測試，從哪裡來，到哪裡去？
這裡不談哲學，也不是無的放矢，而是有感而生。這要回到兩個月前，看到兩篇文章：
- 軟體測試人，你們在逐漸失去一些東西
- 測試十二年-六道輪迴後的初心能否找回
作者都是一線的資深軟體研發人員，瞭解測試的過去，但更受目前測試現狀的煎熬：
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面對這些被測物件，你們的質量理念是什麼？
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不知道後來人會怎麼評價這一段歷史，從質量技術人的角度看，理論與應用不但停滯不前、還在不斷後退“追求形，忽略神，小心技術革命的坑”
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測試用例，一個熟悉而又陌生的名詞
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大部分人對於測試生涯、測試價值、測試發展、測試方向都有一種悲觀的預感。
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我們都是不敢正視這些問題的，因為我們會被徹底打敗
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有沒有去思考測試本身的核心定位，測試本身的經驗教訓到底是什麼？
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測試的目的和初心到底是什麼？
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我們還能找回初心嗎？
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還能靜下心來思考我們真的是正確的做測試嗎？
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真的只有這樣的一條路嗎？我們還能有其他的路嗎？
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......
才有瞭如文章標題那樣的演講。
軟體開發模式、技術和環境進步很快，但軟體測試則感覺進步較慢、****比較被動，這其中的原因可能很多，軟體測試的從業人員少，研究軟體測試的人更少、在軟體測試上的投入也比較低。
1. 今天的軟體測試如何呢？
積極的一面：
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重視持續整合（CI）建設、關注DevOps
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非常關注自動化測試（TA）
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多數公司建成（TA）測試平臺
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開始大量使用開源測試工具
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程式碼靜態分析有較大提升
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大資料、雲平臺的測試初有成效
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軟體測試社群活躍
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…..
負面（主要問題）：
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公司的質量基建年久失修
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內建質量文化沒有形成，缺陷預防做得較差
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熱衷於招測試開發、重複造輪子，但TA成效低
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熱衷技術，而缺乏對測試自身的思考
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面對軟體開發新模式缺乏應對策略，如敏捷測試是形似而神不似
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介入研發深度不夠，測試效率偏低
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許多困惑依舊困擾不少測試人員
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……
大多數測試人員還有下列困惑：
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測試與開發有沒有界限？
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誰來做測試更好？
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如何更好地開展測試活動？
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如何快速反饋質量？
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測試效果的度量？
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測試有沒有發展前途？
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……
再舉一個例子，自動化測試是大家最為關心的、最願意投入的部分，但成效很低。例如：國際上調查報告顯示：
根據國內今年的調查結果，顯示國內TA狀況更糟糕：
如果在深入TA的投入產出（RoI），可能就更糟糕。在TA上投入很大，而收益很低，特別是在需求不穩定、變更頻繁的情況下，收益更不明顯。
2. 重新找回測試的初心
——按時交付使用者滿意的產品
（許多測試人員不瞭解 軟體質量模型 ，這是很可怕的）
如何找回初心？就是要多思考思考測試自身的問題——測試的質量（充分性）和測試的效率，從下列這些方法不斷思考如何做好軟體測試：
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如何做好軟體測試的策劃、分析、設計、執行、評估、管理？
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如何從被測物件——產品自身來提高其可測試性？
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如何在組織中營造良好的質量文化？
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如何制定有效的測試策略？
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如何運用好測試方法、技術、工具？
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如何建立穩定的、和開發環境整合的基礎設施？
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.....
測試是不能窮盡的，不管採用什麼技術和工具，測試總是有風險的，我們就要去思考如何降低測試風險，包括測試輸入、操作和上下文（應用場景）、業務規則組合、環境的多樣性、Test Oracle的啟發性等：
說起測試金字塔，十有八九會提到這個：
這裡實際是展示了自動化測試（投入）策略，但測試不只有一座金字塔，還有兩座更為重要的金字塔：
因為經常感受到不少測試人員忽視測試需求分析、缺乏測試分析和設計的思路，甚至本末倒置，一上來就討論功能及其測試用例，忽視業務、忽視使用者行為、應用場景的分析，而產品最終是需要滿足業務需求、滿足使用者的需求，能適應不同的應用場景。測試設計的確重要，需要依賴所設計的測試用例（測試指令碼）來執行測試，測試的覆蓋率體現在測試用例的覆蓋上，但沒有測試分析作為基礎，測試設計會忽視某些測試區域、測試風險等。如果按照右邊金字塔這樣的分析設計之路去探索、逐步細化、逐步擴充套件，測試的充分性就有良好的保證。
- 測試的明天
當我們迴歸初心，在今天快速發展、激烈競爭的環境下，還會遇到一些新的挑戰：
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極速測試
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高度的自動化
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開發者自測（賦能、責任心）
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大規模系統的複雜性
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新技術
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……
如何應對這些挑戰呢？
（這裡省去一萬字，如文化與流程重構、技術提升、開發與測試的融合 ... ）
1) 契約驅動測試（CDT）
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降低服務整合的難度，將其分解為單元測試和介面測試
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團隊能以一種離線的方式完成驗證, 並將聯調的成本幾乎降到零
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基於契約讓介面的變更有跡可循
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常用的CDT框架 Janus、Pact、Pacto和Spring Cloud Contract
- MBT的高度自動化, **幫助我們克服下列問題：
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自動化程度低
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模糊的需求
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有限的測試覆蓋率
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測試資料瓶頸
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某些元件無法正常工作
- 端到端的、全覆蓋的TA
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ATDD/BDD、需求可執行
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全SDLC
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Harness/高度整合
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跨平臺
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可測試性保障
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支援CD、DevOps
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4）AI助力測試
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智慧的單元測試
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智慧的UI/API測試
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AI驅動的指令碼生成
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優化或補充測試用例
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質量風險評估的自我調整
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缺陷診斷機器人（DDB）
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測試環境的智慧運維
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……
5）總結：測試發展趨勢
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ATDD/BDD/RBE，需求即測試~徹底左移
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CI/DevOps: 測試與開發、運維更加融合
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分層測試、API/契約驅動測試
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ET + TA: 更有效的測試策略
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藉助MBT+AI，高度、智慧的自動化測試
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高度的視覺化、整合化的過程監控、線上測試與實時反饋
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測試人幹更具創造性、綜合性分析建模的工作
結語：
跟大家推薦一個學習資料分享群：747981058，裡面大牛已經為我們整理好了許多的學習資料，有自動化，介面，效能等等的學習資料！人生是一個逆水行舟的過程，不進則退，咱們一起加油吧！
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