根據(jù)GMI的預(yù)測(cè)，軟件測(cè)試行業(yè)的年增長(zhǎng)率預(yù)計(jì)將在2025年至2032年間保持7%的復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR），以穩(wěn)定的步伐擴(kuò)張。測(cè)試方法和工具的持續(xù)進(jìn)步提高了軟件的質(zhì)量和性能，推動(dòng)了整個(gè)軟件工程領(lǐng)域的發(fā)展。

新技術(shù)的引入、客戶(hù)需求的變化、通過(guò)智能手機(jī)、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(wèn)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(cè)試團(tuán)隊(duì)今天面臨的主要挑戰(zhàn)之一，軟件測(cè)試團(tuán)隊(duì)正在采用幾種創(chuàng)新方法來(lái)應(yīng)對(duì)軟件測(cè)試中的挑戰(zhàn)。讓我們深入了解一些關(guān)鍵的軟件測(cè)試方法：

影響軟件測(cè)試的主要挑戰(zhàn)

在我們深入探討軟件測(cè)試趨勢(shì)之前，了解軟件測(cè)試團(tuán)隊(duì)在追求效率和質(zhì)量的過(guò)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(zhuān)業(yè)人才之間的技能差距。如今，全國(guó)乃至全球軟件測(cè)試技能短缺高達(dá)40%。

文檔不良：開(kāi)發(fā)者和測(cè)試者之間日益增長(zhǎng)的協(xié)作差距導(dǎo)致了執(zhí)行問(wèn)題。

時(shí)間限制：由于時(shí)間限制，壓力重重的團(tuán)隊(duì)為了強(qiáng)調(diào)軟件交付而犧牲了測(cè)試的有效性。

管理測(cè)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(duì)于大型和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。

處理測(cè)試環(huán)境問(wèn)題：由于服務(wù)器問(wèn)題和配置復(fù)雜性，維護(hù)穩(wěn)定可靠的測(cè)試環(huán)境是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。

直接應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)對(duì)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(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們#軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)#組織正在咨詢(xún)企業(yè)培訓(xùn)公司，并對(duì)員工的學(xué)習(xí)和能力提升。

2025年十大軟件測(cè)試趨勢(shì)

了解這些軟件測(cè)試趨勢(shì)可以提高團(tuán)隊(duì)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(mén)軟件測(cè)試趨勢(shì)。

無(wú)代碼的測(cè)試自動(dòng)化

無(wú)代碼的測(cè)試自動(dòng)化是一種測(cè)試技術(shù)，允許用戶(hù)在不編寫(xiě)代碼的情況下或低代碼情況下設(shè)計(jì)和執(zhí)行自動(dòng)化測(cè)試。測(cè)試人員不是編寫(xiě)實(shí)際的代碼，而是更喜歡識(shí)別流程，然后由框架使用視覺(jué)界面、關(guān)鍵字或記錄和回放指令將這些流程解釋為測(cè)試用例。這種方法顯著降低了技術(shù)障礙，使得非開(kāi)發(fā)人員能夠參與測(cè)試過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了測(cè)試自動(dòng)化的自主化。

在IT部門(mén)之外工作的商業(yè)技術(shù)專(zhuān)家為內(nèi)部或外部業(yè)務(wù)用途創(chuàng)建技術(shù)或分析能力。因此，許多企業(yè)采用無(wú)代碼的測(cè)試自動(dòng)化，以快速進(jìn)行并縮短自動(dòng)化測(cè)試時(shí)間。這使得無(wú)代碼的測(cè)試自動(dòng)化成為2025年的一個(gè)重要趨勢(shì)，因?yàn)樗挠行?、可訪問(wèn)性以及加速整個(gè)測(cè)試過(guò)程的能力。

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）測(cè)試

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）測(cè)試涉及測(cè)試物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的各個(gè)部分：功能、質(zhì)量、安全性、可靠性和相關(guān)應(yīng)用程序。通過(guò)這樣做，可以在這些設(shè)備使用之前發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題，以使它們能夠高效運(yùn)行并滿(mǎn)足用戶(hù)。自從技術(shù)進(jìn)步和高流量市場(chǎng)（比如5G）進(jìn)入以來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的需求一直在高漲；事實(shí)上，幾項(xiàng)調(diào)查顯示，物聯(lián)網(wǎng)可能會(huì)在不久的將來(lái)占據(jù)領(lǐng)先地位。物聯(lián)網(wǎng)對(duì)5G技術(shù)至關(guān)重要，因?yàn)樗龠M(jìn)了高處理速度和連接性。

隨著更多設(shè)備進(jìn)入市場(chǎng)，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備的濫用也在增長(zhǎng)。當(dāng)討論互聯(lián)網(wǎng)的不當(dāng)使用時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備的安全性是首先想到的事情。需要進(jìn)行廣泛的測(cè)試以確保這些設(shè)備正確運(yùn)行并保護(hù)數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)測(cè)試正成為2025年的關(guān)鍵軟件趨勢(shì)，因?yàn)檐浖y(cè)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(jī)器學(xué)習(xí)（AI）在測(cè)試中的應(yīng)用

由于人工智能，機(jī)器可以自己學(xué)習(xí)和推理，而機(jī)器學(xué)習(xí)則專(zhuān)注于教機(jī)器如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè)結(jié)果。在軟件測(cè)試中使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)涉及在測(cè)試的不同階段應(yīng)用這些技術(shù)以改進(jìn)測(cè)試。這些技術(shù)有助于自動(dòng)化重復(fù)性任務(wù)，并預(yù)測(cè)潛在的錯(cuò)誤，從而提高測(cè)試覆蓋率，使其更加高效和可靠。

在測(cè)試中使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以節(jié)省大量時(shí)間并降低成本。這就是為什么許多公司，特別是在美國(guó)，已經(jīng)轉(zhuǎn)向AI/ML測(cè)試自動(dòng)化。根據(jù)IDC的預(yù)測(cè)，到2026年，全球在AI系統(tǒng)上的支出預(yù)計(jì)將達(dá)到3000億美元，反映了各行各業(yè)對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的日益依賴(lài)。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(qiáng)了測(cè)試的能力。因此，人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)在2025年將是一個(gè)重要趨勢(shì)，因?yàn)樵絹?lái)越多的組織采用這些技術(shù)。

基于云的測(cè)試

基于云的測(cè)試是在云平臺(tái)上測(cè)試應(yīng)用程序和服務(wù)的軟件測(cè)試方法。這種方法越來(lái)越受歡迎，因?yàn)樗袦y(cè)試材料和數(shù)據(jù)都保存在一個(gè)位置，這使得團(tuán)隊(duì)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(cè)試配置和場(chǎng)景而無(wú)需再次設(shè)置。

此外，基于云的測(cè)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(cè)試集成了機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI），通過(guò)自動(dòng)測(cè)試和更快的發(fā)布周期增強(qiáng)了其能力。因此，這些組織將采用這些技術(shù)；因此預(yù)測(cè)，基于云的測(cè)試將成為2025年軟件測(cè)試的大趨勢(shì)之一。

左移測(cè)試

左移測(cè)試是在軟件開(kāi)發(fā)生命周期的早期進(jìn)行測(cè)試任務(wù)的過(guò)程，以盡早發(fā)現(xiàn)和解決錯(cuò)誤。這種方法加快了軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程，降低了成本，并提高了軟件質(zhì)量。左移測(cè)試方法涉及在編寫(xiě)第一行代碼后立即開(kāi)始測(cè)試，而不是等到應(yīng)用程序完全開(kāi)發(fā)完成。隨著軟件變得越來(lái)越復(fù)雜，并且需要以越來(lái)越快的速度交付，左移測(cè)試將繼續(xù)是2025年的關(guān)鍵趨勢(shì)。

公司采用這種策略來(lái)相互競(jìng)爭(zhēng)，并最終更快地交付軟件，提高質(zhì)量。當(dāng)測(cè)試在早期集成時(shí)，團(tuán)隊(duì)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(kāi)發(fā)人員和測(cè)試人員之間的協(xié)作，并利用新興技術(shù)，如自動(dòng)化測(cè)試工具或AI驅(qū)動(dòng)的測(cè)試，以提高其有效性。

應(yīng)用滲透測(cè)試

應(yīng)用滲透測(cè)試是對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行模擬攻擊的實(shí)踐，以發(fā)現(xiàn)攻擊者可以利用的漏洞。通過(guò)使用這些發(fā)現(xiàn)，它幫助測(cè)試人員確定是否可以獲得被泄露的數(shù)據(jù)。

在2025年，越來(lái)越多的組織求助于滲透測(cè)試以保持領(lǐng)先于不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)威脅。此外，將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)集成用于自動(dòng)漏洞檢測(cè)以及持續(xù)的安全監(jiān)控，使這些測(cè)試更加高效和有效。這種主動(dòng)的方法不僅有助于在任何潛在的黑客有機(jī)會(huì)利用這些漏洞之前識(shí)別它們，而且還確保遵守安全措施，從而保護(hù)敏感信息，減少與數(shù)據(jù)泄露相關(guān)的損失。

移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試自動(dòng)化

在移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試自動(dòng)化中，使用自動(dòng)化工具和腳本來(lái)檢查移動(dòng)應(yīng)用的功能、性能和可用性。與需要在多個(gè)設(shè)備和操作系統(tǒng)上進(jìn)行的手動(dòng)測(cè)試相比，自動(dòng)化測(cè)試可以在幾分鐘內(nèi)執(zhí)行數(shù)千個(gè)預(yù)定義的測(cè)試。這種效率對(duì)于當(dāng)前的移動(dòng)應(yīng)用至關(guān)重要，確保它們?cè)诓煌脚_(tái)上統(tǒng)一運(yùn)行。

移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試自動(dòng)化趨勢(shì)在2025年的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力是其可擴(kuò)展性、成本效益和維護(hù)高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。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?yàn)樗梢钥焖偬峁┓答?，從而?shí)現(xiàn)更頻繁的可靠發(fā)布。通過(guò)不斷檢測(cè)漏洞以及驗(yàn)證應(yīng)用程序的行為，移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試自動(dòng)化滿(mǎn)足了用戶(hù)對(duì)性能和應(yīng)用可靠性日益增長(zhǎng)的需求。

軟件性能測(cè)試

軟件性能測(cè)試檢查軟件應(yīng)用程序在不同情況下的運(yùn)行速度、響應(yīng)能力和穩(wěn)定性。它有助于識(shí)別和解決性能問(wèn)題，以確保應(yīng)用程序能夠容納預(yù)期數(shù)量的用戶(hù)或事務(wù)。隨著應(yīng)用程序變得更加復(fù)雜，用戶(hù)對(duì)無(wú)縫性的需求不斷增加，企業(yè)開(kāi)始關(guān)注性能測(cè)試，以確保他們的軟件能夠承受重負(fù)載并快速響應(yīng)。這種主動(dòng)的方法不僅提高了客戶(hù)滿(mǎn)意度，還提高了業(yè)務(wù)功能的可靠性和穩(wěn)定性。此外，將人工智能集成到性能測(cè)試工具中提高了效率，并提供了實(shí)時(shí)洞察，使檢測(cè)和解決問(wèn)題變得更加容易。因此，公司能夠通過(guò)提供符合用戶(hù)需求的高性能應(yīng)用程序，保持競(jìng)爭(zhēng)力，使性能測(cè)試成為2025年的關(guān)鍵軟件測(cè)試趨勢(shì)。

業(yè)務(wù)流程外包公司、金融機(jī)構(gòu)、醫(yī)療服務(wù)提供商、零售公司和其他在時(shí)間敏感的服務(wù)行業(yè)中工作的公司需要他們的軟件無(wú)論服務(wù)器上的負(fù)載如何都能運(yùn)行。這些公司使用的軟件需要定期進(jìn)行軟件性能測(cè)試。

軟件測(cè)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(cè)試需求堆砌期間。另一種方法是實(shí)施能夠高效處理重復(fù)性任務(wù)并降低人為錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)的自動(dòng)化測(cè)試解決方案。

區(qū)塊鏈測(cè)試

區(qū)塊鏈測(cè)試檢查區(qū)塊鏈系統(tǒng)，包括智能合約、交易和錢(qián)包，是否正確工作、安全并且表現(xiàn)良好。區(qū)塊鏈測(cè)試的獨(dú)特特性促成了它在軟件測(cè)試行業(yè)的迅速崛起。預(yù)計(jì)這一趨勢(shì)將持續(xù)到2025年，因?yàn)椴煌袠I(yè)的組織，如金融、醫(yī)療保健、運(yùn)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(fēng)險(xiǎn)也在增加，導(dǎo)致了對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私的擔(dān)憂(yōu)增加。

如果組織想要確保他們的區(qū)塊鏈應(yīng)用程序安全、可靠和功能齊全，他們需要專(zhuān)門(mén)的測(cè)試策略來(lái)應(yīng)對(duì)分散架構(gòu)和智能合約邏輯帶來(lái)的挑戰(zhàn)。通過(guò)專(zhuān)注于透明度、安全性等因素，有效的區(qū)塊鏈測(cè)試在最小化潛在威脅的同時(shí)建立了信任。此外，測(cè)試過(guò)程中使用自動(dòng)化和人工智能提高了效率，這對(duì)于試圖適應(yīng)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(lài)于它們的正常運(yùn)行。

大數(shù)據(jù)測(cè)試

隨著組織越來(lái)越多地依賴(lài)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，大數(shù)據(jù)測(cè)試變得越來(lái)越重要。在2025年，隨著企業(yè)處理來(lái)自各種來(lái)源的大型數(shù)據(jù)集，需要先進(jìn)的測(cè)試方法，這一趨勢(shì)將繼續(xù)上升。大數(shù)據(jù)測(cè)試涉及驗(yàn)證不同應(yīng)用程序和系統(tǒng)上數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性、完整性和性能。它確保組織處理、存儲(chǔ)和分析的數(shù)據(jù)是可靠、一致和無(wú)誤的，這對(duì)于準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)洞察和決策至關(guān)重要。

大數(shù)據(jù)測(cè)試的復(fù)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(cè)試人員必須專(zhuān)注于數(shù)據(jù)質(zhì)量、功能測(cè)試和性能驗(yàn)證，同時(shí)確保數(shù)據(jù)安全并遵守法規(guī)。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在測(cè)試中的興起，大數(shù)據(jù)測(cè)試中的自動(dòng)化將在有效管理這些挑戰(zhàn)中發(fā)揮關(guān)鍵作用，幫助團(tuán)隊(duì)更快、更準(zhǔn)確地處理大型數(shù)據(jù)集。

通過(guò)強(qiáng)調(diào)具體目標(biāo)、戰(zhàn)略意圖和適應(yīng)能力，我們#軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)#可以將這些趨勢(shì)無(wú)縫地整合到當(dāng)前的軟件測(cè)試方法中。在當(dāng)今快速發(fā)展的領(lǐng)域，持續(xù)學(xué)習(xí)和開(kāi)發(fā)對(duì)于保持競(jìng)爭(zhēng)力至關(guān)重要。