2021年值得关注的15个软件测试趋势，物联网等应用场景的产品质量和可靠性显着增强，应用本身的错误大大减少，相应的安全性和性能也得到了提升得到了很大的改善。然而，各种自动化测试和质量检测工具虽然更实用，但仍不能完全替代熟练的测试专家来提供高质量的测试解决方案。因此，各大软件公司在增加软件测试预算的同时，也在SDLC（SoftwareDevelopmentLifeCycle）中将团队与Agile等测试方法相结合，加强持续测试等DevOps类型的实践。.本文将帮您梳理出2021年值得关注的15个软件测试趋势，以便您在开发和构建公司业务项目时能够适当地参考和借鉴。1.无代码自动测试无代码测试工具建立在先进的人工智能技术之上。其可视化建模可以快速形成满足各种自动化测试需求的测试用例。无代码测试的主要优点是：有效性、易于审查、学习曲线低以及节省宝贵的资源。通过此类工具，IT人员无需具备专业的编程知识，也无需深入了解自动化测试框架（如Selenium）和应用底层技术，即可生成简单的测试用例场景，从而降低重复测试的成本测试。时间的情况下。无代码自动化测试的基本原理是：通过改变前端的视图，在后端生成相应的有意义的代码。Testsigma(https://testsigma.com/)等工具的测试用例主要使用NLP（自然语言处理）以简单的语言（例如英语）编写。它们以报告的形式转换为可执行的后端代码。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自动化测试用例：TOSCA：这是一种由Tricentis带来的基于模型的测试方法。它可以自动创建测试所需的用例、数据和场景等模型。test.ai：作为一种流行的自动化工具，它可以从用户体验的角度对移动应用进行测试，无需任何编程和维护。其AI特性可以自动生成应用测试用例，并产生与用户体验相关的结果。Ranorex：这个工具提供了一个丰富的包，可以记录和回放整个测试过程。GhostInspector：该工具不需要在每一步都进行任何编程，因此可以轻松确保目标网站正常运行。TestComplete：smartbear提供的这个工具，可以使用关键字驱动实现自动化测试，不需要用户自己写代码。2、机器学习和人工智能在测试自动化中的深度应用据MarketsAndMarkets.com的研究：在北美，目前人工智能的市场规模已经达到600-7亿美元。到2025年，其全球总投资将达到2000亿美元。目前流行的基于人工智能的自动化测试工具包括：Appvance：该人工智能工具可以根据用户行为生成测试用例。由于它完全以客户为中心，其测试产品套件涵盖了生产系统的各个方面。Testim.io：该工具使用机器学习来编写、实施和自动化测试。它非常重视用户界面测试、综合测试和功能测试等方面。Test.ai：此工具使用人工智能来执行回归测试。它可以作为一个监控工具来获取应用程序的各种性能指标。功能化：该工具使用机器学习，无需编写脚本即可快速运行测试，在几分钟内执行多个测试并执行深入分析。TestCraft：作为一个自动化测试平台，它可以基于Selenium进行持续测试、回归测试和监控Web应用程序。通过基于人工智能的关联技术，可以自动识别应用中的修改，从而降低维护成本和时间。Applitools：作为流行的应用程序可视化管理，以及基于AI的可视化用户界面监控和测试软件，它为数字化转型、测试自动化、工程、DevOps、QA团队等专家提供了一个基于VisualAI的综合软件测试平台使用。SauceLabs：作为一个基于云的自动化测试工具，它支持各种操作系统、浏览器、移动模拟器、仿真器和移动设备。同时，它能够使用人工智能和机器学习以用户要求的速度测试其应用程序。3.敏捷团队中的测试自动化传统的项目管理工具侧重于分阶段的瀑布式项目，而敏捷方法通过自动化测试来加速质量检查的过程。同样根据MarketsAndMarkets.com的最新报告，全球自动化测试市场预计将从2019年的126亿美元增长到2024年的288亿美元，复合年增长率为18.0%。4.对大数据测试的需求不断增加大数据挖掘测试通常被定义为对任何数量的非结构化或结构化数据进行端到端测试。这种测试可以通过正确的数据验证来帮助制定各种增强的决策；并通过有针对性的分析，从中得出熟练的判断，以改进业务战略和市场目标。根据MarketsAndMarkets的估计，由于企业越来越多地使用物联网(IoT)设备以及政府为促进采用数字技术而采取的各种举措，大数据市场的价值继续攀升。一些对数据高度依赖的垂直领域需要通过大数据智能测试，确保数据的完整性、准确性和可靠性，然后在此基础上做出与各种服务和产品相关的数据驱动决策。5.通过物联网测试促进智能设备数字互联。2016年，全球物联网连接组件只有64亿个；到2020年，这个数字将达到200亿。这些数据代表了行业对有效物联网产品的测试需求。其中包括：通信协议、操作系统和物联网设备本身的硬件和软件测试。物联网产品所处环境存在诸多不确定性和风险，需要重点测试，避免各种漏洞和威胁。据调查，2019年物联网测试市场估值为7819.6亿美元，预计到2025年将达到3624.23亿美元，预测2020-2025年复合增长率为32.34%。可以看出，该领域的测试工具在不久的将来将迎来爆发式增长。6.更广泛地采用敏捷和DevOps许多公司对DevOps并不陌生。通过实践、流程、工具和规则，使开发团队能够更准确、更敏捷地响应那些快速变化的需求，实现持续集成，最大限度地缩短从开发到交付的时间。目前，随着SDLC（SoftwareDevelopmentLifeCycle）中“测试左移”的作用凸显，质检专家需要在快节奏的开发过程中通过持续的测试，以确保交付高质量的应用软件.这一比例在未来几年将继续增加。7、转向性能工程（PerformanceEngineering）众所周知，开发出性能优异的软件并不容易。毕竟，我们经常需要权衡业务价值、可用性、配置难易程度和整体安全性等因素。在软件开发周期中，为了面对频繁的发布和不断变化的市场需求，软件开发人员需要在每个SDLC阶段优先采用以客户体验为中心的方法，以缩短早期的产品生命周期。引入了性能故障或瓶颈。对此，业界提出了用“性能工程”代替“性能测试”的概念，以确保团队在初始设计阶段就可以构建各项重要的性能指标。具体来说，性能工程与性能测试的主要区别包括以下三个方面：第一，性能测试是对应用程序响应能力和负载处理质量的检验。它了解目标系统承受实际负载的能力，并预测发生高负载时可能发生的故障。性能工程就是在设计应用时充分考虑传输时间、数据质量、生产率等性能指标，有助于尽早发现开发中的各种问题。其次，作为质量保证环节，性能测试通常在软件开发阶段结束时进行。另一方面，性能工程是一个持续的过程。它渗透到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体验。最后，性能测试由软件测试团队进行。另一方面，性能工程由QA和R&D团队执行。8.区块链测试根据MarketsAndMarkets数据，预计到2025年，国际区块链市场规模将从2020年的30亿美元增长至297亿美元。同时，预计到2022年，通过智能合约将区块链技术与物联网设备相结合，实现异地双方的微交易将成为未来趋势。因此，随着区块链及其智能合约技术在加密货币、互联网金融等商业领域的应用，区块链测试的概念也应运而生。它是一种高效、专业的下一代测试解决方案，可用于调试代码并交付高效的区块链应用程序。此类测试通常包括以下关键测试类型：性能测试：这是识别性能瓶颈、提出微调解决方案、然后重新评估目标应用程序对市场的适用性的技术。功能测试：这是一个整体程序，用于评估区块链的智能合约和其他功能是否正常运行。节点测试：通过对网络中各个异构节点进行独立测试，确保它们之间能够顺畅协作。应用程序编程接口（API）测试：通过检查区块链应用程序之间的接口，确保接口的回复和请求能够被正确处理和格式化。以下是一些流行的区块链测试工具：EthereumTester：这是Github存储库中使用最广泛的平台和开源测试库之一。它不仅易于安装，而且还提供可管理的应用程序API，可以支持各种测试需求。该工具可靠地支持使用Web3集成、API、智能合约、后端等进行区块链测试。Ganache：Ganache，原名TestRPC工具，可以专门用于在本地测试以太坊合约。它使用户能够通过生成模拟区块链来使用多个帐户进行测试。Populus：这是一个围绕py.test框架开发的测试框架。可以测试合约部署等一系列以太坊功能。BitcoinJ：该工具使用基于Java的框架构建在基于比特币的应用程序上，以方便用户与实际的BTC网络进行交互和一些测试活动。Embark：这个测试框架专注于开发可以在多个节点或系统上运行的dApp（去中心化应用程序）。可与IPFS（InterPlanetaryFileSystem，星际文件系统）、以太坊区块链、Orbit、Whisper等去中心化通信平台集成。Truffle：该工具以其对以太坊合约的自动测试而闻名。ExonumTestkit：这个工具的强项是测试整个服务的运行。它使任何人都可以轻松地在有组织的系统中测试应用程序API和事务的执行，而无需协商算法或关联各种网络操作。9、网络安全与风险合规根据BitSight发布的《通过安全性能管理，实现更好的安全性和业务输出》研究：超过82%的利益相关者认为安全对企业决策至关重要。截至2020年，网络安全测试已被证明是质量保证和软件测试的增长趋势。而根据Cyber??securityVentures的数据：预计到2021年，网络犯罪的成本将高达6万亿美元。可见，我们需要在软件开发生命周期的开始阶段实施安全检查。在此，我们预测以下因素将在2021年进一步推动安全测试和实践：定期渗透测试将有助于提高企业的声誉，建立企业与客户、第三方和合作伙伴之间的信任。安全测试可以让用户充分了解自身的弱点，在真正受到攻击之前尽早发现潜在的威胁区域。网络安全测试可确保，如果发生任何停机，不会造成毫无准备的破坏性损失。安全测试不仅可以保护交易（无论是资金还是数据），还可以保证终端用户设备的安全。10、QAOps的意义QAOps是一种通过CI/CD流水线将质检人员、运维人员、开发工程师联合起来的一种新的协作方式。为了将质量保证融入到开发和运营中，我们可以让开发人员提前编写测试用例。产品设计师和运维工程师与测试团队合作，定位UX/UI（用户体验和用户界面）中的异常。相应地，开发人员和质量检查团队可以在相互协作的基础上深入了解质量保证相关流程，进而有助于提高测试和开发流程的效率。简而言之，QAOps是一种上升趋势，它使IT运营、软件开发和质量保证之间的流程自动化，以便快速交付高质量的软件。因此，随着越来越多的组织使用DevOps，QAOps将在2021年蓬勃发展。11、手工测试与自动化测试相结合借助自动化脚本，可以大大提高软件测试的速度和效率。但是，它不能涵盖设计、用户体验和可用性等方面。并且由于手动测试，我们可以提高代码的覆盖率和特定代码的针对性。因此，质检团队需要将人工测试和自动化测试相结合，尽早发现问题，用最少的时间解决错误，这远比软件发布后才修复更划算。可见，只有平衡两种测试方法，才能提高生产率，节省整体时间，最大限度地减少错误率，提高软件质量和整体可用性。12、API和服务测试的自动化根据Gartner的预测：“到2021年，全球至少有三分之一的组织将部署能够同时支持Web、会话、移动和增强现实等服务的综合开发平台。”随着微服务架构和API的广泛使用，质量保证团队必须保证各种API在客户端和服务器之间，或者服务器之间，或者独立运行时的通信畅通。面对如此丰富的应用场景，我们只需要自动化测试对各种API和服务进行全面的“健康检查”即可。13.质检中心目前，多家大公司正在寻求建立质检中心，让团队专注于标准化的可交付成果实施模型，以确保重要业务系统和流程的质量。这里的质检中心是一个集中的检测平台。它可以提供标准化的测试程序，以根据质量和测试意图优化资源分配。通过质量测试中心，测试团队可以致力于建立可复用的测试框架和标准，供企业在未来的开发项目中持续遵循和继续使用。从长远来看，该中心有助于构建高质量的软件并增强软件开发的整体过程。由此可见，该中心不仅可以在不牺牲产品性能、功能和可用性的情况下减少测试时间，而且提供了有效的自动化测试框架，保证了后续项目中产品质量的实践标准。此外，质量模型测试中心提供了质量保证的敏捷性，并帮助建立由指标驱动的持续改进流程。14.基础架构即代码（IaC）云服务和虚拟化的日益普及改变了我们构建服务器的方式。它不仅简化了服务器配置，还实现了具有成本效益的基础架构和可扩展的灵活性。目前，我们熟悉的Terraform、Kubernetes和Docker都是这方面的热门工具，它们将在2021年继续占据主导地位。顾名思义，基础设施即代码（IaC）是一种通过技术构建和管理动态基础设施的方式。它将基础设施、工具、服务和基础设施的管理看成是一套软件系统，采用软件工程的实践，对系统的各种变化进行结构化管理。这意味着以DevOps为中心的最佳实践，如虚拟化测试、持续监控和版本控制，将以基本代码的形式应用于控制架构的设计和管理。目前，人们使用Puppet或Ansible等高级系统，使基础设施成为代码环境，具有代码结构和技术基础，任何人都可以使用。具体来说，IaC在软件开发和测试方面的优秀实践包括以下四个方面：将集成测试、功能测试和单元测试应用于基础设施。通过源代码管理来管理基础架构，从而实现对变更的全面审计和跟踪。使开发人员和运营商能够围绕基础架构进行配置和编排。由于代码本身记录了主机的状态，我们可以摆脱纸质文档，而是保持有关基础设施的最新文档。15.聊天机器人测试随着新冠病毒持续肆虐全球，许多企业迅速推出并启用聊天机器人服务，为数万家零售店、金融机构等企业提供24x7全天候服务。现场支持。显然，为了让聊天机器人顺利运行并提供更好的用户体验，我们需要对它们进行彻底的测试。目前业界最流行的Chatbot测试工具有以下三种：(1)Chatbottest的开源指南提供了约120道现成的问题，可用于评估聊天机器人应用给用户带来的交互体验。它通常在3个级别上起作用：固定的预期场景。可以使用聊天机器人的测试场景。不可预测的场景。(2)Dimon测试工具的优势在于可以与Slack、Telegram、FacebookMessenger、WeChat等重要平台无缝对接。此外，它还可以发现机器人在用户对话流程中犯下的任何错误。(3)Botanalytics该工具允许用户以定制服务的形式测试聊天机器人从对话的建立，到响应能力，再到回答给用户带来的体验的每一个重要方面。顶级软件测试工具我们搜索了各大测试社区中不同软件测试团队的留言，综合比较了各种端到端的跨平台测试方案，以及它们强大的测试自动化功能。以下是一些常见的顶级软件测试工具：KatalonStudio：是一款用于移动、Web、API和桌面应用程序的自动化测试工具。Selenium：是一种著名的Web应用程序测试工具。SoapUI：是一款专门为API测试而设计的测试工具，具有headless功能。UFTOne：是一款用于移动、Web、桌面和RPA（机器人流程自动化）应用程序测试的付费工具。TestComplete：是一款人工智能支持的自动化测试工具，可用于移动、桌面、Web等测试场景。IBMRationalFunctionalTester：是一个数据驱动的测试平台，用于数据回归和功能测试。其他重要工具有：Ranorex、ApacheJMeter、Postman、Cucumber、TricentisTosca、Appium、TelerikTestStudio和Worksoft。总结从以上不难看出，关注安全和自动化是2021年测试领域发展的一个重要趋势，我们的测试应该以用户体验为中心，以DevOps和敏捷最佳实践为基础。无论你是供职于测试公司，还是专业质检员，希望以上介绍的15条软件测试最新趋势，能让你在竞争激烈、瞬息万变的行业中保持领先地位。原标题：2021年最值得关注的15大软件测试趋势，作者：ShormisthaChatterjee
