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          關于2022年軟件測試的5大趨勢探討

          關于2022年軟件測試的5大趨勢探討

          2023-06-19 16:10:41

          隨著數字化技術應用的廣泛普及,業界對于軟件測試的要求也在持續迭代與增加。當前,越來越多的企業和組織都相繼采用了Agile (敏捷)和DevOps之類的軟件開發方法,以鼓勵和促進測試團隊和開發團隊之間的緊密協作。根據Gartner的預測:到2022年,IT行業的開發總成本將從3.76萬億美元增長至3.87萬億美元。而到了2023年,全球相應的軟件測試市場,預計將出現14%的綜合年度增長率??梢?,無論您是否在這個行業,由軟件技術開發出的各種應用正在滲透和影響著我們的日常生活。而軟件質量的保證離不開完善可靠的測試實踐。下面讓我們基于當前的技術和測試趨勢,來大膽地預測該領域在2022年的五大重要發展趨勢吧。

          機器學習和人工智能等技術的指數級使用

          機器學習(ML)可謂下一個指數級的技術應用趨勢,它正在敲開自動化測試的大門,并會引發開發效率與應用過程的革命性變革。有機構預計:今年,機器學習的市場占有率將從2020年的14.1億美元增長到88.1億美元。這就意味著:將有更多的測試解決方案會通過人工智能的方式,為開發者執行各種重復性的任務。

          通過機器學習,人們將能夠做到、或已經能夠執行的軟件測試任務包括:

          優化測試套件:實現唯一性的代碼檢查。

          日志分析:能夠識別并自動執行多種檢查。

          缺陷分析:既能夠發現應用程序中存在的高風險點,又能夠根據優先級安排回歸測試。

          相對應地,人工智能的市場也正在快速地增長中。預計到了2025年,AI的整體市場價值將達到1906億美元。這些都清晰地表明:與IT相關的業務都正在逐步轉向具有機器學習能力的智能類型。

          數字化轉型

          根據世界經濟論壇所提供的數據:到2025年,數字化轉型對于整個社會與行業的價值,可能達到100萬億美元。面對強烈的數字化轉型需求,大多數企業會越來越依賴于各種新興的技術。而這反過來又會對軟件質量的穩定性和可靠性,提出了更高的要求。

          2015年以來,企業用于軟件質量保障方面的IT預算份額,已經相對于上一個年度提高了35%,而且這種增加預計還會一直延續到2022年。由于數字化轉型通常是以體現數據功能與服務為前提,因此這就要求開發人員在不斷迭代的情況下,具有開發的敏捷性和靈活性,從而控制好軟件質量的檢查流程。也就是說,面對交付產品中的靈活性和穩定性這一對矛盾體的挑戰,質量保障經理應當繼續尋求那些可以同時滿足兩方面需求的特殊測試方法,來精心設計與不斷優化產品質量的檢查流程。

          敏捷和DevOps已經成為數字化轉型的重要工具,同時,質量保障和測試工作也隨之發生變化:

          中央治理和控制減少,團隊選擇方法和技術的自由度增大;

          部署速度提高和應用程序日益復雜化,軟件錯誤和故障的風險增加;

          軟件質量對品牌的影響巨大,但這已經不是最高優先級的目標,日趨成熟的盡早質量保障實踐可以幫助糾正品牌和形象方面的缺陷;

          最終用戶的滿意度和安全性是最重要的兩個方面,要確保應用程序的功能和非功能質量,同時需要找到成本和風險的平衡點。

          邁向云端,并廣泛采用物聯網

          憑借著高穩定性這一優勢,如今越來越多的企業都將自己業務數據的存儲,以及處理方式轉移到了云端)。根據Sogeti(譯者注:數字化轉型方案提供商)的最新研究顯示:在目前用戶常用的各類應用程序中,有75-76%是基于云服務的。同時,我們也能看到各大軟件開發與服務提供企業都在進行物聯網(IoT)的布局。憑借著此類技術,它們不但可以訪問到以前無法獲取的客戶使用數據,而且可以據此做出各種明智的業務決策。在同一份研究報告中,Sogeti也指出:有95-97%的受訪企業正在計劃或已經實施了IoT的解決方案。

          通常,要實現對于物聯網、以及基于云端的應用程序的質量控制,質檢工程師及其所在團隊,應當具備各種專業且前沿的技能,以便更好地理解正在開發的應用程序,及其對于本公司的業務流程將會產生何種影響。

          通過物聯網技術,人們將能夠做到、或已經能夠執行的軟件測試任務包括:

          可擴展的測試。

          測試不同設備版本的兼容性。

          監控連接過程中出現的延遲。

          采取安全性分析,包括:設備的真實性、可用性和授權的準確性。

          針對數據的完整性進行評估。

          雖然物聯網的作用日益增長,但是根據《世界質量報告(World Quality Report)》顯示:目前仍然有34%的企業物聯網產品,并未經歷嚴格且充分的軟件測試。

          從性能測試到性能工程

          對于中小型企業,甚至是一些大型企業而言,它們的交付產品將繼續受益于深入的性能測試。不過,我們預計到了2022年,性能工程(performance engineering)有望逐漸取代現有的性能測試方法。性能工程不但能夠評估客戶真實的使用體驗,而且能夠從根源上提高業務的可行性。通過重點關注和評估產品的性能(采用SPE建模策略,并完成模型執行和性能遍歷,其中性能測量為SPE模型提供輸入數據,驗證并確認模型,確定性能目標是否已經實現,并且監控系統在整個生命周期內的性能。),我們將能夠確保開發出的產品,即使在極端條件下(如出現軟件內部嚴重錯誤、或缺少依賴項)也能夠保持其自身的魯棒性。

          雖說產品性能是軟件測試的首要任務,但是我們也應當充分地考慮到客戶價值等其他方面的要素,以保障產品在使用過程中的可配置性、便利性、以及實用性。應用性能工程方法論中的最佳實踐和技術分為三個部分:全鏈路監控、網絡仿真測試(包括大數據量壓測、云壓測、全鏈路壓測等技術)、分析與優化。

          大數據測試

          當前,由于各類企業都會參考、并根據與業務相關的大數據,來制定適合于自身情況的最佳營銷策略。因此針對大數據的軟件測試將越來越重要,我在此預測此類測試的需求將在2022年達到一個新的高度。在大數據測試中,軟件測試人員主要驗證的是:在使用各類商用集群服務,以及調用其他支持元素時,目標應用是否能夠有效地處理了TB級的數據。此類測試一般側重于功能與性能方面。當然,數據質量也是大數據測試環節中的一項關鍵因素。我們需要根據不同的特征(包括:一致性、有效性、準確性、完整性、重復性等),來檢查數據的質量。

          如您所見,手動測試已經逐漸被自動化測試所取代。不過,由于目前尚無足夠優秀的自動化工具,來完全實現數據的精細處理與監視,因此在2022年,我們將看到這兩種方法的混合使用。當然,我也會樂觀地期待若干年后,自動化測試最終能完全取代手動測試(當然只能說是大數據測試,很多業務場景是無法將手工測試取代)。

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