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      2. 2019軟件測試行業發展前景在哪里?
        發布時間:2019-07-31

               隨著互聯網和軟件行業的日漸成熟,測試也逐漸的被各個公司重視。放眼全球,了解技術發展的邊界和趨勢,有助于企業和個人的發展及競爭力的提升。

               中華英才網顯示,目前軟件測試人才的缺口仍然巨大,IT行業國內外巨頭正在加緊爭奪軟件測試人才,華為一次拋出50名軟件測試人員的招聘大單,而聯想、用友、瑞星等企業也紛紛打出高薪招聘軟件測試人才的啟事。因此,軟件測試的前景只會是越來越好,對專業素質要求也會越來越高。

               而如今,世界數字化程度加劇,我們目睹了技術進步的巨大變化。2019年也將標志著技術和數字化轉型的巨大變化,從而要求企業不斷創新和重塑自我。

               1)敏捷與DevOps

               很多企業已采用了敏捷與DevOps,用敏捷來響應快速變化的需求,用DevOps來響應對速度的要求。

               DevOps 涉及有助于集成開發和運維的活動(實踐,規則,流程和工具),以減少從開發到運維的時間。對于正在尋找縮短軟件生命周期,從開發到交付和運維方法的企業,DevOps已成為一種廣泛接受的解決方案。

               敏捷與DevOps的采用有助于團隊更快的開發和交付高質量的軟件,這就被稱為“速度質量”。在過去五年,敏捷與DevOps的采用獲得了很大的回報,在未來幾年將繼續增強。

               2)測試自動化

               為了有效地實施DevOps實踐,軟件團隊不能忽視測試自動化,因為它是DevOps過程的基本要素。

               軟件團隊需要找到用自動化測試代替手動測試的機會。由于測試自動化被認為是DevOps的一個重要瓶頸,因此大多數回歸測試應該是自動化的。

               鑒于DevOps的普及以及測試自動化未得到充分利用的事實,只有不到20%的測試是自動化的,因此在企業中增加測試自動化的采用還有很大的空間。在項目中應該引入更先進的方法和工具,以便更好的利用自動化。

               現有的流行自動化工具,如Selenium,Katalon和TestComplete,新功能不斷發展,使自動化變得更加容易和有效。

               3)API和服務的測試自動化

               解耦客戶端和服務器是設計Web和移動應用程序的當前趨勢。

               API和服務在多個應用程序或組件中被重用。相應地,這些變化要求團隊去測試獨立于應用的API和服務。

               當跨客戶端應用程序和組件使用API和服務時,測試它們比測試客戶端更有效和高效。趨勢是API和服務測試自動化的需求不斷增加,可能超過最終用戶在用戶界面上使用的功能。

               擁有適合API自動化測試的流程,工具和解決方案比以往任何時候都更加重要。因此,為您的測試項目學習最佳API測試工具是值得的。

               4)人工智能測試

               盡管應用人工智能和機器學習(AI / ML)方法來應對軟件測試中的挑戰在軟件研究界并不新鮮,但最近AI / ML有大量可用的數據, 這個優勢為在測試中應用AI/ML提供了新的機會。

               然而,AI / ML在測試中的應用仍處于早期階段。企業將找到優化AI / ML測試實踐的方法。

               開發AI和ML的算法以便生成更好的測試用例,測試腳本,測試數據和報告。預測模型將有助于決定測試點,測試內容和時間。智能分析和可視化幫助團隊檢測故障,了解測試覆蓋范圍,高風險區域等。

               在未來幾年中,我們希望看到更多應用AI/ML來解決質量預測,測試用例優先級排列,故障分類和分布等問題。

               5)移動測試自動化

               隨著移動設備越來越強大,移動應用程序開發的趨勢繼續增長。

               為了全力支持DevOps, 移動測試自動化是DevOps工具鏈必不可少的一部分。然而,目前移動測試自動化的利用率非常低,部分原因是缺乏方法和工具。

               移動應用程序的自動化測試趨勢繼續增加。這種趨勢是由縮短產品上市時間和更先進的移動測試自動化的方法和工具的需要所驅動。

               基于云的移動設備實驗室(如Kobiton)和測試自動化工具(如Katalon)之間的集成,將可能有助于將移動測試自動化提升到新的水平。

               6)測試環境和數據

               物聯網(IoT)的快速增長意味著更多的軟件系統在許多不同的環境中運行。確保適當的測試覆蓋率,這給測試團隊帶來了挑戰。實際上,在敏捷項目中進行測試時,缺乏測試環境和數據是最大的挑戰。

               我們將看到提供和使用基于云端和容器化測試環境的增長。采用AI/ML產生測試數據和數據項目的增長是解決測試數據缺乏的一些方案。

               7)工具和活動的集成

               很難使用任何未與其他工具集成的測試工具來進行應用程序生命周期管理。軟件團隊需要集成用于所有開發階段和活動的工具,以便能收集多源的數據,從而有效地應用AI/ML方法。

               例如,使用AI/ML來檢測測試的重點,不僅需要來自測試階段的數據,還需要來自需求、設計和實施階段的數據。

               隨著向DevOps,測試自動化和AI/ML轉變的趨勢,我們將看到允許與應用生命周期管理中的其他工具和活動集成的測試工具。

               結論 

               在2019年,我們應該注意到這些新興的軟件測試趨勢,因為我們生活在由技術和數字化轉型驅動的前所未有的指數變化的世界中。

                對于軟件測試工程師來說,只有意識到行業的發展,不斷專研測試行業新技術,更新自身的知識儲備,才能在飛速發展的時代立于不敗之地。

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