如果您想知道為什么持續(xù)測(cè)試如此重要，請(qǐng)考慮以下幾點(diǎn)：在過去，軟件測(cè)試通常是在編寫代碼并發(fā)送給 QA 部門進(jìn)行獨(dú)立測(cè)試之后進(jìn)行的。當(dāng)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，代碼將返回給開發(fā)人員進(jìn)行更正。雖然這種測(cè)試方法有效，但非常耗時(shí)。如今，企業(yè)想要快速生產(chǎn)出高質(zhì)量的產(chǎn)品，因此他們需要更快、更高效的測(cè)試流程。這是持續(xù)測(cè)試的時(shí)候。

在本文中，我們將探索從CI/CD的當(dāng)前狀態(tài)和未來到影響其發(fā)展的新興技術(shù)和趨勢(shì)的持續(xù)測(cè)試。我們還將介紹持續(xù)測(cè)試對(duì)企業(yè)的重要性及其面臨的一些挑戰(zhàn)。

01

什么是持續(xù)測(cè)試？

持續(xù)測(cè)試是一種軟件測(cè)試方法，其中測(cè)試是自動(dòng)化的，并在整個(gè)軟件開發(fā)生命周期中運(yùn)行。它是持續(xù)交付 (CD) 流程的一部分，在該流程中，軟件更改會(huì)持續(xù)迭代地交付給客戶。

?持續(xù)測(cè)試旨在盡早發(fā)現(xiàn)缺陷和問題，減少以后修復(fù)它們的成本和時(shí)間。持續(xù)測(cè)試向開發(fā)團(tuán)隊(duì)提供即時(shí)反饋，幫助他們快速有效地檢測(cè)和解決潛在問題。

根據(jù) Reports and Data source 調(diào)查，21% 的 QA 專業(yè)人員已將持續(xù)測(cè)試、源代碼管理和持續(xù)集成納入其 DevOps 流程，以加快代碼發(fā)布。

02

持續(xù)測(cè)試的優(yōu)勢(shì)

以下是將持續(xù)測(cè)試作為軟件開發(fā)過程的一部分實(shí)施的幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：

• 持續(xù)測(cè)試使團(tuán)隊(duì)能夠在軟件開發(fā)過程中更早地識(shí)別錯(cuò)誤；

• 持續(xù)測(cè)試向開發(fā)人員提供有關(guān)代碼質(zhì)量的即時(shí)反饋，使他們能夠立即解決任何問題；

• 您可以在潛在問題成為真正問題之前對(duì)其進(jìn)行評(píng)估和識(shí)別，從而最大限度地降低業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；

• 自動(dòng)化測(cè)試用例可以減少測(cè)試時(shí)間；

• 加快軟件交付到生產(chǎn)的過程有助于更快地發(fā)布產(chǎn)品；

• 可以同時(shí)進(jìn)行性能測(cè)試，提高測(cè)試執(zhí)行速度。

03

持續(xù)測(cè)試的缺點(diǎn)

雖然持續(xù)測(cè)試已成為軟件開發(fā)過程中不可或缺的一部分，但它并非沒有挑戰(zhàn)。當(dāng)軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)努力將測(cè)試納入他們的 CI/CD 管道時(shí)，他們可能會(huì)遇到阻礙他們進(jìn)步的障礙。

• 持續(xù)測(cè)試需要與傳統(tǒng)測(cè)試不同的技能組合，包括 DevOps、自動(dòng)化和 CI/CD 管道方面的專業(yè)知識(shí)；

• 不同的工具和技術(shù)可用于連續(xù)測(cè)試，選擇正確的工具和技術(shù)可能很困難。將這些工具與開發(fā)過程的其他部分集成也具有挑戰(zhàn)性；

• 要充分發(fā)揮持續(xù)測(cè)試的優(yōu)勢(shì)，您需要更新測(cè)試策略，擺脫僅僅依賴傳統(tǒng)測(cè)試方法，采用定義明確的方法來管理測(cè)試數(shù)據(jù)；

• 未能定期集成代碼會(huì)導(dǎo)致重復(fù)編碼工作和不兼容代碼等問題，從而導(dǎo)致缺陷。

04

連續(xù)測(cè)試中的新興技術(shù)

隨著對(duì)更快、更可靠的軟件發(fā)布的需求不斷增加，AI/ML、自動(dòng)化和 DevOps 等新興技術(shù)出現(xiàn)在持續(xù)測(cè)試中。這些技術(shù)幫助團(tuán)隊(duì)自動(dòng)化和簡(jiǎn)化他們的測(cè)試流程，更快地識(shí)別缺陷并提高整體軟件質(zhì)量。讓我們檢查其中的一些：

人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí) (AI/ML)。AI 和 ML 指的是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，涉及開發(fā)可以模擬人類智能并從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的智能機(jī)器。

AI 和 ML 在持續(xù)測(cè)試中的主要優(yōu)勢(shì)之一是能夠自動(dòng)生成測(cè)試用例，從而減少手動(dòng)測(cè)試的需要并騰出時(shí)間執(zhí)行其他任務(wù)。這使測(cè)試人員能夠更全面、更頻繁地測(cè)試應(yīng)用程序，確保缺陷或問題得到快速識(shí)別和解決。AI 和 ML 通過識(shí)別測(cè)試數(shù)據(jù)中的模式和異常來提高測(cè)試準(zhǔn)確性。

AI 和 ML 技術(shù)可以高效、快速地分析大量數(shù)據(jù)，使它們能夠識(shí)別測(cè)試數(shù)據(jù)中人類測(cè)試人員可能忽略的模式和不規(guī)則性。

自動(dòng)化：持續(xù)測(cè)試中的自動(dòng)化是指使用自動(dòng)化工具和流程來重復(fù)且一致地執(zhí)行軟件測(cè)試。它涉及自動(dòng)化軟件測(cè)試生命周期的各個(gè)階段，例如測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試用例設(shè)計(jì)、測(cè)試執(zhí)行和測(cè)試報(bào)告。

自動(dòng)化可以有效地執(zhí)行回歸測(cè)試，確保更改不會(huì)在軟件中引入新的缺陷或問題。測(cè)試可以 24/7 全天候執(zhí)行，無需人工干預(yù)，減少了測(cè)試所需的時(shí)間和成本。

DevOps：DevOps in continuous testing 是將 DevOps 原則應(yīng)用于持續(xù)測(cè)試，專注于將測(cè)試集成到軟件開發(fā)生命周期中，并實(shí)現(xiàn)更快、更可靠的軟件交付。

在持續(xù)測(cè)試的背景下，DevOps 強(qiáng)調(diào)將測(cè)試集成到開發(fā)過程中，使開發(fā)人員能夠在周期的早期檢測(cè)和修復(fù)缺陷。DevOps 還促進(jìn)開發(fā)和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)之間的自動(dòng)化、協(xié)作和溝通，從而實(shí)現(xiàn)更快、更高效的測(cè)試和部署。

區(qū)塊鏈：區(qū)塊鏈技術(shù)因其提供安全和防篡改數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的能力而在軟件開發(fā)和測(cè)試行業(yè)中受到越來越多的關(guān)注。

在持續(xù)測(cè)試中，區(qū)塊鏈以去中心化和透明的方式存儲(chǔ)測(cè)試結(jié)果和數(shù)據(jù)，使得任何人幾乎不可能修改或操縱數(shù)據(jù)。這增強(qiáng)了測(cè)試過程和結(jié)果的可信度，并提供了額外的安全層以確保數(shù)據(jù)的完整性。

區(qū)塊鏈技術(shù)使參與測(cè)試過程的利益相關(guān)者之間能夠高效、無縫地共享數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)更快、更準(zhǔn)確的決策。

物聯(lián)網(wǎng) (IoT)：在持續(xù)測(cè)試中，IoT 模擬許多 IoT 設(shè)備和平臺(tái)，使測(cè)試人員能夠跨多個(gè)設(shè)備和平臺(tái)測(cè)試其應(yīng)用程序。這可確保應(yīng)用程序與各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和平臺(tái)兼容，并在各種環(huán)境中可靠且一致地運(yùn)行。

例如，當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)需要在多個(gè)設(shè)備上運(yùn)行的應(yīng)用程序時(shí)，可以使用模擬器在您的筆記本電腦上測(cè)試該應(yīng)用程序，而無需為每種類型的設(shè)備設(shè)置開發(fā)環(huán)境。

支持物聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)測(cè)試提供有關(guān)應(yīng)用程序性能和功能的實(shí)時(shí)反饋，使組織能夠快速有效地識(shí)別和解決問題。

05

持續(xù)測(cè)試的趨勢(shì)

持續(xù)測(cè)試正在迅速發(fā)展以滿足現(xiàn)代軟件開發(fā)實(shí)踐的需求，并出現(xiàn)新趨勢(shì)以應(yīng)對(duì)開發(fā)團(tuán)隊(duì)面臨的挑戰(zhàn)。目前在持續(xù)測(cè)試中獲得關(guān)注的三個(gè)主要趨勢(shì)是基于云的測(cè)試、左移測(cè)試和安全測(cè)試。這些趨勢(shì)是由提高軟件開發(fā)效率和速度同時(shí)確保最高質(zhì)量和安全級(jí)別的需求驅(qū)動(dòng)的。讓我們仔細(xì)看看這些趨勢(shì)。

基于云的測(cè)試：持續(xù)測(cè)試是通過基于云的計(jì)算部署的，它提供了多種好處，例如易于部署、移動(dòng)可訪問性和快速設(shè)置時(shí)間。由于其可用性、靈活性和成本效益，企業(yè)現(xiàn)在正在采用基于云的服務(wù)?；谠频臏y(cè)試不需要編碼技能或設(shè)置時(shí)間，這使其成為企業(yè)的熱門選擇。

AI 驅(qū)動(dòng)的測(cè)試：?AI 驅(qū)動(dòng)的持續(xù)測(cè)試通常集成到基于云的測(cè)試平臺(tái)中，為 Web、移動(dòng)和 API 測(cè)試提供端到端的自動(dòng)化。AI 和基于云的測(cè)試允許隨時(shí)隨地訪問測(cè)試環(huán)境，并使用 Selenium 等平臺(tái)提供定期自動(dòng)化測(cè)試。

左移測(cè)試：左移測(cè)試是一種軟件測(cè)試，涉及在開發(fā)周期的早期進(jìn)行測(cè)試，而不是等到后期階段，例如系統(tǒng)或驗(yàn)收測(cè)試。左移測(cè)試的目標(biāo)是盡早識(shí)別和解決缺陷。

由于軟件已經(jīng)完全構(gòu)建，因此將測(cè)試延遲到開發(fā)結(jié)束通常會(huì)導(dǎo)致更復(fù)雜的錯(cuò)誤修復(fù)。這會(huì)導(dǎo)致成本增加和上市時(shí)間增加。在軟件開發(fā)生命周期的早期識(shí)別和修復(fù)錯(cuò)誤通常更具成本效益。

正如 IBM 的系統(tǒng)科學(xué)研究所所聲稱的那樣，修復(fù)在實(shí)施過程中發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤的成本大約是在設(shè)計(jì)過程中發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤的六倍。如果在產(chǎn)品發(fā)布后發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，修復(fù)錯(cuò)誤的成本是設(shè)計(jì)階段發(fā)現(xiàn)的成本的四到五倍，是維護(hù)階段發(fā)現(xiàn)的成本的 100 倍。這表明隨著軟件在 SDLC 中的進(jìn)展，錯(cuò)誤的成本呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

低代碼/無代碼：連續(xù)測(cè)試中的低代碼或無代碼是指使用可視化界面和預(yù)構(gòu)建的元素或模塊來創(chuàng)建和執(zhí)行自動(dòng)化測(cè)試，而不是編寫復(fù)雜的代碼。低代碼/無代碼測(cè)試工具通常提供拖放界面和預(yù)構(gòu)建組件，它們可以組合起來創(chuàng)建測(cè)試，從而減少開發(fā)和維護(hù)測(cè)試腳本所需的時(shí)間和精力。

這種類型的測(cè)試具有多種優(yōu)勢(shì)，例如允許非技術(shù)業(yè)務(wù)專家運(yùn)行測(cè)試、加速測(cè)試生產(chǎn)和執(zhí)行以及通過啟用更徹底和高效的測(cè)試來提高產(chǎn)品質(zhì)量。

一般來說，據(jù)統(tǒng)計(jì)，到 2025 年，預(yù)計(jì)約 70% 的新業(yè)務(wù)應(yīng)用程序?qū)⑹褂玫痛a或無代碼技術(shù)。

安全測(cè)試：由于網(wǎng)絡(luò)安全威脅和數(shù)據(jù)泄露的發(fā)生率不斷上升，安全測(cè)試已成為軟件質(zhì)量保證的一個(gè)重要方面。到 2023 年，隨著旨在檢測(cè)和解決軟件應(yīng)用程序中的安全漏洞的更先進(jìn)的工具和方法的出現(xiàn)，科技界預(yù)計(jì)將更加關(guān)注安全測(cè)試。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-521487.html

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