探究新时代软件测试的发展

2020-05-20 155 上传者：管理员

摘要：21世纪是一个新的时代,网络技术的运用越来越广泛,覆盖面越来越大。面对新的应用环境,软件形态发生了变化,催生了软件工程环境的变化,软件开发的节奏也越来越快。本文主要对新时代软件测试的发展进行了研究,并对未来发展前景进行了展望,以期能够为软件测试的发展提供一些帮助。

关键词：
互联网技术
新时代
计算机软件
软件测试
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21世纪是一个信息技术快速发展的时代，互联网技术不断发展给人们的生产生活带来了极大便利的同时，也带动了更多技术含量与要求更高产业的出现，如：人工智能、大数据、云计算等新技术。这些新技术影响着软件研发模式、流程和实践，催生了软件工程环境的变化，改变了传统的软件形态，尤其敏捷开发模式的兴起，促使软件测试具有了很大的发展。但软件测试领域面对更多发展机遇的同时，如何提升技术深度，适应时代发展，改进升级软件测试技术成了新时代必须面对的首要问题。

一、新时代中软件测试应用现状

新时代中软件测试技术主要包括AI系统、大数据、云服务、区块链、物联网、敏捷测试等。

AI系统具有自身学习能力，系统能力是动态的。并且AI软件的测试依赖于大数据，更能有效地验证AI软件的合理性，是基于大数据的自动产生、分析、呈现等技术。

大数据的测试具有体量化、多样化、高速处理所涉及的数据生成、存储、检索、分析使得其测试也极具挑战，相比于AI软件来说，大数据测试更为复杂，但大数据离不开AI,AI也离不开数据。如：大数据测试难以确定其测试语言、结果的判断准则，需要开发相应工具来确保数据的一致性和完整性，多样性也给测试数据准备、组合带来极大的工作量。

云服务测试面临复杂的系统架构、配置、大量计算或存储节点等方面，包括私有云、公有云、混合云等不同的形态。并且云服务的性能测试体现在需要网络运营商、CDN服务提供商的配合与支持、海量云端压力的模拟将面临高昂代价、甚至无法模拟、传统测试工具难以适应云计算平台的性能测试。另外云服务平台的容错性、可靠性也低，一般采用替代项来避免超大规模的性能测试。

区块链测试在管理、用户身份认证、节点数、共识机制、智能合约等方面均有不同，一般分为公有链、私有链、联盟链等不同类型，具有一个完全去中心化的分布式网络—P2P网络。并且区块链测试边界模糊，涉及前端API与某个区块链节点之间的测试、节点与节点之间的测试。

物联网测试环境复杂，需要确保系统的高可靠性，实时数据采集、同步传输等对测试环境、工具具有更高的要求、网络安全策略的测试工作量大、兼容性测试、系统的可伸缩性、协同感知等需要进行验证。

敏捷测试需求变更频繁、产品的可测试性差、测试工具不够强大、测试人员能力不足、单元测试不足等。

二、新时代中软件测试发展面临的机遇

一方面，对于软件测试来说，便捷性、整体功能多样化的时代中，受服务对象需求严重制约着总体发展进程，投入趋于简单化，使用难度大大降低，但这种能满足需求的方式也存在一定的弊端。如：简简单单的读与写功能早已应用自如了，难以体现软件更高层次的发展需求，在整体的发展态势上，简简单单的读与写似乎已经很少需要用于软件测试上。并且，在实际测试过程中，能够适合软件测试的环境已经满足，软件测试需求的减少已经不适应测试的功能，效果不理想、功能减少，严重阻碍了软件测试未来的发展。

另一方面，对于整个产业链的发展来说，新时代中，新软件测试平台不断涌现，但一些落后的平台也依然存在。在这样一个信息时代中，整个产业链的发展带来了很大的压力，数据的获得与分享发送变得更加便捷，数据的需求量不断增多。相对于更少数据的软件测试平台来说，测评无法复合，已经不能满足大量数据源的涌入，尤其是那些只能满足少量数据监测的系统，只剩下沉重的负荷量，从而导致整个系统的崩溃。

三、新时代中软件测试发展趋势

新时代中，软件测试发展趋势具有以下几方面：一敏捷化有助于企业持续改进各种测试实践，向自我驱动、灵活赋能、加速价值交付、高效稳定，能够提升测试效率，快速反馈软件质量，表现在测试左移、右移等方面；二高度自动化需要全面引入基于模型的测试并生成测试数据、脚本，涵盖测试目标定位、分析、设计、质量度量、过程监控与评估、结果评估等全流程的自动化，覆盖测试各个环节；三云化采用当今虚拟机、容器技术等基础设施，能够更好地支持自动化测试，环境更容易维护、系统更容易部署，能够降低企业成本，有利于整合测试资源、提高资源使用效率，可以收集更多的研发数据、融合开发、测试和运维，更好地支持测试服务化、智能化；四服务化通过API可以让实现所有测试能力，研发人员都可以按需自动获取测试能力，实现测试左移；五智能化更容易收集更多的研发数据，是在自动化、云化、服务haul的基础上，构建统一的代码库，将所有代码放在一起，能够使AI更好地发挥作用，更利于机器学习，包括测试数据的自动生成、自助操控软件、缺陷和日志的智能分析、优化测试分析与设计等。并且人机交互智能不能更有价值，未来的测试机器人是需要人去训练的，是在特定的业务领域中，基于知识图谱和MBT的发展，实现从感知智能向认知智能演化，帮助计算机提升认知，这才是实现真正意义上的智能测试。

参考文献：

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