译者 | 晶颜
审校 | 重楼
当提及测试时，通常会存在两个误解：一是开发人员可以单独测试产品以降低成本；二是自从自动化测试发挥效用以来，并未产生很大的变化。
而事实是，测试行业正在突飞猛进地发展，如果你不投资于测试，即便是微小的故障也会造成极高的成本。你可能听说过孟加拉国银行被黑客入侵，导致8100万美元被盗的故事。然而，若非系统故障中断了打印过程，导致无法及时发现可疑交易，他们本可以很轻松地防止这种情况发生。
这只是削减测试成本可能带来毁灭性后果的一个例子，但其理念是明确的：测试不是应该削减的领域。相反地，了解测试领域的最新动态并投资于最新趋势是非常重要的。
在本文中，我们总结了2024年一些最突出的自动化测试趋势，这些趋势已在今年开始显现并将持续下去。我们还探索了每种方法的好处，以帮助你了解它们如何适配你的测试策略。
概要
- 测试的发展突飞猛进，要求QA团队保持领先地位。与自动化测试的趋势保持同步对于确保测试策略是有效的、可扩展的，并且与最新的技术进步保持一致是至关重要的。
- 自动化测试的最新趋势之一是量子计算。尽管量子计算仍处于早期阶段，但它有望实现更快、更精确的测试，解决传统方法难以应对的复杂系统。
- 左移测试的关注度并非消退。它仍在不断发展，在开发周期中更早地进行测试，从而降低成本，并在主要问题出现之前加速错误检测。
- 随着左移测试，无脚本测试自动化和无代码自动化变得越来越流行，允许广泛的专业人员（无论其技术专长如何）在无需编写代码的情况下创建和运行测试。
- 测试自动化的未来看起来大有前景。随着技术的不断进步，测试实践变得更加智能和高效，确保了更快的发布和更高质量的软件产品。
2024年的自动化测试趋势
有些趋势只是昙花一现。理论上，它们充满了希望，但在实际任务中，它们往往暴露出其局限性和不切实际。我们精心挑选了下述18个测试自动化趋势，这些趋势看起来既现实，又有潜力真正帮助我们改变软件质量和开发的未来。
1.QAOps越来越受欢迎
2024年QAOps呈现出一种蓬勃发展的趋势。顾名思义，这种方法结合了质量保证（QA）方法和IT操作来加速测试。换句话说，它将质量保证和测试集成到DevOps过程中，在软件开发周期的每个阶段（而非最后）引入彻底的测试。
更详细地说，QAOps框架允许开发人员和测试人员协同工作。通过这种紧密的合作，公司可以精确定位真实用户在开始与应用程序交互时可能遇到的不同场景，从而改进测试过程。
一些公司对这种方法进行了自己的改造。他们组织所谓的“测试小组”，邀请所有感兴趣的团队成员参加测试。通过这样做，他们不仅确保在测试中没有偏见，而且他们也有机会从不同的角度测试他们的产品，从而使他们最终获得更好的结果。
这就好比建造一座房子，开发人员负责建造地基、墙壁和屋顶，而测试人员则负责从一开始就确保所有这些组件都是坚固的。最终，当房子投入使用时，就无需做大的返工。
好处
- 改进了测试人员、开发人员和IT运维团队之间的协作。
- 通过持续的知识共享提高了团队的生产力。
- 鉴于漏洞发现周期缩短，可以更快地实现新产品和新功能发布。
- 通过交付高质量标准的软件产品来增强客户体验。
2.机器人过程自动化的广泛采用
另一个越来越受欢迎的自动化测试趋势是机器人过程自动化（RPA）的使用。RPA，也被称为软件机器人，有能力反映测试人员与软件应用程序的交互。通过记录测试人员执行的操作并学习测试序列，它可以模仿相同的过程，从而节省你执行重复任务的大量时间。
RPA由于其实现的简单性和速度而变得广泛流行。传统的自动化需要专门的硬件和软件来自动化重复的任务，与之相比，RPA使用机器人来完成这一过程。这些机器人通常由人类运行，可以使用现成的软件轻松编程，并在几小时或几天内进行训练，这使得RPA成为大多数公司更具成本效益的测试解决方案。
RPA测试技术正在各个行业中使用，并且在不久的将来会变得更加广泛。根据Statista的数据显示，到2030年，RPA市场将增长到133.9亿美元，比2022年的31.7亿美元大幅增长。
此外，由于人工智能和机器学习的进步，RPA将很快变得更加智能。这意味着RPA不仅可以复制人类的行为，还可以理解信息，从经验中学习，并主动解决问题。最终，这将允许它在没有测试人员过多指导的情况下执行更复杂的决策过程。
好处
- 由于重复测试场景的自动化，降低了人工成本。
- 减少人为错误的风险，因为RPA准确地复制了测试人员的交互。
- 由于RPA机器人能够跨多个系统和应用程序执行测试，因此节省了大量的时间和资源。
- 允许组织按需执行小型、大型甚至企业级测试的可扩展性。
3.积极使用AI和ML测试
人工智能和机器学习工具在测试行业引起了轰动。由于它们能够自动化测试几乎每个方面——从测试用例创建和测试执行到测试维护——使得它们成为QA团队不可或缺的一部分。
人工智能和机器学习在自动化测试中的实际应用非常广泛。从识别测试的特性，创建不需要手动测试脚本的测试用例，到在几分钟内运行数千个测试，它可以在没有人工支持的情况下完成所有这些工作。
随着技术的不断发展，人工智能和机器学习的能力预计只会不断提升。在短期内，通过创建著名测试人员（比如Bret Pettichord、Cem Karner、Tariq等）的人工智能化身，将测试过程数字化是可能的。通过将他们的专业知识和技能传授给机器人，组织将能够创建强大的虚拟测试人员团队，他们可以执行所有类型的测试，并根据输入可衍生性充分衡量项目的质量。
在测试中使用AI和ML的其他例子还包括：
- 自然语言处理：NLP算法可以从自然语言文档中提取和分析需求，帮助创建测试用例，并确保测试与项目目标保持一致。
- 计算机视觉测试：人工智能驱动的计算机视觉系统可以自动比较UI元素和屏幕，以识别应用程序中的视觉缺陷或不一致性。
- 自动错误分类：ML模型可以帮助对传入的错误报告进行优先级排序和分类。
- 使用AI进行行为驱动测试：AI可以理解用户行为模式，并生成模拟真实用户交互的测试场景，使QA团队能够覆盖更多的测试用例。
- 安全测试：人工智能可以模拟网络攻击，识别软件漏洞。
除此之外，人工智能在预测结果方面同样表现出色。通过分析历史数据和模式，它可以高概率地识别可能发生的错误和问题，并帮助在它们成为主要问题之前加以预防。
好处
- 更快的发布周期。
- 快速生成测试用例。
- 自动测试维护。
- 根据历史数据预测漏洞和测试结果的可能性。
- 广泛的测试覆盖各种设备，确保软件经过彻底的测试，不会遗留任何错误。
4.可解释性人工智能正获得关注
虽然人工智能正大刀阔斧地迈入测试领域，帮助QA团队提高结果的准确性并减少错误，但使这种测试有用的主要因素是“透明度”。QA工程师需要能够理解为什么要做出这样或那样的决定，并据此采取行动。这就是可解释性人工智能发挥关键作用的地方。
用外行人的话来说，可解释性AI是测试人员在每个特定情况下确定准确含义并根据派生结果预测未来决策的能力。通过对人工智能结果的明确定义，他们可以防止错误、缺陷和偏见，确保他们的产品符合法规，并与关键利益相关者建立信任。
在未来几年，可解释性人工智能将成为测试的一个组成部分。我们将看到许多新的人工智能框架和工具的出现，如SHAP、TensorFlow、Lime等，这将加速可解释性人工智能在软件测试中的应用。
好处
- 及早发现漏洞，减少修复它们的成本和时间。
- 从开发开始就进行测试，从而获得更高质量的软件。
- 由于对代码更改的反馈更快，开发周期更短。
- 降低可能延迟产品发布的后期故障风险。
5.对伦理测试的关注将会增加
到2024年，随着组织认识到负责任的软件开发的重要性，对伦理测试（ethical testing）的关注将进一步增加。伦理测试包含的不仅仅是软件功能的技术细节。首先，这是关于确保技术是安全和公平的，并了解它是如何达到这个或那个结果的。
人们对人工智能的主要担忧是，它长期以来一直是一个“黑匣子”。它会产生结果，但它为什么以及如何做出这些决定却并不透明，这往往会导致偏见和歧视性结果。伦理测试解决了这些问题。通过伦理测试，QA团队能够专注于在开发早期减轻偏见，确保算法公平透明，不会延续与种族、性别或社会经济因素相关的歧视。
随着人们对人工智能伦理的关注程度不断提升，伦理测试也正在从一种“有备无患”的做法转变为一种“必备”的做法，并成为2024年及以后自动化测试的重要趋势之一。
好处
- 提供了关于人工智能系统如何做出决策的清晰见解。
- 有助于在开发早期识别和解决潜在的偏见。
- 确保与全球法规和标准保持一致。
- 在用户和利益相关者之间建立信任。
6.转向自我修复工具
自动化测试的最大障碍之一是不稳定性。当每次运行测试后显示不同的结果时，知道其中哪一个是准确的就成了一个挑战。自我修复（Self-healing）工具旨在解决这一挑战。当测试中的应用程序发生更改时，通过自动调整测试脚本，它们可以确保测试保持稳定，并且QA团队需要做的支持测试更少。
更重要的是，自我修复工具会不断学习。每次运行时，它们都会处理更多的数据和模式，并识别重复出现的问题，从而在创建测试时变得更加高效。这一点，再加上它们处理大量数据的能力，使它们成为现代QA过程中既需要准确性又需要减少停机时间的必要工具。
好处
- 主动问题检测，最大限度地减少停机时间。
- 与CI/CD管道无缝集成，确保最新且可靠的测试脚本。
- AI驱动的测试用例优先级。
- 持续适应应用程序更改，需要最少的人工干预。
7.区块链测试正成为一个热门趋势
虽然你肯定听说过区块链，但你可能并未发现区块链测试带来的可能性。区块链测试可用于各种应用程序。从保护交易到确保供应链的完整性，甚至验证数字资产的真实性，它在需要准确数据验证的广泛行业和场景中都很有用。
如果你希望确保分布式应用程序（DAPPs）的性能达到峰值，那么一定要考虑区块链测试。区块链为DAPP提供无缝的可扩展性，确保它们能够有效地处理增加的数据量和事务。此外，它还会进行全面的测试，以识别可能阻碍DAPP顺利运行的潜在漏洞、低效率和瓶颈。
然而，值得注意的是，区块链测试在概念上不同于其他类型的测试。它由智能合约、节点、区块、共识机制、交易和钱包等组件组成，这些组件需要经过彻底的测试，并需要相关的堆栈。
好处
- 由于强大的安全协议，避免了未经授权的访问、欺诈和数据泄露的风险。
- 快速清除可能成为生产环境中代价高昂的问题的障碍。
- 遵守行业法规和数据保护法，这对于金融和医疗保健等行业尤为重要。
8.更多的组织将利用左移测试
许多组织都在接受左移测试。这种做法并不新鲜，但随着时间的推移，它已经演变，并在2024年进一步向左转。现在，团队不再等待开发代码，而是在编码阶段开始之前编写单元测试。
在开发周期的早期让测试人员参与进来会带来很多好处。其中最重要的是降低成本。通过在早期检查代码的有效性，团队可以在修复成本很低的时候识别和修复漏洞，而不是让它们升级到后期阶段，这可能会造成高达7600美元及以上的损失。
左移方法还鼓励使用智能分析。测试人员可以通过监控客户与软件的交互来衡量客户满意度。如果他们发现软件需要一些更改，他们可以在软件开发的初始阶段引入这些更改，因为这些更改不会花费太多。
值得注意的是，尽管左移测试提供了好处，但在开发过程的早期让测试人员参与并不总是合适的。应该根据项目的状态来决定是否让QA测试团队参与进来。
好处
- 通过早期检测和纠正错误，降低了开发成本。
- 更早地自动化测试用例并简化整个测试过程的可能性。
- 优化的QA流程加快了产品上市时间。
9.对基于云的跨浏览器测试的需求正在增加
在今年组织采用的测试自动化的增长趋势中，基于云的跨浏览器测试脱颖而出。随着设备种类的逐年增加，对于公司来说，在所有设备上彻底测试他们的解决方案变得至关重要。
然而，在实践中，对于许多小公司来说，实现如此广泛的覆盖通常是遥不可及的，因为构建如此广泛的测试基础结构是昂贵的。因此，越来越多的公司转向第三方提供商，这些提供商提供了云技术访问权限以及用于测试的数千个虚拟环境。
随着云测试平台的出现，市场上基于云的测试工具也出现了增长。这些工具支持所有流行的浏览器和设备，使QA团队能够创建和运行交叉兼容的测试。
数据显示，全球云应用市场的价值预计将从2020年的1710亿美元增长到2025年的3650亿美元。
好处
- 不需要昂贵的内部测试基础设施，这意味着公司只需为他们使用的资源付费。
- 广泛的测试覆盖范围，涉及各种设备、浏览器、操作系统和屏幕大小。
- 能够根据项目的需要增加或减少测试资源。
- 支持跨大多数基于云的平台的并行测试，这大大缩短了测试时间并加快了上市时间。
10.探索性测试将不可避免
探索性测试（Exploratory testing）作为一种偏离严格的测试用例和脚本的实践而出现。相反地，它给了测试人员直观地探索和测试软件的自由。这种随机性元素不仅允许QA团队发现脚本测试没有描述的独特用例，而且还可以在他们通常不会看到的区域发现问题。
好处
- 消除记录测试用例或特性的需要可以加快测试速度。
- 捕获其他测试方法和技术可能遗漏的问题和错误的能力。
- 由于缺乏广泛的测试用例准备而导致的快速启动（Quick start）。这在文档或测试用例创建时间有限的情况下尤其重要。
10.微服务测试快速发展
微服务架构的流行催生了微服务测试。这种测试方法的目的是将软件作为一组小的、独立的功能部件进行测试，而非测试整个架构，并密切监视正在进行的性能。
随着基于微服务的应用程序不断涌现，微服务测试将继续发展，而对测试微服务的技能需求求也将不断增加。
好处
- 能够在不影响其他微服务的情况下测试一个微服务中的单个组件和更改。
- 更快的开发周期，因为可以选择在微服务上发布和迭代。
- 由于能够同时处理多个微服务，项目交付速度更快。
- 优化资源利用，节约成本。
11.In-Sprint自动化有望增长
根据Marketsplash的数据，71%的组织正在采用敏捷方法，更多的公司正在考虑在未来几年采用敏捷方法。这一趋势推动了In-sprint自动化的发展。
In-sprint自动化是指在敏捷开发过程的每个Sprint或迭代中集成测试自动化工作。通过遵循这种方法，公司可以显著地加快他们的发布周期，在短增量中巩固测试的所有基本功能。
好处
- In-sprint自动化允许更快和更频繁的发布。
- 自动化测试在开发过程中持续运行，从而能够及早发现缺陷和问题。
- 对软件质量的实时反馈，允许更准确的项目计划，更好的资源分配，以及改进的项目时间表预测。
- 在一个Sprint中创建的自动化测试可以在后续的Sprint中用于回归测试。
- 快速确认新需求，并相应地调整测试方法。
12.整合众包测试
众包测试是一种先进的软件QA方法，它吸引了来自世界各地的不同测试人员社区，在真实的设备上测试真实条件下的产品。
众包的好处在于它可以让公司避免资源限制。他们不必担心测试人员是否拥有正确的测试自动化工具或技能。相反地，任务是根据测试人员已经拥有的资源来分配的，这大大加快了进入市场的时间。
众包测试通常用于加速自动化，特别是当公司处于产品发布的边缘和/或希望将其扩展到全球市场时。在未来，随着公司意识到终端用户参与测试过程的积极影响，它将被更广泛地使用。
好处
- 具备丰富的测试经验。
- 扩展的测试覆盖包括一系列设备、操作系统、浏览器和分辨率。
- 可以根据项目需求简单地扩大或缩小测试能力。
- 让最终用户参与到这个过程中，有助于交付一个广受欢迎的产品。
13.无脚本测试自动化
这种测试实践意味着使用自动化测试工具来评估软件质量，而不需要使用传统的脚本或代码。
这个概念很简单。这些工具记录测试人员在浏览软件时所采取的行动，然后，基于结果，为不同的场景生成最有可能的用例。无脚本测试自动化平台被设计用于执行所有类型的测试，包括UI/UX测试、功能测试等，这使得它们适用于许多不同的项目。
与其他工具类似，无脚本测试自动化平台在定制方面也有局限性。虽然这种限制对于大多数具有直接需求的项目来说可能不是问题，但它可能会对高度复杂的应用程序构成约束。
好处
- 加快产品交付流程。
- 由于自动化成本降低，投资回报率更高。
- 在各种场景中重用自动化脚本的灵活性。
14.无代码自动化成为主流
2024年将成为主流的另一个测试自动化趋势是无代码自动化。顾名思义，这种类型的测试不涉及编码，使其能够被广泛的专业人员访问，而不管他们的技术背景如何。QA工程师、业务分析师，甚至非技术团队成员都可以在无需编写代码的情况下创建和运行自动化测试。除此之外，无代码自动化还减少了测试创建所需的时间，使得编写测试脚本的过程不再耗时和费力，最终加快了开发周期。
尽管并非毫无限制，特别是当涉及到处理复杂或高度定制的应用程序时，但无代码自动化被证明是具有简单工作流的项目的“游戏规则改变者”。数据显示，到2027年，其市场全球预估价值将高达650亿美元，这表明对更简单的自动化解决方案的需求在不断增长。
好处
- 将测试自动化功能扩展到非技术团队成员。
- 减少创建和维护测试脚本所需的时间和精力。
- 加快开发和发布周期，支持更快地交付高质量产品。
- 降低对高度专业化自动化工程师的依赖，使团队更加自给自足。
15.持续测试将简化构建版本
持续测试（CT）帮助企业评估与软件发布相关的风险，确保对是否继续或进行调整做出明智的决定。持续测试会在每次产品变更后执行，并被集成到CI/CD管道中。
随着企业越来越多地认识到持续测试的好处，它的需求和采用预计将在软件测试行业中继续增长。根据报告和数据显示，21%的QA测试人员已经将持续测试整合到他们的流程中，以加速代码发布，而其余的人则热衷于在不久的将来这样做。
好处
- 软件开发生命周期中的缺陷和问题的早期检测，有助于减少修复它们所需的成本和工作量。
- 适应各种开发方法，包括敏捷、DevOps和瀑布。
- 快速交付高质量的软件。
- 能够在任何时候访问测试报告。
16.移动自动化出现在前沿
最近移动生产的激增凸显了移动测试自动化的重要性。
在2024年及未来几年，随着设备数量的持续增长，移动应用测试将变得更加普遍。公司将成倍地投资于强大的移动自动化工具，以保持竞争力，并将寻找具有相关经验的测试人员。
好处
- 简化的测试活动带来更快的部署时间。
- 应用程序的细致功能，包括其UI和UX。
- 100%的测试覆盖率。
17.量子计算将改变游戏规则
自动化测试的最新趋势之一是量子计算的集成。虽然仍处于早期阶段，但量子计算可以使计算能力远远超过传统系统，使其能够并行处理大量数据集。它已经在银行中实施，以帮助进行欺诈和风险管理，但潜在的应用范围要大得多。
在测试中，量子计算的出现开辟了一个新的利基市场，需要新的专业技能和知识加持。为了跟上这一步伐，QA工程师需要深入了解量子算法、量子比特操作和量子数据处理。这种自动化测试趋势预计将导致专门为量子动力系统设计的全新测试框架的创建。
好处
- 能够比传统方法更快、更有效地测试复杂系统。
- 能够以更高的精度执行高度复杂的计算。
- 模拟传统系统难以应对的复杂测试场景，如多变量模拟或优化问题。
- 减少测试所需的时间。
18.测试自动化趋势背后的驱动力
正如你所看到的，市场上发生了很多事情，虽然并非所有的趋势都是持久的，但有些趋势可能会让你付出高昂的代价。因此，紧跟最新的趋势是很重要的，以免错过可以提高你的测试实践的机会。
现在，问题是：是什么推动了测试自动化的变化？有没有一种方法可以预测即将出现的趋势？事实上，如果你能跟上科技世界的变化，你绝对可以预测到某些趋势。
以下是近年来推动变革的一些因素，它们将对2024年及以后的测试领域产生重大影响。
- 技术进步：人工智能和机器学习等技术的不断发展是主要推动力。这些技术支持更智能、更有效的测试实践。
- 不断变化的用户期望：随着用户要求更加无缝和用户友好的软件体验，测试实践总是不断发展，以确保软件满足这些期望。
- 敏捷和DevOps的采用：在测试行业中，敏捷和DevOps方法的广泛采用并未被忽视。随着越来越多的团队采用敏捷方法并结合开发和运维过程，持续测试和集成已经成为新的规范。
- 安全问题：随着在互联网上交换的数据量迅速增长，安全性变得日益重要。测试实践通过更多地关注识别漏洞、确保强大的安全措施和保护敏感数据来解决这些问题。
- 市场动态：竞争和市场需求在推动趋势方面也起着至关重要的作用。产品需要高质量和快速交付，这促使组织采用和适应最新的测试实践。
- 不断发展的软件架构：软件架构的变化（比如微服务和基于云的解决方案）需要新的测试方法来确保兼容性和可靠性。
- 远程工作：远程工作的兴起对协作、测试环境和测试中使用的工具有直接的影响。
这些驱动力，以及新兴的技术和方法塑造了测试自动化的未来。通过密切关注这些因素，组织可以预测即将到来的趋势，并做出明智的决定来加强自身的测试实践。
结语
上述介绍了如此多的测试自动化趋势，你可能想知道是否所有这些趋势在2024年之后仍然相关。答案是：不一定，尽管它们现在都很流行！展望未来，我们可以假设由于它们自身的限制，无脚本和无代码的自动化测试不会持续太久。与此同时，随着网站和应用程序变得更加复杂，人工智能、机器学习、RPA和区块链等趋势将得到更大的发展。同样确定的是，软件测试自动化将成为一件大事，越早适应并开始使用这项技术就越好。
原文标题：Top 18 Test Automation Trends to Look Out for in 2024 and Beyond，作者：Alona Osina
