測試作為軟件開發后到上線的最后一個環節,對于產品體驗和質量,起著至關重要的作用。測試的發展先后經歷了純人工測試、工具化測試和云測試的三個階段,目前,以深度學習為代表的人工智能技術與云測試緊密結合,可大幅提升測試的效率,降低測試的成本。

測試行業的發展階段

國內測試企業服務主要經歷了三個階段:人工時代、工具時代、云測試時代。

第一個階段是人工測試時代,基本上就是以測試工程師以純人工的方式提供測試服務,這個階段更多是派人力去客戶所在地直接提供測試服務。

第二個階段是工具時代,測試服務企業開始使用一系列的測試管理工具,來管理測試的過程,使用自動化測試工具來取代部分手工測試,以此來提升測試服務的效率。

第三個階段是云測試時代,“云測試”是一種先進的軟件及系統測試模式,它將人工智能技術和彈性的人力模式融入到測試行業中,革新了整個測試行業。云測試的模式打破了舊有的外包測試方式,將專業、先進的測試能力以企業服務的形式賦能給企業,極大限度地提高了信息化轉型企業和軟件及系統行業對軟件和系統質量的把握。

云測試內涵的不斷擴展

在云測試雛形期,其以兼容性測試為主:在移動互聯網發展的早期,移動應用呈現井噴狀態,但此時iOS和安卓平臺都存在機型碎片化的問題,尤其是安卓,因為其開源特點,導致設備繁多,品牌眾多,版本各異,分辨率不統一。在應用上線前的測試階段,開發者要購買大量的真機,投入大量的人力,進行應用的各種類型測試。在這種背景下,國內最早的云測試服務商Testin云測成立,并開啟了“用企業服務的模式將測試以專業的測試服務商來解決”的云測試時代。Testin云測之后,百度MTC、騰訊Wetest、其他企業等也進入此領域,云測試行業迅速發展。

隨著移動互聯網的進一步發展,單純的兼容性測試已經難以滿足企業的測試需求。此時,云測試的內涵不斷擴大,Bug探索測試、功能測試、性能測試、安全測試、自動化監控等相繼納入到了云測試的范疇。

隨著5G、物聯網的發展和疫情的沖擊,云測試的內涵正進一步擴大,測試對象已經遠不止單純的手機應用,而是包括web、小程序、泛物聯網設備等。云測試,一方面在不斷取代傳統測試,另一方面在新增的測試需求中從一開始就占據了主導地位,客戶只需要將自己的測試目的、環境要求等數據提供給云測試服務商即可。

云測試中的人工智能應用

近幾年,以深度學習為代表的人工智能滲透到各行各業,云測試也不例外。以Testin云測為例,2017年開始,公司著力于AI技術與測試的結合。在智能測試云中,AI技術從測試用例的智能生成,測試的智能執行,以及測試結果的智能分析三個方向賦能自動化測試。

與傳統的自動化測試相比,人工智能賦能的云測試主要特點有:

1. 學習成本低。傳統的自動化測試,即使做到比較易用,也至多是低代碼,而人工智能賦能的云測試完全可以做到以自然語言表達,從而降低了學習成本。
2. 維護成本低。基于嚴絲合縫規則的自動化測試,一旦測試環境有細微的變化,則要修改代碼中的參數,理解成本和維護成本都更高,而人工智能測試維護成本顯著降低。
3. Hybird識別好。人工智能測試,因不依賴于控件信息,可直接進行控件識別,因此Hybird識別效果大幅提升。
4. 跨應用與跨平臺。傳統的自動化測試,是基于規則,這就導致其適應性較差,跨應用與跨平臺能力均較弱,而人工智能測試,可不斷地通過OCR、以圖搜圖等進行學習,適應能力大幅增強。

云測試模式對傳統的商業方法進行了嶄新的迭代,甚至對傳統的軟件測試模式進行了顛覆。從客戶層面上來看目前非常多的500強企業早就在用云測試的模式,并從軟件及系統測試中為云測試單獨劃分預算,其中不僅包括互聯網還有許多轉型“互聯網+”的傳統企業,并且應用云測試的模式已呈現國際化方向。人工智能技術和彈性的人力模式融入到了測試行業中,進一步提升了測試行業整體的專業性、智能性的水平,增強了測試行業的效率,使測試人員擺脫開發技能束縛,專注于業務能力和測試設計能力的培養。