2021年,随着工业和信息化部《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》的正式发布,软件和信息技术服务业迎来新的发展机遇,作为信息技术关键载体和产业融合关键纽带,软件在数字化进程中所发挥的基础支撑作用越来越大,企业软件测试的重要性也被提升到前所未有的高度。本期围绕软件测试行业关键词及相关领域热词,对软件测试行业过去一年中发生的重要事件进行解读。
一、敏捷开发与测试
测试不仅仅是测试软件本身,还包含了软件测试的过程和模式。产品多数在发布后才发现很多问题,多数可能是软件开发过程出的问题,因此测试除了针对于软件的质量,即软件做了正确的事情,以及软件做了应该做的事情以外,敏捷的测试团队还要保证整个软件开发过程是正确的是符合用户需求的。
在互联网唯快不破的势头下,快速上线是很多产品抢占市场和生存的制胜法宝。敏捷开发的最大特点是高度迭代,有周期性,并且能够及时、持续地响应客户的频繁反馈。敏捷测试即是不断修正质量指标,正确建立测试策略,确认客户的有效需求得以圆满实现和确保整个生产的过程安全的、及时的发布最终产品。敏捷测试人员因而需要在活动中关注产品需求,产品设计,解读源代码;在独立完成各项测试计划、测试执行工作的同时,敏捷测试人员需要参与几乎所有的团队讨论,团队决策。
二、云测试(Cloud-testing)
云测试是基于云平台提供测试服务的新模式。面向企业及开发者,通过云端调配和使用测试工具、测试设备、测试工程师,以解决企业软件和系统的功能、兼容、性能、安全等全周期的测试需求。具备云服务弹性可伸缩的特征,以AI+RPA(业务流程自动化)的测试能力部分或全部取代人工测试为主要发展趋势。云测试通常能将企业的软件和系统测试效率提高50%,测试成本降低30%。
三、DevOps 开发运维一体化
DevOps是一种重视“软件开发人员(Dev)”和“IT运维技术人员(Ops)”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程,来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。DevOps 其实包含了三个部分:开发、测试和运维。换句话 DevOps 希望做到的是软件产品交付过程中IT工具链的打通,使得各个团队减少时间损耗,更加高效地协同工作。
Google 提出的 5 个 DevOps 原则包括:精简组织架构;愿意承担一部分试错带来的损失;分阶段地一小步一小步地进行转型;最大化地利用工具和自动化流程;对所有的过程和结果进行记录和分析。DevOps 不是简单的开发软件化,而是企业的学习能力不断提升的结果,将企业改造成敏捷应对的学习型组织,运用新的工具,优化组织架构和流程,不断地进行自我革命和创新的方式。工具是辅助,而非基础。
四、测试自动化
为了有效地实施DevOps实践,软件团队不能忽视测试自动化,因为它是DevOps过程的基本要素。软件团队需要找到用自动化测试代替手动测试的机会。由于测试自动化被认为是DevOps的一个重要瓶颈,因此大多数回归测试应该是自动化的。
鉴于DevOps的普及以及测试自动化未得到充分利用的事实,只有不到20%的测试是自动化的,因此在组织中增加测试自动化的采用还有很大的空间。在项目中应该引入更先进的方法和工具,以便更好的利用自动化。现有的流行自动化工具,如Selenium,iTestin Online,Katalon和TestComplete等,新功能不断发展,使自动化变得更加容易和有效。
五、智能测试
尽管应用人工智能和机器学习(AI/ML)方法来应对软件测试中的挑战在软件研究界并不新鲜,但随着AI/ML出现大量可用数据, 这个优势为在测试中应用AI/ML提供了新的机会。
目前,AI/ML在测试中的应用仍处于早期阶段。开发AI和ML的算法以便生成更好的测试用例,测试脚本,测试数据和报告是未来软件测试行业重点关注方向。预测模型将有助于决定测试点,测试内容和时间。智能分析和可视化帮助团队检测故障,了解测试覆盖范围,高风险区域等。未来几年,一定可以看到更多应用AI/ML来解决质量预测,测试用例优先级排列,故障分类和分布等问题。
六、云原生技术
云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中,构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API,这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段,云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。
七、测试管理数字化
传统企业数字化转型对软件质量提出了更高的要求,企业数字化转型致使软件数量、数据量、软件复杂度呈现指数级提高,业务变化快、需求不确定对软件的快速响应能力提出了更高的要求。测试管理数字化,既是企业数字化转型的一部分,也是企业数字化升级质量和效率的保障。软件测试长久以来都存在测试执行的时间长、结果反馈慢,测试结果不可信、无法充分反映软件风险,测试资产管理困难、无法整合和拉通等问题,因此无法为测试的优化改进提供依据。
而市场上多数都是专注提高研发团队效能的管理平台,缺少面向测试团队垂直领域、专注提高测试效能的管理平台,传统的测试管理工具又无法满足企业的数字化转型要求。通过建设企业测试管理数字化平台,可以实现测试全生命周期数字化管理,逐步实现对测试过程管理可视化、测试结果管理可视化、人员能效管理可视化等。
近年来,在人工智能、云计算、大数据、物联网等先进技术的赋能下,万物互联的数字经济时代到来,各行各业都在对已有业务场景进行数字化改造和智能化升级,利用各种数字化技术对新业务场景进行创新。
据市场研究机构Gartner的最新预测,2022年全球IT支出预计将达到4.5万亿美元,相比2021年增长5.5%。Gartner还预测,到了2023年,全球相应的软件测试市场,预计将出现14%的综合年度增长率。而如果说现在是测试技术的天下,未来一定是人工智能的天下,以人工智能先进技术为基础的智能化测试、自动化测试等势必成为软件测试行业未来重点发展方向。
