测试工程师正遭「革命」 AI将改写测试模式
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鉴于过去的大形势变化尤其是近几年的特殊情况不懂技术的测试工程师会逐渐被淘汰出局。一波测试工程师的失业潮是在所难免的。
虽然在早几年前我也呼吁身边的测试小伙赶紧脱离落后的业务体系 脱离落后的测试技能 但是看到很多人无动于衷且生活变得越来越艰难 也是挺痛心的…
2022已近尾声软件测试这个行业将如何发展个人愚见与君共享。至于对不对相信处在这个行业的小伙伴一定能体会的到。
❤️🔥 软件测试的现状
进入到移动互联网时代的风口后在新趋势和新要求的推动下。测试行业也在近十几年间发生着非常大的改变从早些年的懵懂发展到大多数高校设立软件测试专业再到前几年各种测试培训的盛行…
早期阶段的测试行业确实是一个风口甚至有段时间风头无两。但随着转行人员、毕业的大学生、甚至各种培训机构的填鸭式的疯狂地涌入目前软件测试行业的 “缺口” 已经基本饱和这里的饱和指的是最基础的功能测试的岗位需求已经越来越少。软件测试行业的门槛也从真正的零基础到现在的要求具备计算机专业能力包括但不限于编程能力。虽然软件测试在企业中特别是在互联网行业的企业中发展成了不可或缺的形态与之对应的任职要求也越来越高、越来越严格。
这一点在企业的用人招聘上表现得尤为突出如今对于一线互联网企业的测试招聘者而言想找到一个合适的人选非常艰难。同样对于测试求职者而言会发现应聘要求也越来越严苛除了学历现在基本都要求 211 或 985、年龄、项目经验还需要具备代码设计能力、软件架构能力、学习创新能力、较强的沟通能力、解决问题能力等。
但即便如此仍有大量的测试人员依旧处在石器时代过着停留在功能测试的 “点点点” 的日子最终导致人才供求难以实现平衡这从侧面也反映出国内大部分测试人员存在的问题。
❣️ 功能测试的短板
从整个产品的头脑风暴、产品调研、需求评审、项目立项、产品研发、测试迭代、最终上线。测试人员的任务参与度可以说是贯穿了整个产品研发周期的质量来讲如需求分析、测试用例编写、用例评审、提测验收、功能测试、Bug 回归等。不管测试的是 PC 端、Web 端、还是 App 端的产品功能测试都是基本功。
但是很多测试人员只关注自己的需求而不关注这个需求在产品的整个生命周期中的作用缺乏产品的整体考量导致在参与大型产品项目开发或与多部门进行合作时不知如何应对。
例如在对一款 APP 产品进行测试时测试人员可能只会考虑 APP 的功能本身而对接口调用传递、服务组件的测试及后端数据的校验缺乏有效的关注。其实这也是大部分技术人员抱这 “技术思维” 不妨所受到的局限所致就像是处于一个信息茧房一样。
❣️ 过于的依赖工具
有段时间随着开源社区的流行绝大部分行业中共存的问题在开源社区中都能找到相应的解决方案或处理问题的工具。测试行业也是一样所以很多测试人员抱着只要学会了这些测试工具就能解决测试工作中所有问题的想法。
要么只了解公司现有的框架要么只在公司现在的框架上编写用例而不去了解整体框架的工作原理。或者盲目选择市面上现有的开源测试工具仅仅满足于使用而不去了解为什么要这么用、还有没有其他相关的工具、这个工具是如何解决我们的问题的、这个工具背后的实现原理又是什么最后变成了名副其实的 “工具人” 。
我一直都认为在我们借用测试工具、测试框架来解决实际的工作问题时虽然具备工具化、工程化思维固然重要但是更重要的是要掌握工具解决问题背后的本质和思想。
测试小伙伴一定要记住业务空间与技术天花板的上限决定着 QA 的生存空间 这是所有行业都通行的道理。如果你不能满足业务需求 就会被淘汰出局 要么选择退守防御要么选择勇于接受挑战。
既然说到了这里肯定会有小伙伴会问那测试行业的未来是什么样的我个人还是比较持乐观态度的这个且听后面的分析。
❤️🔥 测试行业的两极分化
接下来我们要说的内容可能会刺痛一些读者但正是因为如此所以我们才更应该直面自己的不足。
从近几年的招聘情况来看企业对于测试人员的要求越来越高仅仅响应需求的功能测试人员基本饱和。对于通过社招渠道找工作的人基本都要求其具有一定的自动化测试或编写代码经验能解决在工作过程中遇到的问题。换句话说企业更需要编码能力较强、能参与公司相关测试开发的人员。
不少测试人员在面试过程中会被要求做编程题例如单链表逆序、二叉树遍历、日志过滤等。这一方面是看面试者的编码能力如何另一方面也能从编码习惯来看面试者有没有参加过大型的项目开发。再者还会给一个具体的问题让面试者来给出解决方案。
例如曾经就有小伙伴在笔试环节被提问 "请结合测试工作中的实际内容说明利用代码实现完成了哪些替代性工作效果如何如果涉及框架请说明如何选型以及选择的框架优势是什么你会实施哪些测试方案" 这不像以前那样做个逻辑题或写个测试用例就行了这个变化也预示着企业现在越来越偏爱那些能帮助团队解决实际问题、多方位发展的复合型测试人才。
回到我们说的两极分化的问题一边是资深的测试大牛属于全栈复合型人才这一类人员在行业中较为稀少。一是由于行业原因代码能力强、有架构经验的人员一般都在研发部门二是要求高资深测试开发工程师、测试架构师不仅要精通测试相关的技能还要会前端设计、服务端开发等几乎是全栈工程师。
另一边是测试小白即便有些在测试行业中已经摸爬滚打了几年但仍然还是停留在只会业务功能测试的这个阶段。而针对这类测试人员除了一些安于现状的人大多数人其实都还是想学习、想进步的只是不知道学习方向、学习方法。
但不管是哪种情况对于企业而言想快速发展自己的业务必须有一个强大的测试团队通过一系列的质量保障手段如引入 CI、CD 及其他的手段来促进项目的快速迭代与交付。这就要求相关的测试工程师要能从多方面来考虑并解决问题不仅要考虑项目的实施成本还要考虑测试、开发、产品甚至用户等同时要与公司的发展前景及方向相切合并能很好地为之服务。
拥有这些能力的测试人才在公司都是较为吃香的每年招聘季也就那么几个人会进入人才市场流通而且很快就能找到工作这是每个测试人员的努力方向只有具备了相应的实力才有资格向企业要求你期望的回报。
关于这一点也仅是我个人的一家之言并不全面不过从另一个角度看测试行业也确实正在进入一个全新的阶段表现出全新的特点。
❤️🔥 纯功能测试人员应该如何破局
相信从事软件测试的小伙伴都知道一个纯功能测试人员即使业务掌握的再熟练、工具玩出花他的行业天花板也非常有限。而尝试去通过学习编程提高自己的脚本编写能力、提高产品的回归测试效率都是需要花费大量的时间作为学习成本的。
那么有没有这样一款工具无需花费大量的学习时间成本可以让测试小伙伴快速的上手自动化任务从而提高回归测试的效率呢也许有的人就会说 “我长这么大还没见过这么嚣张的工具。” 那我就肯定会回复你 “哎今天你就见到了” 那就是接下来我们要介绍的 一站式通用软件自动化测试平台 - AI TestOps 云平台
❣️ 龙测 AI TestOps 云平台
龙测 AI-TestOps 云平台 是 一直深耕于软件自动化测试领域怀揣着彻底改变劳动密集型的测试行业让测试越来越智能的使命的 “龙测科技” 自主研发的一款一站式通用软件自动化测试平台。
其核心理念是利用现代AI技术及先进测试算法彻底改变目前手工及自动化软件测试形态。在ARM技术的支持下龙测科技拥有着能够涵盖市面绝大部分软硬件系统的UI功能产品体系加上全球领先的测试代码生成器技术测试代码一键自动生成等能力为行业客户提供高效、可维护、低成本的自动化测试工具为产品质量保驾护航。
这里插一句题外话龙测科技的创始人&CEO - 师江帆博士是美国內布拉斯加大学林肯分校计算机科学与工程系软件测试方向的博士其所在的测试实验室ESQuaReD是全美Top5的软件工程实验室。据Google Scholar统计其论文被引用超过1000次并收录于多个国际顶尖软件测试会议及杂志。其拥有二十多年国内外大型知名软件公司中国长城集团、美国IBM、美国微软和Expedia的软件测试开发及管理经验。其创办的龙测科技先后获得美国Top3种子孵化器Plug-and-Play种子轮、创谷资本千万元Pre-A轮风险投资以及浙大系基金领头的数千万元A轮风险投资。其本人是浙江大学客座教授和研究员于2017年荣获苏州工业园区科技领军称号2019年荣获杭州5213领军称号2020年荣获苏州姑苏领军称号等荣誉。
❣️ AI TestOps 亮相 TICA
一周前阿里巴巴质量创新大会Test Innovation Conference of Alibaba简称TICA成功举办。本次大会是阿里巴巴第四届质量大会龙测科技在本次大会中和阿里云合作新设数字化转型分会场分享数字化转型经验。
从TICA提出至今在历届大会上不仅有阿里内部关于质量和研发效能相关的干货分享也有很多来自业内大厂像华为、字节、小米等**的大咖以及细分领域的优秀公司或个人参与分享。
龙测科技创始人师江帆博士作为分享嘉宾的其中一员进行题为《基于模型和AI的高效自动化测试用例创建方法实践》的分享。
在会上师江帆博士分享的内容焦于四个方面基于UI流的功能测试痛点、基于纯模型和混合模型场景下的探索、基于强化学习的复杂控件操作的自动化构建以及对行业的展望。 龙测 AI TestOps 云平台通过 AI + Robot + Model技术可以完成市面上绝大部分软硬件系统的UI自动化测试解决测试痛点提高测试效率。
在产品实践过程中以流程图和积木图为核心模型将录制引擎、积木图、测试报告、线上设备集群等在内的多项特色或者独家功能串联起来构建了自动化创建测试用例的完整业务闭环。除了展示已经商业化落地的案例外师博士还展示了已经实现但尚未商业化的混合模型解决方案引得观众的一致好评也是众多与会人员、测试小伙伴非常期待的行业解决方案。
❣️ AI TestOps 所实现的混合模型解决方案
对于UI自动化测试AI TestOps 云平台创造性的提出 AI+机器人+模型ARM技术来构建稳定快速的测试工具。即AI学习生成业务流程图测试用户通过组合流程图形成积木图机器人通过视觉和机械化方式稳定执行。
因此我们能够快速、高效、低成本地完成 .exe应用、Web应用、iOS、Android、小程序、混合应用的UI自动化测试。
基于页面元素的识别和定位来模拟用户行为凭借精细化的AI图像学习能力通过OCR、OpenCV等技术进行UI元素定位 —> 自动执行任务 —> 生成可视化测试报告。
优势
- APP手机多型号兼容可满足一套测试用例在不同型号手机上执行。
- 浏览器兼容 - 兼容Chrome/IE/Edge等多种浏览器可满足一套测试用例在不同浏览器上执行。
- 可视化报告通过步骤+截图+视频的方式展示准确定位缺陷易于BUG追踪。
- 智能定位 - 支持Appium、Selenium等控件定位及OCR、OpenCV视觉定位。多种定位方式可组合录制精准定位页面元素。
- 积木图流程图 - 测试用例以流程图的方式展现流程图组合成积木图产生大量测试用例。后续修改流程图积木图将自动更新。
解决问题
- 私有化部署工程师现场支持、培训测试人员轻松上手结合客户现有的自动化管理过程一周即可实现自动化测试。
- 回归测试量大维护成本高。基于OCR和AI图像识别技术自动化用例覆盖率高大大降低后期脚本编写成本及维护成本。
- 用例及报告可读性差特有的流程图和积木图功能将测试用例以图形的方式展现测试报告提供视频回放和步骤截图让BUG一目了然。
- 龙测机器人系统
- 龙测机器人系统由视觉传感器、机械臂系统及主控计算机组成。
- 通过手眼标定方案将手机械臂和眼视觉传感器的坐标系统联系在一起解决摄像头和机械臂之间的坐标转换关系让机械臂精确的定位目标。最终龙测机器人系统将帮助用户实现利用机械臂模拟人工进行测试的操作。
- 使用场景模拟用户真实点击的各种情况
- 解决问题①、银行账户、手机钱包、用户密码输入等黑屏录制问题②、触摸屏等需要非虚拟操作的情况
- NLP
- NLP是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向用计算机来处理人类的自然语言。
- 龙测NLP通过搭建国内外通用自然语言处理库凭借单词序列分配概率模型等能力来实现精准的强语义解析能力做到 “书写” 即 “操作”大幅度降低录制门槛让测试更高效、更智能。
- 使用场景①、阅读理解—语义解析②、自然语言语法可覆盖90%测试场景
- 解决问题①、降低自动化学习成本②、增强脚本可读性
❤️🔥 AI TestOps 录制新突破
目前大家录制功能测试用例应该要么是纯手工录制要么通过代码录制要么借助自动化方式脚本录制或者利用自动化测试工具点击UI元素录制。这几种方式的优缺点都很明显大家都是这方面的专家了我也就不多说了。
而龙测的新功能和以上这些大相径庭但在某些点上又奇妙的与我一直以来的某些想法不谋而合算是实现了一个我期待已久的设想。
这次开发出来的新功能名字叫“视频AI转流程图”。该功能可以把人工录制的实际操作视频通过AI识别、分析、转化为对应步骤的流程图通俗一点讲就是手工录制视频然后上传系统AI识别分析后自动给你生成对应的流程图。
这个功能的学习难度很低基本上看一遍就没问题了我在自己的手机上随便录了几步点击、左滑、右滑随机组合。录制好的视频上传系统等待AI分析完点开看了一下生成的测试用例和刚刚实际所操作的步骤完全相同。
我个人觉得该功能具有划时代的意义有很大可能成为功能测试用例录制的新方法成为除手工录制、代码录制、脚本录制和UI录制以外的全新方法甚至有望超过这四个方式成为功能测试中最常见的录制方式。
这功能背后的技术思路还是挺让人感兴趣的。我询问了一下师博士师博士很大方的说了出来就是利用手机自带的触摸识别平台获取触摸信号坐标、图像信息首先利用AI模型对照触摸信号的坐标变化得出操作的动作和距离其次利用触摸信号的图像信息确定操作点多次动作、多次识别最终组合完成整体测试用例。
新功能的优势很明显一方面可以解决手工测试用例无法直接转化成线上测试用例的问题另一方面实打实的0代码录制用例没有测试经验的用户也可以直接拿来用即使是高级测试们也希望有人能帮助他们节省基本操作时间。
劣势也很容易猜到单靠触摸信号坐标点的变化如何判断真人操作的轻重并在测试用例里复现操作这将是一个需要投入更长时间去攻克的方向。
总体来说瑕不掩瑜该功能确实能帮助使用者更快更方便的完成测试用例的录制
❤️🔥 测试小伙伴的福利日
为了让大家更加直观的感受这个新功能我也让师博士给我发了一个他们录制的demo方便大家看一下可惜视频卡在了审核状态等审核通过后我再贴上来。感兴趣的朋友们可以直接去他们的平台体验 - https://prod.dragontesting.com/login?source=13或者扫描下方二维码添加客服的联系方式了解一下。
