在當(dāng)今迅速發(fā)展的技術(shù)領(lǐng)域中，軟件質(zhì)量保證（SQA）比以往任何時(shí)候都更為重要。隨著企業(yè)努力提供完美的用戶體驗(yàn)，了解新興軟件測(cè)試趨勢(shì)變得至關(guān)重要。軟件測(cè)試不再只是查找和修復(fù)錯(cuò)誤。這是關(guān)于從開(kāi)發(fā)過(guò)程開(kāi)始時(shí)確保應(yīng)用程序的可靠性，安全性和性能。隨著人工智能（AI），自動(dòng)化，DevTeStops和安全優(yōu)先的方法的興起，軟件測(cè)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(lái)的主要發(fā)展，提供了有關(guān)組織如何適應(yīng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的見(jiàn)解。通過(guò)探索新的方法論，工具和最佳實(shí)踐，公司可以增強(qiáng)其軟件測(cè)試策略，并確保滿足現(xiàn)代需求的高質(zhì)量應(yīng)用程序。

AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的興起

人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）通過(guò)引入自動(dòng)化，預(yù)測(cè)分析和增強(qiáng)的測(cè)試覆蓋范圍來(lái)徹底改變軟件測(cè)試。這些技術(shù)對(duì)于質(zhì)量保證團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)是必不可少的，使他們能夠執(zhí)行更有效和準(zhǔn)確的測(cè)試。

AI和ML在軟件測(cè)試中的主要好處：

自動(dòng)重復(fù)任務(wù)：AI驅(qū)動(dòng)的工具可以執(zhí)行重復(fù)的測(cè)試案例而無(wú)需人工干預(yù)，從而釋放了測(cè)試人員，以專注于復(fù)雜和探索性測(cè)試。

預(yù)測(cè)潛在故障：ML算法分析歷史測(cè)試數(shù)據(jù)以預(yù)測(cè)缺陷，從而在出現(xiàn)問(wèn)題之前積極緩解。

增強(qiáng)測(cè)試覆蓋范圍：AI驅(qū)動(dòng)的測(cè)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(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。

優(yōu)化測(cè)試維護(hù)：基于AI的自我修復(fù)腳本適應(yīng)UI更改，減少了測(cè)試維護(hù)工作。

減少測(cè)試時(shí)間：AI驅(qū)動(dòng)的測(cè)試執(zhí)行可顯著減少回歸和功能測(cè)試周期所需的時(shí)間。

根據(jù)MarketsandMarkets的一份報(bào)告，軟件測(cè)試市場(chǎng)的AI預(yù)計(jì)將從2020年的57億美元增長(zhǎng)到2025年的17億美元，強(qiáng)調(diào)了AI驅(qū)動(dòng)的測(cè)試方法的采用越來(lái)越高。

左右測(cè)試方法

左翼測(cè)試方法強(qiáng)調(diào)軟件開(kāi)發(fā)生命周期（SDLC）的早期集成測(cè)試活動(dòng)。傳統(tǒng)的測(cè)試方法通常會(huì)在后來(lái)的開(kāi)發(fā)階段引入測(cè)試，這可能導(dǎo)致高缺陷補(bǔ)救成本和更長(zhǎng)的釋放周期。 Shift-Left測(cè)試旨在盡早確定和解決缺陷，從而減少整體測(cè)試工作并提高軟件質(zhì)量。

左翼測(cè)試的優(yōu)勢(shì)：

早期的錯(cuò)誤檢測(cè)：在開(kāi)發(fā)的初始階段捕獲缺陷會(huì)阻止SDLC后期昂貴的返工。

改進(jìn)的協(xié)作：開(kāi)發(fā)人員和測(cè)試人員從一開(kāi)始共同努力，促進(jìn)了共同責(zé)任的文化。

更快的上市時(shí)間：通過(guò)盡早解決問(wèn)題，組織可以加速其軟件發(fā)布周期。

更好的測(cè)試覆蓋范圍：自動(dòng)化單元測(cè)試和靜態(tài)代碼分析確保全面驗(yàn)證。

實(shí)施左翼策略需要文化轉(zhuǎn)變，以及采用自動(dòng)測(cè)試，連續(xù)集成和強(qiáng)大的測(cè)試框架。

采用DevTeStops

DevTestops（DevOps的擴(kuò)展）將連續(xù)測(cè)試集成到開(kāi)發(fā)管道中。通過(guò)將開(kāi)發(fā)，測(cè)試和操作結(jié)合到無(wú)縫的工作流程中，DevTeStops確保了SDLC每個(gè)階段的軟件質(zhì)量。

DevTeStops如何使軟件測(cè)試受益：

連續(xù)測(cè)試：自動(dòng)測(cè)試嵌入到CI/CD管道中，以確保對(duì)代碼更改的實(shí)時(shí)驗(yàn)證。

更快的反饋回路：開(kāi)發(fā)人員會(huì)立即就其代碼進(jìn)行即時(shí)反饋，從而可以更快地解決問(wèn)題。

改進(jìn)的協(xié)作：開(kāi)發(fā)，測(cè)試和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)共同努力維護(hù)軟件質(zhì)量。

可擴(kuò)展性：基于云的測(cè)試環(huán)境使團(tuán)隊(duì)可以同時(shí)在多個(gè)平臺(tái)和設(shè)備上測(cè)試應(yīng)用程序。

Capgemini的一項(xiàng)研究表明，有58％的組織采用了DevTeStops實(shí)踐來(lái)提高其測(cè)試效率，從而降低了到達(dá)生產(chǎn)環(huán)境的缺陷風(fēng)險(xiǎn)。

強(qiáng)調(diào)安全測(cè)試

隨著網(wǎng)絡(luò)威脅的越來(lái)越多，安全測(cè)試已成為SQA的焦點(diǎn)。組織正在優(yōu)先考慮安全優(yōu)先的方法來(lái)保護(hù)敏感數(shù)據(jù)，保護(hù)用戶隱私并防止網(wǎng)絡(luò)攻擊。

安全測(cè)試的關(guān)鍵方面：

SDLC中的安全性集成：安全測(cè)試是在開(kāi)發(fā)的每個(gè)階段進(jìn)行的，而不是作為最后一步。

使用自動(dòng)安全工具：靜態(tài)代碼分析和動(dòng)態(tài)應(yīng)用程序安全測(cè)試（DAST）等工具及早確定漏洞。

定期滲透測(cè)試：道德黑客模擬攻擊以發(fā)現(xiàn)安全弱點(diǎn)。

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

IBM數(shù)據(jù)泄露報(bào)告的2020年成本強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)泄露的平均成本為386萬(wàn)美元，強(qiáng)調(diào)了強(qiáng)大的安全測(cè)試實(shí)踐的重要性。

績(jī)效工程的重要性越來(lái)越重要

隨著組織認(rèn)識(shí)到績(jī)效問(wèn)題可能會(huì)產(chǎn)生重大業(yè)務(wù)影響，績(jī)效工程正在引起關(guān)注。與通常在開(kāi)發(fā)的最后階段進(jìn)行的傳統(tǒng)性能測(cè)試不同，績(jī)效工程是一種主動(dòng)的方法，可確保從一開(kāi)始就構(gòu)建應(yīng)用程序以伸縮性和可靠性。

績(jī)效工程的基本要素：

積極的性能計(jì)劃：在設(shè)計(jì)階段確定潛在的瓶頸。

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

負(fù)載和壓力測(cè)試：模擬高流量場(chǎng)景以評(píng)估系統(tǒng)穩(wěn)定性。

可伸縮性評(píng)估：確保應(yīng)用程序可以處理增加的工作量而不會(huì)降低績(jī)效。

隨著用戶對(duì)無(wú)縫數(shù)字體驗(yàn)的期望的增長(zhǎng)，性能工程在確保應(yīng)用程序提供高可用性和響應(yīng)能力方面起著至關(guān)重要的作用。

2025年觀看軟件測(cè)試趨勢(shì)

隨著我們進(jìn)入2025年，軟件測(cè)試領(lǐng)域正在出現(xiàn)幾種新趨勢(shì)。公司必須準(zhǔn)備適應(yīng)這些進(jìn)步以保持競(jìng)爭(zhēng)力。

新興趨勢(shì)：

測(cè)試中的超系統(tǒng)化：組合AI，ML和機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化（RPA）以完全自動(dòng)化測(cè)試工作流程。

量子計(jì)算測(cè)試：隨著量子計(jì)算的發(fā)展，將出現(xiàn)用于測(cè)試量子應(yīng)用的新方法。

區(qū)塊鏈測(cè)試：通過(guò)專門測(cè)試技術(shù)確?；趨^(qū)塊鏈的應(yīng)用程序的安全性和完整性。

物聯(lián)網(wǎng)測(cè)試：隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的擴(kuò)展，軟件測(cè)試將需要涵蓋復(fù)雜的，相互聯(lián)系的設(shè)備。

綠色測(cè)試：對(duì)可持續(xù)性的新關(guān)注，優(yōu)化測(cè)試過(guò)程以減少環(huán)境影響。

主動(dòng)采用這些趨勢(shì)的組織將有能力成功地瀏覽軟件測(cè)試的未來(lái)。

北京軟件公司的軟件測(cè)試服務(wù)

作為軟件開(kāi)發(fā)和質(zhì)量保證的領(lǐng)導(dǎo)者，北京軟件公司提供了針對(duì)現(xiàn)代業(yè)務(wù)需求量身定制的全面軟件測(cè)試服務(wù)。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(yīng)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(jìn)行軟件測(cè)試？

自動(dòng)化和手動(dòng)測(cè)試：北京軟件公司采用了平衡的自動(dòng)和手動(dòng)測(cè)試方法，以最大程度地提高效率和覆蓋范圍。

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

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

性能工程：主動(dòng)性能測(cè)試可以確保應(yīng)用程序在不同的負(fù)載下無(wú)縫執(zhí)行。

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

通過(guò)與北京軟件公司合作，企業(yè)可以利用頂級(jí)測(cè)試方法來(lái)加速軟件開(kāi)發(fā)，同時(shí)保持無(wú)可挑剔的質(zhì)量。了解有關(guān)北京軟件公司軟件測(cè)試服務(wù)的更多信息。

結(jié)論

對(duì)于旨在提供卓越的軟件產(chǎn)品的組織，保持新興軟件測(cè)試趨勢(shì)的領(lǐng)先地位至關(guān)重要。通過(guò)采用AI和ML驅(qū)動(dòng)的測(cè)試，采用Shift-Left和DevTeStops實(shí)踐，優(yōu)先考慮安全性測(cè)試以及專注于性能工程，企業(yè)可以增強(qiáng)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(shì)，與經(jīng)驗(yàn)豐富的軟件測(cè)試服務(wù)提供商合作可以幫助組織實(shí)施尖端測(cè)試策略并保持市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。