在當今迅速發(fā)展的技術領域中，軟件質(zhì)量保證（SQA）比以往任何時候都更為重要。隨著企業(yè)努力提供完美的用戶體驗，了解新興軟件測試趨勢變得至關重要。軟件測試不再只是查找和修復錯誤。這是關于從開發(fā)過程開始時確保應用程序的可靠性，安全性和性能。隨著人工智能（AI），自動化，DevTeStops和安全優(yōu)先的方法的興起，軟件測試行業(yè)正在經(jīng)歷重大轉(zhuǎn)變。

本文深入研究了塑造SQA未來的主要發(fā)展，提供了有關組織如何適應競爭優(yōu)勢的見解。通過探索新的方法論，工具和最佳實踐，公司可以增強其軟件測試策略，并確保滿足現(xiàn)代需求的高質(zhì)量應用程序。

AI和機器學習的興起

人工智能（AI）和機器學習（ML）通過引入自動化，預測分析和增強的測試覆蓋范圍來徹底改變軟件測試。這些技術對于質(zhì)量保證團隊來說是必不可少的，使他們能夠執(zhí)行更有效和準確的測試。

AI和ML在軟件測試中的主要好處：

自動重復任務：AI驅(qū)動的工具可以執(zhí)行重復的測試案例而無需人工干預，從而釋放了測試人員，以專注于復雜和探索性測試。

預測潛在故障：ML算法分析歷史測試數(shù)據(jù)以預測缺陷，從而在出現(xiàn)問題之前積極緩解。

增強測試覆蓋范圍：AI驅(qū)動的測試生成可確保涵蓋更多方案，從而降低了未被發(fā)現(xiàn)的錯誤的風險。

優(yōu)化測試維護：基于AI的自我修復腳本適應UI更改，減少了測試維護工作。

減少測試時間：AI驅(qū)動的測試執(zhí)行可顯著減少回歸和功能測試周期所需的時間。

根據(jù)MarketsandMarkets的一份報告，軟件測試市場的AI預計將從2020年的57億美元增長到2025年的17億美元，強調(diào)了AI驅(qū)動的測試方法的采用越來越高。

左右測試方法

左翼測試方法強調(diào)軟件開發(fā)生命周期（SDLC）的早期集成測試活動。傳統(tǒng)的測試方法通常會在后來的開發(fā)階段引入測試，這可能導致高缺陷補救成本和更長的釋放周期。 Shift-Left測試旨在盡早確定和解決缺陷，從而減少整體測試工作并提高軟件質(zhì)量。

左翼測試的優(yōu)勢：

早期的錯誤檢測：在開發(fā)的初始階段捕獲缺陷會阻止SDLC后期昂貴的返工。

改進的協(xié)作：開發(fā)人員和測試人員從一開始共同努力，促進了共同責任的文化。

更快的上市時間：通過盡早解決問題，組織可以加速其軟件發(fā)布周期。

更好的測試覆蓋范圍：自動化單元測試和靜態(tài)代碼分析確保全面驗證。

實施左翼策略需要文化轉(zhuǎn)變，以及采用自動測試，連續(xù)集成和強大的測試框架。

采用DevTeStops

DevTestops（DevOps的擴展）將連續(xù)測試集成到開發(fā)管道中。通過將開發(fā)，測試和操作結合到無縫的工作流程中，DevTeStops確保了SDLC每個階段的軟件質(zhì)量。

DevTeStops如何使軟件測試受益：

連續(xù)測試：自動測試嵌入到CI/CD管道中，以確保對代碼更改的實時驗證。

更快的反饋回路：開發(fā)人員會立即就其代碼進行即時反饋，從而可以更快地解決問題。

改進的協(xié)作：開發(fā)，測試和運營團隊共同努力維護軟件質(zhì)量。

可擴展性：基于云的測試環(huán)境使團隊可以同時在多個平臺和設備上測試應用程序。

Capgemini的一項研究表明，有58％的組織采用了DevTeStops實踐來提高其測試效率，從而降低了到達生產(chǎn)環(huán)境的缺陷風險。

強調(diào)安全測試

隨著網(wǎng)絡威脅的越來越多，安全測試已成為SQA的焦點。組織正在優(yōu)先考慮安全優(yōu)先的方法來保護敏感數(shù)據(jù)，保護用戶隱私并防止網(wǎng)絡攻擊。

安全測試的關鍵方面：

SDLC中的安全性集成：安全測試是在開發(fā)的每個階段進行的，而不是作為最后一步。

使用自動安全工具：靜態(tài)代碼分析和動態(tài)應用程序安全測試（DAST）等工具及早確定漏洞。

定期滲透測試：道德黑客模擬攻擊以發(fā)現(xiàn)安全弱點。

遵守行業(yè)標準：遵守GDPR，ISO 27001和OWASP等標準，可確保法規(guī)的合規(guī)性。

IBM數(shù)據(jù)泄露報告的2020年成本強調(diào)，數(shù)據(jù)泄露的平均成本為386萬美元，強調(diào)了強大的安全測試實踐的重要性。

績效工程的重要性越來越重要

隨著組織認識到績效問題可能會產(chǎn)生重大業(yè)務影響，績效工程正在引起關注。與通常在開發(fā)的最后階段進行的傳統(tǒng)性能測試不同，績效工程是一種主動的方法，可確保從一開始就構建應用程序以伸縮性和可靠性。

績效工程的基本要素：

積極的性能計劃：在設計階段確定潛在的瓶頸。

連續(xù)監(jiān)視：使用實時監(jiān)控工具在生產(chǎn)環(huán)境中跟蹤應用程序性能。

負載和壓力測試：模擬高流量場景以評估系統(tǒng)穩(wěn)定性。

可伸縮性評估：確保應用程序可以處理增加的工作量而不會降低績效。

隨著用戶對無縫數(shù)字體驗的期望的增長，性能工程在確保應用程序提供高可用性和響應能力方面起著至關重要的作用。

2025年觀看軟件測試趨勢

隨著我們進入2025年，軟件測試領域正在出現(xiàn)幾種新趨勢。公司必須準備適應這些進步以保持競爭力。

新興趨勢：

測試中的超系統(tǒng)化：組合AI，ML和機器人過程自動化（RPA）以完全自動化測試工作流程。

量子計算測試：隨著量子計算的發(fā)展，將出現(xiàn)用于測試量子應用的新方法。

區(qū)塊鏈測試：通過專門測試技術確?；趨^(qū)塊鏈的應用程序的安全性和完整性。

物聯(lián)網(wǎng)測試：隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的擴展，軟件測試將需要涵蓋復雜的，相互聯(lián)系的設備。

綠色測試：對可持續(xù)性的新關注，優(yōu)化測試過程以減少環(huán)境影響。

主動采用這些趨勢的組織將有能力成功地瀏覽軟件測試的未來。

北京軟件公司的軟件測試服務

作為軟件開發(fā)和質(zhì)量保證的領導者，北京軟件公司提供了針對現(xiàn)代業(yè)務需求量身定制的全面軟件測試服務。北京軟件公司擁有一支高技能的質(zhì)量保證專業(yè)人員，確保軟件應用程序符合最高的性能，安全性和功能。

為什么選擇北京軟件公司進行軟件測試？

自動化和手動測試：北京軟件公司采用了平衡的自動和手動測試方法，以最大程度地提高效率和覆蓋范圍。

AI驅(qū)動的測試解決方案：利用AI和ML，北京軟件公司提高了測試精度并降低了測試周期。

安全與合規(guī)性保證：北京軟件公司確保申請符合行業(yè)法規(guī)和安全標準。

性能工程：主動性能測試可以確保應用程序在不同的負載下無縫執(zhí)行。

端到端測試服務：從單元測試到系統(tǒng)和接受測試，北京軟件公司涵蓋了軟件質(zhì)量保證的各個方面。

通過與北京軟件公司合作，企業(yè)可以利用頂級測試方法來加速軟件開發(fā)，同時保持無可挑剔的質(zhì)量。了解有關北京軟件公司軟件測試服務的更多信息。

結論

對于旨在提供卓越的軟件產(chǎn)品的組織，保持新興軟件測試趨勢的領先地位至關重要。通過采用AI和ML驅(qū)動的測試，采用Shift-Left和DevTeStops實踐，優(yōu)先考慮安全性測試以及專注于性能工程，企業(yè)可以增強其SQA流程并確保高質(zhì)量的軟件交付。

為了有效地瀏覽這些趨勢，與經(jīng)驗豐富的軟件測試服務提供商合作可以幫助組織實施尖端測試策略并保持市場上的競爭優(yōu)勢。