近年来，越来越多的公司将测试作为软件开发生命周期中的一项早期活动。全球企业都有一个目标，就是更快地将其应用软件推向市场，并优先考虑成本优化。在这过程中，公司正采用Agile和DevOps的最佳实践，主要是为了减少投放市场的时间。除此之外，他们还会采用其它前沿科技，例如人工智能（AI），机器学习（ML），物联网（IoT），区块链，云计算等。对于银行，保险，医疗保健等众多领域的企业而言，数字化转型已成为一种迫切的需要，以提高他们的生产力并保证给客户提供更好的服务，而在这些企业中，作为质量保证专家，势必要在2021年的软件测试趋势中保持竞争力。以下是2021年值得重点关注的软件测试趋势，供您参考。
Agile 和 DevOps
Agile是一种强调增量交付、团队协作、持续计划和持续学习的软件开发方法。随着敏捷技术的发展，测试已成为软件开发过程中不可避免的一部分。
DevOps结合了开发（Dev）和操作（Ops），以缩短软件开发生命周期并管理端到端流程。
企业正在采用Agile和DevOps流程，以缩短从开发到交付和运营的软件生命周期，同时提高发布产品的质量。
采用Agile和DevOps可以让团队更快地开发和交付高质量的软件，行业中的大多数公司在过去几年里都对此表现出了极高的兴趣。
QAOps
DevOps之后开始流行的一个新话题是QAOps。
在软件开发生命周期中，QAOps或DevTestOps是质量保证（QA）和IT运营（Ops）的组合。它保证了在不影响质量的前提下更快地交付给市场。
通过将QA任务集成到持续集成（CI）/连续部署（CD）的管道中，改善测试工程师与开发人员之间的协作。
大多数公司已经在遵循DevOps惯例。在未来的日子里，QAOps将成为下一个大事件。
测试人员的角色不仅局限于测试。他们参与了SDLC的每个阶段。作为质量保证专家，您需要对QAOps流程的工作有充分的了解。
无脚本测试自动化
最近，很多公司向市场快速投放了多种方向的产品。如果测试人员花费大量时间学习新的复杂的编程语言和处理积压工作，那将会是一种非常令人沮丧的体验。
无脚本自动化工具使团队无需花费大量时间进行编程。它通过将AI和ML算法结合到自愈机制和一致的结果中，使测试人员能够自动化可重用和健壮的测试。
这些工具易于使用，可提供更快的结果，帮助减少花费在维护成本上所需的时间和精力，并填补技术水平的空缺。
无脚本测试自动化被越来越多地认为是突出的软件测试趋势之一。
综上所述，无脚本测试自动化可以说是测试团队应采用的一种重要实践。
大数据测试
大数据测试将成为对不同行业产生积极影响的关键软件测试趋势之一。
大数据主要用于金融，银行，医疗保健，零售，传媒，电信服务等不同行业，各行业中的多数企业都在处理大数据，以制定需要持续和有效测试的营销策略。
大数据测试处理各种数据类型和巨大的数据量，并帮助改善决策，验证数据以及制定更好的营销策略和业务决策。
根据《2020年研究和市场调查报告》，2020年全球大数据市场规模预计为705亿美元，到2027年修订后预计将到达2434亿美元，在2020-2027年分析期间，以19.4%的年复合增长率增长。
要进行大数据测试，我们需要有一个强大的测试策略，而不是遵循传统的测试技术。
无论数据是结构化还是非结构化，数据质量对于大数据测试都是至关重要的。应用程序的功能测试和性能测试与数据质量一样，也是大数据测试的重要组成部分。
物联网（IoT）测试自动化
物联网（IoT）设备是数字连接设备，可无线连接到网络并简化网络上的数据流。
据Gartner预测，到2025年，活跃物联网连接设备的安装基数将达到215亿台。这表明物联网的功能正在不断增长。
根据Capgemini / Sogeti的《 2019-2020年世界质量报告》，有34％的受访者表示他们的产品具有物联网功能，但其团队仍没有测试方法。
报告指出，物联网测试人员在测试设备的策略方面将面临许多挑战。企业正计划制定一种策略来测试IoT设备。作为质量保证专家，您必须采用这些先进的技术并增强您的专业技能，以测试出IoT设备的可用性，性能和安全性。
人工智能与机器学习（AI＆ML）
人工智能和机器学习（AI＆ML）大大改变了全球商业和各行各业的价值主张与能力。
根据markets
and
markets报告，到2025年，AI预计将从2018年的215亿美元增长到1,906亿美元，在预测期内的年复合增长率为36.6％。到2022年，ML市场预计将从2016年的10.3亿美元增长到88.1亿美元，在预测期内的年复合增长率为44.1％。
AI和ML可以帮助企业使用实时数据做出更好的决策。通过快速发现错误，提高测试质量。
从可视化测试到自动化测试工具的自愈机制，企业在软件测试中使用AI和ML的方式有很多。
自动化测试工具正在使用AI作为可视化测试和自愈机制的一部分进行开发。
可视化测试帮助测试团队在执行功能测试时为用户界面编写更少的测试。自愈机制可修复测试脚本中的问题，减少测试维护，并降低创建自动化测试的成本。
AI和ML可以加速测试创建，减少测试维护，并自动生成测试。
物联网（IoT）测试自动化
机器人流程自动化是用于自动化软件作业，它可以定期运行而无需人工干预。
专门的计算机程序（机器人）是用在一个系统上执行某些事件，例如更改数量，计算价格。
RPA工具主要用于不同行业，例如金融，银行业，医疗保健，客户服务等。
根据《2020年研究和市场调查报告》，到2020年，全球机器人过程自动化市场预计为5.958亿美元，到2027年预计将到达34亿美元修订规模，2020-2027年间年复合增长率到达28.2％。
RPA降低了成本，提高了质量，改善了操作控制。
左移测试
左移测试是在生命周期早期执行的一种测试方法。
通常，在传统的软件开发生命周期中，需求放在工作流的左侧，而交付和测试则放在工作流的右侧。传统方式的问题是业务的负面结果，例如耗时，错误检测延迟和成本增加。借助左移，软件开发团队之间的协作将变得更加积极主动，以确保所有初始构想都是可行的，并得到正确的开发。这种方法可以帮助组织减少产品投放市场的时间，并提供最佳结果。它使质量保证团队能够与开发团队和产品团队紧密协作。
通过左移测试，我们可以在SDLC的早期发现bug。在软件开发的早期阶段进行测试，可以确保高质量的代码，也可以节省时间和金钱。
区块链测试
区块链是比特币背后的一种记录技术。它是目前市场上最先进的新兴技术之一。
它可以与上世纪90年代初的互联网相提并论。我们知道互联网在过去的二十年中如何改变了我们的日常生活。在未来的日子里，区块链可能会做同样的事情。
根据Statista，未来几年全球区块链技术收入将经历巨大的增长。
它的另一个名称是分布式账本技术。它使互不信任的各方之间的交易充满信心。这是相当安全的加密。它可被编程，是经济交易的可靠数字账本，它不仅可以记录金融交易，还可以记录几乎所有有价值的东西。
该技术可能存在诸如数据安全性问题之类的风险。为了克服其中所涉及的风险，我们需要采用有效的区块链测试策略。这个过程为具有区块链技术知识的质量保证专业人员提供了更多机会。
测试自动化
在软件开发一些最为流行的实践中，绝对应该提到“测试自动化”实践。
公司正在采用DevOps和Agile做法，并且公司的这些做法正在推动自动化测试市场的增长，利用自动化测试开始成为一项任务。
在自动化实践，CI / CD实施和DevOps方面，测试自动化在软件组织中扮演着至关重要的角色，它可以加快发布周期，确保高质量的软件发布并扩大测试范围。
它主要节省了重复性测试任务的时间，并减少了人工干预。
根据2020年研究和市场调查报告，全球自动化测试市场预计将从2019年的13,499.89百万美元增长到2025年底的29,525.87百万美元，年复合增长率为13.93％。
市场上有许多自动化测试工具，可以帮助团队让自动化变得更加轻松和高效。
随着越来越多的企业采用最新的Agile和DevOps流程来满足“快速质量”的需求，测试自动化已成为必不可少的组件。通过帮助团队执行重复性任务，更快，更准确地检测bug，提供连续的反馈回路，确保测试覆盖率来继续发挥主导作用。因此，在质量保证流程中实施自动化测试的机构可以节省大量的成本，时间和人力资源。
本文译自SoftwareTestingMaterial
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