新冠疫情加快了數字化轉型的步伐，軟件在我們的工作、生活和學習中已經在發揮著至關重要的作用。 全球的數字化程度越來越高，人們對于數字產品的依賴性也與日俱增，這一切都讓軟件質量成為眾所關注的焦點。

數字化轉型的速度沒有放緩的跡象，基于軟件的創新和發展仍將持續。 據估計，軟件質量問題在 2020 年給美國經濟造成的損失達到了驚人的 2 萬億美元[1] ，因此我們必須找到有效的方法，在軟件發布速度和質量之間取得平衡。

為了進一步了解軟件質量的重要性，是德科技軟件測試自動化部門總經理 Gareth Smith 博士進行分享，探討為什么說軟件質量決定了業務能否取得成功以及我們應當采取哪些措施來提升軟件質量。

1.為什么軟件質量至關重要？

在過去十年間，軟件廠商更多關注的是如何盡快發布新的應用和服務上，以期跟上快速變化的需求并支持數字化轉型。 然而，對交付速度的過度追求往往導致軟件質量不盡完善。

在數字優先的世界，軟件質量至關重要。例如，未被發現的缺陷可能會引發系統宕機，云平臺配置錯誤可能導致數據泄露或數據丟失。軟件缺陷極大地增加了開發成本。在軟件發布后再去查找和糾正缺陷，成本會遠遠高于在設計/開發階段這么做。

2.如何提升自己的軟件質量？

在快速開發軟件的同時，軟件廠商必須重視測試和監控，才能提供流暢的高質量（全渠道）數字體驗，成功獲得用戶認可。新一代軟件測試平臺通過整合最新 AI 技術，滿足這一要求。AI 可以從實際應用軟件的使用情況以及歷史錯誤模式中學習經驗教訓，掌握哪些應用軟件特性產生了最關鍵的業務成果。平臺可以自動生成測試，重點考察應用軟件中對業務成功起到決定性作用的用戶旅程。DevOps 框架內的這種端到端智能測試自動化使得企業能夠提高團隊的工作效率，同時更快交付高質量軟件。

3.DevOps 對測試策略有何影響？是德科技的智能自動化平臺起到了什么作用？

 DevOps 通過破除不同團隊之間的壁壘實現協調和協作，從而以更快的速度生產更好、更可靠的產品。DevOps 理念讓團隊能夠對自己開發的應用軟件更加充滿信心，能夠更好地滿足客戶需求，更快地實現業務目標。

DevOps 的成功與測試自動化有著內在的聯系，因為面對測試范圍越來越廣、發布頻次越來越快的趨勢，手動測試無法滿足測試需求。而且，僅僅是自動執行少數幾項測試或管理流程也還是不夠。要想在數字時代取得成功，開發和測試自動化工程師必須與運營團隊通力合作，才能確保軟件和應用讓用戶滿意。

是德科技幫助測試團隊以智能的方式在整個生命周期內自動運行測試，這個過程包括創建測試例、執行測試以及自動分析結果。我們基于 AI 的平臺可以加快開發速度，幫助開發團隊查看和分析用戶瀏覽數字資產的方式和特點。這些分析結果會反饋到測試自動化流程中，從而顯著提升軟件的質量和可靠性。

4.AI 能夠為測試自動化策略帶來哪些改變？

AI 賦能測試自動化更進一步超越基于規則的簡單自動化范疇。它利用算法來高效訓練使用大數據集的系統。通過應用推理、解決問題和機器學習等技能，人工智能驅動的測試自動化工具可以模仿手動操作，讓軟件測試人員可以擺脫繁瑣的測試任務。

智能測試自動化能夠評估數字產品的功能、性能和可用性，而不是簡單地驗證代碼。該工具集人工智能、機器學習和分析能力于一身，不僅能夠監測用戶體驗（UX），還能對應用軟件和真實數據展開分析，從而自動生成并執行用戶旅程。得益于此，用戶能夠以一種更智能的方式來持續測試軟件和應用，無論它們在怎樣的環境下運行。

基于人工智能的工具可以避免測試覆蓋范圍發生重疊，而且能夠通過提升測試的可預見性來優化現有的測試工作，還能夠加快從缺陷檢測到缺陷預防這個過程， 從而進一步提升軟件質量。

5.為什么要轉向持續質量控制？

對數字化的依賴使得測試必須從以驗證為目的的活動轉變為持續的質量控制流程。團隊必須將質量控制納入軟件開發的每個階段，并且讓整個流程自動化運轉。持續的質量監控指的是在整個軟件開發生命周期（SDLC）中采用系統性方法來查找和修復軟件缺陷。這樣可以盡早發現和解決問題，從而降低出現安全漏洞和錯誤的風險。

6.提升軟件質量是否需要配備更多的技術資源？

不需要。人工智能讓軟件的設計、開發和部署變得更迅速、更有效、更經濟。機器人不會取代程序員。相反，人工智能驅動的工具讓項目經理、業務分析師、軟件開發人員和測試人員可以更高效地工作并獲得更有成效的結果，讓他們能夠以更低的成本更快開發出質量更高的軟件。

是德科技的智能自動化平臺使得普通開發人員也能輕松使用我們的無代碼解決方案，利用人工智能和分析技術在整個測試過程中自動執行測試。它能夠讓行業專家變身為自動化工程師。AI 和 ML 負責腳本編寫和維護，因為機器與人類測試人員不一樣，它們可以在幾分鐘內創建并執行幾千項測試。

7.是德科技自動化平臺能為測試自動化帶來怎樣的轉變？

是德科技的智能自動化平臺是一款完全沒有侵入性的測試工具，無需用戶接觸源代碼或者是在被測系統（SUT）上安裝任何軟件，即可確保全面的測試覆蓋。我們的技術不涉及應用軟件，用戶無需了解底層技術堆棧即可發現并報告性能問題、故障和其他錯誤。這樣一款工具對于醫療、政府和國防等受管制的行業至關重要。

AI 驅動的自動化可以在從 UI 到 API 再到數據庫的任意層面上，對任何器件、操作系統或瀏覽器上的任何技術展開測試。測試范圍既包括極其現代化、瞬息萬變的網站，也涵蓋傳統的后臺系統以及銷售點和命令與控制系統。

智能自動化的首要目標是了解應用或軟件的特性會給客戶體驗和業務成果造成怎樣的影響。除此之外，它還能夠幫助我們發現有待改進的地方，并預測這樣的改變對業務的影響。

8.在您看來，未來會出現哪些與軟件質量相關的趨勢？

隨著數字化轉型的步伐加快，軟件質量的重要性將日益凸顯。數字化機構必須持續監控數字資產的性能以及用戶的交互方式，才能確保提供盡可能最佳的體驗。我們認為，未來三年，QA 領域將出現以下五大趨勢：

1.質量保證（QA）將成為利潤中心而不是合規職能。您必須能夠率先發布軟件，并且您的軟件必須擁有令人贊不絕口的用戶體驗、完美無瑕的功能和卓爾不凡的響應能力，否則您的企業可能會陷入困境或失敗。但是，只要您能夠想辦法實現這些目標，成功就大為可期。QA 讓您能夠持續衡量是否達成了這些目標，因此它會成為利潤中心，而不僅僅只是一項合規職能。

2.用戶體驗將成為企業實現差異化的關鍵因素。用戶體驗就好比是展示櫥窗，您需要通過它來吸引客戶并保留客戶。您需要將客戶體驗打造得盡善盡美，否則您就會與競爭對手拉開距離。

3.性能。無論何時，一旦性能出現超過 3 秒的時延，很可能就會對您的業務造成重大打擊。 千禧一代不夠有耐心，而 Z 世代的耐心則更少！客戶能夠接受的時延頂多只有 3 秒，超過這一時間，他們就會轉向您的競爭對手。您需要通過持續有效的負載和性能測試來確保您的業務規模和響應能力。

4.數字克星（Digital Nemesis）。測試必須采取更加智能的方式，數字克星能夠在采用了人工智能驅動的“混沌工程”系統中發現和突出顯示弱點，并不知不覺地予以修復。無論是功能、性能、用戶體驗方面的弱點還是安全性弱點，都不在話下。

5. 端到端融合測試。從硬件到用戶體驗。過去那種分層或分類型進行測試的方式已經一去不復返。我們需要測試 5G 手機、5G 基站、網絡負載、應用的負載處理能力，以及功能、API、性能、安全性、 iOS、安卓、云、Windows 等等。但是如果對整個端到端系統展開測試（包含所有層、端到端工作流程和交互點）會怎么樣？如果不這樣做的話，我們就沒有對實際使用的系統真正進行測試；我們就無法真正隔離問題，因為如果沒有不同層之間的交互或者當交互測試條件不同時，問題可能不會發生。因此，我們現在需要通過多層融合測試——將硬件、網絡、軟件和用戶體驗測試人員的技能整合到一個端到端框架中――實現更高水平的測試。