動化測試是如何工作的?
   
   
   與無程式碼軟體測試相同，無程式碼自動測試的基本原則是，測試的建立不需要任何型別的編碼。現在，由於市場上提供無程式碼測試自動化的工具太多，因此其作用在前端的方式也是多樣的。對它們來說，最常見的過程就是修改前端元件實現修改後端程式碼，最終使其發揮作用。
   
   
   例如，在像Testsigma這樣的工具中，測試用例主要是用簡單的語言編寫的，比如使用NLP（自然語言處理技術）下的英文編寫。這些報告將轉換為程式碼（在後端）進行實現。
   
   
   下面是一些更流行的測試自動化工具，它們使用無程式碼測試技術來實現測試用例的自動化:
   

TOSCA: Tricentis公司的這個令人驚歎的工具使用了基於模型的測試方法。以前的測試建立需要有一個被測試應用程式的模型、測試資料和適當的測試場景。在這裡，應用程式的微小修改也會被自動糾正。

test.ai:它是最流行的自動化工具之一，可以自動測試你的移動應用程式的使用者體驗。它既不需要編碼，也不需要維護。它基於會研究應用程式的AI來自動生成測試用例; 執行它們以得到與使用者體驗有關的結果。

Ranorex: 提供了一個由眾多解決方案組成的軟體包,同時也方便錄音和回放的功能。

Ghost Inspector:這個工具中的每個操作都可以在不需要任何編碼的情況下建立。該工具可以很容易地確保您的網站正常工作。

TestComplete: 來自smartbear的專業工具，它們利用關鍵字驅動的測試實現自動化，也無需程式碼。

1. ML和人工智慧用於測試自動化

   由於我們在互聯世界中使用的應用程式越來越多，因此我們對人工智慧的需求也在不斷增長。僅在北美地區，目前在人工智慧方面的支出預計將達到60 - 70億美元。總的來說，到2025年，人工智慧的全球投資將達到2000億美元。
   
   
   一些關於人工智慧(AI)的統計一目瞭然!
   

2020年，近64.8%的公司在人工智慧(AI)和大資料專案上的投資超過5000萬美元，高於2018年的39.7%。——《福布斯》 2020年，37.8%的行業領先企業利用人工智慧(AI)和大資料建立了資料驅動型公司。——Statista 從2018年到2023年，用於人工智慧的計算資源將增長5倍。它將使人工智慧成為推動基礎設施評估和決策的最主要工作組。——Gartner 最流行的基於人工智慧的自動化測試工具如下:

Appvance:該工具通過使用AI來根據使用者行為生成測試用例。測試組合系統地涵蓋了真正的使用者在生產系統上所做的事情。因此，這使得它能夠實現100%以客戶為中心。 Testim.io:該工具使用機器學習來編寫、實現和連續性地測試自動化。它強呼叫戶介面測試、綜合測試和功能測試。 Test.ai:它是一個流行的移動測試自動化工具，使用人工智慧來執行迴歸測試。當涉及到獲取應用的效能指標時，這個工具非常有用，是比功能測試工具更好的監控工具。 Functionize:該工具使用ML進行功能測試。它有著與市場上的不同測試工具類似的能力，比如可以快速執行測試(無需指令碼)，幾分鐘內可以完成多個測試，並執行深度分析。 Testcraft:它是一個基於人工智慧的自動測試平臺，用於持續測試和迴歸測試，在Selenium上執行。TestCraft也用於監控web應用程式。引入人工智慧技術通過自適應應用程式的修改，從而降低成本和維護週期。 Applittools:它是最流行的應用程式視覺化管理和AI驅動的視覺化使用者介面監控和測試軟體之一。它提供了一個基於視覺化人工智慧的綜合軟體測試平臺，可供致力於數字轉型、測試自動化、工程、DevOps和手工QA團隊的專家使用。 Sauce Labs:它也是利用AI和ML的基於雲的最好的自動化測試工具之一。這一優秀的工具支援全面的作業系統和瀏覽器，移動模擬器，模擬器和移動裝置，並以使用者測試其應用程式所需的速度提供支援。 3.敏捷團隊中的測試自動化

    敏捷測試和敏捷開發正在迅速普及，而智慧質量保證或測試團隊是緊跟當前不斷增長的軟體趨勢的。敏捷測試工具不同於專案管理工具和自動化測試工具。對於沒有自動化測試的任何敏捷專案而言，它實際上都是分階段的瀑布式專案。自動化測試被認為是敏捷方法的一項重要活動，是加速QA過程的主要驅動力。根據MarketsAndMarkets.com的最新報告，“到2024年，自動化測試的全球市場規模預計將從2019年的126億美元達到288億美元，複合年增長率為18.0%。”

1. 大資料測試需求增加

   跨行業的公司依然會繼續處理巨大的資料量和不同的資料形式。挖掘任何數量的非結構化或結構化資料(定義為大資料)都需要進行端到端測試。大資料測試可以通過正確的資料驗證來幫助我們做出更好的決策，並通過從大資料分析中得出的明智決策來改進業務戰略和市場目標。根據MarketsAndMarkets的資料，大資料市場的全球價值的增長可以歸因於企業中物聯網裝置使用量的增加，以及政府更加促進數字技術使用的舉措。在每一個垂直領域對資料的高度依賴都要求成功的大資料測試，以保證資料的完整性、準確性、可靠性以及質量，這是所有企業做出明智決策所必需的。尤其是大資料測試是有助於對一些服務和產品做出資料驅動決策的，這些決策通過再次分析，可以進而為企業提供重要的改進支援。
   

2. 物聯網測試促進數字連線智慧裝置

   到2020年，互聯裝置的數量將達到200億，而2016年的資料為64億。這些資料代表了對有效物聯網測試策略的需求和擴張。物聯網測試包括對通訊協議、作業系統以及物聯網裝置的硬體和軟體的測試。如果不進行有效測試，一些物聯網產品的硬體可能存在風險。此外，軟體內建在物聯網裝置中，因此，有必要對所有物聯網裝置和安全進行測試，以避免漏洞和威脅。大多數公司已經開始確定有效的物聯網測試策略的必要性，以滿足終端使用者所需的良好連線和高效的智慧裝置。
   
   
   市場資料說明了什麼?
   
   
   此前，2019年物聯網測試市場的價值為7819.6億美元，而預計到2025年，這一數值將達到36242.3億美元，在2020-2025年的預測期間的複合年增長率為32.34%。採用先進尖端技術的物聯網測試已經使得對多種型別和用途的測試工具的使用在不斷地增多，在預測期內，市場預計將得到快速增長。
   

3. 敏捷和DevOps的採用率不斷上升

   許多公司都將DevOps作為對準確性、速度和敏捷性的響應，以適應快速變化的需求。DevOps由實踐、流程、工具和規則組成，這些都有助於整合操作和開發活動，從而減少從開發到執行的時間。對於那些正在尋找縮短從開發到運營和交付的SDLC(軟體開發生命週期)方法的企業來說，DevOps必須成為一種被廣泛接受的解決方案。更多地採用DevOps和敏捷會有助於QA專家快速開發和交付高質量的軟體，這反過來也被稱為'Quality of Speed' （“速度即質量”）。在過去的5年裡，人們對這種使用的興趣越來越大，並在未來幾年繼續加強。
   

4. 轉向效能工程

   在開發軟體前，獲得更高的效能是一項相當重要的工作。您需要處理幾個元素，如業務價值、可用性、簡單配置和安全性。可以通過各種平臺上的應用程式來獲取使用者體驗以及市場規模。
   
   
   在短開發週期、頻繁的釋出以及不斷變化的市場需求中，使用者體驗扮演著重要的角色之一。為了應對這一趨勢，軟體開發人員開始在每個SDLC階段優先考慮以客戶為中心的方法，以減少產品生命週期的早期階段的效能故障和瓶頸。相應地，效能測試目標已經轉變為詳細檢查系統的不充分效能，並瞭解它在軟體開發過程中的根源。因此，為了響應這一點，效能工程被開發為效能測試的替代品，它從最初的設計開始就在構建重要的效能指標了。
   
   
   效能工程和效能測試之間的幾個關鍵區別:
   

首先也是最重要的一點是，效能測試是對應用程式響應性和負載處理的質量檢查。它確定系統對生產負載的耐受程度，並預測在高負載情況下可能出現的小故障。然而，效能工程從一開始就在設計應用時考慮到諸如週轉時間、質量、生產率等效能指標，從而有助於在開發過程中及早發現問題。 其次，效能測試是一個質量保證過程，通常發生在軟體開發階段結束時。然而，效能工程是一個不間斷的過程，它貫穿於軟體開發週期的每個階段，從產品設計到開發，再到最終客戶體驗。 最後，效能測試由軟體測試團隊進行，而效能工程涉及質量保證和研發團隊。 8. 區塊鏈測試

    區塊鏈技術對於加密貨幣、汽車和金融等行業是很有必要的。與傳統銀行用來管理銀行業務和金融業務的中央系統截然不同，它採用的是去中心化網路。因此，不可否認的是，區塊鏈技術已經改變了企業處理比特幣等數字貨幣的方式。這些區塊鏈應用不僅僅侷限於金融領域。從政府服務到垂直能源，它們的智慧合約是被應用於各個商業領域的。然而，區塊鏈應用程式的廣泛運用也給其除錯帶來了一些挑戰。區塊鏈測試是一種高效的、專門的、下一代的測試解決方案，用於除錯程式碼以交付高效的區塊鏈應用程式。

    根據Marketsandmarkets的資料，到2025年，國際區塊鏈市場規模預計將從2020年的30億美元增至397億美元。預計到2022年，區塊鏈技術融合物聯網裝置將通過智慧合約來實現各方之間實現細微交易，這將是一個即將到來的趨勢。此外，澳大利亞證券交易所還計劃在2020年年底前採用一個以區塊鏈為中心的新系統來管理澳大利亞金融市場。普華永道最近的一份報告顯示，到2020年，77%的金融機構可能會接受區塊鏈技術作為生產過程或系統的一部分。這些統計資料都揭示了區塊鏈技術不斷擴大的範圍和對區塊鏈測試的需求。

    區塊鏈測試:核心測試型別

    必須執行的一些關鍵測試型別包括效能測試、功能測試、節點測試、API測試和其他專項測試。

效能測試:效能測試確定效能瓶頸，給出系統調優的技術建議，並重新評估應用程式是否準備好投入使用。 功能測試:功能測試是評估區塊鏈各應用模組(例如智慧合約)工作的整體過程。 節點測試:對網路上的每個異構節點進行獨立、完善的測試，保證合作的順利進行。 API測試:對區塊鏈領域中應用程式之間介面的響應和請求進行測試，確保其功能和格式都按照適當的方式進行。 一些最流行的區塊鏈測試工具:

Ethereum Tester: 它是Github庫中最常用的平臺和開源測試庫之一。其安裝非常簡單，具有一個可支援多種測試需求的可管理的API。它對Web3整合、API、智慧合約、後端和其他各種區塊鏈測試都能提供可靠的支援。 Ganache: 早期被命名為TestRPC工具，它專門用於對以太坊合約的本地測試。該工具通過生成一個模擬的區塊鏈，使得任何人都能使用多個帳戶進行測試。 Populus: 這個框架是圍繞py.test開發的。它能夠測試包含合約部署在內的一系列乙太網功能。 Bitcoinj: 這也是一個基於java的框架的十分著名的工具。它為基於比特幣的應用程式而構建，能夠實現您將實際的比特幣網路和一些測試活動進行互動。 Embark: 它是專注於開發在多個節點或系統上執行dApps(去中心化應用程式)的測試框架。其整合了IPFS、以太坊區塊鏈和去中心化通訊平臺，如Orbit和Whisper等。 Truffle: 這個強大的工具深受以太坊開發者們歡迎。它在自動合約測試等方面表現不俗。此外，它並非僅能在區塊鏈應用程式中發揮測試功能。 Exonum Testkit: 測試整體執行服務是Exonum Testkit的強項。它使任何人都可以在有組織的系統中測試API和事務執行，也就是說，不需要將一致性演算法和網路操作相關聯。 9. 網路安全和風險合規

    到2020年，網路安全測試已成為質量保證和軟體測試的一個日益增長的趨勢。報告總結了一些關鍵目標，並將其作為一個單獨主題進行了解釋，包括:在所有行業中提高對安全重要性的認識，增加產品和軟體安全性，並在軟體開發生命週期之前實施安全檢查。

    根據BitSight做出的“安全效能管理帶來的更好的安全性和業務結果”的研究，超過82%的利益相關者都意識到安全在他們的企業決策中越來越重要。根據Cybersecurity Ventures的資料，到2021年，與網路犯罪相關的損失預計將達到每年6萬億美元。