是德科技軟件測(cè)試自動(dòng)化事業(yè)部總經(jīng)理探討軟件質(zhì)量對(duì)于數(shù)字世界的重要意義

新冠疫情加快了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐，軟件在我們的工作、生活和學(xué)習(xí)中已經(jīng)在發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。 全球的數(shù)字化程度越來(lái)越高，人們對(duì)于數(shù)字產(chǎn)品的依賴(lài)性也與日俱增，這一切都讓軟件質(zhì)量成為眾所關(guān)注的焦點(diǎn)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的速度沒(méi)有放緩的跡象，基于軟件的創(chuàng)新和發(fā)展仍將持續(xù)。 據(jù)估計(jì)，軟件質(zhì)量問(wèn)題在 2020 年給美國(guó)經(jīng)濟(jì)造成的損失達(dá)到了驚人的 HYPERLINK "about:blank" 2 萬(wàn)億美元，因此我們必須找到有效的方法，在軟件發(fā)布速度和質(zhì)量之間取得平衡。

為了進(jìn)一步了解軟件質(zhì)量的重要性，是德科技軟件測(cè)試自動(dòng)化部門(mén)總經(jīng)理 Gareth Smith 博士進(jìn)行分享，探討為什么說(shuō)軟件質(zhì)量決定了業(yè)務(wù)能否取得成功以及我們應(yīng)當(dāng)采取哪些措施來(lái)提升軟件質(zhì)量。

為什么軟件質(zhì)量至關(guān)重要？

在過(guò)去十年間，軟件廠(chǎng)商更多關(guān)注的是如何盡快發(fā)布新的應(yīng)用和服務(wù)上，以期跟上快速變化的需求并支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型。 然而，對(duì)交付速度的過(guò)度追求往往導(dǎo)致軟件質(zhì)量不盡完善。

在數(shù)字優(yōu)先的世界，軟件質(zhì)量至關(guān)重要。例如，未被發(fā)現(xiàn)的缺陷可能會(huì)引發(fā)系統(tǒng)宕機(jī)，云平臺(tái)配置錯(cuò)誤可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露或數(shù)據(jù)丟失。軟件缺陷極大地增加了開(kāi)發(fā)成本。在軟件發(fā)布后再去查找和糾正缺陷，成本會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于在設(shè)計(jì)/開(kāi)發(fā)階段這么做。

如何提升自己的軟件質(zhì)量？

在快速開(kāi)發(fā)軟件的同時(shí)，軟件廠(chǎng)商必須重視測(cè)試和監(jiān)控，才能提供流暢的高質(zhì)量（全渠道）數(shù)字體驗(yàn)，成功獲得用戶(hù)認(rèn)可。新一代軟件測(cè)試平臺(tái)通過(guò)整合最新 AI 技術(shù)，滿(mǎn)足這一要求。AI 可以從實(shí)際應(yīng)用軟件的使用情況以及歷史錯(cuò)誤模式中學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，掌握哪些應(yīng)用軟件特性產(chǎn)生了最關(guān)鍵的業(yè)務(wù)成果。平臺(tái)可以自動(dòng)生成測(cè)試，重點(diǎn)考察應(yīng)用軟件中對(duì)業(yè)務(wù)成功起到?jīng)Q定性作用的用戶(hù)旅程。DevOps 框架內(nèi)的這種端到端智能測(cè)試自動(dòng)化使得企業(yè)能夠提高團(tuán)隊(duì)的工作效率，同時(shí)更快交付高質(zhì)量軟件。

DevOps 對(duì)測(cè)試策略有何影響？是德科技的智能自動(dòng)化平臺(tái)起到了什么作用？

DevOps 通過(guò)破除不同團(tuán)隊(duì)之間的壁壘實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)和協(xié)作，從而以更快的速度生產(chǎn)更好、更可靠的產(chǎn)品。DevOps 理念讓團(tuán)隊(duì)能夠?qū)ψ约洪_(kāi)發(fā)的應(yīng)用軟件更加充滿(mǎn)信心，能夠更好地滿(mǎn)足客戶(hù)需求，更快地實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。

DevOps 的成功與測(cè)試自動(dòng)化有著內(nèi)在的聯(lián)系，因?yàn)槊鎸?duì)測(cè)試范圍越來(lái)越廣、發(fā)布頻次越來(lái)越快的趨勢(shì)，手動(dòng)測(cè)試無(wú)法滿(mǎn)足測(cè)試需求。而且，僅僅是自動(dòng)執(zhí)行少數(shù)幾項(xiàng)測(cè)試或管理流程也還是不夠。要想在數(shù)字時(shí)代取得成功，開(kāi)發(fā)和測(cè)試自動(dòng)化工程師必須與運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)通力合作，才能確保軟件和應(yīng)用讓用戶(hù)滿(mǎn)意。

是德科技幫助測(cè)試團(tuán)隊(duì)以智能的方式在整個(gè)生命周期內(nèi)自動(dòng)運(yùn)行測(cè)試，這個(gè)過(guò)程包括創(chuàng)建測(cè)試?yán)?、?zhí)行測(cè)試以及自動(dòng)分析結(jié)果。我們基于 AI 的平臺(tái)可以加快開(kāi)發(fā)速度，幫助開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)查看和分析用戶(hù)瀏覽數(shù)字資產(chǎn)的方式和特點(diǎn)。這些分析結(jié)果會(huì)反饋到測(cè)試自動(dòng)化流程中，從而顯著提升軟件的質(zhì)量和可靠性。

AI 能夠?yàn)闇y(cè)試自動(dòng)化策略帶來(lái)哪些改變？

AI 賦能測(cè)試自動(dòng)化更進(jìn)一步超越基于規(guī)則的簡(jiǎn)單自動(dòng)化范疇。它利用算法來(lái)高效訓(xùn)練使用大數(shù)據(jù)集的系統(tǒng)。通過(guò)應(yīng)用推理、解決問(wèn)題和機(jī)器學(xué)習(xí)等技能，人工智能驅(qū)動(dòng)的測(cè)試自動(dòng)化工具可以模仿手動(dòng)操作，讓軟件測(cè)試人員可以擺脫繁瑣的測(cè)試任務(wù)。

智能測(cè)試自動(dòng)化能夠評(píng)估數(shù)字產(chǎn)品的功能、性能和可用性，而不是簡(jiǎn)單地驗(yàn)證代碼。該工具集人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和分析能力于一身，不僅能夠監(jiān)測(cè)用戶(hù)體驗(yàn)（UX），還能對(duì)應(yīng)用軟件和真實(shí)數(shù)據(jù)展開(kāi)分析，從而自動(dòng)生成并執(zhí)行用戶(hù)旅程。得益于此，用戶(hù)能夠以一種更智能的方式來(lái)持續(xù)測(cè)試軟件和應(yīng)用，無(wú)論它們?cè)谠鯓拥沫h(huán)境下運(yùn)行。

基于人工智能的工具可以避免測(cè)試覆蓋范圍發(fā)生重疊，而且能夠通過(guò)提升測(cè)試的可預(yù)見(jiàn)性來(lái)優(yōu)化現(xiàn)有的測(cè)試工作，還能夠加快從缺陷檢測(cè)到缺陷預(yù)防這個(gè)過(guò)程， 從而進(jìn)一步提升軟件質(zhì)量。

為什么要轉(zhuǎn)向持續(xù)質(zhì)量控制？

對(duì)數(shù)字化的依賴(lài)使得測(cè)試必須從以驗(yàn)證為目的的活動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)的質(zhì)量控制流程。團(tuán)隊(duì)必須將質(zhì)量控制納入軟件開(kāi)發(fā)的每個(gè)階段，并且讓整個(gè)流程自動(dòng)化運(yùn)轉(zhuǎn)。持續(xù)的質(zhì)量監(jiān)控指的是在整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)生命周期（SDLC）中采用系統(tǒng)性方法來(lái)查找和修復(fù)軟件缺陷。這樣可以盡早發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題，從而降低出現(xiàn)安全漏洞和錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。

提升軟件質(zhì)量是否需要配備更多的技術(shù)資源？

不需要。人工智能讓軟件的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和部署變得更迅速、更有效、更經(jīng)濟(jì)。機(jī)器人不會(huì)取代程序員。相反，人工智能驅(qū)動(dòng)的工具讓項(xiàng)目經(jīng)理、業(yè)務(wù)分析師、軟件開(kāi)發(fā)人員和測(cè)試人員可以更高效地工作并獲得更有成效的結(jié)果，讓他們能夠以更低的成本更快開(kāi)發(fā)出質(zhì)量更高的軟件。

是德科技的智能自動(dòng)化平臺(tái)使得普通開(kāi)發(fā)人員也能輕松使用我們的無(wú)代碼解決方案，利用人工智能和分析技術(shù)在整個(gè)測(cè)試過(guò)程中自動(dòng)執(zhí)行測(cè)試。它能夠讓行業(yè)專(zhuān)家變身為自動(dòng)化工程師。AI 和 ML 負(fù)責(zé)腳本編寫(xiě)和維護(hù)，因?yàn)闄C(jī)器與人類(lèi)測(cè)試人員不一樣，它們可以在幾分鐘內(nèi)創(chuàng)建并執(zhí)行幾千項(xiàng)測(cè)試。

是德科技自動(dòng)化平臺(tái)能為測(cè)試自動(dòng)化帶來(lái)怎樣的轉(zhuǎn)變？

是德科技的智能自動(dòng)化平臺(tái)是一款完全沒(méi)有侵入性的測(cè)試工具，無(wú)需用戶(hù)接觸源代碼或者是在被測(cè)系統(tǒng)（SUT）上安裝任何軟件，即可確保全面的測(cè)試覆蓋。我們的技術(shù)不涉及應(yīng)用軟件，用戶(hù)無(wú)需了解底層技術(shù)堆棧即可發(fā)現(xiàn)并報(bào)告性能問(wèn)題、故障和其他錯(cuò)誤。這樣一款工具對(duì)于醫(yī)療、政府和國(guó)防等受管制的行業(yè)至關(guān)重要。

AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化可以在從 UI 到 API 再到數(shù)據(jù)庫(kù)的任意層面上，對(duì)任何器件、操作系統(tǒng)或?yàn)g覽器上的任何技術(shù)展開(kāi)測(cè)試。測(cè)試范圍既包括極其現(xiàn)代化、瞬息萬(wàn)變的網(wǎng)站，也涵蓋傳統(tǒng)的后臺(tái)系統(tǒng)以及銷(xiāo)售點(diǎn)和命令與控制系統(tǒng)。

智能自動(dòng)化的首要目標(biāo)是了解應(yīng)用或軟件的特性會(huì)給客戶(hù)體驗(yàn)和業(yè)務(wù)成果造成怎樣的影響。除此之外，它還能夠幫助我們發(fā)現(xiàn)有待改進(jìn)的地方，并預(yù)測(cè)這樣的改變對(duì)業(yè)務(wù)的影響。

在您看來(lái)，未來(lái)會(huì)出現(xiàn)哪些與軟件質(zhì)量相關(guān)的趨勢(shì)？

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐加快，軟件質(zhì)量的重要性將日益凸顯。數(shù)字化機(jī)構(gòu)必須持續(xù)監(jiān)控?cái)?shù)字資產(chǎn)的性能以及用戶(hù)的交互方式，才能確保提供盡可能最佳的體驗(yàn)。我們認(rèn)為，未來(lái)三年，QA 領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)以下五大趨勢(shì)：

質(zhì)量保證（QA）將成為利潤(rùn)中心而不是合規(guī)職能。您必須能夠率先發(fā)布軟件，并且您的軟件必須擁有令人贊不絕口的用戶(hù)體驗(yàn)、完美無(wú)瑕的功能和卓爾不凡的響應(yīng)能力，否則您的企業(yè)可能會(huì)陷入困境或失敗。但是，只要您能夠想辦法實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，成功就大為可期。QA 讓您能夠持續(xù)衡量是否達(dá)成了這些目標(biāo)，因此它會(huì)成為利潤(rùn)中心，而不僅僅只是一項(xiàng)合規(guī)職能。

用戶(hù)體驗(yàn)將成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)差異化的關(guān)鍵因素。用戶(hù)體驗(yàn)就好比是展示櫥窗，您需要通過(guò)它來(lái)吸引客戶(hù)并保留客戶(hù)。您需要將客戶(hù)體驗(yàn)打造得盡善盡美，否則您就會(huì)與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手拉開(kāi)距離。

性能。無(wú)論何時(shí)，一旦性能出現(xiàn)超過(guò) 3 秒的時(shí)延，很可能就會(huì)對(duì)您的業(yè)務(wù)造成重大打擊。 千禧一代不夠有耐心，而 Z 世代的耐心則更少！客戶(hù)能夠接受的時(shí)延頂多只有 3 秒，超過(guò)這一時(shí)間，他們就會(huì)轉(zhuǎn)向您的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。您需要通過(guò)持續(xù)有效的負(fù)載和性能測(cè)試來(lái)確保您的業(yè)務(wù)規(guī)模和響應(yīng)能力。

數(shù)字克星（Digital Nemesis）。測(cè)試必須采取更加智能的方式，數(shù)字克星能夠在采用了人工智能驅(qū)動(dòng)的“混沌工程”系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)和突出顯示弱點(diǎn)，并不知不覺(jué)地予以修復(fù)。無(wú)論是功能、性能、用戶(hù)體驗(yàn)方面的弱點(diǎn)還是安全性弱點(diǎn)，都不在話(huà)下。

端到端融合測(cè)試。從硬件到用戶(hù)體驗(yàn)。過(guò)去那種分層或分類(lèi)型進(jìn)行測(cè)試的方式已經(jīng)一去不復(fù)返。我們需要測(cè)試 5G 手機(jī)、5G 基站、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、應(yīng)用的負(fù)載處理能力，以及功能、API、性能、安全性、 iOS、安卓、云、Windows 等等。但是如果對(duì)整個(gè)端到端系統(tǒng)展開(kāi)測(cè)試（包含所有層、端到端工作流程和交互點(diǎn)）會(huì)怎么樣？如果不這樣做的話(huà)，我們就沒(méi)有對(duì)實(shí)際使用的系統(tǒng)真正進(jìn)行測(cè)試；我們就無(wú)法真正隔離問(wèn)題，因?yàn)槿绻麤](méi)有不同層之間的交互或者當(dāng)交互測(cè)試條件不同時(shí)，問(wèn)題可能不會(huì)發(fā)生。因此，我們現(xiàn)在需要通過(guò)多層融合測(cè)試——將硬件、網(wǎng)絡(luò)、軟件和用戶(hù)體驗(yàn)測(cè)試人員的技能整合到一個(gè)端到端框架中――實(shí)現(xiàn)更高水平的測(cè)試。