根據GMI的預測，軟件測試行業的年增長率預計將在2025年至2032年間保持7%的復合年增長率（CAGR），以穩定的步伐擴張。測試方法和工具的持續進步提高了軟件的質量和性能，推動了整個軟件工程領域的發展。
新技術的引入、客戶需求的變化、通過智能手機、平板電腦、筆記本電腦以及智能電視和物聯網（IoT）設備的全球可用性和可訪問性，都改變了軟件質量保證領域。跟上這些發展是我們軟件測試團隊今天面臨的主要挑戰之一，軟件測試團隊正在采用幾種創新方法來應對軟件測試中的挑戰。讓我們深入了解一些關鍵的軟件測試方法：
影響軟件測試的主要挑戰
在我們深入探討軟件測試趨勢之前，了解軟件測試團隊在追求效率和質量的過程中面臨的挑戰至關重要。
人才稀缺：人才的稀缺造成了需求和可用專業人才之間的技能差距。如今，全國乃至全球軟件測試技能短缺高達40%。
文檔不良：開發者和測試者之間日益增長的協作差距導致了執行問題。
時間限制：由于時間限制，壓力重重的團隊為了強調軟件交付而犧牲了測試的有效性。
管理測試數據：確保數據的一致性和可用性可能很困難，尤其是對于大型和復雜的數據集。
處理測試環境問題：由于服務器問題和配置復雜性，維護穩定可靠的測試環境是一項挑戰。
直接應對這些挑戰對于在快速變化的技術環境中保持可靠的軟件交付至關重要。為了應對這些挑戰，我們#軟件測試機構#組織正在咨詢企業培訓公司，并對員工的學習和能力提升。
2025年十大軟件測試趨勢
了解這些軟件測試趨勢可以提高團隊效率，確保資源的有效利用，并更快地發布新功能。讓我們深入了解2025年的熱門軟件測試趨勢。
無代碼的測試自動化
無代碼的測試自動化是一種測試技術，允許用戶在不編寫代碼的情況下或低代碼情況下設計和執行自動化測試。測試人員不是編寫實際的代碼，而是更喜歡識別流程，然后由框架使用視覺界面、關鍵字或記錄和回放指令將這些流程解釋為測試用例。這種方法顯著降低了技術障礙，使得非開發人員能夠參與測試過程，實現了測試自動化的自主化。
在IT部門之外工作的商業技術專家為內部或外部業務用途創建技術或分析能力。因此，許多企業采用無代碼的測試自動化，以快速進行并縮短自動化測試時間。這使得無代碼的測試自動化成為2025年的一個重要趨勢，因為它的有效性、可訪問性以及加速整個測試過程的能力。
物聯網（IoT）測試
物聯網（IoT）測試涉及測試物聯網設備的各個部分：功能、質量、安全性、可靠性和相關應用程序。通過這樣做，可以在這些設備使用之前發現并解決問題，以使它們能夠高效運行并滿足用戶。自從技術進步和高流量市場（比如5G）進入以來，物聯網（IoT）的需求一直在高漲；事實上，幾項調查顯示，物聯網可能會在不久的將來占據領先地位。物聯網對5G技術至關重要，因為它促進了高處理速度和連接性。
隨著更多設備進入市場，物聯網（IoT）設備的濫用也在增長。當討論互聯網的不當使用時，物聯網（IoT）設備的安全性是首先想到的事情。需要進行廣泛的測試以確保這些設備正確運行并保護數據。物聯網測試正成為2025年的關鍵軟件趨勢，因為軟件測試人員現在更加重視安全性，以保持一切可靠和安全。
人工智能和機器學習（AI）在測試中的應用
由于人工智能，機器可以自己學習和推理，而機器學習則專注于教機器如何從數據中學習并預測結果。在軟件測試中使用人工智能和機器學習涉及在測試的不同階段應用這些技術以改進測試。這些技術有助于自動化重復性任務，并預測潛在的錯誤，從而提高測試覆蓋率，使其更加高效和可靠。
在測試中使用人工智能和機器學習可以節省大量時間并降低成本。這就是為什么許多公司，特別是在美國，已經轉向AI/ML測試自動化。根據IDC的預測，到2026年，全球在AI系統上的支出預計將達到3000億美元，反映了各行各業對人工智能和機器學習的日益依賴。多模態人工智能等新技術的興起，利用了各種形式的人工智能，也增強了測試的能力。因此，人工智能/機器學習在2025年將是一個重要趨勢，因為越來越多的組織采用這些技術。
基于云的測試
基于云的測試是在云平臺上測試應用程序和服務的軟件測試方法。這種方法越來越受歡迎，因為所有測試材料和數據都保存在一個位置，這使得團隊更容易協作。它不需要物理基礎設施，從而降低了成本，允許各種測試配置和場景而無需再次設置。
此外，基于云的測試使公司能夠更快地提供更好的軟件解決方案。此外，基于云的測試集成了機器學習（ML）和人工智能（AI），通過自動測試和更快的發布周期增強了其能力。因此，這些組織將采用這些技術；因此預測，基于云的測試將成為2025年軟件測試的大趨勢之一。
左移測試
左移測試是在軟件開發生命周期的早期進行測試任務的過程，以盡早發現和解決錯誤。這種方法加快了軟件開發過程，降低了成本，并提高了軟件質量。左移測試方法涉及在編寫第一行代碼后立即開始測試，而不是等到應用程序完全開發完成。隨著軟件變得越來越復雜，并且需要以越來越快的速度交付，左移測試將繼續是2025年的關鍵趨勢。
公司采用這種策略來相互競爭，并最終更快地交付軟件，提高質量。當測試在早期集成時，團隊可以減少在其生命周期后期發現的缺陷數量，從而改善開發人員和測試人員之間的協作，并利用新興技術，如自動化測試工具或AI驅動的測試，以提高其有效性。
應用滲透測試
應用滲透測試是對系統進行模擬攻擊的實踐，以發現攻擊者可以利用的漏洞。通過使用這些發現，它幫助測試人員確定是否可以獲得被泄露的數據。
在2025年，越來越多的組織求助于滲透測試以保持領先于不斷發展的網絡威脅。此外，將人工智能和機器學習集成用于自動漏洞檢測以及持續的安全監控，使這些測試更加高效和有效。這種主動的方法不僅有助于在任何潛在的黑客有機會利用這些漏洞之前識別它們，而且還確保遵守安全措施，從而保護敏感信息，減少與數據泄露相關的損失。
移動應用測試自動化
在移動應用測試自動化中，使用自動化工具和腳本來檢查移動應用的功能、性能和可用性。與需要在多個設備和操作系統上進行的手動測試相比，自動化測試可以在幾分鐘內執行數千個預定義的測試。這種效率對于當前的移動應用至關重要，確保它們在不同平臺上統一運行。
移動應用測試自動化趨勢在2025年的關鍵驅動力是其可擴展性、成本效益和維護高質量標準。它在持續集成和交付（CI/CD）環境中發揮著重要作用，因為它可以快速提供反饋，從而實現更頻繁的可靠發布。通過不斷檢測漏洞以及驗證應用程序的行為，移動應用測試自動化滿足了用戶對性能和應用可靠性日益增長的需求。
軟件性能測試
軟件性能測試檢查軟件應用程序在不同情況下的運行速度、響應能力和穩定性。它有助于識別和解決性能問題，以確保應用程序能夠容納預期數量的用戶或事務。隨著應用程序變得更加復雜，用戶對無縫性的需求不斷增加，企業開始關注性能測試，以確保他們的軟件能夠承受重負載并快速響應。這種主動的方法不僅提高了客戶滿意度，還提高了業務功能的可靠性和穩定性。此外，將人工智能集成到性能測試工具中提高了效率，并提供了實時洞察，使檢測和解決問題變得更加容易。因此，公司能夠通過提供符合用戶需求的高性能應用程序，保持競爭力，使性能測試成為2025年的關鍵軟件測試趨勢。
業務流程外包公司、金融機構、醫療服務提供商、零售公司和其他在時間敏感的服務行業中工作的公司需要他們的軟件無論服務器上的負載如何都能運行。這些公司使用的軟件需要定期進行軟件性能測試。
軟件測試外包是這些公司可以解決由于繁重工作量而可能出現的挑戰的一種方式，特別是在測試需求堆砌期間。另一種方法是實施能夠高效處理重復性任務并降低人為錯誤風險的自動化測試解決方案。
區塊鏈測試
區塊鏈測試檢查區塊鏈系統，包括智能合約、交易和錢包，是否正確工作、安全并且表現良好。區塊鏈測試的獨特特性促成了它在軟件測試行業的迅速崛起。預計這一趨勢將持續到2025年，因為不同行業的組織，如金融、醫療保健、運輸、房地產、政府和能源，都采用了區塊鏈技術。然而，隨著它的發展，這些系統內在的風險也在增加，導致了對數據保護和隱私的擔憂增加。
如果組織想要確保他們的區塊鏈應用程序安全、可靠和功能齊全，他們需要專門的測試策略來應對分散架構和智能合約邏輯帶來的挑戰。通過專注于透明度、安全性等因素，有效的區塊鏈測試在最小化潛在威脅的同時建立了信任。此外，測試過程中使用自動化和人工智能提高了效率，這對于試圖適應快速變化的數字環境的組織至關重要，因此它們依賴于它們的正常運行。
大數據測試
隨著組織越來越多地依賴大量數據進行決策，大數據測試變得越來越重要。在2025年，隨著企業處理來自各種來源的大型數據集，需要先進的測試方法，這一趨勢將繼續上升。大數據測試涉及驗證不同應用程序和系統上數據集的準確性、完整性和性能。它確保組織處理、存儲和分析的數據是可靠、一致和無誤的，這對于準確的業務洞察和決策至關重要。
大數據測試的復雜性在于其能夠處理大量結構化和非結構化數據的能力。測試人員必須專注于數據質量、功能測試和性能驗證，同時確保數據安全并遵守法規。隨著人工智能和機器學習在測試中的興起，大數據測試中的自動化將在有效管理這些挑戰中發揮關鍵作用，幫助團隊更快、更準確地處理大型數據集。
通過強調具體目標、戰略意圖和適應能力，我們#軟件測試機構#可以將這些趨勢無縫地整合到當前的軟件測試方法中。在當今快速發展的領域，持續學習和開發對于保持競爭力至關重要。