2021 年 15 大软件测试趋势 – 作者:无名草talent-安全小百科

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前言

2021年，预计以下技术将登上王位：

人工智能(Al,机器人,物联网,自动化）

边缘计算

虚拟现实(VR)和增强现实(AR)

区块链

网络安全

开发和测试齐头并进。技术趋势的变化强烈影响测试趋势。此外，可靠性和质量等因素正受到越来越多的关注，从而减少软件应用程序错误、增强安全性和应用程序性能。

软件测试趋势的修改也将对软件测试和质量保证产生重大影响。企业增加了软件测试的预算，尤其是在公用事业、运输和能源行业。如今，企业正在将 SDLC（软件开发生命周期）早期的测试与敏捷等测试方法相结合。这还包括组织 T-CoE 以遵循具有“全部为业务设置”的业务开发构建类别的测试机制。

一些组织还聘请独立的测试公司来满足他们的软件测试要求。在这种模式下，他们承担更少的 QA 和测试成本，甚至不需要内部资源。质量保证和软件测试领域还有许多其他重要趋势。因此，全球所有软件企业都需要适应最新的测试趋势，这将有助于他们适应当今先进世界的需求。

本文将帮助您探索 2021 年需要注意的一些最流行的软件测试趋势。

1. 无代码自动化测试

更多地采用无代码测试工具将成为 2021 年需要关注的主要软件测试趋势。基于 AI 技术和可视化建模的无代码测试工具允许更快地创建自动化测试的测试用例。通过使用这些工具，IT 人员可以轻松创建测试用例场景，而无需编写“专有技术”并减少浪费在测试循环上的时间。

无代码测试的一些重要优势：

效率

易于审查

节省资源

简而言之，所有这些原因结合起来意味着，对于无代码自动化测试，无需迫切需要了解自动化测试框架或应用程序的底层技术即可进行自动测试。此外，自动化测试的成功之路似乎触手可及。像 Selenium 这样的自动化测试工具建立在这种直观的方法之上，也为非开发人员提供了支持。随着时间的推移，添加了其他功能，例如 RC、IDE、webdriver，它们为它增加了更多的意义和价值。“Selenium IDE”专为不想沉迷于编码的人而设计。Selenium 目前支持许多不同的编程语言，如 Python、Java、Ruby 和 C# 等。它允许他们创建自己的、

无代码自动化测试如何工作？- 自动化无代码测试如何工作？

无代码自动化测试就像无代码软件测试。无代码自动化测试的基本原则是测试创建不需要任何类型的编码。现在，由于市场上有很多可提供无代码自动化测试的可访问工具，因此有许多不同的方法可以在前端工作。他们最常见的过程是在后端将 UI 插图更改为有意义的机器代码，以最终使其工作。

示例 – 在像 Testsigma 这样的工具的情况下，测试用例大多是用易于理解的语言（如英语）编写的，使用 NLP。这些报告被转换成后端实现的代码。

以下是一些流行的自动化测试工具，它们使用无代码自动化测试来自动化测试用例：

TOSCA：来自 Tricentis 的这个很棒的工具使用模型驱动测试。测试创建以前需要一个被测应用程序模型、测试数据和测试场景。在这里，应用程序中的微小修改也将自动更正。

test ai：这是最流行的自动化工具之一，可以自动测试您的移动应用程序的用户体验。这里不需要编码或维护。它在 AI 上运行，研究应用程序然后自动生成测试用例；执行它们以提供与用户体验相关的结果。

Ranorex：此工具将多种解决方案合二为一，并为录音机提供了易于录制和播放的出色功能。

Ghost Inspector：无需任何编码即可创建此工具中的每一个动作。此工具可以轻松确保您的网站正常运行。

TestComplete：Smartbear 的专用工具，他们使用关键字驱动的自动化测试，无需代码。

2. 机器学习和人工智能在测试自动化中的应用

随着我们在互联世界中使用越来越多的应用程序，对人工智能的需求不断增长。仅在北美，目前人工智能的成本预计为 6-70 亿美元。到 2025 年，全球对人工智能的整体投资将达到 2000 亿美元。

一些人工智能 (AI) 统计数据一览！

2020 年，近 64.8% 的公司在人工智能 (AI) 和大数据计划上的投资超过 5000 万美元，高于 2018 年的 39.7%。 – 福布斯

2020 年，37.8% 的行业领导者通过利用人工智能 (AI) 和大数据创建了一家数据驱动型公司。- 咖啡调酒师

从 2018 年到 2023 年，人工智能中使用的计算资源将增加五倍。这将使人工智能成为驱动有关人工智能判断和决策的最大工作负载组。- 高德纳

最流行的基于人工智能的自动化测试工具如下：

相关性：该工具使用 AI 根据用户行为创建测试用例。测试列表包括真正的用户在生产系统上所做的事情。因此，这使其 100% 以客户为中心。

Testim.io：该工具使用机器学习来创建、部署和测试自动化的连续性。它强调UI测试、综合测试和功能测试。

Test.ai：它是使用人工智能执行回归测试的流行移动测试自动化工具之一。此工具在获取应用程序的性能指标时很有用，并且是比功能测试工具更好的监控工具。

Functionize：它使用 ML 进行功能测试，其功能类似于市场上可用的各种测试工具，例如能够即时运行测试（无脚本）、在几分钟内执行多个测试以及执行深度分析。

TestCraft：它是一个基于 AI 的自动化测试平台，用于在 Selenium 上运行的连续测试和回归测试。TestCraft 还用于监控 Web 应用程序。人工智能技术的作用是通过自动修复应用程序中的修改来消除维护成本和时间。

Applitools：这是最受欢迎的 AI 驱动的直观 UI 测试和管理软件之一。它提供了一个基于 Visual AI 的综合软件测试平台，可供数字化转型、测试自动化、工程、DevOps 和手动 QA 团队的专业人员使用。

Sauce Labs：它也是利用 AI 和 ML 的最佳基于云的自动化测试工具之一。这个伟大的工具支持移动和移动操作系统和浏览器、模拟器和模拟器的完整列表，并根据用户所需的速度来测试他们的应用程序的姓氏。

3. 敏捷团队中的测试自动化

快速测试和快速开发正在迅速增加，智能质量保证或测试团队跟上当今不断发展的软件趋势。敏捷测试工具不同于用于测试自动化工具的项目管理工具。任何没有测试自动化的敏捷项目都是分阶段的瀑布项目。自动化测试被认为是敏捷方法的一项重要活动，它是加速 QA 流程的关键驱动因素。根据最新的MarketsAndMarkets.com 报告，全球自动化测试市场规模预计将从 2019 年的 126 亿美元增至 2024 年的 288 亿美元，在此估计期间内的 CAGR（复合年增长率）为 18.0%。

4. 增加对大数据测试的需求

各行各业的公司继续处理大量数据和不同类型的数据。挖掘被识别为大数据的任何数量的非结构化或结构化数据都需要进行端到端测试。大数据测试通过准确的数据验证支持高级决策制定，并通过从大数据分析得出的专家决策改进业务战略和市场定位。

据 MarketsAndMarkets 称，大数据市场的全球价值估计是由于企业越来越多地使用物联网设备以及政府推动技术数字艺术使用的更高举措。每个行业对数据的更多依赖需要成功的大数据审计，以确保所有企业做出明智决策所需的数据的完整性、准确性、可靠性和质量。特别是，大数据测试有助于对许多服务和产品做出数据驱动的决策。

5. 物联网测试以促进数字连接的智能设备

与 2016 年的 64 亿相比，2020 年连接设备的数量将达到 200 亿。这些统计数据代表了测试策略的巨大扩展和对有效物联网体验的要求。此物联网测试计算物联网设备的通信协议、操作系统以及硬件和软件。一些物联网产品的硬件存在潜在风险，容易受到许多需要有效测试的威胁。此外，该软件内置于物联网设备中。因此，必须测试所有物联网小工具和安全性以避免漏洞和威胁。大多数公司已经开始确定需要一种有效的物联网测试策略，以实现最终用户所需的高效且连接良好的智能设备。

市场统计怎么说？- 市场统计数据如何？

物联网测试市场先前在 2019 年的价值为 7819.6 亿美元，预计到 2025 年将达到 36242.3 亿美元，在 2020-2025 年的预测期内复合年增长率为 32.34 百份。使用尖端和领先技术的物联网测试导致越来越多地使用不同类型的测试工具用于多种目的，预计市场将在预测期内快速增长。

6. 敏捷和 DevOps 的采用率上升

DevOps 是一种文化。DevOps 包括支持开发和运营操作集成的实践、流程、工具和规则，以减少开发到调试的时间。对于寻求缩短从开发到运营和交付的 SDLC（软件开发生命周期）的方法的企业来说，DevOps 被证明是一种被广泛接受的解决方案。

公司已经采用 DevOps 来响应对准确性和速度的需求，并采用敏捷来满足快速变化的需求。DevOps 和 Agile 的日益普及有助于 QA 专业人员快速开发和交付高质量的软件，因此，该软件也被称为Quality of Speed。这种采用在过去 5 年中引起了更高的兴趣，并且在未来几年继续加剧。

7.切换到性能工程

在软件开发之前实现更高的性能是一项艰巨的任务。您需要处理多个因素，例如业务价值、可用性、简单配置和安全性。创建应用程序的不同平台可以实现捕获的用户体验描述以及市场规模。

用户体验在短开发周期、频繁发布以及不断变化的市场需求中扮演着重要角色之一。为应对这一趋势，软件开发人员开始在 SDLC 的每个阶段优先考虑以客户为中心的方法，以减少产品生命周期早期阶段的性能瓶颈和瓶颈。因此，性能测试目标已转化为仔细检查系统的不完整性能并了解它在软件开发过程中的起源。因此，为了满足这一点，开发了性能工程作为性能测试的替代方案，以从第一个设计中构建重要的性能指标。

性能工程和性能测试之间的一些主要区别：

首先，性能测试是对应用程序响应能力和负载处理的质量检查。它确定系统承受生产负载的完美程度，并预测重负载情况下可能出现的故障。然而，性能工程试图从头开始设计应用程序，并使用周转时间、质量、生产力等性能指标，并促进开发过程中问题的早期检测。

其次，性能测试是一个质量保证过程，通常在软件开发周期结束时进行。另一方面，性能工程是一个持续的过程，在软件开发周期的每个阶段都进行，从设计到产品开发，再到最终客户的体验。

最后，性能测试由软件测试团队完成，而性能工程涉及 QA 和 RND 团队。

8. 区块链测试

区块链技术对于加密、汽车和金融等企业来说是必不可少的。它将分散的网络与传统银行用来管理银行业务和财务的中央系统区分开来。因此，不可否认，区块链技术已经改变了企业处理比特币等数字货币的方式。这些区块链应用不仅限于金融领域，它们的智能合约被用于各个业务领域，从政府服务到能源行业。然而，大量的区块链应用给区块链调试带来了一些挑战。区块链测试是一种有效的测试解决方案，

据 Marketsandmarkets 预测，到 2025 年国际区块链市场规模将从 2020 年的 30 亿美元增长到 397 亿美元。到 2022 年，预计区块链技术与区块链技术的结合，通过智能合约的物联网设备将实现之间的微交易。两个不同的政党，这将是一个即将到来的趋势。此外，澳大利亚证券交易所还计划在 2020 年底之前使用以区块链为重点的新系统来管理澳大利亚金融市场。此外，普华永道的最新报告显示，77% 的金融机构可能会采用区块链技术作为到 2020 年成为生产过程或系统的一部分。此类统计数据揭示了区块链技术的范围不断扩大以及对区块链测试的需求需求。

区块链测试：核心测试类型

必须运行的一些主要测试类型包括性能、功能、节点测试、API 和其他专门测试。

性能测试：性能测试识别性能瓶颈，推荐系统调整技术，并重新评估应用程序是否准备好进入市场。

功能测试：功能测试是一个整体过程，用于评估区块链某些功能部分（例如智能合约）的运行情况。

节点测试：网络上的每个异构节点都必须独立、完美地进行测试，以确保协作顺畅。

应用程序编程接口测试：解决区块链领域应用程序之间接口的 API 测试。它检查以确保应用程序编程接口响应和请求得到适当处理和格式化。

一些最受欢迎的区块链测试工具：

Ethereum Tester：它是最常用的平台之一，也是一个开源测试库，可作为 Github 存储库使用。Ethereum Tester 的安装非常简单，具有可管理的应用程序编程接口，可满足许多测试要求。它对于 Web3 集成、API、智能合约、后端和许多其他区块链测试是可靠的。

Ganache：以前称为 TestRPC 工具，它专为在本地测试以太坊合约而构建。它创建了一个模拟区块链，允许任何人使用多个帐户进行测试。

Populus：这个框架是围绕 py.test 框架开发的，该框架具有以太坊的测试功能，以一系列用于测试合约实现的功能的形式固定。

BitcoinJ：这也是一个众所周知的工具和基于 Java 的框架，为基于比特币的应用程序构建，允许您与实际的 BTC 网络和一些测试操作进行交互。

Embark：Embark 是一个测试框架，专注于开发在多个节点或系统上运行的 dApp（去中心化应用程序）。这个惊人的框架与 IPFS、以太坊区块链以及 Orbit 和 Whisper 等去中心化通信平台集成。

Truffle：这个令人难以置信的工具是以太坊开发人员经常喜欢的名字。它带来了最好的测试功能，如自动化合约测试。它包含的功能不仅仅是在区块链应用程序中进行测试。

Exonum Testkit：测试整个服务的运行情况是Exonum Testkit的强项。它允许任何人测试应用程序编程接口并在有组织的系统中执行交易，即没有共识算法和网络活动的关联。

9. 网络安全和风险合规

2020年，网络安全测试已成为软件测试和质量测试的增长趋势。该报告总结了几个关键目标，将其作为一个单独的主题加以解释：提高所有行业对安全重要性的认识，增强产品和软件安全性，并在软件开发生命周期之前执行安全测试。

根据BitSight 的 Better Security and Business Outcomes with Security Performance Management研究，超过 82% 的利益相关者接受用户发现安全在他们的业务决策中越来越重要。据 Cybersecurity Ventures 称，到 2021 年，与网络犯罪相关的损失预计每年将达到 6 万亿美元。

2021 年，将有更安全的方法发挥作用，原因如下：

支持定期渗透测试，以与客户、第 3 方和合作伙伴建立业务信任。

安全审计让您在黑客/攻击者之前全面了解您的企业的弱点，并协助检测安全或网络威胁的脆弱区域。

网络安全测试可确保如果发生任何停机，它不会像您没有做好准备那样代价高昂和破坏性强。

网络安全检查不仅可以保护交易（无论是金钱还是数据），还可以保护最终用户。由于网络风险很容易随时随地以任何形式发生，明年网络安全审计将继续成为人们关注的焦点。以下是一些重要原因：

网络安全审计可以在黑客之前深入了解您的企业的弱点。

渗透测试具有成本效益：在 2020 年大流行期间，数据泄露逐渐加剧了企业本已脆弱的处境。

安全测试有助于检测容易被盗或网络攻击的组件。

定期渗透测试有助于提高企业的声誉，并有助于在企业与第三方、他们的合作伙伴和客户合作伙伴之间获得极大的信任。

网络安全检查可确保如果发生停机，代价高昂且具有破坏性，就好像您还没有准备好一样。

10. QAOps 的意义

QAOps 是将常见问题解答、活动和开发人员汇集在一起的更好方式。测试操作以及 CI/CD 管道和与开发团队协同工作的 QA 工程师是 QAOps 的两个重要主题。

将 QA 纳入开发和运营。为了实现卓越的质量和快速交付，所有测试和 QA 活动都必须在 CI/CD 管道中执行。在运维和开发中集成 QA 的更好方法之一是让开发人员从编写测试用例开始，而产品设计师和运维工程师与测试团队一起定义 UX/UI 的异常。通过实现这一点，开发人员和 QA 团队一起工作，并对质量保证过程有一个清晰的了解。这种团队合作有助于使测试和开发过程更加高效。

简而言之，QAOps 是一种不断增长的趋势，它支持 IT、软件开发和质量保证之间的流程自动化，从而以卓越的质量快速交付软件。因此，越来越多的组织逐渐倾向于 DevOps，这使得 QAOps 在 2021 年走上正轨。

11. 结合手动和自动化测试

自动化彻底的手动测试工作是揭示任何熟练 QA 团队能力的完美策略。将这两项努力结合起来可以提高生产力，节省时间并提高质量。有些方面是自动化测试无法解决的。目前，自动化已经飞速发展，并且对自动化 QA 工程师的需求。通过自动化，软件测试的速度和效率大幅提高，但无法涵盖设计、用户体验和可用性等各个方面。软件开发过程中自动化和手动测试的平衡是 QA 测试的未来。

为什么我们要把手动测试和自动化测试结合起来？QA 团队检测错误的速度越快，缓解错误所需的时间就越少，因此在测试资源上花钱比在发布后花在错误上更有价值。它还说明，在整个测试过程中，每一种技术、分支、情况、路线和选择都经过了充分的测试，可以发现主要阶段的故障。如果一开始就发现故障，维修成本就会降到最低。

代码覆盖率在测试覆盖率的几个阶段进行管理；此外，它会仔细检查每个应用程序功能的质量，并最大限度地减少需求和测试用例之间的差距。由于应用程序规范通常会克服手动和自动化测试的贡献，因此应随机使用这两种方法以实现最大的代码覆盖率。

自动化和手动测试的优势

自动化测试具有一致性和速度的优点；然而，它缺乏用户的观点。这是更好地使用手动测试的地方，因此它将从测试自动化停止的地方开始。这两种技术都可用于掩盖同一特征的不同部分或包括完全独立的特征。然而，自动化测试只能工作并为其编写脚本，而手动测试与 QA 工程师一样完美。结合这两个测试可以在可用性、功能、速度、减少的错误和更好的整体用户体验之间取得适当的平衡。

12. API 和服务测试自动化

据 Gartner 称，到 2021 年，至少有三分之一的组织将部署丰富的体验开发平台，以支持 Web、聊天、移动和增强现实的开发。在过去十年中，API 不仅推动了新的数字经济，而且创造了一场有翼的创新竞赛，迫使一些企业重新思考他们如何构建和交付应用程序的新用途。

随着 Web 上微服务架构的改进以及软件开发，应用程序编程接口 (API) 的使用量日益增加。几乎每个组件都使用 API。甚至客户端-服务器开发也处于高峰期，QA 团队必须确认这些 API 彼此完美通信，而且功能单独运行。为了保持这个过程的效率，随着我们进入 2021 年，对应用程序编程接口和服务级别的自动化测试将会增加。

13. 质量检测中心

企业在尝试管理应用程序质量的同时满足业务的额外需求时面临着巨大的挑战，考虑到不同地点、地域和测试组之间的测试流程不一致，测试没有完全实现 QA 功能和资源消耗，基础设施和工具欠佳。反过来，许多大公司正在寻找一个拥有专门团队的质量模型中心，致力于标准化实施模型，以确保系统和流程的质量，重要的业务流程。质量测试中心是一个集中测试平台的模型，它提供标准化的检验程序和出于质量和检验原因的资源的优化使用。

质量测试中心拥有测试团队，旨在构建可重用的测试框架和标准，供企业在成长过程中遵循。从长远来看，这有助于构建高质量的软件并增强软件开发过程的整体工作流程。实施这些中心还将减少测试时间，而不会影响产品的性能、可用性和功能的质量。它还将提供高效的自动化测试，并为即将在即将到来的项目中实施的质量保证实践提供灵活的标准。

测试中心对主动质量模型的其他一些奖励是质量保证的更大敏捷性，并有助于建立由指标驱动的持续改进过程。

14. 基础设施即代码 (IaC)

许多企业（主要是 IT 公司）正在大量使用基于云的解决方案，以实现成本效益、可扩展性和灵活性。越来越多地使用云和虚拟化改变了服务器的使用方式。它简化了过去分配服务器和配置服务器的瓶颈问题。领先的基础架构管理技术使架构管理流程现代化。Terraform、Kubernetes、Docker 等不同工具的使用越来越受到关注，并将在 2021 年继续占据主导地位。

顾名思义，基础设施即代码 (IaC) 主要是一个以类似方式管理您的操作环境的概念，您可以为正常发布创建应用程序或其他代码。无论是手动执行配置修改还是使用一次性脚本进行基础设施更改，操作基础设施都使用类似的结构和规则进行控制。 self 主要管理代码开发，同时弹出新的服务器版本。这意味着核心 DevOps 最佳实践（如虚拟化测试、持续监控和版本控制）应用于管理基础架构设计和管理的底层代码。简而言之，基础设施的处理方式与任何其他代码相同。

使用高级编码系统（例如 Puppet 或 Ansible）旨在使基础设施成为任何具有代码结构和技术基本知识的人都可以使用的编码环境。 IaC 的四个最佳实践：

以集成测试、功能测试和单元测试的形式对基础设施进行测试。

通过源代码控制管理基础架构，从而为更改提供全面的审计跟踪。

允许混合配置和基础设施安排，尤其是在开发人员和运营之间。

避免书面文档，因为代码本身会记录机器的状态。这是非常强大的，因为这意味着与基础设施相关的文档第一次始终是最新的。

IaC 使 DevOps 成为可能一句话，Infrastructure as Code 是一个框架，它采用经过验证的编码实践和方法，并将它们扩展到开箱即用的基础设施，这是什么模糊了应用程序和设置之间的界限。简而言之，这就是 DevOps 对负责这两个世界的员工所做的事情，将开发人员的运营和员工集中到一个具有通用名称的单元中。

基础设施即代码的好处

一致性

手动程序会导致错误和截止日期。人类并不总是完美的。沟通很困难，我们通常都很糟糕。有时，无论我们如何努力，即使是手动基础设施管理也会有所作为。然而，基础设施即代码通过将配置文件本身作为唯一可靠的来源解决了这个问题。这样可以保证相同的配置将被一遍又一遍地部署，没有区别。

速度

基础设施即代码提供的主要好处是速度。IaC 允许您仅通过运行脚本来快速设置整个基础架构。对于从开发到生产的每个环境，人们都可以轻松地做到这一点，通过登台、质量保证等所有流程。像代码这样的基础设施可以使整个过程成为一个高效的软件开发生命周期。

问责制

这既简单又快速。由于您可以将 Infrastructure 作为类似于任何源代码文件的代码配置文件进行版本控制，因此您可以完全跟踪任何配置所受到的修改。不再有任何假设的游戏。

更低的花费

毫无疑问，像代码这样的基础设施的主要好处是降低了基础设施管理成本。通过将云与基础设施即代码 (IaC) 结合使用，可以显着降低成本。

整个软件开发周期的有效性

通过使用 IaC，您可以分阶段设置基础架构架构。这使得整个软件开发生命周期更有能力，将团队效率提升到新的高度。

15. 聊天机器人测试

随着冠状病毒大流行，聊天机器人通过向其他几个领域的患者提供远程协助而在医疗保健行业广受欢迎。由于连续几个月的全球封锁，几家公司已经实施了聊天机器人。ChatBots 甚至为数百万零售商店、金融机构、品牌等提供 24×7 支持。作为 RAP（机器人流程自动化）的一部分，ChatBots 将继续征服全球。机器人允许降低支持成本，同时提供更好的用户体验。聊天机器人的顺利运行需要仔细测试。

需要考虑的三种最流行的聊天机器人测试工具：

聊天机器人测试

戴蒙

植物分析

目前可用的顶级软件测试工具有哪些？

根据软件测试团队的评论，测试社区寻求端到端、跨平台的测试解决方案和强大的测试自动化能力。这里是其中的一些：

Katalon Studio：它是一个用于移动、Web、API 和桌面应用程序测试的自动化工具。

Selenium：多年来，它在自动化测试中是家喻户晓的名字。

SoapUI：它是一个专门为 API 测试设计的无头功能测试工具。

UFT One：一款付费工具，是移动、Web、桌面和 RPA 应用程序测试的最佳工具选项之一。

TestComplete：它是一种人工智能驱动的测试自动化工具，用于移动、桌面和 Web 测试。

IBM Rational Functional Tester：这是一个数据驱动的测试平台，用于回归和功能测试。

其他特别强大和健壮的工具包括 Ranorex、Apache JMeter、Postman、Cucumber、Tricentis Tosca、Appium、Telerik Test Studio 和 Worksoft。如果上面列表中的任何选项对任何人来说都不是完美的，那么所有这些都很有价值。