譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

當(dāng)提及測(cè)試時(shí)，通常會(huì)存在兩個(gè)誤解：一是開(kāi)發(fā)人員可以單獨(dú)測(cè)試產(chǎn)品以降低成本；二是自從自動(dòng)化測(cè)試發(fā)揮效用以來(lái)，并未產(chǎn)生很大的變化。

而事實(shí)是，測(cè)試行業(yè)正在突飛猛進(jìn)地發(fā)展，如果你不投資于測(cè)試，即便是微小的故障也會(huì)造成極高的成本。你可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)孟加拉國(guó)銀行被黑客入侵，導(dǎo)致8100萬(wàn)美元被盜的故事。然而，若非系統(tǒng)故障中斷了打印過(guò)程，導(dǎo)致無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)可疑交易，他們本可以很輕松地防止這種情況發(fā)生。

這只是削減測(cè)試成本可能帶來(lái)毀滅性后果的一個(gè)例子，但其理念是明確的：測(cè)試不是應(yīng)該削減的領(lǐng)域。相反地，了解測(cè)試領(lǐng)域的最新動(dòng)態(tài)并投資于最新趨勢(shì)是非常重要的。

在本文中，我們總結(jié)了2024年一些最突出的自動(dòng)化測(cè)試趨勢(shì)，這些趨勢(shì)已在今年開(kāi)始顯現(xiàn)并將持續(xù)下去。我們還探索了每種方法的好處，以幫助你了解它們?nèi)绾芜m配你的測(cè)試策略。

概要

1. 測(cè)試的發(fā)展突飛猛進(jìn)，要求QA團(tuán)隊(duì)保持領(lǐng)先地位。與自動(dòng)化測(cè)試的趨勢(shì)保持同步對(duì)于確保測(cè)試策略是有效的、可擴(kuò)展的，并且與最新的技術(shù)進(jìn)步保持一致是至關(guān)重要的。
2. 自動(dòng)化測(cè)試的最新趨勢(shì)之一是量子計(jì)算。盡管量子計(jì)算仍處于早期階段，但它有望實(shí)現(xiàn)更快、更精確的測(cè)試，解決傳統(tǒng)方法難以應(yīng)對(duì)的復(fù)雜系統(tǒng)。
3. 左移測(cè)試的關(guān)注度并非消退。它仍在不斷發(fā)展，在開(kāi)發(fā)周期中更早地進(jìn)行測(cè)試，從而降低成本，并在主要問(wèn)題出現(xiàn)之前加速錯(cuò)誤檢測(cè)。
4. 隨著左移測(cè)試，無(wú)腳本測(cè)試自動(dòng)化和無(wú)代碼自動(dòng)化變得越來(lái)越流行，允許廣泛的專業(yè)人員（無(wú)論其技術(shù)專長(zhǎng)如何）在無(wú)需編寫代碼的情況下創(chuàng)建和運(yùn)行測(cè)試。
5. 測(cè)試自動(dòng)化的未來(lái)看起來(lái)大有前景。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，測(cè)試實(shí)踐變得更加智能和高效，確保了更快的發(fā)布和更高質(zhì)量的軟件產(chǎn)品。

2024年的自動(dòng)化測(cè)試趨勢(shì)

有些趨勢(shì)只是曇花一現(xiàn)。理論上，它們充滿了希望，但在實(shí)際任務(wù)中，它們往往暴露出其局限性和不切實(shí)際。我們精心挑選了下述18個(gè)測(cè)試自動(dòng)化趨勢(shì)，這些趨勢(shì)看起來(lái)既現(xiàn)實(shí)，又有潛力真正幫助我們改變軟件質(zhì)量和開(kāi)發(fā)的未來(lái)。

1.QAOps越來(lái)越受歡迎

2024年QAOps呈現(xiàn)出一種蓬勃發(fā)展的趨勢(shì)。顧名思義，這種方法結(jié)合了質(zhì)量保證（QA）方法和IT操作來(lái)加速測(cè)試。換句話說(shuō)，它將質(zhì)量保證和測(cè)試集成到DevOps過(guò)程中，在軟件開(kāi)發(fā)周期的每個(gè)階段（而非最后）引入徹底的測(cè)試。

更詳細(xì)地說(shuō)，QAOps框架允許開(kāi)發(fā)人員和測(cè)試人員協(xié)同工作。通過(guò)這種緊密的合作，公司可以精確定位真實(shí)用戶在開(kāi)始與應(yīng)用程序交互時(shí)可能遇到的不同場(chǎng)景，從而改進(jìn)測(cè)試過(guò)程。

一些公司對(duì)這種方法進(jìn)行了自己的改造。他們組織所謂的“測(cè)試小組”，邀請(qǐng)所有感興趣的團(tuán)隊(duì)成員參加測(cè)試。通過(guò)這樣做，他們不僅確保在測(cè)試中沒(méi)有偏見(jiàn)，而且他們也有機(jī)會(huì)從不同的角度測(cè)試他們的產(chǎn)品，從而使他們最終獲得更好的結(jié)果。

這就好比建造一座房子，開(kāi)發(fā)人員負(fù)責(zé)建造地基、墻壁和屋頂，而測(cè)試人員則負(fù)責(zé)從一開(kāi)始就確保所有這些組件都是堅(jiān)固的。最終，當(dāng)房子投入使用時(shí)，就無(wú)需做大的返工。

好處

• 改進(jìn)了測(cè)試人員、開(kāi)發(fā)人員和IT運(yùn)維團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作。
• 通過(guò)持續(xù)的知識(shí)共享提高了團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力。
• 鑒于漏洞發(fā)現(xiàn)周期縮短，可以更快地實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)品和新功能發(fā)布。
• 通過(guò)交付高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的軟件產(chǎn)品來(lái)增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。

2.機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化的廣泛采用

另一個(gè)越來(lái)越受歡迎的自動(dòng)化測(cè)試趨勢(shì)是機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化（RPA）的使用。RPA，也被稱為軟件機(jī)器人，有能力反映測(cè)試人員與軟件應(yīng)用程序的交互。通過(guò)記錄測(cè)試人員執(zhí)行的操作并學(xué)習(xí)測(cè)試序列，它可以模仿相同的過(guò)程，從而節(jié)省你執(zhí)行重復(fù)任務(wù)的大量時(shí)間。

RPA由于其實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)單性和速度而變得廣泛流行。傳統(tǒng)的自動(dòng)化需要專門的硬件和軟件來(lái)自動(dòng)化重復(fù)的任務(wù)，與之相比，RPA使用機(jī)器人來(lái)完成這一過(guò)程。這些機(jī)器人通常由人類運(yùn)行，可以使用現(xiàn)成的軟件輕松編程，并在幾小時(shí)或幾天內(nèi)進(jìn)行訓(xùn)練，這使得RPA成為大多數(shù)公司更具成本效益的測(cè)試解決方案。

RPA測(cè)試技術(shù)正在各個(gè)行業(yè)中使用，并且在不久的將來(lái)會(huì)變得更加廣泛。根據(jù)Statista的數(shù)據(jù)顯示，到2030年，RPA市場(chǎng)將增長(zhǎng)到133.9億美元，比2022年的31.7億美元大幅增長(zhǎng)。

此外，由于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步，RPA將很快變得更加智能。這意味著RPA不僅可以復(fù)制人類的行為，還可以理解信息，從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并主動(dòng)解決問(wèn)題。最終，這將允許它在沒(méi)有測(cè)試人員過(guò)多指導(dǎo)的情況下執(zhí)行更復(fù)雜的決策過(guò)程。

好處

• 由于重復(fù)測(cè)試場(chǎng)景的自動(dòng)化，降低了人工成本。
• 減少人為錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)镽PA準(zhǔn)確地復(fù)制了測(cè)試人員的交互。
• 由于RPA機(jī)器人能夠跨多個(gè)系統(tǒng)和應(yīng)用程序執(zhí)行測(cè)試，因此節(jié)省了大量的時(shí)間和資源。
• 允許組織按需執(zhí)行小型、大型甚至企業(yè)級(jí)測(cè)試的可擴(kuò)展性。

3.積極使用AI和ML測(cè)試

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具在測(cè)試行業(yè)引起了轟動(dòng)。由于它們能夠自動(dòng)化測(cè)試幾乎每個(gè)方面——從測(cè)試用例創(chuàng)建和測(cè)試執(zhí)行到測(cè)試維護(hù)——使得它們成為QA團(tuán)隊(duì)不可或缺的一部分。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在自動(dòng)化測(cè)試中的實(shí)際應(yīng)用非常廣泛。從識(shí)別測(cè)試的特性，創(chuàng)建不需要手動(dòng)測(cè)試腳本的測(cè)試用例，到在幾分鐘內(nèi)運(yùn)行數(shù)千個(gè)測(cè)試，它可以在沒(méi)有人工支持的情況下完成所有這些工作。

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的能力預(yù)計(jì)只會(huì)不斷提升。在短期內(nèi)，通過(guò)創(chuàng)建著名測(cè)試人員（比如Bret Pettichord、Cem Karner、Tariq等）的人工智能化身，將測(cè)試過(guò)程數(shù)字化是可能的。通過(guò)將他們的專業(yè)知識(shí)和技能傳授給機(jī)器人，組織將能夠創(chuàng)建強(qiáng)大的虛擬測(cè)試人員團(tuán)隊(duì)，他們可以執(zhí)行所有類型的測(cè)試，并根據(jù)輸入可衍生性充分衡量項(xiàng)目的質(zhì)量。

在測(cè)試中使用AI和ML的其他例子還包括：

• 自然語(yǔ)言處理：NLP算法可以從自然語(yǔ)言文檔中提取和分析需求，幫助創(chuàng)建測(cè)試用例，并確保測(cè)試與項(xiàng)目目標(biāo)保持一致。
• 計(jì)算機(jī)視覺(jué)測(cè)試：人工智能驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)可以自動(dòng)比較UI元素和屏幕，以識(shí)別應(yīng)用程序中的視覺(jué)缺陷或不一致性。
• 自動(dòng)錯(cuò)誤分類：ML模型可以幫助對(duì)傳入的錯(cuò)誤報(bào)告進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序和分類。
• 使用AI進(jìn)行行為驅(qū)動(dòng)測(cè)試：AI可以理解用戶行為模式，并生成模擬真實(shí)用戶交互的測(cè)試場(chǎng)景，使QA團(tuán)隊(duì)能夠覆蓋更多的測(cè)試用例。
• 安全測(cè)試：人工智能可以模擬網(wǎng)絡(luò)攻擊，識(shí)別軟件漏洞。

除此之外，人工智能在預(yù)測(cè)結(jié)果方面同樣表現(xiàn)出色。通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)和模式，它可以高概率地識(shí)別可能發(fā)生的錯(cuò)誤和問(wèn)題，并幫助在它們成為主要問(wèn)題之前加以預(yù)防。

好處

• 更快的發(fā)布周期。
• 快速生成測(cè)試用例。
• 自動(dòng)測(cè)試維護(hù)。
• 根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)漏洞和測(cè)試結(jié)果的可能性。
• 廣泛的測(cè)試覆蓋各種設(shè)備，確保軟件經(jīng)過(guò)徹底的測(cè)試，不會(huì)遺留任何錯(cuò)誤。

4.可解釋性人工智能正獲得關(guān)注

雖然人工智能正大刀闊斧地邁入測(cè)試領(lǐng)域，幫助QA團(tuán)隊(duì)提高結(jié)果的準(zhǔn)確性并減少錯(cuò)誤，但使這種測(cè)試有用的主要因素是“透明度”。QA工程師需要能夠理解為什么要做出這樣或那樣的決定，并據(jù)此采取行動(dòng)。這就是可解釋性人工智能發(fā)揮關(guān)鍵作用的地方。

用外行人的話來(lái)說(shuō)，可解釋性AI是測(cè)試人員在每個(gè)特定情況下確定準(zhǔn)確含義并根據(jù)派生結(jié)果預(yù)測(cè)未來(lái)決策的能力。通過(guò)對(duì)人工智能結(jié)果的明確定義，他們可以防止錯(cuò)誤、缺陷和偏見(jiàn)，確保他們的產(chǎn)品符合法規(guī)，并與關(guān)鍵利益相關(guān)者建立信任。

在未來(lái)幾年，可解釋性人工智能將成為測(cè)試的一個(gè)組成部分。我們將看到許多新的人工智能框架和工具的出現(xiàn)，如SHAP、TensorFlow、Lime等，這將加速可解釋性人工智能在軟件測(cè)試中的應(yīng)用。

好處

• 及早發(fā)現(xiàn)漏洞，減少修復(fù)它們的成本和時(shí)間。
• 從開(kāi)發(fā)開(kāi)始就進(jìn)行測(cè)試，從而獲得更高質(zhì)量的軟件。
• 由于對(duì)代碼更改的反饋更快，開(kāi)發(fā)周期更短。
• 降低可能延遲產(chǎn)品發(fā)布的后期故障風(fēng)險(xiǎn)。

5.對(duì)倫理測(cè)試的關(guān)注將會(huì)增加

到2024年，隨著組織認(rèn)識(shí)到負(fù)責(zé)任的軟件開(kāi)發(fā)的重要性，對(duì)倫理測(cè)試（ethical testing）的關(guān)注將進(jìn)一步增加。倫理測(cè)試包含的不僅僅是軟件功能的技術(shù)細(xì)節(jié)。首先，這是關(guān)于確保技術(shù)是安全和公平的，并了解它是如何達(dá)到這個(gè)或那個(gè)結(jié)果的。

人們對(duì)人工智能的主要擔(dān)憂是，它長(zhǎng)期以來(lái)一直是一個(gè)“黑匣子”。它會(huì)產(chǎn)生結(jié)果，但它為什么以及如何做出這些決定卻并不透明，這往往會(huì)導(dǎo)致偏見(jiàn)和歧視性結(jié)果。倫理測(cè)試解決了這些問(wèn)題。通過(guò)倫理測(cè)試，QA團(tuán)隊(duì)能夠?qū)Ｗ⒂谠陂_(kāi)發(fā)早期減輕偏見(jiàn)，確保算法公平透明，不會(huì)延續(xù)與種族、性別或社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素相關(guān)的歧視。

隨著人們對(duì)人工智能倫理的關(guān)注程度不斷提升，倫理測(cè)試也正在從一種“有備無(wú)患”的做法轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N“必備”的做法，并成為2024年及以后自動(dòng)化測(cè)試的重要趨勢(shì)之一。

好處

• 提供了關(guān)于人工智能系統(tǒng)如何做出決策的清晰見(jiàn)解。
• 有助于在開(kāi)發(fā)早期識(shí)別和解決潛在的偏見(jiàn)。
• 確保與全球法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)保持一致。
• 在用戶和利益相關(guān)者之間建立信任。

6.轉(zhuǎn)向自我修復(fù)工具

自動(dòng)化測(cè)試的最大障礙之一是不穩(wěn)定性。當(dāng)每次運(yùn)行測(cè)試后顯示不同的結(jié)果時(shí)，知道其中哪一個(gè)是準(zhǔn)確的就成了一個(gè)挑戰(zhàn)。自我修復(fù)（Self-healing）工具旨在解決這一挑戰(zhàn)。當(dāng)測(cè)試中的應(yīng)用程序發(fā)生更改時(shí)，通過(guò)自動(dòng)調(diào)整測(cè)試腳本，它們可以確保測(cè)試保持穩(wěn)定，并且QA團(tuán)隊(duì)需要做的支持測(cè)試更少。

更重要的是，自我修復(fù)工具會(huì)不斷學(xué)習(xí)。每次運(yùn)行時(shí)，它們都會(huì)處理更多的數(shù)據(jù)和模式，并識(shí)別重復(fù)出現(xiàn)的問(wèn)題，從而在創(chuàng)建測(cè)試時(shí)變得更加高效。這一點(diǎn)，再加上它們處理大量數(shù)據(jù)的能力，使它們成為現(xiàn)代QA過(guò)程中既需要準(zhǔn)確性又需要減少停機(jī)時(shí)間的必要工具。

好處

• 主動(dòng)問(wèn)題檢測(cè)，最大限度地減少停機(jī)時(shí)間。
• 與CI/CD管道無(wú)縫集成，確保最新且可靠的測(cè)試腳本。
• AI驅(qū)動(dòng)的測(cè)試用例優(yōu)先級(jí)。
• 持續(xù)適應(yīng)應(yīng)用程序更改，需要最少的人工干預(yù)。

7.區(qū)塊鏈測(cè)試正成為一個(gè)熱門趨勢(shì)

雖然你肯定聽(tīng)說(shuō)過(guò)區(qū)塊鏈，但你可能并未發(fā)現(xiàn)區(qū)塊鏈測(cè)試帶來(lái)的可能性。區(qū)塊鏈測(cè)試可用于各種應(yīng)用程序。從保護(hù)交易到確保供應(yīng)鏈的完整性，甚至驗(yàn)證數(shù)字資產(chǎn)的真實(shí)性，它在需要準(zhǔn)確數(shù)據(jù)驗(yàn)證的廣泛行業(yè)和場(chǎng)景中都很有用。

如果你希望確保分布式應(yīng)用程序（DAPPs）的性能達(dá)到峰值，那么一定要考慮區(qū)塊鏈測(cè)試。區(qū)塊鏈為DAPP提供無(wú)縫的可擴(kuò)展性，確保它們能夠有效地處理增加的數(shù)據(jù)量和事務(wù)。此外，它還會(huì)進(jìn)行全面的測(cè)試，以識(shí)別可能阻礙DAPP順利運(yùn)行的潛在漏洞、低效率和瓶頸。

然而，值得注意的是，區(qū)塊鏈測(cè)試在概念上不同于其他類型的測(cè)試。它由智能合約、節(jié)點(diǎn)、區(qū)塊、共識(shí)機(jī)制、交易和錢包等組件組成，這些組件需要經(jīng)過(guò)徹底的測(cè)試，并需要相關(guān)的堆棧。

好處

• 由于強(qiáng)大的安全協(xié)議，避免了未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)、欺詐和數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。
• 快速清除可能成為生產(chǎn)環(huán)境中代價(jià)高昂的問(wèn)題的障礙。
• 遵守行業(yè)法規(guī)和數(shù)據(jù)保護(hù)法，這對(duì)于金融和醫(yī)療保健等行業(yè)尤為重要。

8.更多的組織將利用左移測(cè)試

許多組織都在接受左移測(cè)試。這種做法并不新鮮，但隨著時(shí)間的推移，它已經(jīng)演變，并在2024年進(jìn)一步向左轉(zhuǎn)?，F(xiàn)在，團(tuán)隊(duì)不再等待開(kāi)發(fā)代碼，而是在編碼階段開(kāi)始之前編寫單元測(cè)試。

在開(kāi)發(fā)周期的早期讓測(cè)試人員參與進(jìn)來(lái)會(huì)帶來(lái)很多好處。其中最重要的是降低成本。通過(guò)在早期檢查代碼的有效性，團(tuán)隊(duì)可以在修復(fù)成本很低的時(shí)候識(shí)別和修復(fù)漏洞，而不是讓它們升級(jí)到后期階段，這可能會(huì)造成高達(dá)7600美元及以上的損失。

左移方法還鼓勵(lì)使用智能分析。測(cè)試人員可以通過(guò)監(jiān)控客戶與軟件的交互來(lái)衡量客戶滿意度。如果他們發(fā)現(xiàn)軟件需要一些更改，他們可以在軟件開(kāi)發(fā)的初始階段引入這些更改，因?yàn)檫@些更改不會(huì)花費(fèi)太多。

值得注意的是，盡管左移測(cè)試提供了好處，但在開(kāi)發(fā)過(guò)程的早期讓測(cè)試人員參與并不總是合適的。應(yīng)該根據(jù)項(xiàng)目的狀態(tài)來(lái)決定是否讓QA測(cè)試團(tuán)隊(duì)參與進(jìn)來(lái)。

好處

• 通過(guò)早期檢測(cè)和糾正錯(cuò)誤，降低了開(kāi)發(fā)成本。
• 更早地自動(dòng)化測(cè)試用例并簡(jiǎn)化整個(gè)測(cè)試過(guò)程的可能性。
• 優(yōu)化的QA流程加快了產(chǎn)品上市時(shí)間。

9.對(duì)基于云的跨瀏覽器測(cè)試的需求正在增加

在今年組織采用的測(cè)試自動(dòng)化的增長(zhǎng)趨勢(shì)中，基于云的跨瀏覽器測(cè)試脫穎而出。隨著設(shè)備種類的逐年增加，對(duì)于公司來(lái)說(shuō)，在所有設(shè)備上徹底測(cè)試他們的解決方案變得至關(guān)重要。

然而，在實(shí)踐中，對(duì)于許多小公司來(lái)說(shuō)，實(shí)現(xiàn)如此廣泛的覆蓋通常是遙不可及的，因?yàn)闃?gòu)建如此廣泛的測(cè)試基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)是昂貴的。因此，越來(lái)越多的公司轉(zhuǎn)向第三方提供商，這些提供商提供了云技術(shù)訪問(wèn)權(quán)限以及用于測(cè)試的數(shù)千個(gè)虛擬環(huán)境。

隨著云測(cè)試平臺(tái)的出現(xiàn)，市場(chǎng)上基于云的測(cè)試工具也出現(xiàn)了增長(zhǎng)。這些工具支持所有流行的瀏覽器和設(shè)備，使QA團(tuán)隊(duì)能夠創(chuàng)建和運(yùn)行交叉兼容的測(cè)試。

數(shù)據(jù)顯示，全球云應(yīng)用市場(chǎng)的價(jià)值預(yù)計(jì)將從2020年的1710億美元增長(zhǎng)到2025年的3650億美元。

好處

• 不需要昂貴的內(nèi)部測(cè)試基礎(chǔ)設(shè)施，這意味著公司只需為他們使用的資源付費(fèi)。
• 廣泛的測(cè)試覆蓋范圍，涉及各種設(shè)備、瀏覽器、操作系統(tǒng)和屏幕大小。
• 能夠根據(jù)項(xiàng)目的需要增加或減少測(cè)試資源。
• 支持跨大多數(shù)基于云的平臺(tái)的并行測(cè)試，這大大縮短了測(cè)試時(shí)間并加快了上市時(shí)間。

10.探索性測(cè)試將不可避免

探索性測(cè)試（Exploratory testing）作為一種偏離嚴(yán)格的測(cè)試用例和腳本的實(shí)踐而出現(xiàn)。相反地，它給了測(cè)試人員直觀地探索和測(cè)試軟件的自由。這種隨機(jī)性元素不僅允許QA團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)腳本測(cè)試沒(méi)有描述的獨(dú)特用例，而且還可以在他們通常不會(huì)看到的區(qū)域發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。

好處

• 消除記錄測(cè)試用例或特性的需要可以加快測(cè)試速度。
• 捕獲其他測(cè)試方法和技術(shù)可能遺漏的問(wèn)題和錯(cuò)誤的能力。
• 由于缺乏廣泛的測(cè)試用例準(zhǔn)備而導(dǎo)致的快速啟動(dòng)（Quick start）。這在文檔或測(cè)試用例創(chuàng)建時(shí)間有限的情況下尤其重要。

10.微服務(wù)測(cè)試快速發(fā)展

微服務(wù)架構(gòu)的流行催生了微服務(wù)測(cè)試。這種測(cè)試方法的目的是將軟件作為一組小的、獨(dú)立的功能部件進(jìn)行測(cè)試，而非測(cè)試整個(gè)架構(gòu)，并密切監(jiān)視正在進(jìn)行的性能。

隨著基于微服務(wù)的應(yīng)用程序不斷涌現(xiàn)，微服務(wù)測(cè)試將繼續(xù)發(fā)展，而對(duì)測(cè)試微服務(wù)的技能需求求也將不斷增加。

好處

• 能夠在不影響其他微服務(wù)的情況下測(cè)試一個(gè)微服務(wù)中的單個(gè)組件和更改。
• 更快的開(kāi)發(fā)周期，因?yàn)榭梢赃x擇在微服務(wù)上發(fā)布和迭代。
• 由于能夠同時(shí)處理多個(gè)微服務(wù)，項(xiàng)目交付速度更快。
• 優(yōu)化資源利用，節(jié)約成本。

11.In-Sprint自動(dòng)化有望增長(zhǎng)

根據(jù)Marketsplash的數(shù)據(jù)，71%的組織正在采用敏捷方法，更多的公司正在考慮在未來(lái)幾年采用敏捷方法。這一趨勢(shì)推動(dòng)了In-sprint自動(dòng)化的發(fā)展。

In-sprint自動(dòng)化是指在敏捷開(kāi)發(fā)過(guò)程的每個(gè)Sprint或迭代中集成測(cè)試自動(dòng)化工作。通過(guò)遵循這種方法，公司可以顯著地加快他們的發(fā)布周期，在短增量中鞏固測(cè)試的所有基本功能。

好處

• In-sprint自動(dòng)化允許更快和更頻繁的發(fā)布。
• 自動(dòng)化測(cè)試在開(kāi)發(fā)過(guò)程中持續(xù)運(yùn)行，從而能夠及早發(fā)現(xiàn)缺陷和問(wèn)題。
• 對(duì)軟件質(zhì)量的實(shí)時(shí)反饋，允許更準(zhǔn)確的項(xiàng)目計(jì)劃，更好的資源分配，以及改進(jìn)的項(xiàng)目時(shí)間表預(yù)測(cè)。
• 在一個(gè)Sprint中創(chuàng)建的自動(dòng)化測(cè)試可以在后續(xù)的Sprint中用于回歸測(cè)試。
• 快速確認(rèn)新需求，并相應(yīng)地調(diào)整測(cè)試方法。

12.整合眾包測(cè)試

眾包測(cè)試是一種先進(jìn)的軟件QA方法，它吸引了來(lái)自世界各地的不同測(cè)試人員社區(qū)，在真實(shí)的設(shè)備上測(cè)試真實(shí)條件下的產(chǎn)品。

眾包的好處在于它可以讓公司避免資源限制。他們不必?fù)?dān)心測(cè)試人員是否擁有正確的測(cè)試自動(dòng)化工具或技能。相反地，任務(wù)是根據(jù)測(cè)試人員已經(jīng)擁有的資源來(lái)分配的，這大大加快了進(jìn)入市場(chǎng)的時(shí)間。

眾包測(cè)試通常用于加速自動(dòng)化，特別是當(dāng)公司處于產(chǎn)品發(fā)布的邊緣和/或希望將其擴(kuò)展到全球市場(chǎng)時(shí)。在未來(lái)，隨著公司意識(shí)到終端用戶參與測(cè)試過(guò)程的積極影響，它將被更廣泛地使用。

好處

• 具備豐富的測(cè)試經(jīng)驗(yàn)。
• 擴(kuò)展的測(cè)試覆蓋包括一系列設(shè)備、操作系統(tǒng)、瀏覽器和分辨率。
• 可以根據(jù)項(xiàng)目需求簡(jiǎn)單地?cái)U(kuò)大或縮小測(cè)試能力。
• 讓最終用戶參與到這個(gè)過(guò)程中，有助于交付一個(gè)廣受歡迎的產(chǎn)品。

13.無(wú)腳本測(cè)試自動(dòng)化

這種測(cè)試實(shí)踐意味著使用自動(dòng)化測(cè)試工具來(lái)評(píng)估軟件質(zhì)量，而不需要使用傳統(tǒng)的腳本或代碼。

這個(gè)概念很簡(jiǎn)單。這些工具記錄測(cè)試人員在瀏覽軟件時(shí)所采取的行動(dòng)，然后，基于結(jié)果，為不同的場(chǎng)景生成最有可能的用例。無(wú)腳本測(cè)試自動(dòng)化平臺(tái)被設(shè)計(jì)用于執(zhí)行所有類型的測(cè)試，包括UI/UX測(cè)試、功能測(cè)試等，這使得它們適用于許多不同的項(xiàng)目。

與其他工具類似，無(wú)腳本測(cè)試自動(dòng)化平臺(tái)在定制方面也有局限性。雖然這種限制對(duì)于大多數(shù)具有直接需求的項(xiàng)目來(lái)說(shuō)可能不是問(wèn)題，但它可能會(huì)對(duì)高度復(fù)雜的應(yīng)用程序構(gòu)成約束。

好處

• 加快產(chǎn)品交付流程。
• 由于自動(dòng)化成本降低，投資回報(bào)率更高。
• 在各種場(chǎng)景中重用自動(dòng)化腳本的靈活性。

14.無(wú)代碼自動(dòng)化成為主流

2024年將成為主流的另一個(gè)測(cè)試自動(dòng)化趨勢(shì)是無(wú)代碼自動(dòng)化。顧名思義，這種類型的測(cè)試不涉及編碼，使其能夠被廣泛的專業(yè)人員訪問(wèn)，而不管他們的技術(shù)背景如何。QA工程師、業(yè)務(wù)分析師，甚至非技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員都可以在無(wú)需編寫代碼的情況下創(chuàng)建和運(yùn)行自動(dòng)化測(cè)試。除此之外，無(wú)代碼自動(dòng)化還減少了測(cè)試創(chuàng)建所需的時(shí)間，使得編寫測(cè)試腳本的過(guò)程不再耗時(shí)和費(fèi)力，最終加快了開(kāi)發(fā)周期。

盡管并非毫無(wú)限制，特別是當(dāng)涉及到處理復(fù)雜或高度定制的應(yīng)用程序時(shí)，但無(wú)代碼自動(dòng)化被證明是具有簡(jiǎn)單工作流的項(xiàng)目的“游戲規(guī)則改變者”。數(shù)據(jù)顯示，到2027年，其市場(chǎng)全球預(yù)估價(jià)值將高達(dá)650億美元，這表明對(duì)更簡(jiǎn)單的自動(dòng)化解決方案的需求在不斷增長(zhǎng)。

好處

• 將測(cè)試自動(dòng)化功能擴(kuò)展到非技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員。
• 減少創(chuàng)建和維護(hù)測(cè)試腳本所需的時(shí)間和精力。
• 加快開(kāi)發(fā)和發(fā)布周期，支持更快地交付高質(zhì)量產(chǎn)品。
• 降低對(duì)高度專業(yè)化自動(dòng)化工程師的依賴，使團(tuán)隊(duì)更加自給自足。

15.持續(xù)測(cè)試將簡(jiǎn)化構(gòu)建版本

持續(xù)測(cè)試（CT）幫助企業(yè)評(píng)估與軟件發(fā)布相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，確保對(duì)是否繼續(xù)或進(jìn)行調(diào)整做出明智的決定。持續(xù)測(cè)試會(huì)在每次產(chǎn)品變更后執(zhí)行，并被集成到CI/CD管道中。

隨著企業(yè)越來(lái)越多地認(rèn)識(shí)到持續(xù)測(cè)試的好處，它的需求和采用預(yù)計(jì)將在軟件測(cè)試行業(yè)中繼續(xù)增長(zhǎng)。根據(jù)報(bào)告和數(shù)據(jù)顯示，21%的QA測(cè)試人員已經(jīng)將持續(xù)測(cè)試整合到他們的流程中，以加速代碼發(fā)布，而其余的人則熱衷于在不久的將來(lái)這樣做。

好處

• 軟件開(kāi)發(fā)生命周期中的缺陷和問(wèn)題的早期檢測(cè)，有助于減少修復(fù)它們所需的成本和工作量。
• 適應(yīng)各種開(kāi)發(fā)方法，包括敏捷、DevOps和瀑布。
• 快速交付高質(zhì)量的軟件。
• 能夠在任何時(shí)候訪問(wèn)測(cè)試報(bào)告。

16.移動(dòng)自動(dòng)化出現(xiàn)在前沿

最近移動(dòng)生產(chǎn)的激增凸顯了移動(dòng)測(cè)試自動(dòng)化的重要性。

在2024年及未來(lái)幾年，隨著設(shè)備數(shù)量的持續(xù)增長(zhǎng)，移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試將變得更加普遍。公司將成倍地投資于強(qiáng)大的移動(dòng)自動(dòng)化工具，以保持競(jìng)爭(zhēng)力，并將尋找具有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的測(cè)試人員。

好處

• 簡(jiǎn)化的測(cè)試活動(dòng)帶來(lái)更快的部署時(shí)間。
• 應(yīng)用程序的細(xì)致功能，包括其UI和UX。
• 100%的測(cè)試覆蓋率。

17.量子計(jì)算將改變游戲規(guī)則

自動(dòng)化測(cè)試的最新趨勢(shì)之一是量子計(jì)算的集成。雖然仍處于早期階段，但量子計(jì)算可以使計(jì)算能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)傳統(tǒng)系統(tǒng)，使其能夠并行處理大量數(shù)據(jù)集。它已經(jīng)在銀行中實(shí)施，以幫助進(jìn)行欺詐和風(fēng)險(xiǎn)管理，但潛在的應(yīng)用范圍要大得多。

在測(cè)試中，量子計(jì)算的出現(xiàn)開(kāi)辟了一個(gè)新的利基市場(chǎng)，需要新的專業(yè)技能和知識(shí)加持。為了跟上這一步伐，QA工程師需要深入了解量子算法、量子比特操作和量子數(shù)據(jù)處理。這種自動(dòng)化測(cè)試趨勢(shì)預(yù)計(jì)將導(dǎo)致專門為量子動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)的全新測(cè)試框架的創(chuàng)建。

好處

• 能夠比傳統(tǒng)方法更快、更有效地測(cè)試復(fù)雜系統(tǒng)。
• 能夠以更高的精度執(zhí)行高度復(fù)雜的計(jì)算。
• 模擬傳統(tǒng)系統(tǒng)難以應(yīng)對(duì)的復(fù)雜測(cè)試場(chǎng)景，如多變量模擬或優(yōu)化問(wèn)題。
• 減少測(cè)試所需的時(shí)間。

18.測(cè)試自動(dòng)化趨勢(shì)背后的驅(qū)動(dòng)力

正如你所看到的，市場(chǎng)上發(fā)生了很多事情，雖然并非所有的趨勢(shì)都是持久的，但有些趨勢(shì)可能會(huì)讓你付出高昂的代價(jià)。因此，緊跟最新的趨勢(shì)是很重要的，以免錯(cuò)過(guò)可以提高你的測(cè)試實(shí)踐的機(jī)會(huì)。

現(xiàn)在，問(wèn)題是：是什么推動(dòng)了測(cè)試自動(dòng)化的變化？有沒(méi)有一種方法可以預(yù)測(cè)即將出現(xiàn)的趨勢(shì)？事實(shí)上，如果你能跟上科技世界的變化，你絕對(duì)可以預(yù)測(cè)到某些趨勢(shì)。

以下是近年來(lái)推動(dòng)變革的一些因素，它們將對(duì)2024年及以后的測(cè)試領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響。

• 技術(shù)進(jìn)步：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展是主要推動(dòng)力。這些技術(shù)支持更智能、更有效的測(cè)試實(shí)踐。
• 不斷變化的用戶期望：隨著用戶要求更加無(wú)縫和用戶友好的軟件體驗(yàn)，測(cè)試實(shí)踐總是不斷發(fā)展，以確保軟件滿足這些期望。
• 敏捷和DevOps的采用：在測(cè)試行業(yè)中，敏捷和DevOps方法的廣泛采用并未被忽視。隨著越來(lái)越多的團(tuán)隊(duì)采用敏捷方法并結(jié)合開(kāi)發(fā)和運(yùn)維過(guò)程，持續(xù)測(cè)試和集成已經(jīng)成為新的規(guī)范。
• 安全問(wèn)題：隨著在互聯(lián)網(wǎng)上交換的數(shù)據(jù)量迅速增長(zhǎng)，安全性變得日益重要。測(cè)試實(shí)踐通過(guò)更多地關(guān)注識(shí)別漏洞、確保強(qiáng)大的安全措施和保護(hù)敏感數(shù)據(jù)來(lái)解決這些問(wèn)題。
• 市場(chǎng)動(dòng)態(tài)：競(jìng)爭(zhēng)和市場(chǎng)需求在推動(dòng)趨勢(shì)方面也起著至關(guān)重要的作用。產(chǎn)品需要高質(zhì)量和快速交付，這促使組織采用和適應(yīng)最新的測(cè)試實(shí)踐。
• 不斷發(fā)展的軟件架構(gòu)：軟件架構(gòu)的變化（比如微服務(wù)和基于云的解決方案）需要新的測(cè)試方法來(lái)確保兼容性和可靠性。
• 遠(yuǎn)程工作：遠(yuǎn)程工作的興起對(duì)協(xié)作、測(cè)試環(huán)境和測(cè)試中使用的工具有直接的影響。

這些驅(qū)動(dòng)力，以及新興的技術(shù)和方法塑造了測(cè)試自動(dòng)化的未來(lái)。通過(guò)密切關(guān)注這些因素，組織可以預(yù)測(cè)即將到來(lái)的趨勢(shì)，并做出明智的決定來(lái)加強(qiáng)自身的測(cè)試實(shí)踐。

結(jié)語(yǔ)

上述介紹了如此多的測(cè)試自動(dòng)化趨勢(shì)，你可能想知道是否所有這些趨勢(shì)在2024年之后仍然相關(guān)。答案是：不一定，盡管它們現(xiàn)在都很流行！展望未來(lái)，我們可以假設(shè)由于它們自身的限制，無(wú)腳本和無(wú)代碼的自動(dòng)化測(cè)試不會(huì)持續(xù)太久。與此同時(shí)，隨著網(wǎng)站和應(yīng)用程序變得更加復(fù)雜，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、RPA和區(qū)塊鏈等趨勢(shì)將得到更大的發(fā)展。同樣確定的是，軟件測(cè)試自動(dòng)化將成為一件大事，越早適應(yīng)并開(kāi)始使用這項(xiàng)技術(shù)就越好。

原文標(biāo)題：Top 18 Test Automation Trends to Look Out for in 2024 and Beyond，作者：Alona Osina