數(shù)字化時代的軟件測試
數(shù)字經(jīng)濟高速推動著一個無情的市場，所有利益相關(guān)者通過設(shè)備和應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)進行交互，一個微觀時刻足以讓市場***擺脫優(yōu)雅。這種對速度的癡迷能否淡化質(zhì)量定性方法?這份《World Quality Report 2017-1028》帶你來一探究竟。
一、現(xiàn)代QA和測試部門重點關(guān)注的領(lǐng)域
敏捷和DevOps已經(jīng)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要工具，同時，質(zhì)量保障和測試工作也隨之發(fā)生變化：
- 中央治理和控制減少，團隊選擇方法和技術(shù)的自由度增大;
- 部署速度提高和應(yīng)用程序日益復(fù)雜化，軟件錯誤和故障的風(fēng)險增加;
- 軟件質(zhì)量對品牌的影響巨大，但這已經(jīng)不是***優(yōu)先級的目標，日趨成熟的盡早質(zhì)量保障實踐可以幫助糾正品牌和形象方面的缺陷;
- 最終用戶的滿意度和安全性是最重要的兩個方面，要確保應(yīng)用程序的功能和非功能質(zhì)量，同時需要找到成本和風(fēng)險的平衡點。
調(diào)查結(jié)果表明，現(xiàn)代QA和測試部門需要重點關(guān)注的領(lǐng)域是以下三個方面：
1. 智能測試自動化和智能分析
智能測試自動化和智能分析將成為支持測試的關(guān)鍵，因為它們可以實現(xiàn)智能決策，快速驗證和自動調(diào)整測試套件。測試自動化的范圍從簡單地將測試活動(計劃、設(shè)計和執(zhí)行)自動化發(fā)展到自動化測試環(huán)境和測試數(shù)據(jù)配置。
然而，調(diào)查結(jié)果顯示目前自動化還處于不足的狀態(tài)，盡管從自動化中獲益的組織數(shù)量在增加，但產(chǎn)生的價值沒有根本變化，測試自動化水平仍然很低(低于20%)。
速度將推動更智能的自動化需求，需要找到提高自動化水平的方法。
2. 智能測試平臺
智能測試平臺需要應(yīng)對測試環(huán)境、數(shù)據(jù)和虛擬化日益增長的挑戰(zhàn)。真正的智能測試平臺的遠景超越了生命周期自動化，需要實現(xiàn)自動配置的完全自我感知和自適應(yīng)環(huán)境，以及支持自動化測試數(shù)據(jù)生成和測試數(shù)據(jù)管理。
測試環(huán)境、測試數(shù)據(jù)和虛擬化是三大挑戰(zhàn)，同時也為自動化提供了巨大的機會。結(jié)合智能生命周期的自動化，將使QA和測試進入下一個演進階段，稱之為智能QA，這已經(jīng)成為行業(yè)重要的關(guān)鍵成功因素。
3. 適應(yīng)敏捷開發(fā)流程的QA和測試部門
組織需要關(guān)注的第三個領(lǐng)域是適應(yīng)敏捷開發(fā)流程的QA和測試部門。在敏捷和DevOps模型中，測試從中心部門轉(zhuǎn)移到分散的團隊。未來的測試組織需要將靈活性與效率和重用性相結(jié)合，提供測試環(huán)境、測試數(shù)據(jù)、測試專業(yè)知識和技能的測試中心將分散到各種業(yè)務(wù)線的IT團隊。
二、QA和測試的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)
從調(diào)查結(jié)果，總結(jié)出以下關(guān)于質(zhì)量和測試現(xiàn)狀的發(fā)現(xiàn)：
1. 回歸對應(yīng)用程序質(zhì)量的關(guān)注，表明在敏捷環(huán)境的新上下文里，測試已經(jīng)成熟
面對開發(fā)和測試環(huán)境的復(fù)雜性以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的速度，關(guān)注點正在回歸到整體產(chǎn)品質(zhì)量上來，這是一個進步的跡象：
- 參與這次調(diào)查的受訪者中QA和測試人員明顯多于其他角色，由2016年的37%上升到2017年的41%;
- 2016年被引用最多的目標是在上線前發(fā)現(xiàn)缺陷，這個數(shù)字從40%下降到2017年的28%;
- 最終用戶滿意度從39%下降到34%。
客戶體驗和增強的安全性處于IT戰(zhàn)略的前兩位。從2016年到2017年，增強安全性需求從65%大幅下降到35%。 IT成本優(yōu)化進入今年IT戰(zhàn)略的前三位，證明QA和測試能夠應(yīng)對過去幾年的快速變化。
其他一些對IT戰(zhàn)略意義重大的領(lǐng)域包括對業(yè)務(wù)需求的響應(yīng)、實施軟件即服務(wù)以及實施敏捷和DevOps。敏捷和DevOps實施需求的減少幅度超過一半，從38%的受訪者減少到17%，這表明這些開發(fā)方法正變得越來越主流。
2. 測試自動化正在通向智慧、智能和認知QA之路
自動化尚處于待開發(fā)階段，測試活動的平均自動化水平約為16%。自動化產(chǎn)生的價值在很大程度上沒有變化。測試自動化不僅應(yīng)該復(fù)制現(xiàn)有的手動測試過程，38%至42%的組織將認知自動化、機器學(xué)習(xí)、自我修復(fù)和預(yù)測分析視為測試自動化未來的有前途的新興技術(shù)。
智能解決方案是DevOps、移動和物聯(lián)網(wǎng)中的新趨勢。通過增加智能自動化，企業(yè)適應(yīng)快速變化的業(yè)務(wù)環(huán)境能力將得到增強。
3. 敏捷開發(fā)中測試的挑戰(zhàn)不斷增加
- 99%的受訪者在敏捷開發(fā)測試中面臨某種挑戰(zhàn)
- 46%的受訪者認為缺乏數(shù)據(jù)和環(huán)境是最嚴峻的挑戰(zhàn)，這比2016年的43%有所提高
- 在敏捷迭代中重復(fù)使用或重復(fù)測試的難度排在第二位，由2016年的40%增加到了45%
- 挑戰(zhàn)數(shù)量下降的唯一領(lǐng)域是：難以確定測試的重點以及測試團隊在計劃或初始階段的早期參與。
測試和測試環(huán)境的自動化將幫助組織解決敏捷和DevOps開發(fā)模式給測試所帶來的大部分挑戰(zhàn)。 這些智能測試解決方案使得質(zhì)量保障的速度能夠適應(yīng)日益復(fù)雜的集成IT環(huán)境。
4. QA組織不斷演進以滿足雙峰要求
2017年，集中式的測試組織和分散式模型之間的分配更加均衡。在許多組織中，以前的卓越測試中心(TCoE，Test Center of Excellence)已經(jīng)過渡到更加靈活的測試卓越中心(TEC，Test Excellence Center)，其重點在于支持和賦能，而不是實際執(zhí)行測試活動。
瀑布式開發(fā)仍將在未來很長時間內(nèi)實施，形成與敏捷和DevOps混合的局面。例如，組織選擇定位軟件開發(fā)測試工程師(SDET)的位置時，其中敏捷Scrum和TCoE分別是36%和47%。
5. 環(huán)境和數(shù)據(jù)仍然是QA和測試的難點
調(diào)查結(jié)果顯示有73%的組織采用云環(huán)境、15%的組織采用容器化來執(zhí)行測試，使得測試的生命周期縮短。然而，仍有50%上下的受訪者分別表示在測試環(huán)境管理、測試環(huán)境利用率、適用于敏捷開發(fā)的開發(fā)和測試環(huán)境，以及早期進行集成的環(huán)境方面存在挑戰(zhàn)。
在測試數(shù)據(jù)管理方面，分別有超過50%的受訪者存在以下挑戰(zhàn)：管理測試數(shù)據(jù)集的規(guī)模、創(chuàng)建和維護合成測試數(shù)據(jù)、遵守與測試數(shù)據(jù)相關(guān)規(guī)定。
6. 測試預(yù)算下降，但預(yù)計會再次上升
專門用于質(zhì)量保證和測試的IT總支出的比例為26%，它已經(jīng)從2016年的31%和2015年的35%下降。
但是，隨著組織采用敏捷和DevOps來支持數(shù)字化轉(zhuǎn)型，未來兩年質(zhì)量保證和測試預(yù)算將會增加，企業(yè)必須確保IT應(yīng)用程序的數(shù)量和復(fù)雜性，以及隨之而來的QA平臺解決方案的質(zhì)量。
三、推薦的應(yīng)對策略
1. 提高智能測試自動化水平
自動化是滿足日益增長的數(shù)字化轉(zhuǎn)型測試需求的關(guān)鍵，建議組織制定一個中心戰(zhàn)略，確定企業(yè)***的測試工具，確定自動化計劃的戰(zhàn)略業(yè)務(wù)目標，并確定衡量結(jié)果的指標。
同時，引入基于分析的自動化解決方案，向智能化QA和智能化測試自動化轉(zhuǎn)變，以確保能跟上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的速度，做到持續(xù)的發(fā)展。
2. QA和測試部門轉(zhuǎn)型以支持敏捷開發(fā)和DevOps團隊
首先是組織結(jié)構(gòu)方面的轉(zhuǎn)變，QA需要與Dev和Ops團隊一起，構(gòu)建集成的DevTest平臺，以實現(xiàn)持續(xù)的測試自動化。
測試人員專業(yè)技能也需要有所改變，要加強開發(fā)、分析和業(yè)務(wù)流程方面的技術(shù)專長，以適應(yīng)敏捷和DevOps模式。
3. 投資智能測試和質(zhì)量保障平臺
在日益復(fù)雜的IT環(huán)境下，智能測試平臺有助于企業(yè)做好質(zhì)量保障工作。
- 將智能分析和機器人解決方案引入測試流程和平臺;
- 提高容器化和虛擬化解決方案的水平和使用;
- 投資于測試數(shù)據(jù)生成解決方案，以提供更多更好的符合所有法規(guī)的合成測試數(shù)據(jù);
- 將容器化環(huán)境，虛擬化服務(wù)和自動化測試數(shù)據(jù)集成到一個共同的可訪問流程和平臺中，組織可以圍繞所有測試活動制定一致的方法;
- 采用持續(xù)監(jiān)測，預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)工具，利用生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)，提供基于業(yè)務(wù)風(fēng)險和實際問題定義測試策略。
4. 定義企業(yè)級測試平臺戰(zhàn)略
開源和服務(wù)化解決方案給質(zhì)量保障和測試工具的選擇帶來了靈活性，但是，跨多個存儲庫數(shù)據(jù)連接和交換導(dǎo)致企業(yè)級質(zhì)量狀態(tài)缺乏透明度。
企業(yè)可以實施單一平臺戰(zhàn)略，指定一些技術(shù)為主要選擇工具，或者創(chuàng)建***工具策略，可以涉及來自不同供應(yīng)商的多種工具解決方案。
5. 定義企業(yè)級QA分析戰(zhàn)略
前面提到過智能分析是重點關(guān)注的領(lǐng)域之一。為了從智能QA(智能測試自動化和智能測試平臺)的投資中獲得***回報，建議組織確定企業(yè)范圍的QA分析策略。
這種質(zhì)量保證分析策略決定了應(yīng)該部署分析和認知解決方案的目標和領(lǐng)域，定義了跨QA操作的智能技術(shù)路線圖。質(zhì)量保證分析戰(zhàn)略應(yīng)與整體組織戰(zhàn)略相聯(lián)系，并應(yīng)描述其如何實現(xiàn)整個組織目標。
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