2025测试趋势：把握未来测试方向

在IT行业这个发展更新速度很快的行业，只有不停止的学习，才不会被行业所淘汰。如果你是科技周边学习者，那么本文《2025测试趋势：掌握未来测试方向》就很适合你！本篇内容主要包括##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

在快速发展的科技世界中，软件测试领域也在不断演变。进入2025年，对于软件测试工程师而言，仅仅掌握传统的测试技术已经远远不够。为了在竞争激烈的市场中保持领先地位，我们需要不断学习并适应新的趋势。本文将带您深入了解2025年软件测试领域最重要的五大新兴趋势，帮助您掌握关键技能，成为一名更具竞争力的测试专业人士。

我们将探讨人工智能（AI）如何革新测试自动化和优化，Shift Left 和 Shift Right 测试如何提升效率，低代码测试工具如何简化测试流程，物联网（IoT）测试的重要性，以及集成安全测试（DevSecOps）如何确保软件的安全性。通过了解这些趋势，无论您是自动化测试工程师、手动测试工程师，还是刚入行的新手，都能够为未来的职业发展做好充分准备。

此外，我们还会讨论如何将这些趋势应用到实际项目中，以及它们对软件质量和开发周期的影响。 准备好迎接软件测试的新时代了吗？让我们一起探索这些令人兴奋的新趋势吧！

关键要点

人工智能（AI）正在驱动测试自动化和优化，包括测试用例生成、缺陷预测和动态测试维护。

Shift Left 和 Shift Right 测试策略有助于在软件开发生命周期的早期发现问题，从而降低成本。

低代码测试工具简化了测试流程，使非技术人员也能参与测试。

物联网（IoT）测试变得越来越重要，因为越来越多的设备连接到互联网。

集成安全测试（DevSecOps）将安全性融入到整个开发生命周期中，确保软件的安全性。

2025年软件测试五大新兴趋势

趋势一：人工智能（AI）驱动的测试自动化与优化

人工智能（AI）正在深刻地改变软件测试的格局。

它不仅仅是自动化测试的简单延伸，而是一种全新的测试范式。AI 驱动的测试自动化和优化正在帮助测试团队更高效、更智能地进行测试。

生成式 AI 是 AI 驱动测试的核心。利用诸如 ChatGPT 等大型语言模型（LLM），测试团队可以自动生成测试用例、测试计划和测试数据。这大大减少了手动编写测试脚本的工作量，提高了测试覆盖率。

AI 还可以用于缺陷预测。通过分析历史数据和代码变更，AI 可以预测哪些代码区域最有可能出现缺陷，从而使测试团队能够集中精力进行更有针对性的测试。

此外，AI 还可以在动态测试维护中发挥作用。当应用程序发生变化时，AI 可以自动调整测试脚本，确保测试仍然有效，减少了维护测试脚本的工作量。

例如，The testing Academy 已经创建了使用生成式AI 进行测试用例生成的教程。这种方法可以用来生成测试计划、测试用例、测试场景，甚至帮助定位错误。

AI 驱动测试的优势包括：

• 提高测试效率： 自动化生成测试用例和测试数据，减少手动工作量。
• 提高测试覆盖率： 自动发现潜在的测试场景，提高测试覆盖率。
• 降低测试成本： 减少维护测试脚本的工作量。
• 提高软件质量： 更有效地发现和修复缺陷。

然而，AI 驱动的测试也面临一些挑战，例如需要大量的训练数据、AI 模型的准确性问题等。但随着技术的不断发展，这些挑战将逐渐得到解决。

关键技术：

• ChatGPT、Claude.ai、Google Gemini
• GenAI

趋势二：Shift Left 和 Shift Right 测试集成

传统的软件测试通常在开发周期的后期进行，这导致缺陷发现成本高昂。

Shift Left 测试 提倡将测试活动尽早地融入到开发周期中，例如在需求分析和设计阶段就开始进行测试。

Shift Right 测试 则关注于在生产环境中进行测试，例如通过监控用户行为和收集反馈来发现问题。

通过将 Shift Left 和 Shift Right 测试策略相结合，测试团队可以在软件开发生命周期的各个阶段都进行测试，从而更有效地发现和修复缺陷，提高软件质量。

Shift Left 测试的优势包括：

• 尽早发现缺陷： 在开发周期早期发现问题，降低修复成本。
• 提高软件质量： 更全面地了解软件需求，提高软件质量。
• 减少开发风险： 降低因缺陷导致的延期交付风险。

Shift Right 测试的优势包括：

• 真实用户反馈： 在生产环境中收集用户反馈，了解软件的实际使用情况。
• 快速发现问题： 快速发现生产环境中的问题，减少影响。
• 持续改进： 根据用户反馈持续改进软件。

需要注意的是，实施 Shift Left 和 Shift Right 测试需要组织文化的转变和流程的调整，例如需要开发人员更积极地参与测试活动，测试团队需要更深入地了解业务需求等。

趋势三：低代码/无代码测试自动化

低代码/无代码测试自动化 正在改变软件测试的参与者。

传统的测试自动化需要专业的编程技能，这使得非技术人员很难参与到测试活动中。

低代码/无代码测试工具 提供了可视化的测试脚本编写界面，允许用户通过拖拽和配置来创建测试用例，而无需编写复杂的代码。这使得业务人员、测试人员甚至最终用户都能够参与到测试活动中，从而更全面地了解软件需求，提高测试覆盖率。

一些流行的低代码/无代码测试工具包括：

• Tosca
• Katalon Studio
• Parasoft
• TestRigor

低代码/无代码测试自动化的优势包括：

• 降低技术门槛： 无需专业的编程技能，非技术人员也能参与测试。
• 提高测试效率： 可视化的测试脚本编写界面，加快测试用例创建速度。
• 提高测试覆盖率： 更多人参与测试，更全面地了解软件需求。

然而，低代码/无代码测试自动化也存在一些局限性，例如对复杂测试场景的支持不足、测试脚本的维护成本等。但随着技术的不断发展，这些局限性将逐渐得到解决。

关键技术：Tosca, Katalon, Parasoft, TestRigor

趋势四：物联网（IoT）测试

随着越来越多的设备连接到互联网，物联网（IoT）测试变得越来越重要。

物联网设备通常具有复杂的硬件和软件架构，并且需要与其他设备和云平台进行交互。这使得物联网测试面临着许多独特的挑战。

物联网测试需要关注以下几个方面：

• 设备兼容性： 确保物联网设备能够与其他设备和平台进行兼容。
• 数据安全： 保护物联网设备和用户数据的安全。
• 性能和可靠性： 确保物联网设备能够稳定可靠地运行。
• 用户体验： 确保物联网设备提供良好的用户体验。

关键技术：

• 硬件测试
• 网络安全
• 性能测试
• 兼容性测试

趋势五：集成安全测试（DevSecOps）

安全是软件开发中至关重要的一环。

传统的安全测试通常在开发周期的后期进行，这导致安全漏洞发现成本高昂，并且可能导致延期交付。

集成安全测试（DevSecOps） 提倡将安全性融入到整个开发生命周期中，从需求分析、设计、编码到测试和部署，每个阶段都进行安全评估和测试。这使得安全问题能够尽早发现和修复，从而降低风险，提高软件的整体安全性。

DevSecOps 的优势包括：

• 尽早发现安全漏洞： 在开发周期早期发现安全问题，降低修复成本。
• 提高软件安全性： 更全面地考虑安全因素，提高软件的整体安全性。
• 加快交付速度： 减少因安全问题导致的延期交付。

要实现 DevSecOps，需要开发团队、安全团队和运维团队之间的紧密合作，以及自动化安全工具的集成。

关键技术：

• 安全漏洞扫描
• 渗透测试
• 安全代码审查

大型语言模型（LLM）

大型语言模型（LLM）对于测试行业的影响

随着大型语言模型（LLM）变得日益普及，测试LLM 也变得越来越重要。

要进行 LLM 测试，需要考虑一些关键因素，例如生成内容的质量、模型的安全性以及是否存在偏见。 目前在创建包括 Chatbot 和 AI 代理在内的 LLM 模型，因此必须验证这些模型，而且我们也要积极参与。

关键技术：

• 生成内容的质量
• 是否存在偏见
• 模型安全性

掌握新兴测试趋势的实用方法

如何将AI融入您的测试策略

要有效地将AI融入测试策略，首先需要了解AI可以解决哪些问题。例如，AI可以帮助自动化测试用例的生成、预测潜在的缺陷，或者优化测试执行的顺序。

选择合适的AI工具：市场上有许多AI驱动的测试工具，例如Applitools、Testim和Functionize。选择最适合您的需求的工具，并确保团队成员接受相关培训。

逐步实施：不要试图一次性将AI应用于所有测试流程。从小处着手，选择一个或两个可以从AI中受益的领域，逐步实施并评估效果。例如，可以先使用AI来生成一些简单的测试用例，然后逐渐扩展到更复杂的场景。

持续学习和优化：AI技术在不断发展，要保持对新技术的关注，并不断优化您的AI测试策略。定期评估AI测试的效果，并根据实际情况进行调整。

实施Shift Left 和 Shift Right 测试

要成功实施Shift Left测试，需要开发团队和测试团队之间的紧密合作。测试人员应尽早参与到需求分析和设计阶段，帮助识别潜在的问题。 推广测试驱动开发（TDD）：TDD是一种开发方法，其中测试用例在编写代码之前编写。这有助于开发人员在编写代码时考虑到测试需求，从而提高代码质量。

实施持续集成（CI）：CI是一种开发实践，其中代码变更频繁地集成到共享存储库中。这有助于尽早发现集成问题，并确保代码始终处于可测试状态。

Shift Right测试需要监控工具和分析平台的支持。 监控用户行为：使用监控工具来收集用户行为数据，了解用户如何使用您的软件。这可以帮助您发现实际使用中存在的问题。

收集用户反馈：主动收集用户反馈，了解用户对软件的满意度。这可以通过调查问卷、用户访谈等方式进行。

使用A/B测试：A/B测试是一种实验方法，其中将软件的两个版本提供给不同的用户组，并比较它们的效果。这可以帮助您确定哪些变更能够提高用户体验和软件质量。

选择合适的低代码/无代码测试工具

选择合适的低代码/无代码测试工具需要仔细评估您的测试需求和团队技能。

评估测试需求：确定您的测试需要覆盖哪些方面，例如UI测试、API测试、性能测试等。选择能够满足这些需求的工具。

评估团队技能：考虑您的团队成员是否具备编程技能。如果您的团队成员不具备编程技能，那么无代码测试工具可能更适合。学习一些基本的代码知识也有助于了解工具的底层原理。

尝试免费试用：许多低代码/无代码测试工具提供免费试用期。利用这些试用期来评估工具的功能和易用性。

考虑长期成本：除了工具本身的费用外，还要考虑培训、维护等长期成本。

为物联网（IoT）设备构建全面的测试策略

物联网（IoT）测试需要关注设备兼容性、数据安全、性能和可靠性，以及用户体验等多个方面。

建立测试环境：创建一个能够模拟实际使用场景的测试环境。这包括各种不同的设备、网络环境和用户行为。

自动化测试：物联网测试通常需要大量的测试用例。使用自动化测试工具来提高测试效率。

进行安全测试：物联网设备容易受到各种安全威胁。进行安全测试，以确保设备和用户数据的安全。

进行性能测试：物联网设备通常需要在低功耗和有限资源的环境中运行。进行性能测试，以确保设备能够稳定可靠地运行。

进行用户体验测试：物联网设备的用户体验非常重要。进行用户体验测试，以确保设备提供良好的用户体验。

将安全测试融入开发生命周期

要将安全测试融入开发生命周期，需要开发团队、安全团队和运维团队之间的紧密合作。

实施安全代码审查：在编写代码时进行安全审查，以发现潜在的安全漏洞。

使用自动化安全工具：使用自动化安全工具来扫描代码和应用程序，以发现安全漏洞。

进行渗透测试：定期进行渗透测试，以模拟黑客攻击，发现安全漏洞。

培训开发人员：培训开发人员，提高他们的安全意识，并教会他们如何编写安全的代码。定期升级测试方案，根据最新的安全威胁进行调整。

安全测试和性能测试对于LLM同样适用。

常用工具价格

常用工具价格

以下表格总结了常用工具的价格,请注意价格可能随时间变动，建议访问官网查询。

工具名称	价格
Tosca	商业软件，价格根据需求定制，需联系销售。
Katalon Studio	提供免费版，但高级功能需付费，价格根据License类型而定。
Parasoft	商业软件，价格根据需求定制，需联系销售。
TestRigor	商业软件，价格根据需求定制，需联系销售。
ChatGPT	根据订阅级别收费，PLUS用户每月20美元。
Claude.ai	根据tokens收费，不同型号价格不同。
Google Gemini	价格取决于模型和使用量，具体参照Google Cloud Platform的定价。
Applitools	商业软件，价格根据需求定制，需联系销售。
Testim	商业软件，价格根据需求定制，需联系销售。
Functionize	商业软件，价格根据需求定制，需联系销售。

常见问题

AI 会取代软件测试工程师吗？

尽管AI在软件测试中发挥着越来越重要的作用，但它不太可能完全取代软件测试工程师。AI可以自动化一些重复性的任务，但仍然需要人类的判断和创造力来进行更复杂的测试。 软件测试工程师的角色将演变为与AI协同工作，利用AI来提高测试效率和覆盖率。

我应该学习哪些编程语言才能成为一名优秀的软件测试工程师？

Java、Python和JavaScript是软件测试工程师常用的编程语言。Java是企业级应用开发的常用语言，Python在数据分析和AI领域非常流行，JavaScript是Web前端开发的必备语言。 掌握这些编程语言可以帮助您更好地理解代码，编写测试脚本，并与开发团队进行有效沟通。此外，了解SQL等数据库相关技术也是非常有益的。

如何找到高质量的软件测试学习资源？

有许多高质量的软件测试学习资源可供选择。一些流行的在线学习平台，如Udemy、Coursera和Test Automation University，提供了各种软件测试课程。 此外，还可以阅读软件测试相关的书籍和博客，参与开源项目，或者参加软件测试社区活动。 持续学习和实践是成为一名优秀的软件测试工程师的关键。

相关问题

如何评估软件测试的有效性？

评估软件测试的有效性是一个复杂的问题，没有一个简单的答案。以下是一些常用的评估指标： 缺陷发现率： 这是衡量测试有效性的最常用指标之一。它表示在测试过程中发现的缺陷数量与总缺陷数量的百分比。缺陷发现率越高，表示测试越有效。 测试覆盖率： 这表示测试用例覆盖的代码量。测试覆盖率越高，表示测试越全面。 测试执行时间： 这表示完成所有测试用例所需的时间。测试执行时间越短，表示测试效率越高。 测试成本： 这表示进行测试所需的成本，包括人力、工具和环境成本。测试成本越低，表示测试越经济。 用户满意度： 这表示用户对软件质量的满意程度。用户满意度越高，表示软件质量越好。 需要注意的是，这些指标只是参考，不能单独使用。评估软件测试的有效性需要综合考虑各种因素，并根据实际情况进行调整。

如何处理测试环境中的数据？

在测试环境中处理数据需要特别小心，以避免泄漏敏感信息。以下是一些常用的方法： 数据脱敏： 将生产环境中的敏感数据替换为虚假数据，例如姓名、地址、电话号码等。这可以保护用户的隐私。 数据子集： 从生产环境中提取数据的一个子集，并将其用于测试环境。这可以减少测试环境中的数据量，加快测试速度。 数据生成： 使用工具自动生成测试数据。这可以避免使用生产环境中的数据，并确保测试数据的多样性。 数据备份和恢复： 定期备份测试环境中的数据，以便在出现问题时能够快速恢复。确保测试环境的数据与生产环境的数据保持同步。 此外，还需要制定数据管理策略，明确数据的存储、使用和删除规范。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《2025测试趋势：把握未来测试方向》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！