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标题: 2021年软件测试岗位发展还好吗?(上) [打印本页]

作者: lsekfe    时间: 2021-2-3 09:48
标题: 2021年软件测试岗位发展还好吗?(上)
如今,随着软件开发技术在云计算、人工智能、以及机器学习等领域的长足进步,数据测试,特别是在大数据、以及物联网等应用场景中的产品质量和可靠性,都得到了显著增强,应用程序本身的错误也得以大幅减少,其对应的安全性和性能也提升了不少。
  不过,各种自动化测试与质量检查工具更为实用,但是它们仍然无法完全代替熟练的测试专家,交付出高质量的测试方案。因此,各大软件企业在增加软件测试预算的同时,也在SDLC(软件开发生命周期)中,让团队与诸如敏捷(Agile)之类的测试方法相结合,增强持续测试等DevOps类型的实践效果。
  梳理2021年值得关注的15种软件测试趋势,以便您在开发与构建本公司的业务项目中,适当地参考与借鉴。   
  1.无代码自动测试
  无代码测试工具构建于先进的AI技术之上。其可视化的建模,能够更快地形成满足各种自动化测试需求的测试用例。无代码测试的关键优势体现在:有效性、易于审核、学习曲线平缓、以及节省了宝贵的资源等方面。
  通过此类工具,IT人员既无需具备编程方面的专业知识,又不必深入理解自动化测试框架(如Selenium),以及应用底层的相关技术,便可生成简单的测试案例场景,进而减少花费在重复测试案例上的时间。
  无代码自动化测试的基本原理是:通过更改前端视图,在后端中生成相应的、有意义的代码。诸如Testsigma(https://testsigma.com/)之类工具的测试用例,便主要采用NLP(自然语言处理),用一种简单的语言(如英语)编写而成。它们会以报告的形式,转换为可实现的后端代码。
  以下是一些流行的测试自动化工具,它们使用无代码测试技术,来实现测试用例的自动化:
  TOSCA:这是一种由Tricentis带来的、基于模型的测试方法。它能够自动创建测试所需的用例、数据和场景等模型。
  test.ai:作为一款广受欢迎的自动化工具,它可以从用户体验的角度,来测试移动应用,而无需进行任何编程与维护。其AI特性能够自动生成应用测试用例,并产生与用户体验相关的结果。
  Ranorex:此工具提供了一个丰富的软件包,可录制和播放测试的整个过程。
  Ghost Inspector:此工具的每一步测试都无需任何编程,因此它能够轻松地确保目标网站的正常运行。
  TestComplete:由smartbear提供的这款工具,可以利用关键字驱动来实现自动化测试,而无需用户自行编写代码。   
  2.机器学习和人工智能在测试自动化中的深入应用
  根据MarketsAndMarkets.com的研究显示:在北美,人工智能的当前市场体量已达6-7亿美元。到2025年,其全球投资总额将达到 2000亿美元。当前,广受欢迎的、基于AI的自动化测试工具有:
  Appvance:该AI工具可以根据用户的行为,来生成测试用例。由于它完全是以客户为中心(customer-centric),因此其测试产品套件涵盖了生产系统上的方方面面。
  Testim.io:该工具通过使用机器学习来编写,实施和自动化各项测试。它十分重视用户界面测试、综合测试和功能测试等方面。
  Test.ai:该工具通过人工智能,来执行回归测试。它可以作为一种监视工具,以获取应用程序的各项性能指标。
  Functionize:通过机器学习,该工具能够实现无需脚本的快速运行测试,即在数分钟之内执行多次测试,并执行深入分析。
  TestCraft:作为一个自动化测试平台,它可以在Selenium的基础上,执行持续测试,回归测试,以及监控Web应用。通过基于人工智能的相关技术,它能够自动识别应用程序中的修改,进而削减维护的成本和时间。
  Applitools:作为一款广受欢迎的应用可视化管理,和基于AI的可视化用户界面监控与测试软件,它通过一个基于Visual AI的综合软件测试平台,可供数字化转换、测试自动化、工程、DevOps、以及QA团队等专家来使用。
  Sauce Labs:作为一款基于云的自动化测试工具,它可以支持各种操作系统、浏览器、移动模拟器、仿真器、以及移动设备。同时,它能够利用人工智能和机器学习,按照用户所需的速度,来测试其应用程序。   
  3.敏捷团队中的测试自动化
  传统项目管理工具主要关注的是分阶段的瀑布式项目,而敏捷方法则是通过自动化测试,来加快质量检测的进程。同样根据http://MarketsAndMarkets.com的最新报告显示:预计全球自动化测试的市场规模,将从2019年的126亿美元增长到2024年的288亿美元,其间的复合年增长率为18.0%。   
  4.增加对于大数据测试的需求
  大数据的挖掘测试往往被定义为:针对任何体量的非结构化、或结构化的数据,进行端到端的测试。此类测试可以通过正确的数据验证,来协助制定各类增强性的决策;并通过有针对性的分析,从中得出精通的判断,进而改善业务战略和市场目标。
  根据MarketsAndMarkets的估计,由于企业中物联网(IoT)设备使用率的增加,以及各国政府为促进数字化技术普及所采取的各项举措,大数据市场的价值持续攀升。一些高度依赖数据的垂直领域,需要通过智能化的大数据测试,以确保数据的完整性、准确性、可靠性,进而在此基础上,做出与各种服务和产品有关的数据驱动类决策。   
  5.通过物联网测试促进智能设备的数字化互连
  2016年,全球针对物联网的连接部件只有64亿;而到了2020年,该数量已达到了200亿。这些数据代表了业界对于有效物联网产品的测试需求。其中包括:对于通讯协议、操作系统、以及物联网设备本身的硬、软件测试。鉴于物联网产品所处的环境存在着诸多不确定性风险,我们需要将测试的重点放在避免各类漏洞和威胁等安全性上。
  有调查表明:物联网测试市场的估值在2019年为7819.6亿美元,预计到了2025年,将达到3624.23亿美元,而且2020-2025年的预测复合年增长率为32.34%。可见,该领域的测试工具会在不久的将来,迎来爆发式的增长。   
  6.更加广泛地采用敏捷和DevOps
  对于DevOps,许多公司并不陌生。它能够通过实践、流程、工具、规则,让开发团队更加准确、敏捷地响应那些快速变化的需求,实现持续集成,并最大程度地缩短从开发到交付的时间。
  目前,随着“测试左移”在SDLC(软件开发生命周期)中作用的突显,质量检查专家更需要在快节奏的开发过程中,通过持续测试,以保证交付出高质量的应用软件。在未来几年中,此类占比还会持续增多。   
  7.切换到性能工程(Performance Engineering)
  众所周知,开发出具有优异性能的软件着实不易。毕竟,我们时常需要平衡业务价值、可用性、配置简易性、以及整体安全性等方面的因素。在软件的开发周期中,为了面对频繁的发布、以及不断变化的市场需求,软件开发人员需要在每个SDLC阶段优先考虑以客户体验为中心的方法,以减少在产品生命周期的早期,就引入了性能故障或瓶颈问题。
  对此,业界提出了以“性能工程”替代“性能测试”的概念,以确保团队在最初的设计时,就能构建出各项重要的性能指标。具体而言,性能工程与性能测试之间的主要区别包括如下三个方面:首先,性能测试是对应用程序响应能力和负载处理质量的检查。它可以获悉目标系统对于真实负载的承受能力,并预测出在高负载发生时可能出现的故障。而性能工程则是在应用程序的设计之时,就充分考虑到诸如:传输时间、数据质量、生产率等,有助于尽早发现开发中各种问题的性能指标。
  其次,作为质量保证环节,性能测试通常是在软件开发阶段尾声进行的。而性能工程则是一个不间断的过程。它贯穿于软件开发周期的每个阶段,从产品设计到开发、再到最终客户的体验。
  最后,性能测试是由软件测试团队执行的。而性能工程则是由质量检测和研发团队开展的。






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