本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)
随着最新趋势被引入IT领域，QA测试有了很大的进步和发展。创新技术的引入带来了软件测试、开发、设计、交付方面的最新更新，大部分IT领导者相信他们的组织能采取最新的IT方法。
数字转型是在云计算和商业分析方面排名靠前的行业企业关注的另一个重点。自动化实践也成为了主流，为无瑕疵测试实践做足了准备。另外，人工智能和机器学习似乎达到了一个新的水平。数据测试为物联网中心化铺平道路，这是所有的软件测试公司都需要注意的一个重点;可靠性和质量等因素也越来越受到重视。
软件测试趋势中的改变会对软件测试和QA产生重大影响。企业增加了软件测试的预算，尤其是在公用事业、交通运输、能源领域。如今，企业在SDLC(软件开发生命周期)的早期阶段就将其测试与Agile等测试方法结合起来。这还包括T-CoEs的制度，以配合业务开发构建项目的测试机制，这些项目都是“为业务设置”的。
有些组织也会聘请独立测试公司来满足其软件测试要求。在这样的模式下，他们在QA和测试上的花费减少了，甚至不需要耗用内部资源。
在质量保证和软件测试领域，也存在多种重要的趋势。全球所有软件企业都迫切需要适应最新的测试趋势，这有助于它们适应当前先进世界的需求。
本文将助你探索几大2021年最热门的软件测试趋势。
软件测试中的技术场景正在发生变化。最近比以往任何时候都更适合企业和测试专家，因为现代用户生活在“始终在线”的状态中，他们要求一切都是可访问的。随着应用程序组织使用量攀升，也随着安全性和安全性相关成本的增加，软件测试现在受到了前所未有的额外关注，且有了更好的理由来发展。
根据《世界质量报告》，60%的公司将成本列为最大的测试条件挑战。总体测试预算越来越离不开软件工程资源和预算。由于持续测试以及DevOps等实践的增加，质量保证如今进一步纳入到开发周期中。越来越多的公司开始认识到QA的价值，他们寻求软件测试和QA咨询公司来帮助他们完成这项专门的工作。
虽然人工智能是有用的工具，使得测试自动化工具和QA操作更有力，但它绝不能抵消对娴熟测试专家——可以开发一个高利润、高质量的测试解决方案——的需求。此外，使用真人进行用户测试仍然是确保产品有效、有价值和用户友好的关键因素。
1. 无代码自动化测试
更多地采用无代码测试工具将是2021年需要关注的主要软件测试趋势。无代码测试工具建立在复杂的人工智能技术和可视化建模的基础之上，其能更快形成满足自动化测试的测试用例。通过使用这些工具，IT员工可以生成简单的测试用例场景，而不需要代码技巧，还能节省用于重复测试用例上浪费的时间。
无代码测试的一些关键优势在于高效性、易于检查、低学习曲线以及能节省宝贵资源。简而言之，所有这些原因结合起来意味着，有了无代码测试自动化，就不需要理解自动化测试框架或应用程序进行自动测试的底层技术。
出乎意料的是，自动化测试的成功之路似乎触手可及。像Selenium这样的自动化测试工具构建在这种可视化方法之上，使得非开发人员也能够使用。随着时间的推移，其他的特征也随之增加，比如RC，IDE，webdriver，这些特征增加了它的重要性和价值。
'Selenium IDE' 使那些不想沉迷于编码的人的愿望成为了现实。Selenium目前支持多种编程语言，比如Python，Java，Ruby，C#等等。其能在不需要学习如何编码的情况下，自己创建、管理、实施自动化测试。
无代码自动化测试如何运作?
无代码自动化测试自动化与无代码软件测试是一样的。无代码自动化测试的基本原则就是测试的创建不需要任何类型的代码。如今，由于市场上提供无代码测试自动化的工具太多，因此在前端有各种各样的工作方式。对于它们来说，最常见的方式是改变前段的插图，在后端加工有意义的代码，最终使其发挥作用。
比如，以Testsigma这个工具为例，测试用例主要是使用NLP以一种简单的语言(如英语)编写的。这些报告被转化为代码(在后端)以实现。
以下是一些更热门的测试自动化工具，其使用无代码测试技术以满足测试用例自动化：
- TOSCA：Tricentis这一出色工具使用了基于模型的测试方法。以往的测试创建需拥有一个被测试应用程序的模型、测试数据以及适当的测试场景。在这里，对应用程序的细微修改也会被自动纠正。
- Test.ai：这是最流行的自动化测试工具之一，它能自动测试移动应用程序的用户体验。其既不需要代码也不需要维护。它在人工智能上运行，人工智能会研究该应用程序，然后自动生成测试用例，执行它们就能得到与用户体验相关的结果。
- Ranorex：这个工具提供了一个包含无数解决方案的方案包以及一个无比精妙的特点——一个能够录音和播放的简易录音机。
- Ghost Inspector：这个工具中的每一个位置变化都能在无代码的情况下创建。其能以一种更简单的方法确保你的网页正常运行。
- TestComplete：这个专门工具来自smartbear，他们采用关键字驱动的自动化测试，并且也没有代码。
图源：unsplas
2. 机器学习和人工智能用于测试自动化
我们对人工智能的需求不断增长，仅在北美地区，目前在人工智能方面的支出预计将达到60-70亿美元。到2025年，人工智能全球投资大致将达到2000亿美元。
- 2020年，近64.8%的公司在人工智能和大数据方案中的投资超过5000万美元，远高于2018年的39.7%。——《福布斯》
- 在2020年，37.8%的行业领先企业利用人工智能和大数据创建了数据驱动型公司。——《Statista》
- 从2018年到2023年，用于人工智能的计算资源将增长5倍，这将使得人工智能成为推动基础设施评估和决策的中坚力量。——高德纳咨询公司
以下是最热门的以人工智能为基础的自动化测试工具：
- Appvance：该工具利用人工智能在用户行为的基础上生成测试用例。测试组合能系统地覆盖真实用户在产品系统上的行为，这使得该工具百分之百以顾客为中心。
- Testim.io：该工具利用机器学习来达成编写、实施以及持续性的测试自动化。其强调用户界面测试、综合测试以及功能测试。
- Test.ai：这是最流行的移动测试自动化工具，其利用人工智能来执行回归测试。当需要获取你的应用程序性能标准时，这款工具非常好用，比起功能测试工具来说，其是一个更好的监控工具。
- Functionize：该工具利用机器学习来进行功能测试，在性能方面，它与市场上其他测试工具很相似，比如能够快速运行测试(无需脚本程序)，在几分钟内运行多个测试，以及执行深度分析。
- TestCraft：这是一个以人工智能为基础的自动化测试平台，旨在用于持续性测试和回归测试，并在Selenium上运行。TestCraft 也用于控制网络应用程序。人工智能技术的作用在于通过自动克服应用程序中的修改来削减成本，维持时间。
- Applitools：这是目前最流行的应用程序可视化管理和人工智能驱动的可视化用户界面控制及测试软件。基于可视化人工智能，其提供了一个综合的软件测试平台，且能为数字化转化、测试自动化、软件工程、DevOps和手工QA团队所用。
- Sauce Labs：这也是最好的基于云的自动化测试工具之一，它利用的是人工智能和机器学习技术。这个绝妙的工具能支持一系列全面的操作系统和浏览器、移动模拟器和仿真器以及移动设备，且能以用户要求的速度来测试它们的应用程序。
3. 敏捷团队中的测试自动化
敏捷测试和敏捷开发正在迅速普及，且智能质量保证或测试团队也紧跟当前不断增长的软件发展趋势。敏捷测试工具不同于项目管理工具和测试自动化工具，任何没有测试自动化的敏捷项目实际上都是分阶段的瀑布式项目。自动化测试被看作是敏捷方法的一个关键的活动，同时也是促进QA程序的主要驱动力。
据 MarketsAndMarkets.com的报告显示，“全球自动化测试的市场预计将从2019年126亿美元增长至2024年的288亿美元，在这期间内的复合增长率为18.0%”
4. 对大数据测试的需求增加
跨行业企业将持续处理巨大的数据量和不同的数据模式。任意数量的非结构化或结构化的数据挖掘(通常被定义为大数据)都需要端到端测试。大数据测试能通过正确的数据验证来协助我们做出更好的决策，并通过从大数据分析得出的最佳决策来改进商业战略和市场定位。
根据MarketsAndMarkets显示，由于企业物联网使用量的增加以及政府关于促进数字技术适用的更高倡议，大数据市场的全球价值得以被估计。在每个垂直领域中对数据的高度依赖要求我们有一个有效的大数据测试，以保证数据的统一性、准确性、可信赖性以及质量，这也是所有企业能做出明智的决策所必备的。
特别是，大数据测试有助于对一些服务和产品做出数据驱动的决策，这些服务和产品被捕获并仔细检查，从而为企业提供重要的见解。
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5. 物联网测试促进数字化连接智能设备
截止2020年，互联设备的数量达到了200亿，与之相比，2016年的数据仅为64亿。这些数据表明数据的巨大扩展，以及如今对有效物联网测试策略的需求。这种物联网测试包括通信协议、操作系统以及物联网设备的硬件和软件的测试。
物联网产品的硬件可能存在风险，其容易受到需要有效测试的多种威胁的影响，此外，该软件还内置在物联网设备中。因此，有必要对所有物联网设备和安全信息进行测试，以免产生漏洞和威胁。大多数公司已经确定了物联网有效测试战略的必要性，以此满足终端用户对连接良好和高效智能设备的需求。
早在2019年，物联网测试市场被估值为7819.6亿美元，预计于2025年将达到36242.3亿美元，预测2020年至2025年的复合增长率为32.24%。物联网测试利用先进及尖端技术，使得不同类型的测试工具用于不同目的频率上涨，预计在预测期内，市场将快速增长。
6. Agile和DevOps的使用量增加
很多公司已经采用DevOps来回应对准确性和速度的需求，而Agile则来应对快速变化的需求。DevOps包含实践、过程、工具和规则，这些都有助于集成操作和开发活动，从而尽量压缩从开发到操作的时间。
对于正在寻找缩短SDLC(软件开发生命周期)——从开发到运行和交付——的企业来说，DevOps必定会是一个被广泛接受的解决方案。DevOps和Agile的使用量的不断增加能协助QA专家快速开发和发送高质量的软件，即“速度质量”。对这两个工具的采用让企业在过去5年中获得了更高的效益，并将在未来几年继续增加。
7. 转向性能工程
在早期开发软件时，保持更高的性能是一项非常重要的工作。你需要处理几个要素，如商业价值、利用率、简单配置以及安全性。各种可下载应用程序的平台都能看出其捕捉到的用户体验和市场规模。
在短期的开发周期、频繁的发布以及不断变化的市场需求中，用户体验是重要角色之一。为了应对这一趋势，软件开发人员开始采用在每个SDLC阶段优先考虑以客户为中心的方法，以减少在产品生命周期早期的性能故障和瓶颈。
因此，性能测试目标已经转变为详细检查系统中不充足的性能，并了解它在软件开发过程中的根源何在。因此，为了达到这一点，性能工程被开发出来作为性能测试的替代品，以此能够从最初的设计开始就构建重要的性能指标。
性能工程和性能测试的几处关键不同：
- 首先，性能测试是对应用程序响应性和负载处理的质量检查。它来确定系统对生产负载的耐受程度，并预测在高负载情况下可能出现的小故障。然而，性能工程在初始设计应用程序时就考虑到周转时间、质量、生产率等性能指标，从而有助于在开发过程中及早发现问题。
- 其次，性能测试是一个质量保证程序，一般会在软件开发周期完成后才进行。而不同的是，性能工程是一个永不停止的过程，从产品设计开始，到产品开发，再到终端客户体验，它会扎根于软件开发周期的任何一个阶段。最后，性能测试是由软件测试组来进行，而性能工程囊括了质量保障组和RND。
8. 区块链测试
区块链技术对于加密货币、汽车和金融等行业是不可或缺的。它使去中心化的网络区别于传统银行用于管理银行和金融业务的中央系统。不可否认，区块链技术已经改变了企业处理比特币等数字货币的方式。
区块链的应用不仅仅局限于金融领域，从政府服务到垂直能源，它们的智能合约被应用到了各个商业领域。然而，区块链应用程序的广泛范围，给区块链的调试带来了一些挑战。区块链测试是一种高效的、专门的、新一代的测试解决方案，可用于调试代码以交付高效的区块链应用程序。
根据Marketsandmarkets，预计国际区块链市场规模将从2020年的30亿增长到2025年的397亿。预计到2022年，区块链技术和物联网设备通过智能合约的融合将允许双方进行微交易，这是一个即将到来的趋势。此外，澳大利亚证券交易所还计划在2020年年底之前采用一个以区块链为中心的新系统来管理澳大利亚金融市场。
除此之外，普华永道(PWC)最近的一份报告显示，到2020年，77%的金融机构可能会将区块链技术纳入生产过程或系统。这些统计数据表明区块链技术的范围不断扩大，对区块链测试的需求也在上涨。
- 区块链测试：核心测试类型;部分关键测试类型必须被运行，包括性能、功能、节点测试、API以及其他的专门测试。
- 性能测试：性能测试确定性能瓶颈，提出微调系统的技术，并重新评估应用是否准备好投放市场。
- 功能测试：功能测试是一个整体程序，用于评估区块链多个功能部分的工作(例如智能合约)。
- 节点测试：对网络上每个异构结点都必须进行独立的、完善的检测，一次保障合作顺利进行。
- 应用程序编程接口测试：API测试解决了区块链领域中应用程序之间的接口问题。其检查以确保应用程序编程接口的响应和请求得到适当的处理和格式化。
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一些最流行的区块链测试工具：
- EthereumTester：这是一个类似Githubrepo的可用工具，也是最常用的平台和开源测试库之一。Ethereum Tester的安装非常简单，只需要有一个可管理的应用程序编程接口就能支持多种测试需求。它对Web3集成、API、智能合约、后端和其他各种区块链测试都同样适用。
- Ganache：它早先被命名为TestRPC工具，专门用于在本地测试Ethereum 合约。它生成一个模拟的区块链，允许任何人使用多个帐户进行测试。
- Populus：这个框架是围绕py.test框架开发的，其有Ethereum测试功能，以一系列测试合约部署的特性为形式。
- BitcoinJ：这也是个很出名的工具，它一个以Java为基础、为基于比特币的应用程序构建的框架，其能让你与实际的比特币网络和各种测试活动交互。
- Embark：Embark是一种测试框架，它专注于开发在多个节点或系统上运行的dApps(分散应用程序)。这个神奇的框架集成了IPFS、Ethereum区块链和分散的通信平台，如Orbit和Whisper。
- Truffle：这是Ethereum开发者们都喜欢的好工具 。它带来了最好的测试特性，比如自动契约测试。除了能在区块链应用程序内进行功能测试，它还能做很多。
- Exonum Testkit：运行整个测试服务是Exonum Testkit的强项。它能让任何人都可以在有组织的系统中测试应用程序编程接口和事务执行，也就是说，不需要将共识算法和网络操作相关联。
9. 网络安全和风险合规
2020年，网络安全测试已经成为了质量保证和软件测试的大趋势。该报告总结了一些关键目标，这些目标解释了如何将其作为一个单独的主题加以纳入：在所有行业中提高对安全重要性的认识，增加产品和软件安全性，并在软件开发生命周期之前实施安全检查。
根据BitSight的“安全性能管理带来更好的安全性和业务结果”研究表明，超过82%的利益相关者已经认识到，要让用户感觉安全，这一项标准在企业决策中越来越重要。根据网络安全风险投资公司的数据Cybersecurity Ventures显示，到2021年，与网络犯罪相关的损失预计将达到每年6万亿美元。
到2021年，安全实践将发挥更大的作用，原因如下：
- 定期笔测有助于建立企业与客户、第三方和合作伙伴之间的信任。
- 安全测试可让你在黑客/攻击者行动之前就全面了解企业的弱点，并协助你检测容易受到安全或网络威胁的领域。
- 在任何停机的情况下，网络安全测试能保证其不会让你毫无准备地承担昂贵的代价和损失。
- 网络安全测试不仅保护交易(不管是金钱还是数据)，还保护终端用户的安全。由于网络风险随时可能以任何形式发生，网络安全测试在明年仍会是一个热门话题。
关键原因如下：
- 网络安全测试可以在黑客攻击之前深入了解企业的弱点。
- 渗透测试具有成本效益:数据泄露恶化了企业于2020年中期在疫情中本已脆弱的处境。
- 安全测试有助于发现易受网络盗窃和攻击的部件。
- 定期的渗透测试有助于企业获得良好的声誉，协助企业赢得其第三方、合作伙伴、客户伙伴的巨大信任。
- 若发生停机的情况，网络安全测试能保证其代价和破坏性不至于让你措手不及。
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10. QAOps的意义
QAOps是将QA、运营和开发人员一起引入的一种更好的实践。测试操作、CI/CD管道以及与开发团队并行工作的QA工程师是QAOps的两个关键持有者。
为了达到高质量和交付迅速的目标，所有的测试和QA活动必须在CI/CD管道中执行。在运营和开发中集成质量保证的一种更好的方法是让开发人员编写测试用例。
同时，产品设计师和运营工程师与测试团队一起识别UX/UI的异常。通过实施这一点，开发人员和QA团队可以相互协作，并能更好地理解质量保障的过程。这样的团队合作将有助于使测试和开发过程的更加高效。
简而言之，使用QAOps是一个不断上升的趋势，它让IT、软件开发和质量保证之间的过程自动化，使其能够快速和高质量地交付软件。因此，越来越多的组织开始倾向于使用DevOps，这也使得QAOps在2021年得以持续发展。
11. 手动测试和自动化测试的结合
将手动测试工作彻底自动化能展现一个熟练QA团队的决策能力。将这两种努力结合起来可以提高生产力，节省时间，提高质量，有的问题是自动化测试无法处理的。
目前，对自动化水平和自动化QA工程师的要求都在提高。随着自动化的发展，软件测试的速度和效率大大提高，但它不能涵盖设计、用户体验和可用性等各个方面。在软件开发过程中，自动测试和手动测试的之间平衡是QA测试的未来。
为什么要合并手动和自动化测试?
QA团队检测错误的速度越快，纠错所需的时间就越少，因此，在测试资源上花钱比在发布后在错误上花钱更有价值。且在整个测试过程中，每一种技术、分支、情况、路线和选择都经过了良好的测试，以便在初始就能发现故障。如果在一开始就发现了漏洞，那么就能让修复它的费用最小化。
在测试覆盖的某个阶段，代码范围得以被管理;此外，它还会审查每一款应用的功能质量，尽量减少需求和测试实例之间的差距。由于手动和自动化测试的贡献通常是由应用程序的规范决定的，这两种方法都应该被随机使用，以此来最大限度地覆盖代码。
自动化测试具有一致性和快速的优点;然而，它并未站在用户立场上。而这就是手动测试的优势所在，因此，它可以从测试自动化无法触及的地方开始测试。这两种技术都可以用来掩盖相同特征的不同部分，或者用于覆盖完全独立的特征。
但是，自动化测试只能依照为其编写的脚本工作，而手工测试只能做到像QA工程师的完成度。结合这两种测试可以在可用性、功能、速度、漏洞最小化和整体最优的用户体验之间取得和谐的平衡。
12. API和服务测试自动化
据高德纳公司称，“到2021年，至少三分之一的企业将部署多种体验开发平台，其用于支持网络、会话、移动以及促进现实发展。”，“在过去的十年里，应用程序接口不仅推动了新的数字经济，也引发了一场创新竞赛，迫使一些企业重新思考如何开发和推出新的应用程序。”
随着网上微服务体系结构和软件开发的增强，应用程序编程接口(APIs)的使用量每天都在增加。几乎每个组件都在使用API。甚至客户端-服务器开发也处于高峰期，QA团队必须确认这些API之间的通信是完美的，并能够单独运行。为了保持这一过程的高度有效性，我们将在2021年提高应用程序编程接口和服务水平的自动化测试。
13. 质量检测中心
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很多企业面临着巨大的挑战，因为其试图管控应用程序质量的同时响应业务的额外需求，通过跨地点，地域和测试组来计算不一致的测试程序，不予执行测试和QA功能、资源、基础设施和工具的次优消耗。
为了应对挑战，一些大公司正在寻找质量模型中心，并聘用专门的团队来标准化可交付的实现模型，以确保重要业务系统和流程的质量。质量检测中心是一个集中测试平台的模型，其能为质量和测试原因提供标准化的测试程序和最佳利用的资源。
质量测试中心的测试团队致力于建立一个可重复使用的测试框架和标准，供企业在开发过程中遵循。从长远来看，这有助于构建高质量的软件，并强化软件开发过程的整体工作流程。
运行这些中心还将减少测试时间，且不牺牲产品的性能、可用性和功能的质量。它还提供有效的自动化测试，并在QA实践中制定灵活的标准，以便在将来的项目中执行。
14. 基础设施及代码(IaC)
许多企业(主要是IT公司)正在大量使用基于云的解决方案，以获得成本效益、可伸缩性和灵活性。云和虚拟化技术的使用越来越多，这改变了服务器的使用方式。它简化了过去分配和配置服务器的瓶颈问题。先进的基础设施管理技术使架构管理过程现代化。使用如Terraform、Kubernetes、Docker等各种工具在2021年将继续成为主流。
顾名思义，基础设施即代码主要是以类似的方法管理操作环境的一个概念。在正常发布状态下，你会来做应用程序或其他代码。尽管可以手动修改配置或使用一次性脚本更改基础设施，但操作基础设施是由主要控制代码开发的类似结构和规则控制的，而与此同时会出现新的服务器实例。
这意味着核心DevOps的最佳实践(如虚拟测试、持续监视和版本控制)会被应用于管理基础设施设计和管理的底层代码上。简而言之，基础设施的处理方式与任何其他代码的处理方式完全相同。
使用高级编码系统(如Puppet或Ansible)的目的是使任何具有现代编码结构和技术基础知识的人都可以使用作为编码环境的基础设施。
基础设施及代码的四个最佳实践：
- 以集成测试、功能测试和单元测试的形式对基础设施进行测试。
- 通过源代码控制来管理基础设施，从而对变更进行彻底的审查跟踪。
- 允许围绕基础设施配置和安排进行合并，尤其是在开发和运营之间。
- 规避书面文档，因为代码本身会记录机器的状态。这是个很强的实践，因为它第一次意味着有关基础设施的文档总处于更新状态。
简要来讲，基础架构即代码是一种框架，它采用了经过验证的编码方法和实践，并将它们直接扩展到基础架构中，有效地模糊了应用程序和设置之间的界限。简而言之，这与DevOps对负责这两个领域的人员所做的事情类似，即将运营和开发人员合并到一个单独的单元中，并使用一个混合名称。
基础设施及代码的好处：
- 一致性：手工程序会导致错误和周期。人类并不总是完美的。沟通很困难，我们通常不善于与人沟通。不论我们如何努力，有时候人工基础设施管理也会导致差异。然而，基础架构代码解决了这个问题，它让配置文件本身成为唯一的真相来源。通过这种方式，我们可以保证类似的配置将被反复安排，且没有差异。
- 速度：基础设施及代码的主要好处就是速度。其允许你通过运行一个脚本快速地建立整个基础设施。对于每一个环境，从开发到生产，都可以很容易地做到这一点，通过阶段、质量保证等等，一路超越。基础设施及代码可以使整个软件开发生命周期高效运行。
- 负责：这个方法既简单又快捷。由于你可以将基础设施版本化为类似于任何源代码文件的代码配置文件，因此可以完全跟踪每个配置所修改的内容。不需要在任何位置玩“假定游戏”了。
- 低成本：毫无疑问，基础设施及代码使用的主要好处是降低基础架构管理的费用。通过使用云和基础设施及代码，可以极大地降低成本。
- 整个软件开发周期的有效性：通过使用基础设施及代码，你可以分几个阶段设置基础架构。这使得整个软件开发生命周期更加有效，将团队的效率提高到新的高度。
15. 聊天机器人测试
由于新冠疫情，聊天机器人能向患者和其他部门提供远程支持，因此在医疗行业广受欢迎。由于全球连续数月被封锁，一些公司将聊天机器人加入运营，其甚至能为无数的零售店、金融机构、品牌等提供全天候支持。
聊天机器人将作为RAP(机器人流程自动化)的一部分继续征服全球。机器人能降低运营成本，同时提供更好的用户体验，但它的顺利运行需要细心的测试。
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以下是目前最流行的聊天机器人测试工具：
- Chatbottest：开源指南提供了大约120个问题来评估你的聊天机器人的用户体验。它通常在3个级别上运行：预期场景;可能的聊天机器人测试场景;几乎不可能的场景。
- Dimon：这个聊天机器人测试工具的优点是它与Slack、Telegram、Facebook Messenger和微信等重要平台无缝结合。可以利用它来发现机器人会话流程中的任何错误，以及它所提供的用户体验。
- Botanalytics：从会话流程到可用性，再到交付的用户体验，这个定制服务允许你测试聊天机器人的每个主要方面。
目前最热门的软件测试工具是什么?
根据软件测试团队调查，测试社区寻求的是端到端、跨平台的测试解决方案和强测试自动化能力。以下是其中一些工具：
- Katalon Studio：它是一个用于移动、Web、API和桌面应用程序测试的自动化工具。
- Selenium：在自动化测试领域中，这个名字已经家喻户晓多年了。
- SoapUI：这是一个专门为API测试设计的无头功能测试工具。
- UFT One：这是一个付费工具，也是手机、网页、桌面和RPA应用测试的最佳工具之一。
- TestComplete：这是一个人工智能驱动的测试自动化工具，用于移动、桌面和网络测试。
- IBM Rational Functional Tester：这是一个数据驱动的测试平台，用于回归和功能测试。
还有其他一些非常强大的工具包括Ranorex、Apache JMeter、Postman、Cucumber、Tricentis Tosca、Appium、Telerik TestStudio和Worksoft。上面的选择对任何人来说也许不那么完美，但值得一试
软件测试的未来展望
为了平衡产品与市场的契合度，许多公司都非常重视质量，并非常依赖软件测试公司的专业人员。这些公司提供的解决方案可以帮你找到资源及熟练的软件测试人员或QA工程师，他们在任务完成度和应用技术方面已经非常成熟。
据估计，在未来的几十年里，独立测试的规模将会扩大。专注于安全性和自动化测试也是一个明智的决定。
2021年，你的业务将产生变革性的影响，而更优解是重新将质量保证的重点放在用户体验上，并将其构建在DevOps和Agile的最佳实践之上。为了将产品迅速推向市场，咨询独立的软件测试公司能更好地以专业方式解决人们的担忧。
以上就是测试方面的最新趋势。无论你是测试公司还是QA专业人员，都需要不断了解新兴的软件测试趋势，以便在竞争激烈和不断变化的行业中保持领先地位。
