如今，随着软件开发技术在云计算、人工智能、以及机器学习等领域的长足进步，数据测试，特别是在大数据、以及物联网等应用场景中的产品质量和可靠性，都得到了显著增强，应用程序本身的错误也得以大幅减少，其对应的安全性和性能也提升了不少。
不过，各种自动化测试与质量检查工具更为实用，但是它们仍然无法完全代替熟练的测试专家，交付出高质量的测试方案。因此，各大软件企业在增加软件测试预算的同时，也在SDLC(软件开发生命周期)中，让团队与诸如敏捷(Agile)之类的测试方法相结合，增强持续测试等DevOps类型的实践效果。
梳理2021年值得关注的15种软件测试趋势，以便您在开发与构建本公司的业务项目中，适当地参考与借鉴。
1.无代码自动测试
无代码测试工具构建于先进的AI技术之上。其可视化的建模，能够更快地形成满足各种自动化测试需求的测试用例。无代码测试的关键优势体现在：有效性、易于审核、学习曲线平缓、以及节省了宝贵的资源等方面。
通过此类工具，IT人员既无需具备编程方面的专业知识，又不必深入理解自动化测试框架(如Selenium)，以及应用底层的相关技术，便可生成简单的测试案例场景，进而减少花费在重复测试案例上的时间。
无代码自动化测试的基本原理是：通过更改前端视图，在后端中生成相应的、有意义的代码。诸如Testsigma(https://testsigma.com/)之类工具的测试用例，便主要采用NLP(自然语言处理)，用一种简单的语言(如英语)编写而成。它们会以报告的形式，转换为可实现的后端代码。
以下是一些流行的测试自动化工具，它们使用无代码测试技术，来实现测试用例的自动化：
TOSCA：这是一种由Tricentis带来的、基于模型的测试方法。它能够自动创建测试所需的用例、数据和场景等模型。
test.ai：作为一款广受欢迎的自动化工具，它可以从用户体验的角度，来测试移动应用，而无需进行任何编程与维护。其AI特性能够自动生成应用测试用例，并产生与用户体验相关的结果。
Ranorex：此工具提供了一个丰富的软件包，可录制和播放测试的整个过程。
Ghost Inspector：此工具的每一步测试都无需任何编程，因此它能够轻松地确保目标网站的正常运行。
TestComplete：由smartbear提供的这款工具，可以利用关键字驱动来实现自动化测试，而无需用户自行编写代码。
2.机器学习和人工智能在测试自动化中的深入应用
根据MarketsAndMarkets.com的研究显示：在北美，人工智能的当前市场体量已达6-7亿美元。到2025年，其全球投资总额将达到 2000亿美元。当前，广受欢迎的、基于AI的自动化测试工具有：
Appvance：该AI工具可以根据用户的行为，来生成测试用例。由于它完全是以客户为中心(customer-centric)，因此其测试产品套件涵盖了生产系统上的方方面面。
Testim.io：该工具通过使用机器学习来编写，实施和自动化各项测试。它十分重视用户界面测试、综合测试和功能测试等方面。
Test.ai：该工具通过人工智能，来执行回归测试。它可以作为一种监视工具，以获取应用程序的各项性能指标。
Functionize：通过机器学习，该工具能够实现无需脚本的快速运行测试，即在数分钟之内执行多次测试，并执行深入分析。
TestCraft：作为一个自动化测试平台，它可以在Selenium的基础上，执行持续测试，回归测试，以及监控Web应用。通过基于人工智能的相关技术，它能够自动识别应用程序中的修改，进而削减维护的成本和时间。
Applitools：作为一款广受欢迎的应用可视化管理，和基于AI的可视化用户界面监控与测试软件，它通过一个基于Visual AI的综合软件测试平台，可供数字化转换、测试自动化、工程、DevOps、以及QA团队等专家来使用。
Sauce Labs：作为一款基于云的自动化测试工具，它可以支持各种操作系统、浏览器、移动模拟器、仿真器、以及移动设备。同时，它能够利用人工智能和机器学习，按照用户所需的速度，来测试其应用程序。
3.敏捷团队中的测试自动化
传统项目管理工具主要关注的是分阶段的瀑布式项目，而敏捷方法则是通过自动化测试，来加快质量检测的进程。同样根据http://MarketsAndMarkets.com的最新报告显示：预计全球自动化测试的市场规模，将从2019年的126亿美元增长到2024年的288亿美元，其间的复合年增长率为18.0%。
4.增加对于大数据测试的需求
大数据的挖掘测试往往被定义为：针对任何体量的非结构化、或结构化的数据，进行端到端的测试。此类测试可以通过正确的数据验证，来协助制定各类增强性的决策;并通过有针对性的分析，从中得出精通的判断，进而改善业务战略和市场目标。
根据MarketsAndMarkets的估计，由于企业中物联网(IoT)设备使用率的增加，以及各国政府为促进数字化技术普及所采取的各项举措，大数据市场的价值持续攀升。一些高度依赖数据的垂直领域，需要通过智能化的大数据测试，以确保数据的完整性、准确性、可靠性，进而在此基础上，做出与各种服务和产品有关的数据驱动类决策。
5.通过物联网测试促进智能设备的数字化互连
2016年，全球针对物联网的连接部件只有64亿;而到了2020年，该数量已达到了200亿。这些数据代表了业界对于有效物联网产品的测试需求。其中包括：对于通讯协议、操作系统、以及物联网设备本身的硬、软件测试。鉴于物联网产品所处的环境存在着诸多不确定性风险，我们需要将测试的重点放在避免各类漏洞和威胁等安全性上。
有调查表明：物联网测试市场的估值在2019年为7819.6亿美元，预计到了2025年，将达到3624.23亿美元，而且2020-2025年的预测复合年增长率为32.34%。可见，该领域的测试工具会在不久的将来，迎来爆发式的增长。
6.更加广泛地采用敏捷和DevOps
对于DevOps，许多公司并不陌生。它能够通过实践、流程、工具、规则，让开发团队更加准确、敏捷地响应那些快速变化的需求，实现持续集成，并最大程度地缩短从开发到交付的时间。
目前，随着“测试左移”在SDLC(软件开发生命周期)中作用的突显，质量检查专家更需要在快节奏的开发过程中，通过持续测试，以保证交付出高质量的应用软件。在未来几年中，此类占比还会持续增多。
7.切换到性能工程(Performance Engineering)
众所周知，开发出具有优异性能的软件着实不易。毕竟，我们时常需要平衡业务价值、可用性、配置简易性、以及整体安全性等方面的因素。在软件的开发周期中，为了面对频繁的发布、以及不断变化的市场需求，软件开发人员需要在每个SDLC阶段优先考虑以客户体验为中心的方法，以减少在产品生命周期的早期，就引入了性能故障或瓶颈问题。
对此，业界提出了以“性能工程”替代“性能测试”的概念，以确保团队在最初的设计时，就能构建出各项重要的性能指标。具体而言，性能工程与性能测试之间的主要区别包括如下三个方面：首先，性能测试是对应用程序响应能力和负载处理质量的检查。它可以获悉目标系统对于真实负载的承受能力，并预测出在高负载发生时可能出现的故障。而性能工程则是在应用程序的设计之时，就充分考虑到诸如：传输时间、数据质量、生产率等，有助于尽早发现开发中各种问题的性能指标。
其次，作为质量保证环节，性能测试通常是在软件开发阶段尾声进行的。而性能工程则是一个不间断的过程。它贯穿于软件开发周期的每个阶段，从产品设计到开发、再到最终客户的体验。
最后，性能测试是由软件测试团队执行的。而性能工程则是由质量检测和研发团队开展的。
