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随着互联网的不断发展,软件测试也不单单局限于对于软件缺陷的挖掘和修复,更多的软件开发公司都把用户满意度列入了软件测试质量范围之内,下面我们就一起来了解一下具体情况吧。
1.AI在质量保障和测试中的作用
AI的发展对于质量保障和测试主要有两个方面的影响:一方面,AI会促使企业将测试转变成完全自生成、自执行和自适应的活动,也就是用AI技术来优化测试;另一方面,AI产品的开发需要一种新的特殊方法来验证和校验,就是对AI产品的测试。这两个方面正好是互补的,相互促进的过程。
2.敏捷和DevOps
“速度上的质量”宣言推动着敏捷和DevOps逐渐被采用,但是,有些组织以质量为代价去追求速度,这样是不妥的。也有的组织认为敏捷与瀑布共存的模式比较适合他们的组织、文化和业务的需求。
敏捷和DevOps的转型打乱了原来的质量保障和测试部门,所有人都分散到不同的敏捷团队中,这样使得技术、佳实践和测试场景的跨项目共享很难,从而有不同团队重复造轮子的事情发生。
3.自动化
质量保障和测试活动的自动化已经有十多年的历史,测试自动化也从测试执行的自动化发展到了采用基于模型的工具来自动化生成测试用例。自动化的目标也从缩短运行时间转变成了采用更有效的测试用例实现更好的测试覆盖。
自动化测试应该是朝着智能、认知的方向发展,构建能够自执行、自适应的自动化平台。
4.环境和数据
近几年,质量保障和测试部门都在朝着敏捷和DevOps转型,测试环境和数据的管理却跟不上,大部分企业在数据管理和创建方面没有成熟的方案。
目前,测试数据和环境成为企业成熟测试的二号瓶颈。当然,我们也看到了这方面正在得以改进的新技术趋势:
不断增加的容器化测试环境的采用
API经济的增长
零接触(Zero-touch)测试机器人的使用
开放数据项目(Opendataprojects)的发展
更好的数据采样智能方案的发展
5.成本
在测试活动的成本和效能方面,我们看到两个有分歧的趋势:
大量的自动化测试和测试外包的方式,使得基于瀑布式的核心IT和遗留系统的成本下降;
数字化转型、迁移到云、敏捷和DevOps的采纳、质量保障和测试中自动化和分析技术的运用,使得在新的基础设施、工具、组织改组、工作流程重组方面的花销达到高峰
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