最近风头无二的当属 ChatGPT，它能够自动学习文本的语法和语义，从而能够生成流畅、准确的自然语言响应。

新技术的出现总是给市场带来期望和机会。新技术也会推动软件测试领域的升级和变革。了解最新的软件测试趋势非常重要，尤其是在规划企业的测试策略时。

在本文中，我们将向您展示未来3年内的10个软件测试领域的新趋势。

趋势一：在生产环境测试（TIP）

生产环境是复杂和多样的，流量和负载的变化也很难模拟。因此，在实时用户流量上对新开发的产品或功能进行部署和测试是软件测试的新挑战。随着云原生技术的推广，生产测试（TIP）逐渐流行起来。

我们通过故障注入测试、A/B测试、故障转移、全链路测试、灰度部署、混沌工程测试等测试手段利用生产环境的基础设施和工作流程来实时测试我们的产品。执行 TIP，有助于实时处理更复杂的边缘情况、不同的测试数据和 接口组合。并在必要时回滚更改。同时，我们还可以收到了真实的缺陷报告。

趋势二：下一代移动应用测试

截至2022年，全球互联网用户数量达到49.5亿人，通过手机访问互联网的用户占了92.1%。随着5G的推广，移动应用已经成为数字化经济的基础平台之一。

大量的组织和企业严重依赖移动应用程序，并投入大量资金来开发和部署他们的移动应用程序并提供各种服务。这意味着我们需要下一代的移动测试技术。

全球的测试人员应该考虑采用新一代的移动应用的自动化测试策略。自动化策略有助于更快速地测试移动应用程序。移动应用的测试不仅要在最新的各种设备上进行，还要支持以前的机型。同时对各种版本的全面快速的测试。通过基于云的试策略，随着移动需求的持续增长，组织可以更好地适应全球市场条件。

趋势三：无脚本自动化测试

低代码或者无脚本的自动化测试工具已经逐渐成熟。无脚本测试工具记录测试人员在浏览软件时的操作，以生成不同功能点所需的不同测试用例。

开发人员可以使用具有独特功能的不同测试工具进行 UI 测试、端到端测试等。这些工具基于测试框架，提供了很大的灵活性并生成可重用的测试用例。

新一代的无代码测试工具构建于AI技术之上。能够更快地形成满足各种自动化测试需求的测试用例。无代码测试的关键优势体现在：有效性、易于审核、学习曲线平缓。

趋势四：机器人流程自动化（RPA）

RPA，也称为机器人过程自动化，是一种自动执行重复性任务且无需人工干预的过程。RPA 第一次记下测试人员的操作，以记录必须完成的操作。

RPA 同样使用了人工智能和机器学习相关的技术，然后使用屏幕上的相同操作执行多个场景。由于它是自动的，因此为公司节省了时间和成本。

随着 RPA 解决方案的复杂性不断增加，软件测试趋势正在转向机器人过程自动化（RPA） 测试，这是一种自动化日常和重复性任务的技术，使人类工作者能够专注于更高价值的任务。RPA 自动化测试的目标是确保 RPA 系统按预期运行并满足最终用户的要求。RPA旨在提高效率、减少错误和降低成本。

趋势五：基于人工智能和机器学习的测试

人工智能将成为这十年测试行业的热门话题。尽管应用人工智能和机器学习 (AI/ML) 方法来解决软件测试中的挑战在软件工程领域并不新鲜，但 AI/ML 的最新进展以及大量可用数据为广泛使用AI/ML带来了新机会。

开发 AI/ML 算法以生成更好的测试用例、测试脚本、测试数据和报告。预测模型将有助于决定在哪里测试什么以及何时测试。智能分析和可视化支持团队检测故障、了解测试覆盖率、高风险区域等。

我们希望在未来几年看到 AI/ML 在解决质量预测、测试用例优先级排序、故障分类和分配等问题方面的更多应用。

趋势六：生物认证测试

生物身份验证或生物识别身份验证正变得越来越流行，用于多种用途，包括网络的鉴权和认证，以提供高质量的移动应用程序用户体验。它涉及使用您身体构成的某些部分来验证您的身份。这可能是指纹、虹膜扫描、视网膜扫描或其他一些物理特征。 

通过允许客户登录他们的应用程序或通过验证他们的生物识别数据来验证他们的交易，领先的银行和其他企业正在提供既方便又安全的移动体验。

因此，生物识别验证对于移动应用程序测试将变得越来越重要也就不足为奇了。未来，可能会增加涉及两种生物识别验证形式的场景。因此，团队需要手动和自动化地大规模测试这些生物识别验证，以实现高水平的 CI/CD。

趋势七：用AI技术辅助和改造测试自动化

随着 ChatGPT 等 AI 工具和 Applitools、 Reportal.io 等现有工具的发展，全球的测试人员都可以利用这些工具来简化测试。人工智能工具将在测试行业发挥重要作用，帮助测试人员更快地执行测试并帮助减少错误。

由于聊天机器人为企业提供了多项优势，因此预计未来几年它们在自动化领域的使用将显着扩大。聊天机器人可以通过自动执行日常任务来加快测试过程，这样测试人员就可以专注于更困难的任务。他们还可以立即反馈测试结果并自动执行重复性任务。

使用人工智能的一个例子是它可以识别各种可能的组合来测试产品。人工智能还有助于生成用于自动化的代码模板、用于可视化测试的有效代码优化以及分析测试结果。

趋势八：增强安全性和性能的区块链测试

由于基于分类账的技术的兴起，区块链成为世界上最多宣传的技术之一。区块链有可能成为互联应用的底层技术，将应用于各行各业的各种项目。它使用的范围很广泛——从保护金融交易到安全共享企业数据。

区块链测试的目标是检查连接不同区块的共享账本系统的安全性和可靠性。这些区块可以包含具有组中特定节点的不同软件应用程序。除了安全性，区块链测试还包括区块链数据库和分类账的负载能力和可扩展性。在测试方式上，随着时间的推移，会逐渐从手工测试转向自动化测试，从外围功能到深入底层技术层面的测试。

趋势九：用人工神经网络测试革新 AI 测试

随着人工神经网络技术的进步，软件测试趋势正在发生变化，以结合新的测试技术和策略来测试 AI 应用程序。测试人工神经网络 (ANN) 可确定神经网络模型在特定任务或问题上的执行情况。

近年来，人工神经网络在图像识别、医学诊断和自动驾驶等众多应用中的使用明显增加，其中模型的准确性和可靠性至关重要。随着深度学习和人工智能的进步，预计未来 ANN 测试的范围将会扩大。

趋势十：探索智能设备和系统物联网测试可能性

随着万物皆可联的兴起，软件测试趋势正在转向物联网测试。物联网 (IoT) 是一个由相互连接的物理对象(例如汽车、电器和其他家居用品)组成的网络，这些物理对象具有连接性、电子设备和软件，可以让它们收集和交换数据。

据估计，物联网设备数量可能已达到了200亿。这些数据代表了业界对于有效物联网产品的测试需求。其中包括：对于通讯协议、操作系统、以及物联网设备本身的硬、软件测试。鉴于物联网产品所处的环境存在着诸多不确定性风险，我们需要将测试的重点放在避免各类漏洞和威胁等安全性上。有调查表明：物联网测试市场的估值到了2025年，将达到3624.23亿美元，而且2020-2025年的预测复合年增长率为32.34%。可见，该领域的测试工具会在不久的将来，迎来爆发式的增长。

更多软件测试相关推荐：

软件测试更多干货文章

软件测试就业培训

文章来源：网络  版权归原作者所有

上文内容不用于商业目的，如涉及知识产权问题，请权利人联系博为峰小编(021-64471599-8103)，我们将立即处理