MTSC 2019 软件测试趋势:最大的挑战 & 最吃香的技能

Raymond · April 24, 2019 · Last by 57p replied at April 24, 2019 · 746 hits

本文引用并翻译了 @KaleiWhite 的博文Expert Roundup: Software Testing Trends 2019 内容,并整合了 TesterHome 社区测试专家对行业发展的看法,供大家参考。特别鸣谢译者 @胡八 的贡献!🙏

近年来,软件测试行业一直在飞速发展,无论是技术应用还是团队架构,都在呈现新的风貌!

来自硅谷的 5 位行业专家和来自 TesterHome 社区的 3 位资深测试大咖发表了自己的看法,包括 2019 年对测试人员来说最吃香的技能,组织挑战、重点关注的新技术以及业界活动推荐等。

  • Janet Gregory – 敏捷软件开发教练、培训师、质量流程顾问、作家
  • Jeff Martin – SmartBear 的产品和运营总监
  • Lisa Crispin – 国际演讲者、作家、初创公司 Mabl 的测试倡导者
  • Raj Subramanian – 国际演讲者,Testim.io 的开发布道者
  • Refael Botbol Weiss – Blazemeter 客户体验主管,专注于持续测试
  • 朱少民 – 同济大学教授,MTSC2019 联席主席
  • 艾辉 – 前百度高级技术经理,MTSC2018 讲师
  • 蒋刚毅(Cay)– 微医集团技术质量部负责人,MTSC2019 讲师

2019,测试团队面对的最大挑战

Janet Gregory:

“到现在,我观察到的一个大的障碍还是把测试活动孤立出来,把测试人员看作是'测试团队'这种观点。使用测试团队之类的术语强化了这种观点,就是说测试人员和测试活动是分开的,而不是开发的一部分。”

Jeff Martin:

“2019年测试团队面临的最大障碍将会是如何与软件开发生命周期内的其他团队和专业人员联系起来。现在人们关注软件的快速发布,但同时要保持软件高质量,这就使得协作规划和团队间的通用语言正变得必要起来。提高质量保证部门技术技能的这种趋势也将继续。”

Lisa Crispin:

“我仍然看到太多的团队,甚至一些所谓的敏捷团队,仍然孤立他们的测试人员,即便从技术角度上说他们都属于同一个跨职能团队。开发团队用迷你瀑布模式来做事情,但不让测试人员参与规划讨论,编码时也不协助他们去测试。迭代的模块直到迭代结束的前一天才会贴到公墙上。

我不知道为什么这么多的团队都还在用这些老方法,这些方法从来就没有真正靠谱过。即使从竞争的角度来看,虽然瀑布是可行的,但是也只有在测试人员从最初的分析和设计阶段,一直参与到编码过程中时,项目才是成功的。

我认为我们人类做事情都倾向于用自己熟悉的方式,即使这些方式并不靠谱!“

Raj Subramanian:

“我认为随着人工智能(AI)、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等新技术的出现,对于测试人员来说,扩充在这些技术方面的知识将变得更加重要。在测试基于这些技术的应用程序时,需要完全不同的思维方式、测试设置、测试环境/基础件,这可能是 2019 年测试团队面临的最大挑战。”

Refael Botbol Weiss:

“去年,我们看到市场在越来越多地拥抱无服务器应用 Serverless(我们现在已经过了第一个采用者阶段),我相信,尽管开发这些功能的工具有了显著的改进,但如何去测试这些无服务器应用(功能测试、性能测试、集成测试)将是确保卓越用户体验的下一个挑战。”

2019,最吃香的测试技能是什么?

Janet Gregory:

“很多技能都是有需求的,但我认为测试人员需要理解他们自己的背景上下文。例如,如果他们是交付团队中唯一的测试人员,他们肯定需要学习教学技能——如何与团队中的其他人分享他们的测试知识。或者,如果他们与数据仓库/业务智能团队合作,他们可能需要学习更多关于数据完整性和数据科学的知识。

和我们行业中的任何人一样,这是一种持续的学习体验。了解新的趋势并不意味着你要去学习所有的东西,但是如果一个人认为对他们的团队有帮助,那么他就有机会在某个主题上多钻研一点。”

Jeff Martin:

“随着 QA 越来越自动化,有两套技能的需求也在增加。首先是能够把可靠的自动化技术集成到输送管道中的技术。其次,越来越多的人要求 QA 的工作能扩展到更多的用户体验测试,因为在这个领域,自动化测试技术目前还没有人类做得好。”

Lisa Crispin:

“测试自动化技能仍然会有需求。许多管理者仍然认为要保证他们的软件质量问题的关键是自动化测试,他们认为测试人员/QA工程师/SDET 可以做到。另一方面,实力强劲的敏捷和DevOps团队会聘用具有出色的沟通和协作技能、快速学习业务领域的能力以及与开发人员和其他团队成员密切合作能力的测试人员。

实力更强的团队迫切需要 DevOps 实践和持续交付原则和工具的知识。我认为,知道如何使用人工智能和机器学习来测试应用程序的测试人员也会有很多机会。”

Raj Subramanian:

“很难说在任何一年中什么样的技能会有需求,因为市场、技术和框架都在快速变化。一个人还没真正了解一种技术/框架,另一种技术/框架就冒了出来,而且这个循环是无止境的。所以,我想说的是,作为测试人员,我们需要有好奇心和开放的思想来适应变化,学习和阅读最新的技术趋势,并做好迎接我们测试过程中遇到的任何问题的准备。

还有一种趋势是测试人员更专业,这是一个非常普遍的词,比如说你需要“了解 IT ”。但是,我认为总的来看,市场对那些对编程语言(如 Ruby、Python、JavaScript),对自动化框架(如 Selenium、Calabash 和 Cucumber)有一定了解的测试人员更开放。而自动化框架在敏捷团队中经常使用到。因此,了解当中的一些知识不是什么坏事情。”

Refael Botbol Weiss:

“我认为没有一种特殊的技能,会让你成为最后的赢家……我相信转变成 T 型思维模式对测试人员来说比以往更重要。今天,我们的应用程序比我们编写的代码要多得多,我们使用了数千个第三方库,我们依靠自动化来提高产出,而且 UX 的标准也在不断提高。

我相信测试人员需要离开只是单纯执行测试的舒适区,更多地将自己融入到 2-Pizza 规模的团队中,来影响和教育他们,同时学习和开发新的测试方法来跟上新技术。”

2019,有哪些令人兴奋的工具或理论,值得重点关注?

Janet Gregory:

“我不确定现在是否出现了新的方法论,但我想更深入地探讨质量以及它对不同团队意味着什么。例如,产品质量和过程质量之间存在着差异,许多团队对他们度量的内容感到困惑。此外,我们对产品质量的看法也各不相同。

我想找到更好的词汇来帮助团队定义产品质量和过程质量。”

Jeff Martin:

“对我来说,最令人兴奋的新解决方案无关技术,而是基于过程的。事实证明,采用行为驱动开发(BDD)有利于将开发和测试资源用一种公共语言聚焦起来。这大大减少了沟通成本,有助于敏捷和DevOps出结果,值得深究一番。”

Lisa Crispin:

“我所感兴趣的是,想进一步了解测试团队在成功的持续交付过程中使用的 DevOps 实践和工具。我想扩充我对平台即服务和无服务器架构的知识。我还在努力学习机器学习,以及它是如何帮助测试自动化、生产使用数据的分析和其他测试活动。”

Raj Subramanian:

“我对人工智能在测试自动化和软件测试中的影响感到非常兴奋。我知道有很多人在人工智能测试领域研究真正酷的东西,人们意识到它的潜力只是时间问题,一个完整的社区已经形成。我个人想知道 2019 年的 3 件事情是:
1)人工智能如何应用在软件测试中
2)如何测试基于人工智能的系统
3)如何在人工智能的世界中成为人类”

Refael Botbol Weiss:

“看到私人助理设备会给我们带来什么,是一件有趣的事情。对我们测试人员来说,它是一个未涉足过的领域。有一些东西并不总是确定性,因为有很多方法可以问一个特定的问题,但是私人助理设备添加了一个新的层(更不用说需要单独调整的其他语言了)。”

来自 TesterHome 社区的观点

朱少民

1.2019,最关注的软件测试和质量管理技术主题?

目前主要关注AI与软件测试,包括AI工具、测试覆盖率的改善、彻底自动化、精准测试等;

2.软件测试行业有哪些新的变化和挑战?

软件测试行业新的趋势,概括为“五化”
自动化:自动化测试不断加强,测试开发职位越来越受公司重视
云化:构建统一的基础设施,包括公有云和私有云
服务化:微服务架构,接口测试越来越受关注
智能化:大数据是基础,进一步促进 AI 应用
敏捷化:测试左移、右移, DevOps 快速发展

艾辉

1.2019,最关注的软件测试和质量管理技术主题?

主要关注于大数据及AI技术方向的质量保障建设,如:数仓数据(数据资产、数据分析、数据一致性、数据分布、数据对比、业务逻辑等),特征模型(算法评测、泛化能力、稳定性、线上效果、离线在线一致性、前后一致性、分布统计等),数据挖掘。

2.软件测试行业有哪些新的变化和挑战?

  • 测试自动化:随着持续集成(CI)在各个公司产品研发的应用越来越普遍,测试过程的自动化程度会越来越高。持续部署(CD)将进一步提高生产力即交付效率。
  • 平台服务化:测试脚本->测试框架->测试平台,越来越多的公司在做测试平台解决方案(如: 自动化测试平台、性能压测平台、业务监控平台、质量分析平台、环境治理平台等),统一提供平台服务赋能业务测试。能否解决业务测试痛点是关键,如何做好整合输出测试中台服务是挑战。
  • 数据智能化:大数据及AI技术方向在2C、2B及2G业务的应用越来越多。从业务层面来说,如:电商零售、智能推荐、金融反欺诈、安防、语音识别等。从技术层面来说,如:Hadoop生态、机器学习、推荐系统、OCR(图像文字识别)、NLP(自然语言处理)等。 对大数据及AI技术方向产品服务的测试保证与客户端服务端产品的测试存在较大差异,前者更侧重于白盒测试、数据质量、模型效果等。

蒋刚毅(cay)

1.2019,最关注的软件测试和质量管理技术主题?

  • DevOps 开发、测试、运维一体化趋势下,QA 团队如何定位和转型。
  • 大数据以及人工智能技术在质量保障领域的具体应用。
  • 各类分层自动化测试技术如何融入到 CI/CD 交付流水线。

2.软件测试行业有哪些新的变化和挑战?

  • 技术组织中台化,开发、测试、安全、运维等基础技术设施建设往中台基础技术部门聚合。
  • 大测试组织逐渐被分拆到各自的业务线,并借助中台的基础技术设施开展日常测试工作。
  • 大数据和人工智能技术在质量管理中逐渐发挥作用
  • 测试左移和右移,DevOps 体系快速发展。

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Raymond #1 · April 24, 2019 作者

对于 2019 软件测试和质量保障,发表你的观点和建议把!

测试开发到底是个什么鬼

有点迷茫啊

HazeMaker 回复

如果你不知道的话,请搜索一下霍格沃兹学院,有你想知道的。不过你连测试开发都不知道的话,我想你应该着重多学习学习。

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