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看這里！行業專家給出的2020年的軟件測試預測

原創|行業資訊|編輯：李燕|2020-01-15 15:50:01.317|閱讀 418 次

概述：在一個日益復雜的行業和快速發展的軟件行業趨勢所挑戰的行業中，我們正在不斷地為未來的測試需求做準備。那么，我們對2020年的預測是什么？

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當我們開始著眼于未來的一年時，我們與業內同仁進行了許多有趣的對話，討論我們可以從2020年的軟件測試中看到什么。我想我將分享來年的一些軟件測試預測。行業專家以及我們在Parasoft的團隊。

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在軟件測試中采用自動化

在進入新的十年之際，我們仍然痛苦地意識到，有多少組織尚未能夠承擔生產可靠，高質量，安全和有保障的軟件所需的測試，引入了自動化以使測試更加高效和迅速地擴展。發展。隨著我們的不斷前進，軟件測試的必要性繼續增長，這是開展業務的核心要求，但是我們仍然看到組織被拋在后面。
摘自《SD Times》主編David Rubinstein ：
“很明顯，在當今不斷發展的非線性軟件開發世界中，需要自動執行測試編寫和執行。但是，隨著公司努力了解應該自動化或不自動化以及如何評估自動化的結果，自動化方面，我認為-從這種對速度的需求中-沒有經過適當的測試就將更多的軟件投入生產，并且我們會看到所創建和發布的軟件質量下降。需要更快的用戶反饋并將其稱為“生產測試”。我稱其為運輸軟件，而無需進行測試工作。成功實現自動化后，測試將再次趕上開發的步伐。”
來自Parasoft產品副總裁Mark Lambert：
“ 2020年將是組織希望量化測試業務價值的一年。我們經歷了數十年的努力，重點是降低測試的“成本”（時間和金錢）；首先是外包，然后是自動化。但是如果您不測試“智能”，僅關注成本并不會增加業務價值。測試倡導者將需要把對話從純粹的成本之一變為獲得的利益和滿足需求之一。”

安全

隨著我們繼續看到網絡攻擊和破壞對全球品牌的有害影響，對軟件安全性的需求持續增長。越來越需要遵循安全標準，并且組織將繼續利用自動化軟件測試來解決業務風險。
來自Test Guild的 Joe Colantonio ：
“在所有測試主題中，安全性是我在Test Guild播客中反復聽到的最經常出現的主題之一。根據《SD Times》上的最新文章，安全性在今年到2019年一直處于歷史最低點看到了有史以來第二，第三和第七大違規事件（以受影響的人數來衡量），而且我聽到的信息越來越多，尤其是在開放源代碼中，這種情況越來越普遍。到達一個斷點，如果您不處理安全問題，我認為2020年肯定會涉及安全問題。”
來自Parasoft傳播者Arthur Hicken：
“我預計2020年將是我們最終開始關注安全和隱私問題的一年。特別是，由于CCPA加強了監管和監督，隱私應該成為頭等大事。在GDPR上，我們應該期望在一方面，公司試圖在保護用戶數據方面做得更好，并且要更加透明地處理用戶數據以及與誰共享數據；另一方面，看到歐盟或國家也就不足為奇了加利福尼亞州的律師提出了高調的起訴榜樣。”
來自VDC Research的 Christopher Rommel ：
“安全和安全推動了2020年更多的測試投資：左移的口頭禪推動采購計劃的日子已經一去不復返了。隨著新的行業要求和日益增長的軟件風險規避意識和影響力的影響，效率目標將進一步被削弱。”
從斯科特·諾伯格（Scott Norberg）：
“公司和個人將越來越多地使用OWASP的ZAP工具進行網絡安全測試，因為其他（而且大多是更好的）動態掃描儀將繼續無法有效地將自己與市場上的其他掃描儀區分開。IAST（交互式掃描工具可監控正常測試期間存在安全漏洞的網站）工具將繼續受到大多數公司的關注，這很不幸，因為它們非常值得使用。”
從Charla Griffy -布朗，編輯器的首席愛思唯爾-科技學會：
“到2020年，公司將繼續擁抱“敏捷”，以更快地開發和交付軟件。此外，硬件和軟件的融合越來越多，全球供應鏈也越來越復雜。隨著“敏捷”過程的不斷發展，地緣政治動蕩將增強對整個供應鏈更高安全性的需求。因此，由于全球網絡物理威脅的增加以及對速度和敏捷性的持續壓力，自動化和協調將在整個網絡物理生命周期中得到越來越多的關注。”

人工智能

隨著軟件測試中的人工智能繼續擴大現代質量保證/軟件測試團隊的力量，采用AI和機器學習的組織可以大大提高生產力。但是軟件開發組織是否準備好信任支持AI的技術？那是另一個故事。正如迭戈在下面提到的，投入精力測試AI本身可能是使團隊信任其采用AI工具的有用因素。
來自Test Guild的 Joe Colantonio ：
“當我以前在2017年，2018年和2019年年初參加會議時，我會聽到很多關于'AI'自動化的懷疑。現在看來，越來越多的工具正在開發，它們結合了AI功能，這些功能實際上可以為測試人員增加價值可以看到并相信。我還開始看到進入產品的產品演示，這些演示確實具有由AI / ML算法驅動的有用功能，而Parasoft的Selenic就是其中之一。”
來自Forrester的 Diego Lo Giudice ：
“在支持敏捷+ DevOps和通過持續測試實踐持續交付的現有需求的基礎上，隨著企業對不測試其RPA和AI Infused應用程序部署的風險敞開了眼界，他們將意識到內部和外部測試資源的需求以及滿足他們需求的技能和現有的以及新的測試工具功能。不測試RPA和AI注入的應用程序的風險太高，無法承受這種負擔。”
來自Parasoft開發副總裁Igor Kirilenko：
“我預測圍繞UI測試的基于AI的新技術的出現，它將對新功能進行自動的探索性測試，而無需編寫專用測試用例或編程的腳本。解決方案將具有'智能'功能，以理解UI并預測可能的正面和負面反應當然，它們會有很多限制，但這將是向高級自動化邁進的一步。”
來自DaedTech的 Erik Dietrich ：
“隨著'左移'概念的不斷興起，公司將繼續擠壓傳統的功能測試和執行它的人員。因此，我相信2020年將更加重視將機器學習用于測試套件管理和技術可以在生產中進行測試。測試專業人員將對學習和管理這些工具承擔越來越大的責任”
Coveros測試自動化總監Max Saperstone 致辭：
“在過去的18個月左右的時間里，人工智能一直是測試領域的熱門話題，我希望它的嗡嗡聲會繼續增長。我希望看到越來越多的公司推出“人工智能工具”來協助測試，但我并不希望看到它的使用量有大幅度的增長，我相信AI的使用量會有所增加，以協助測試，但是基于該行業的專業人員，背景和過去，我看不到這將在2020年激增。我相信，不僅AI，而且在自動化領域，仍然存在很多懷疑論者，需要克服……”