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【51CTO.com快譯】隨著數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的廣泛普及，業(yè)界對(duì)于軟件測(cè)試的要求也在持續(xù)迭代與增加。當(dāng)前，越來(lái)越多的企業(yè)和組織都相繼采用了Agile和DevOps之類(lèi)的軟件開(kāi)發(fā)方法，以鼓勵(lì)和促進(jìn)測(cè)試團(tuán)隊(duì)和開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)之間的緊密協(xié)作。根據(jù)Gartner的預(yù)測(cè)：到2020年，IT行業(yè)的開(kāi)發(fā)總成本將從3.76億美元增長(zhǎng)至3.87萬(wàn)億美元。而到了2023年，全球相應(yīng)的軟件測(cè)試市場(chǎng)，預(yù)計(jì)將出現(xiàn)14%的綜合年度增長(zhǎng)率?？梢?jiàn)，無(wú)論您是否在這個(gè)行業(yè)，由軟件技術(shù)開(kāi)發(fā)出的各種應(yīng)用正在滲透和影響著我們的日常生活。而軟件質(zhì)量的保證離不開(kāi)完善可靠的測(cè)試實(shí)踐。下面讓我們基于當(dāng)前的技術(shù)和測(cè)試趨勢(shì)，來(lái)大膽地預(yù)測(cè)該領(lǐng)域在2020年的五大重要發(fā)展趨勢(shì)吧。

1.機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)的指數(shù)級(jí)使用

機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)可謂下一個(gè)指數(shù)級(jí)的技術(shù)應(yīng)用趨勢(shì)，它正在敲開(kāi)自動(dòng)化測(cè)試的大門(mén)，并會(huì)引發(fā)開(kāi)發(fā)效率與應(yīng)用過(guò)程的革命性變革。有機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)：到2022年，機(jī)器學(xué)習(xí)的市場(chǎng)占有率將從14.1億美元增長(zhǎng)到88.1億美元。這就意味著：將有更多的測(cè)試解決方案會(huì)通過(guò)人工智能的方式，為開(kāi)發(fā)者執(zhí)行各種重復(fù)性的任務(wù)。

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，人們將能夠做到、或已經(jīng)能夠執(zhí)行的軟件測(cè)試任務(wù)包括：

· 優(yōu)化測(cè)試套件：實(shí)現(xiàn)唯一性的代碼檢查。

· 預(yù)測(cè)：實(shí)現(xiàn)對(duì)于主要測(cè)試配置的各項(xiàng)預(yù)測(cè)。

· 日志分析：能夠識(shí)別并自動(dòng)執(zhí)行多種檢查。

· 缺陷分析：既能夠發(fā)現(xiàn)應(yīng)用程序中存在的高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，又能夠根據(jù)優(yōu)先級(jí)安排回歸測(cè)試。

相對(duì)應(yīng)地，人工智能的市場(chǎng)也正在快速地增長(zhǎng)中。預(yù)計(jì)到了2025年，AI的整體市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到1906億美元。這些都清晰地表明：與IT相關(guān)的業(yè)務(wù)都正在逐步轉(zhuǎn)向具有機(jī)器學(xué)習(xí)能力的智能類(lèi)型。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型

根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇所提供的數(shù)據(jù)：到2025年，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于整個(gè)社會(huì)與行業(yè)的價(jià)值，可能達(dá)到100萬(wàn)億美元。面對(duì)強(qiáng)烈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，大多數(shù)企業(yè)會(huì)越來(lái)越依賴(lài)于各種新興的技術(shù)。而這反過(guò)來(lái)又會(huì)對(duì)軟件質(zhì)量的穩(wěn)定性和可靠性，提出了更高的要求。

自2015年以來(lái)，企業(yè)用于軟件質(zhì)量保障方面的IT預(yù)算份額，已經(jīng)相對(duì)于上一個(gè)年度提高了35%，而且這種增加預(yù)計(jì)還會(huì)一直延續(xù)到2020年。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型通常是以體現(xiàn)數(shù)據(jù)功能與服務(wù)為前提，因此這就要求開(kāi)發(fā)人員在不斷迭代的情況下，具有開(kāi)發(fā)的敏捷性和靈活性，從而控制好軟件質(zhì)量的檢查流程。也就是說(shuō)，面對(duì)交付產(chǎn)品中的靈活性和穩(wěn)定性這一對(duì)矛盾體的挑戰(zhàn)，質(zhì)量保障經(jīng)理應(yīng)當(dāng)繼續(xù)尋求那些可以同時(shí)滿足兩方面需求的特殊測(cè)試方法，來(lái)精心設(shè)計(jì)與不斷優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量的檢查流程。

3.邁向云端，并廣泛采用物聯(lián)網(wǎng)

憑借著高穩(wěn)定性這一優(yōu)勢(shì)，如今越來(lái)越多的企業(yè)都將自己業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，以及處理方式轉(zhuǎn)移到了云端(https://dzone.com/articles/cloud-adoption-101-the-drivers-barriers-amp-keys-t)。根據(jù)Sogeti(譯者注：數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案提供商)的最新研究顯示：在目前用戶常用的各類(lèi)應(yīng)用程序中，有75-76%是基于云服務(wù)的。同時(shí)，我們也能看到各大軟件開(kāi)發(fā)與服務(wù)提供企業(yè)都在進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的布局。憑借著此類(lèi)技術(shù)，它們不但可以訪問(wèn)到以前無(wú)法獲取的客戶使用數(shù)據(jù)，而且可以據(jù)此做出各種明智的業(yè)務(wù)決策。在同一份研究報(bào)告中，Sogeti也指出：有95-97%的受訪企業(yè)正在計(jì)劃或已經(jīng)實(shí)施了IoT的解決方案。

通常，要實(shí)現(xiàn)對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)、以及基于云端的應(yīng)用程序的質(zhì)量控制，質(zhì)檢工程師及其所在團(tuán)隊(duì)，應(yīng)當(dāng)具備各種專(zhuān)業(yè)且前沿的技能，以便更好地理解正在開(kāi)發(fā)的應(yīng)用程序，及其對(duì)于本公司的業(yè)務(wù)流程將會(huì)產(chǎn)生何種影響。

通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，人們將能夠做到、或已經(jīng)能夠執(zhí)行的軟件測(cè)試任務(wù)包括：

• 可擴(kuò)展的測(cè)試。
• 測(cè)試不同設(shè)備版本的兼容性。
• 監(jiān)控連接過(guò)程中出現(xiàn)的延遲。
• 采取安全性分析，包括：設(shè)備的真實(shí)性、可用性和授權(quán)的準(zhǔn)確性。
• 針對(duì)數(shù)據(jù)的完整性進(jìn)行評(píng)估。

雖然物聯(lián)網(wǎng)的作用日益增長(zhǎng)，但是根據(jù)《世界質(zhì)量報(bào)告(World Quality Report)》顯示：目前仍然有34%的企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，并未經(jīng)歷嚴(yán)格且充分的軟件測(cè)試。

4.從性能測(cè)試到性能工程

對(duì)于中小型企業(yè)，甚至是一些大型企業(yè)而言，它們的交付產(chǎn)品將繼續(xù)受益于深入的性能測(cè)試。不過(guò)，我們預(yù)計(jì)到了2020年，性能工程(performance engineering)有望逐漸取代現(xiàn)有的性能測(cè)試方法。性能工程不但能夠評(píng)估客戶真實(shí)的使用體驗(yàn)，而且能夠從根源上提高業(yè)務(wù)的可行性。通過(guò)重點(diǎn)關(guān)注和評(píng)估產(chǎn)品的性能，我們將能夠確保開(kāi)發(fā)出的產(chǎn)品，即使在極端條件下(如出現(xiàn)軟件內(nèi)部嚴(yán)重錯(cuò)誤、或缺少依賴(lài)項(xiàng))也能夠保持其自身的魯棒性。雖說(shuō)產(chǎn)品性能是軟件測(cè)試的首要任務(wù)，但是我們也應(yīng)當(dāng)充分地考慮到客戶價(jià)值等其他方面的要素，以保障產(chǎn)品在使用過(guò)程中的可配置性、便利性、以及實(shí)用性。

5.大數(shù)據(jù)測(cè)試

當(dāng)前，由于各類(lèi)企業(yè)都會(huì)參考、并根據(jù)與業(yè)務(wù)相關(guān)的大數(shù)據(jù)，來(lái)制定適合于自身情況的最佳營(yíng)銷(xiāo)策略。因此針對(duì)大數(shù)據(jù)的軟件測(cè)試將越來(lái)越重要，我在此預(yù)測(cè)此類(lèi)測(cè)試的需求將在2020年達(dá)到一個(gè)新的高度。在大數(shù)據(jù)測(cè)試中，軟件測(cè)試人員主要驗(yàn)證的是：在使用各類(lèi)商用集群服務(wù)，以及調(diào)用其他支持元素時(shí)，目標(biāo)應(yīng)用是否能夠有效地處理了TB級(jí)的數(shù)據(jù)。此類(lèi)測(cè)試一般側(cè)重于功能與性能方面。當(dāng)然，數(shù)據(jù)質(zhì)量也是大數(shù)據(jù)測(cè)試環(huán)節(jié)中的一項(xiàng)關(guān)鍵因素。我們需要根據(jù)不同的特征(包括：一致性、有效性、準(zhǔn)確性、完整性、重復(fù)性等)，來(lái)檢查數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

如您所見(jiàn)，手動(dòng)測(cè)試已經(jīng)逐漸被自動(dòng)化測(cè)試所取代。不過(guò)，由于目前尚無(wú)足夠優(yōu)秀的自動(dòng)化工具，來(lái)完全實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的精細(xì)處理與監(jiān)視，因此在2020年，我們將看到這兩種方法的混合使用。當(dāng)然，我也會(huì)樂(lè)觀地期待若干年后，自動(dòng)化測(cè)試最終能完全取代手動(dòng)測(cè)試。

原文標(biāo)題：Top 5 Software Testing Trends to Look For in 2020，作者：Shormistha Chatterjee

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