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2022年的顶级软件测试趋势

敏捷测试,,,,软件测试趋势,,,,AI&ML|经过bob官方app下载苹果|2022年1月11日

2022年的顶级软件测试趋势

软件测试是一个具有挑战性且复杂的过程,需要了解许多不同领域的知识。从了解业务到知道可以引入哪些类型的错误,有很多事情要考虑测试软件。

随着开发人员生产更多具有出色功能的更复杂的代码,测试软件的困难已增加。由于复杂性增加,在开发过程中发现的缺陷数量增加。但是,如果开发人员使用静态分析工具或其他自动化方法来查找和固定错误,则它会减少发展周期。

软件测试人员需要知道如何有效地使用所有这些工具和技术 - 特别是考虑到他们经常由不总是为其产品提供客户支持的供应商提供,但是我们如何预测未来的趋势?在本文中,我们将研究一些顶部软件测试趋势这将在2022年。

测试卓越或TCOE的中心

测试越来越成为团队的努力。这不再是一个单个测试人员的责任,他将自己在计算机上自己做所有事情。组织正在转向敏捷模型,该模型促进敏捷性,协作和持续改进,因此测试必须相应适应。

测试通常留给测试人员在短跑期间或发行版本结束时执行,因此测试人员需要了解过程的工作原理以及应进行的测试。组织还将寻找经验丰富的测试人员,以帮助他们建立卓越的测试中心(TCOE),该中心致力于将所需的所有资源(开发人员,测试人员,自动化工具和客户)带入每个人都可以的地方一起工作。

敏捷和Devops

大多数组织正在采取一些主动性变得更加敏捷。无论是全面的大修还是轻微的推动,敏捷都是软件开发和测试的未来。开发人员一直在使用DevOps自动化流程(例如CI/CD管道)的技术以获取更多工作做得更快。

这对测试过程产生了积极影响,使测试人员可以创建和执行更多测试。它还使他们能够使他们的测试案例自动化,从而使他们每天都能多次穿越回归套件,即使他们不是开发人员。

连续集成和部署代码的DevOps工具集可以在无需任何人类干预的情况下测试,执行和报告CI/CD管道。软件测试人员将需要开始学习如何使用这些工具。

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测试中的人工智能和机器学习技术

人工智能(AI)和机器学习(ML)技术正在发挥作用,以帮助测试人员进行日常活动。AI在几个阶段使用测试过程。

它可用于构建智能测试用例,自动化测试用例执行,查找错误并根据软件业务数据进行建议。由于开发人员和测试人员使用AI测试,这不再是科幻概念。尽管如此,它仍将为行业打开大门,因为越来越多的资源致力于研究和开发这片区域。

机器学习还参与了软件自动化测试。测试人员可以使用不同的ML技术来自动回归套件,测试用例,甚至找到错误在软件中。

使用ML,测试人员可以创建与应用程序交互并记录其执行的每个步骤的机器人。从那里,记录的日志将被馈入机器学习算法,该算法使用所有数据来构建可以运行的回归套件它自己的。

自动化增加

借助更多的自动化测试技术,测试人员将需要学习如何使用这些新工具。例如,机器人可以与虚拟技术结合使用,该虚拟技术允许测试人员在同一网页上重播其动作,但具有不同的输入值 - 帮助他们确定预期和实际输出之间的差异。机器人记录了测试仪的每个动作,包括鼠标的动作和点击,以发现未出现在任何日志上的错误。测试人员将负责将这些机器人用于工作和监视,维护它们。

虚拟测试还允许测试人员在同一平台上进行探索性测试,而无需在本地安装。对于早期或试点项目,这是一个绝佳的选择,这些项目无法经历广泛的专用和手动测试。

移动测试自动化

移动应用程序的连续发布已提高了自动测试的标准。测试人员将需要学习如何在短时间内编写和执行强大的测试计划以满足时间紧迫。

通过自动化,测试人员每天都可以在应用程序上进行数百次测试,而无需付出太大的努力。必须确保对测试计划充分覆盖所有应用领域,以确保有没有错误。

移动测试自动化工具使测试人员可以在托管中托管的真实设备上执行自动测试。这消除了手动干预并节省时间。使用这些工具,可以编写脚本,记录操作并将其转换为自动测试。

网络安全和合规性测试

企业和消费者比以往任何时候都更关心隐私和安全性。测试人员将需要更熟悉其应用程序如何处理客户数据,存储在哪里以及谁拥有访问它。

例如,在欧盟(EU)中,企业有责任确保根据一般数据保护法规(GDPR)有效地保护数据免受黑客攻击2018年5月。

美国还引入了《健康保险可移植性和问责制法》(HIPAA),该法确保了医疗保健记录的数据安全它的公民。

测试人员需要意识到这些法规,以正确测试其应用程序,尽早确定安全漏洞并修复它们发布之前。

大数据测试

随着更多用户和设备生成的数据的增加,组织需要存储此数据以使其易于访问用于分析。

在基于分析的关键业务决策时,必须确信所有数据都准确地代表用户行为。因此,测试人员将需要将其质量保证(QA)的努力与企业的重要数据计划。

一种方法是使用性能测试工具来测试使用机器学习算法的应用程序。这将使测试人员能够查明机器生成的预测分析中的错误来源,这可能导致错误业务决策。

移动应用程序通过登录,位置跟踪和社交媒体集成生成更多数据。测试人员可以使用性能测试工具在不同的下检查这些应用程序的性能负载条件。

质量控制测试中心

随着测试成为一个更专业的领域,人们可以期望经验丰富的测试人员专注于定位和修复错误。

随着组织需要经常测试的应用程序,将会从手动质量检查活动转变为更多的自动化解决方案令人难以置信的速度。

最有效的方法是创建质量控制(QC)中心,为开发团队提供24/7的支持。QC中心使用机器人和自动化工具快速识别,分离和隔离错误,然后再将其引入生产代码。

QAOPS

质量检查组织现在是其业务部门的组织,与其他部门具有相同的重要性。

随着传统的质量检查团队正在扩大以满足对测试服务的不断增长的需求,他们需要更加与开发过程保持一致,以加快速度投递时间。

这需要协调自动和手动测试大规模。

唯一的方法是实施质量检查操作。

质量保证团队将需要利用自动化工具和自我修复云技术来解决生产问题实时。

有了更多的自动化,测试人员可以专注于复杂的测试任务而不是例行工作,从而使他们更有价值的团队成员。它还使他们能够提高技能并提供更好测试服务。

机器人过程自动化

越来越多的公司正在整合机器人流程自动化(RPA),以提高其工作流程并削减成本。但是担心要替换人工工作是有时被夸大。

机器人过程自动化根据组织在组织中的使用方式,对不同的人意味着不同的事情。例如,RPA只能用于监视目的,但不能更换测试人员。

RPA的未来可能包括在虚拟助手中集成聊天机器人和自然语言处理(NLP),这可以帮助测试人员完成基本任务,例如创建测试案例。但是目前,最好设置相应的期望。

结论

软件测试的世界是不断变化。

随着工作场所环境的变化,测试人员也必须适应它。测试中将有更多的自动化,基础架构将变得自我修复。组织将设立质量控制中心,为开发团队提供24/7的支持,导致RPA整合到不需要人类的企业中测试仪干预。

现在,测试人员不仅被视为捕获虫子,而且还可以了解数据分析和机器学习。使用正确的工具,测试人员可以帮助组织做出更多的战略决策以防止错误商业实践。

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