根據(jù)GMI的預測，軟件測試行業(yè)的年增長率預計將在2025年至2032年間保持7%的復合年增長率（CAGR），以穩(wěn)定的步伐擴張。測試方法和工具的持續(xù)進步提高了軟件的質(zhì)量和性能，推動了整個軟件工程領(lǐng)域的發(fā)展。
新技術(shù)的引入、客戶需求的變化、通過智能手機、平板電腦、筆記本電腦以及智能電視和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備的全球可用性和可訪問性，都改變了軟件質(zhì)量保證領(lǐng)域。跟上這些發(fā)展是我們軟件測試團隊今天面臨的主要挑戰(zhàn)之一，軟件測試團隊正在采用幾種創(chuàng)新方法來應對軟件測試中的挑戰(zhàn)。讓我們深入了解一些關(guān)鍵的軟件測試方法：
影響軟件測試的主要挑戰(zhàn)
在我們深入探討軟件測試趨勢之前，了解軟件測試團隊在追求效率和質(zhì)量的過程中面臨的挑戰(zhàn)至關(guān)重要。
人才稀缺：人才的稀缺造成了需求和可用專業(yè)人才之間的技能差距。如今，全國乃至全球軟件測試技能短缺高達40%。
文檔不良：開發(fā)者和測試者之間日益增長的協(xié)作差距導致了執(zhí)行問題。
時間限制：由于時間限制，壓力重重的團隊為了強調(diào)軟件交付而犧牲了測試的有效性。
管理測試數(shù)據(jù)：確保數(shù)據(jù)的一致性和可用性可能很困難，尤其是對于大型和復雜的數(shù)據(jù)集。
處理測試環(huán)境問題：由于服務器問題和配置復雜性，維護穩(wěn)定可靠的測試環(huán)境是一項挑戰(zhàn)。
直接應對這些挑戰(zhàn)對于在快速變化的技術(shù)環(huán)境中保持可靠的軟件交付至關(guān)重要。為了應對這些挑戰(zhàn)，我們#軟件測試機構(gòu)#組織正在咨詢企業(yè)培訓公司，并對員工的學習和能力提升。
2025年十大軟件測試趨勢
了解這些軟件測試趨勢可以提高團隊效率，確保資源的有效利用，并更快地發(fā)布新功能。讓我們深入了解2025年的熱門軟件測試趨勢。
無代碼的測試自動化
無代碼的測試自動化是一種測試技術(shù)，允許用戶在不編寫代碼的情況下或低代碼情況下設(shè)計和執(zhí)行自動化測試。測試人員不是編寫實際的代碼，而是更喜歡識別流程，然后由框架使用視覺界面、關(guān)鍵字或記錄和回放指令將這些流程解釋為測試用例。這種方法顯著降低了技術(shù)障礙，使得非開發(fā)人員能夠參與測試過程，實現(xiàn)了測試自動化的自主化。
在IT部門之外工作的商業(yè)技術(shù)專家為內(nèi)部或外部業(yè)務用途創(chuàng)建技術(shù)或分析能力。因此，許多企業(yè)采用無代碼的測試自動化，以快速進行并縮短自動化測試時間。這使得無代碼的測試自動化成為2025年的一個重要趨勢，因為它的有效性、可訪問性以及加速整個測試過程的能力。
物聯(lián)網(wǎng)（IoT）測試
物聯(lián)網(wǎng)（IoT）測試涉及測試物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的各個部分：功能、質(zhì)量、安全性、可靠性和相關(guān)應用程序。通過這樣做，可以在這些設(shè)備使用之前發(fā)現(xiàn)并解決問題，以使它們能夠高效運行并滿足用戶。自從技術(shù)進步和高流量市場（比如5G）進入以來，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的需求一直在高漲；事實上，幾項調(diào)查顯示，物聯(lián)網(wǎng)可能會在不久的將來占據(jù)領(lǐng)先地位。物聯(lián)網(wǎng)對5G技術(shù)至關(guān)重要，因為它促進了高處理速度和連接性。
隨著更多設(shè)備進入市場，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備的濫用也在增長。當討論互聯(lián)網(wǎng)的不當使用時，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備的安全性是首先想到的事情。需要進行廣泛的測試以確保這些設(shè)備正確運行并保護數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)測試正成為2025年的關(guān)鍵軟件趨勢，因為軟件測試人員現(xiàn)在更加重視安全性，以保持一切可靠和安全。
人工智能和機器學習（AI）在測試中的應用
由于人工智能，機器可以自己學習和推理，而機器學習則專注于教機器如何從數(shù)據(jù)中學習并預測結(jié)果。在軟件測試中使用人工智能和機器學習涉及在測試的不同階段應用這些技術(shù)以改進測試。這些技術(shù)有助于自動化重復性任務，并預測潛在的錯誤，從而提高測試覆蓋率，使其更加高效和可靠。
在測試中使用人工智能和機器學習可以節(jié)省大量時間并降低成本。這就是為什么許多公司，特別是在美國，已經(jīng)轉(zhuǎn)向AI/ML測試自動化。根據(jù)IDC的預測，到2026年，全球在AI系統(tǒng)上的支出預計將達到3000億美元，反映了各行各業(yè)對人工智能和機器學習的日益依賴。多模態(tài)人工智能等新技術(shù)的興起，利用了各種形式的人工智能，也增強了測試的能力。因此，人工智能/機器學習在2025年將是一個重要趨勢，因為越來越多的組織采用這些技術(shù)。
基于云的測試
基于云的測試是在云平臺上測試應用程序和服務的軟件測試方法。這種方法越來越受歡迎，因為所有測試材料和數(shù)據(jù)都保存在一個位置，這使得團隊更容易協(xié)作。它不需要物理基礎(chǔ)設(shè)施，從而降低了成本，允許各種測試配置和場景而無需再次設(shè)置。
此外，基于云的測試使公司能夠更快地提供更好的軟件解決方案。此外，基于云的測試集成了機器學習（ML）和人工智能（AI），通過自動測試和更快的發(fā)布周期增強了其能力。因此，這些組織將采用這些技術(shù)；因此預測，基于云的測試將成為2025年軟件測試的大趨勢之一。
左移測試
左移測試是在軟件開發(fā)生命周期的早期進行測試任務的過程，以盡早發(fā)現(xiàn)和解決錯誤。這種方法加快了軟件開發(fā)過程，降低了成本，并提高了軟件質(zhì)量。左移測試方法涉及在編寫第一行代碼后立即開始測試，而不是等到應用程序完全開發(fā)完成。隨著軟件變得越來越復雜，并且需要以越來越快的速度交付，左移測試將繼續(xù)是2025年的關(guān)鍵趨勢。
公司采用這種策略來相互競爭，并最終更快地交付軟件，提高質(zhì)量。當測試在早期集成時，團隊可以減少在其生命周期后期發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)量，從而改善開發(fā)人員和測試人員之間的協(xié)作，并利用新興技術(shù)，如自動化測試工具或AI驅(qū)動的測試，以提高其有效性。
應用滲透測試
應用滲透測試是對系統(tǒng)進行模擬攻擊的實踐，以發(fā)現(xiàn)攻擊者可以利用的漏洞。通過使用這些發(fā)現(xiàn)，它幫助測試人員確定是否可以獲得被泄露的數(shù)據(jù)。
在2025年，越來越多的組織求助于滲透測試以保持領(lǐng)先于不斷發(fā)展的網(wǎng)絡威脅。此外，將人工智能和機器學習集成用于自動漏洞檢測以及持續(xù)的安全監(jiān)控，使這些測試更加高效和有效。這種主動的方法不僅有助于在任何潛在的黑客有機會利用這些漏洞之前識別它們，而且還確保遵守安全措施，從而保護敏感信息，減少與數(shù)據(jù)泄露相關(guān)的損失。
移動應用測試自動化
在移動應用測試自動化中，使用自動化工具和腳本來檢查移動應用的功能、性能和可用性。與需要在多個設(shè)備和操作系統(tǒng)上進行的手動測試相比，自動化測試可以在幾分鐘內(nèi)執(zhí)行數(shù)千個預定義的測試。這種效率對于當前的移動應用至關(guān)重要，確保它們在不同平臺上統(tǒng)一運行。
移動應用測試自動化趨勢在2025年的關(guān)鍵驅(qū)動力是其可擴展性、成本效益和維護高質(zhì)量標準。它在持續(xù)集成和交付（CI/CD）環(huán)境中發(fā)揮著重要作用，因為它可以快速提供反饋，從而實現(xiàn)更頻繁的可靠發(fā)布。通過不斷檢測漏洞以及驗證應用程序的行為，移動應用測試自動化滿足了用戶對性能和應用可靠性日益增長的需求。
軟件性能測試
軟件性能測試檢查軟件應用程序在不同情況下的運行速度、響應能力和穩(wěn)定性。它有助于識別和解決性能問題，以確保應用程序能夠容納預期數(shù)量的用戶或事務。隨著應用程序變得更加復雜，用戶對無縫性的需求不斷增加，企業(yè)開始關(guān)注性能測試，以確保他們的軟件能夠承受重負載并快速響應。這種主動的方法不僅提高了客戶滿意度，還提高了業(yè)務功能的可靠性和穩(wěn)定性。此外，將人工智能集成到性能測試工具中提高了效率，并提供了實時洞察，使檢測和解決問題變得更加容易。因此，公司能夠通過提供符合用戶需求的高性能應用程序，保持競爭力，使性能測試成為2025年的關(guān)鍵軟件測試趨勢。
業(yè)務流程外包公司、金融機構(gòu)、醫(yī)療服務提供商、零售公司和其他在時間敏感的服務行業(yè)中工作的公司需要他們的軟件無論服務器上的負載如何都能運行。這些公司使用的軟件需要定期進行軟件性能測試。
軟件測試外包是這些公司可以解決由于繁重工作量而可能出現(xiàn)的挑戰(zhàn)的一種方式，特別是在測試需求堆砌期間。另一種方法是實施能夠高效處理重復性任務并降低人為錯誤風險的自動化測試解決方案。
區(qū)塊鏈測試
區(qū)塊鏈測試檢查區(qū)塊鏈系統(tǒng)，包括智能合約、交易和錢包，是否正確工作、安全并且表現(xiàn)良好。區(qū)塊鏈測試的獨特特性促成了它在軟件測試行業(yè)的迅速崛起。預計這一趨勢將持續(xù)到2025年，因為不同行業(yè)的組織，如金融、醫(yī)療保健、運輸、房地產(chǎn)、政府和能源，都采用了區(qū)塊鏈技術(shù)。然而，隨著它的發(fā)展，這些系統(tǒng)內(nèi)在的風險也在增加，導致了對數(shù)據(jù)保護和隱私的擔憂增加。
如果組織想要確保他們的區(qū)塊鏈應用程序安全、可靠和功能齊全，他們需要專門的測試策略來應對分散架構(gòu)和智能合約邏輯帶來的挑戰(zhàn)。通過專注于透明度、安全性等因素，有效的區(qū)塊鏈測試在最小化潛在威脅的同時建立了信任。此外，測試過程中使用自動化和人工智能提高了效率，這對于試圖適應快速變化的數(shù)字環(huán)境的組織至關(guān)重要，因此它們依賴于它們的正常運行。
大數(shù)據(jù)測試
隨著組織越來越多地依賴大量數(shù)據(jù)進行決策，大數(shù)據(jù)測試變得越來越重要。在2025年，隨著企業(yè)處理來自各種來源的大型數(shù)據(jù)集，需要先進的測試方法，這一趨勢將繼續(xù)上升。大數(shù)據(jù)測試涉及驗證不同應用程序和系統(tǒng)上數(shù)據(jù)集的準確性、完整性和性能。它確保組織處理、存儲和分析的數(shù)據(jù)是可靠、一致和無誤的，這對于準確的業(yè)務洞察和決策至關(guān)重要。
大數(shù)據(jù)測試的復雜性在于其能夠處理大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力。測試人員必須專注于數(shù)據(jù)質(zhì)量、功能測試和性能驗證，同時確保數(shù)據(jù)安全并遵守法規(guī)。隨著人工智能和機器學習在測試中的興起，大數(shù)據(jù)測試中的自動化將在有效管理這些挑戰(zhàn)中發(fā)揮關(guān)鍵作用，幫助團隊更快、更準確地處理大型數(shù)據(jù)集。
通過強調(diào)具體目標、戰(zhàn)略意圖和適應能力，我們#軟件測試機構(gòu)#可以將這些趨勢無縫地整合到當前的軟件測試方法中。在當今快速發(fā)展的領(lǐng)域，持續(xù)學習和開發(fā)對于保持競爭力至關(guān)重要。