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2020年,IT行業的開發總成本將從3.76億美元增長至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。

 

可見,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。小米金融測試部主管高文輝基于當前的技術和測試趨勢,大膽地預測了該領域在2020年的4大重要發展趨勢。


  01、機器學習和人工智能等技術的使用

 

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:到2022年,機器學習的市場占有率將從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。

 

結合人工智能與自動化測試,新環境下的自動化測試任務包括:

· 優化測試套件:實現唯一性的代碼檢查。

· 預測:實現對于主要測試配置的各項預測。

· 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。

 

人工智能的市場正在快速地增長中。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。


  02、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。

 

自2017年以來,行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2020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。


  03、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。

 

所謂的物聯網測試,其實質是檢測程序或應用在不同終端平臺內的實用性與穩定性。


  04、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,預測此類測試的需求將在2020年達到一個新的高度。

 

在大數據測試中,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。

 

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