2024年中國(guó)軟件測(cè)試行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析

• 馮少杰 2024年3月25日 來(lái)源：中研網(wǎng) 204 5
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軟件測(cè)試是伴隨著軟件的產(chǎn)生而產(chǎn)生的。早期的軟件開發(fā)過(guò)程中軟件規(guī)模都很小、復(fù)雜程度低，軟件開發(fā)的過(guò)程混亂無(wú)序、相當(dāng)隨意，測(cè)試的含義比較狹窄，開發(fā)人員將測(cè)試等同于“調(diào)試”，目的是糾正軟件中已經(jīng)知道的故障，常常由開發(fā)人員自己完成這部分的工作。對(duì)測(cè)試的投入極

一、軟件測(cè)試概述

軟件測(cè)試(英語(yǔ)：Software Testing)，描述一種用來(lái)促進(jìn)鑒定軟件的正確性、完整性、安全性和質(zhì)量的過(guò)程。換句話說(shuō)，軟件測(cè)試是一種實(shí)際輸出與預(yù)期輸出之間的審核或者比較過(guò)程。軟件測(cè)試的經(jīng)典定義是：在規(guī)定的條件下對(duì)程序進(jìn)行操作，以發(fā)現(xiàn)程序錯(cuò)誤，衡量軟件質(zhì)量，并對(duì)其是否能滿足設(shè)計(jì)要求進(jìn)行評(píng)估的過(guò)程。

軟件測(cè)試是伴隨著軟件的產(chǎn)生而產(chǎn)生的。早期的軟件開發(fā)過(guò)程中軟件規(guī)模都很小、復(fù)雜程度低，軟件開發(fā)的過(guò)程混亂無(wú)序、相當(dāng)隨意，測(cè)試的含義比較狹窄，開發(fā)人員將測(cè)試等同于“調(diào)試”，目的是糾正軟件中已經(jīng)知道的故障，常常由開發(fā)人員自己完成這部分的工作。對(duì)測(cè)試的投入極少，測(cè)試介入也晚，常常是等到形成代碼，產(chǎn)品已經(jīng)基本完成時(shí)才進(jìn)行測(cè)試。到了上世紀(jì)80年代初期，軟件和IT行業(yè)進(jìn)入了大發(fā)展，軟件趨向大型化、高復(fù)雜度，軟件的質(zhì)量越來(lái)越重要。這個(gè)時(shí)候，一些軟件測(cè)試的基礎(chǔ)理論和實(shí)用技術(shù)開始形成，并且人們開始為軟件開發(fā)設(shè)計(jì)了各種流程和管理方法，軟件開發(fā)的方式也逐漸由混亂無(wú)序的開發(fā)過(guò)程過(guò)渡到結(jié)構(gòu)化的開發(fā)過(guò)程，以結(jié)構(gòu)化分析與設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)化評(píng)審、結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)以及結(jié)構(gòu)化測(cè)試為特征。人們還將“質(zhì)量”的概念融入其中，軟件測(cè)試定義發(fā)生了改變，測(cè)試不單純是一個(gè)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤的過(guò)程，而且將測(cè)試作為軟件質(zhì)量保證(SQA)的主要職能。

二、軟件測(cè)試市場(chǎng)現(xiàn)狀

1、功能測(cè)試關(guān)注面比較窄

據(jù)中研普華研究院撰寫的《2024-2029年中國(guó)軟件測(cè)試行業(yè)現(xiàn)狀分析及發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》分析，從產(chǎn)品質(zhì)量來(lái)講，不管測(cè)試的是PC端、Web端、還是App端的產(chǎn)品，功能測(cè)試都是基礎(chǔ)。雖然也會(huì)有相關(guān)的測(cè)試流程，如需求分析、測(cè)試用例編寫、用例評(píng)審、提測(cè)驗(yàn)收、功能測(cè)試、Bug回歸等，但是很多測(cè)試人員只關(guān)注自己的需求，而不關(guān)注這個(gè)需求在產(chǎn)品的整個(gè)生命周期中的作用，缺乏產(chǎn)品的整體考量，導(dǎo)致在參與大型產(chǎn)品項(xiàng)目開發(fā)或與多部門進(jìn)行合作時(shí)，不知如何應(yīng)對(duì)。例如，在對(duì)一款A(yù)pp產(chǎn)品進(jìn)行測(cè)試時(shí)，測(cè)試人員可能只會(huì)考慮App的功能本身，而對(duì)接口調(diào)用傳遞、服務(wù)組件的測(cè)試及后端數(shù)據(jù)的校驗(yàn)缺乏有效的關(guān)注。

2、過(guò)于追求測(cè)試工具的使用

最近幾年，隨著開源社區(qū)的流行，絕大部分行業(yè)中共存的問題，在開源社區(qū)中都能找到相應(yīng)的解決方案或處理問題的工具。所以很多測(cè)試人員抱著只要學(xué)會(huì)了這些測(cè)試工具，就能解決測(cè)試工作中所有問題的想法。在測(cè)試工具的應(yīng)用上缺乏嘗試和創(chuàng)新，要么只了解公司現(xiàn)有的框架，要么只在公司現(xiàn)在的框架上編寫用例，而不去了解整體框架的工作原理。或者盲目選擇市面上現(xiàn)有的開源測(cè)試工具，僅僅滿足于使用，而不去了解為什么要這么用、還有沒有其他相關(guān)的工具、這個(gè)工具是如何解決我們的問題的、這個(gè)工具背后的實(shí)現(xiàn)原理又是什么。在借用測(cè)試工具、測(cè)試框架來(lái)解決實(shí)際的工作問題時(shí)，雖然具備工具化、工程化思維固然重要，但是更重要的是要掌握工具解決問題背后的本質(zhì)和思想。

三、軟件測(cè)試市場(chǎng)趨勢(shì)

1、測(cè)試自動(dòng)化

根據(jù)一份報(bào)告，全球自動(dòng)化測(cè)試市場(chǎng)的總體規(guī)模預(yù)計(jì)將從2019年的126億美元增長(zhǎng)到2024年的288億美元。在預(yù)測(cè)期間，這一增長(zhǎng)速度以18%的復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)令人震驚。增加DevOps和敏捷的采用是推動(dòng)自動(dòng)化測(cè)試市場(chǎng)增長(zhǎng)的一些關(guān)鍵因素。

敏捷開發(fā)、持續(xù)測(cè)試、CI/CD實(shí)現(xiàn)和DevOps正在幫助軟件組織實(shí)現(xiàn)頻繁的代碼部署和實(shí)現(xiàn)可靠軟件交付的目標(biāo)。測(cè)試自動(dòng)化是這些過(guò)程中不可或缺的一部分，因?yàn)樗鼫p少了對(duì)手動(dòng)測(cè)試的依賴，特別是對(duì)于重復(fù)性的任務(wù)或不需要任何人工干預(yù)的任務(wù)。

2、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能(AI)將無(wú)處不在地出現(xiàn)在所有的技術(shù)部門。根據(jù)一份報(bào)告，到2025年，市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2018年的215億美元增至1906億美元，在此期間復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)為36.6%。人工智能被認(rèn)為是自動(dòng)化測(cè)試的未來(lái)，并將在未來(lái)的數(shù)據(jù)挖掘/創(chuàng)建中扮演重要角色。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的致命結(jié)合將被更廣泛地用于更好地進(jìn)行自動(dòng)化測(cè)試。它將加速測(cè)試自動(dòng)化的過(guò)程，包括跨瀏覽器測(cè)試。此外，AI & ML將在2020年成為自動(dòng)化測(cè)試行業(yè)變革的催化劑。

AI和ML將成為測(cè)試創(chuàng)建和測(cè)試執(zhí)行的組成部分。這不僅需要思維方式的轉(zhuǎn)變，還需要技能的轉(zhuǎn)變，這將是自動(dòng)化測(cè)試的關(guān)鍵。這也意味著用于Selenium自動(dòng)化測(cè)試和跨瀏覽器測(cè)試的QA工具必須在一段時(shí)間內(nèi)得到發(fā)展?；贏I/ML技術(shù)的QA工具將加速對(duì)網(wǎng)站/web應(yīng)用程序的UI/GUI測(cè)試。這些工具還將支持模式和可視化驗(yàn)證。

3、專注于測(cè)試左移和持續(xù)部署

大型公司，包括早期的初創(chuàng)公司，越來(lái)越多地使用DevOps和測(cè)試左移來(lái)收集持續(xù)的反饋，并將這些反饋整合到產(chǎn)品發(fā)布中。持續(xù)部署(Continuous Deployment， CD)使用selenium自動(dòng)化測(cè)試來(lái)驗(yàn)證代碼庫(kù)中的更改，并將穩(wěn)定的版本部署到生產(chǎn)環(huán)境中。使用測(cè)試左移，QA團(tuán)隊(duì)的工作不是獨(dú)立的，而是與開發(fā)和產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作。

企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到DevOps的巨大潛力和產(chǎn)品測(cè)試和交付的持續(xù)部署。到2020年，隨著DevOps逐漸發(fā)展為持續(xù)部署，將會(huì)更多地關(guān)注自動(dòng)化、基于云的測(cè)試、跨瀏覽器測(cè)試等。QA團(tuán)隊(duì)將與運(yùn)維團(tuán)隊(duì)合作，確保及時(shí)發(fā)布“高質(zhì)量的產(chǎn)品”，使整個(gè)軟件發(fā)布過(guò)程更加無(wú)縫和集成。

4、測(cè)試集中在漸進(jìn)式Web應(yīng)用程序上

由谷歌引入的漸進(jìn)式Web應(yīng)用程序(PWA)標(biāo)志著移動(dòng)應(yīng)用程序開發(fā)新時(shí)代的到來(lái)。使用PWA，你不需要下載并安裝移動(dòng)電話上的應(yīng)用程序，而是使用現(xiàn)代web功能為終端用戶提供類似本地應(yīng)用體驗(yàn)的web應(yīng)用程序(app)。根據(jù)許多案例研究，PWA為Twitter、全球速賣通等公司帶來(lái)了更好的用戶參與度、新用戶轉(zhuǎn)化率等。盡管有一點(diǎn)需要注意，先進(jìn)的web應(yīng)用程序在很大程度上依賴于現(xiàn)代web瀏覽器的特性。因此，有必要確保web應(yīng)用程序在舊瀏覽器上的功能。

5、人工智能搜索

AI/ML已經(jīng)被認(rèn)為是自動(dòng)化測(cè)試的一個(gè)組成部分。AI 爬取在自動(dòng)化測(cè)試中加入AI，使測(cè)試腳本編寫過(guò)程自動(dòng)化。AI 爬取使用高級(jí)ML算法在你忙于項(xiàng)目時(shí)抓取應(yīng)用程序。

使用AI 爬取的自動(dòng)化工具收集應(yīng)用程序中使用的特性的重要數(shù)據(jù)，例如記錄測(cè)試場(chǎng)景的視頻、截屏、測(cè)量執(zhí)行時(shí)間等。這些步驟重復(fù)許多次，并使用數(shù)據(jù)培訓(xùn)ML模型，使其了解工作模式。

建立在人工智能爬取的自動(dòng)化工具，將當(dāng)前的工作模式與作為最大ML模型一部分的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。任何偏差，例如執(zhí)行速度變慢、實(shí)現(xiàn)問題、GUI/UI問題都被標(biāo)記為潛在問題，這些細(xì)節(jié)都被添加到最終報(bào)告中。

AI 爬取對(duì)于開發(fā)人員和測(cè)試人員非常有用，因?yàn)樗峁┝岁P(guān)于應(yīng)用程序哪些部分可以工作，哪些不能工作的信息。這將有助于將重點(diǎn)放在被工具標(biāo)記為“潛在問題”的代碼/實(shí)現(xiàn)部分。

6、手機(jī)自動(dòng)化測(cè)試

隨著手機(jī)功能越來(lái)越強(qiáng)大，全球移動(dòng)應(yīng)用程序開發(fā)也呈現(xiàn)出驚人的增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2023年將產(chǎn)生140億美元的市場(chǎng)價(jià)值，在2018-2023年期間，CAGR將以22%的速度增長(zhǎng)。這使得移動(dòng)應(yīng)用程序測(cè)試變得極為重要，因?yàn)閼?yīng)用程序必須在不同的設(shè)備和操作系統(tǒng)上進(jìn)行測(cè)試。

移動(dòng)應(yīng)用程序自動(dòng)化測(cè)試的趨勢(shì)正在上升，這主要是由上市時(shí)間縮短和對(duì)移動(dòng)測(cè)試自動(dòng)化的高級(jí)方法的需求推動(dòng)的。盡管在DevOps過(guò)程中使用了Appium等流行的移動(dòng)應(yīng)用程序自動(dòng)化測(cè)試工具，但是目前對(duì)測(cè)試自動(dòng)化工具的使用情況并不令人鼓舞。

7、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)測(cè)試自動(dòng)化

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)被認(rèn)為是當(dāng)今時(shí)代最熱門的技術(shù)之一，隨著5G和其他新興網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)在未來(lái)將會(huì)更加突出。根據(jù)Gartner的一份報(bào)告，處于網(wǎng)絡(luò)邊緣的智能設(shè)備數(shù)量可能是傳統(tǒng)IT角色的20多倍。

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)在不同的行業(yè)得到應(yīng)用——嵌入式系統(tǒng)、制造業(yè)、政府部門、消費(fèi)電子產(chǎn)品等等。連接產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)獲得重要的見解，并采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)來(lái)有效地運(yùn)行業(yè)務(wù)。2020年物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將發(fā)揮更大的作用，包括物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用測(cè)試。

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用測(cè)試在2020年將變得更加重要，因?yàn)樗写罅康膬?yōu)勢(shì)，包括改善測(cè)試覆蓋范圍、在產(chǎn)品開發(fā)的早期階段預(yù)防缺陷、加速自動(dòng)化測(cè)試和縮短上市時(shí)間。隨著越來(lái)越多的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用測(cè)試將成為對(duì)不同行業(yè)產(chǎn)生積極影響的關(guān)鍵軟件測(cè)試趨勢(shì)之一。

8、語(yǔ)音輔助技術(shù)

不僅是智能音箱，語(yǔ)音輔助技術(shù)現(xiàn)在也成為許多移動(dòng)電話和家庭的一部分。你不再需要按一個(gè)鍵來(lái)喚醒設(shè)備，因?yàn)樗梢允褂眠m當(dāng)?shù)膯拘衙?短語(yǔ))來(lái)完成。

隨著應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，公司正投入大量資金改善語(yǔ)音技術(shù)的各個(gè)方面，如方言、個(gè)性化、去除語(yǔ)音樣本中的環(huán)境噪聲等。雖然語(yǔ)音技術(shù)在智能音箱中更為突出，但并不是很多移動(dòng)應(yīng)用程序都具有語(yǔ)音命令功能。與隱私和準(zhǔn)確性相關(guān)的問題可能是阻礙語(yǔ)音輔助技術(shù)發(fā)展的因素之一。

根據(jù)谷歌研究，目前全球27%的網(wǎng)民使用手機(jī)語(yǔ)音搜索。測(cè)試語(yǔ)音技術(shù)非常復(fù)雜，自動(dòng)化測(cè)試框架需要在其路線圖中適應(yīng)“語(yǔ)音”。測(cè)試自動(dòng)化框架將不得不進(jìn)化到考慮語(yǔ)音命令的測(cè)試，我們將在2020年看到許多這樣的期望變成現(xiàn)實(shí)。

9、大數(shù)據(jù)測(cè)試

隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，不同行業(yè)的企業(yè)擁有的大量數(shù)據(jù)都被用來(lái)作為參考，為做出明智的商業(yè)決策提供依據(jù)。無(wú)論數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的還是非結(jié)構(gòu)化的，大數(shù)據(jù)的質(zhì)量都是非常重要的。功能測(cè)試和性能測(cè)試是大數(shù)據(jù)測(cè)試的重要組成部分，也是數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要組成部分。

更多軟件測(cè)試行業(yè)深度分析，請(qǐng)點(diǎn)擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2029年中國(guó)軟件測(cè)試行業(yè)現(xiàn)狀分析及發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》。

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  2024-2029年中國(guó)軟件測(cè)試行業(yè)現(xiàn)狀分析及發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告

  軟件測(cè)試（英語(yǔ)：SoftwareTesting），描述一種用來(lái)促進(jìn)鑒定軟件的正確性、完整性、安全性和質(zhì)量的過(guò)程。換句話說(shuō)，軟件測(cè)試是一種實(shí)際輸出與預(yù)期輸出之間的審核或者比較過(guò)程。軟件測(cè)試的經(jīng)典定1...

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