测试最新趋势——AI/ML，开源自动化框架，业务驱动

近年来，软件测试应运而生。作为 DevOps 的一部分，它现在是软件开发的核心部分。不断增加的数据流数量、复杂性和速度推动了软件测试新方法的产生。

测试左移的思想本质是越早的发现不合理的地方，出问题的几率就越低。起初测试左移更多的应用于功能测试，现在非功能测试也在逐渐左移，包括API、性能、安全性和可访问性等。随着渐进式Web应用程序、Flutter和React Native的出现，应用程序的复杂性达到了一个全新的水平。这些复杂的应用程序必须在所有应用程序和平台类型上运行，运行并遵守可访问性标准才能取得成功。

基于AI/ML的测试预计将成为今年大流行的长期趋势。这是对需要以更快的速度进行更多测试同时又缺乏测试专家这一悖论的反应。通过允许其他团队成员参与，基于AI/ML的测试解决了这个问题。例如，智能测试解决了时间限制和需要在软件开发冲刺中运行的测试用例数量，而无需添加新代码。团队还可以利用智能报告来筛选大量测试数据并提供可以投入使用的见解。

测试自动化和稳定性

同样，即使这些组织尚未准备好采用AI/ML测试，自动化测试也正在逐渐取代手动测试。同样，自动化能够在更短的时间内运行更多的测试，从而增加测试覆盖率并减少人为错误。当然，手动测试始终是必要的，尤其是对于本质上脆弱、很少运行或自动化成本太高的测试用例。除了自动测试之外，使用手动和探索性测试是个好主意。然而，随着应用程序和测试的发展，自动化测试必须保持平衡并保持最新。

在接下来的几个月里，组织必须寻找新的方法来提高测试稳定性以及扩大测试范围。例如，采用尖端技术会带来更苛刻的测试规范。此外，为了跟上浏览器和操作系统升级的频率，测试移动和网络应用程序的团队必须不断调整他们的测试自动化套件。

如果应用软件中的缺陷被新设备或浏览器版本发现，测试可能会失败。因为软件测试的生命周期通常被认为是最艰苦的，所以防止测试失败很重要。环境因素、测试问题、测试结果问题和真正的缺陷是测试失败的其他主要原因。事实上，尽管测试是最重要的分析，但只有极少数测试具有真正的缺陷。能够对所有测试数据进行分类并确定问题影响最大的地方需要复杂的报告、工具和程序。

开源测试自动化框架的进步

由于对提高覆盖率和稳定性的要求以及更复杂的 Web 和移动应用程序的出现，开源社区被迫对 Web 和移动的顶级开源框架进行重大更改。Web 应用程序测试框架中更复杂的功能示例包括网络控制、API 测试、低代码记录功能、多选项卡自动化以及 Selenium、Playwright 和 Cypress 中的功能。

Appium 框架专为移动设备设计，以解耦其驱动程序并支持最前沿的应用程序，包括 Flutter。此外，还引入了构建在框架之上的专用插件的想法，以补充文本覆盖范围并服务于主框架当前无法处理的用例。随着技术的进步和数字继续主导业务应用程序环境，应该预期对这些框架进行额外的修改。

业务驱动开发测试

更侧重于业务而非技术的行为驱动开发 (BDD) 测试也在增加。这是因为基于用户故事的开发功能为实际问题提供了答案。产品经理、开发人员和测试人员之间的关系非常协作。首先编写测试是可靠的 BDD 实践，很像测试驱动开发 (TDD)。这鼓励更大的测试覆盖率并开发验收测试。许多 BDD 采用者通常使用 CI/CD 管道，他们也经常使用连续测试自动化。

测试是软件开发生命周期的基石，不仅受到比以往任何时候都更加认真的对待。如果通过并行测试和云执行达到足够程度的自动化和速度，测试就不会被视为瓶颈。相反，测试将用于保证高质量的代码是由业务目标产生的。团队将使用此策略弥合产品所有者、IT 运营和开发团队之间的差距。