Automatisierung hat die Softwarebranche im Sturm erobert. Es hat die Testprozesse erheblich verändert und die Effizienz, Genauigkeit und Markteinführungszeit verbessert. Automatisierung war vielleicht einst einer der beliebtesten Trends in der Branche.
Heute dient es jedoch als Grundlage für eine robuste Softwarebereitstellung.
In diesem sich ständig weiterentwickelnden technologischen Zeitalter entstehen immer wieder neue Trends in der Softwaretestlandschaft. Daher müssen Unternehmen alles tun, um diesen Trends einen Schritt voraus zu sein und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Welche Softwaretest-Trends werden im Jahr 2025 hervorstechen?
In diesem Blogbeitrag tauchen wir tief in die Materie ein.
Aber bevor wir anfangen, lasst uns etwas aus dem Weg räumen.
Herausforderungen für Unternehmen beim Softwaretesten im Jahr 2025
Unternehmen streben danach, im Testprozess maximale Effizienz zu erreichen. Aber diese Reise ist nicht so einfach. Es gibt ein paar Probleme bei der Teststrategie für Unternehmen, die man beachten muss – selbst im Jahr 2025.
1. Sicherheitsbedenken
Sicherheit ist heutzutage von größter Bedeutung. Da sich Cyber-Bedrohungen weiterentwickeln, kann es schwierig sein, potenziellen Risiken einen Schritt voraus zu sein. Regelmäßige und gründliche Sicherheitstests sind unerlässlich, um Schwachstellen aufzudecken und sofort zu beheben und Datenverstöße zu vermeiden.
2. Automatisierungswartung
Testautomatisierung trägt massiv zum Testerfolg bei. Die Pflege automatisierter Testskripte bleibt jedoch eine zentrale Herausforderung für Unternehmen. Alle Änderungen an der Funktionalität oder Benutzeroberfläche der App erfordern auch Skriptänderungen. Daher benötigen Unternehmen eine solide Strategie zur Rationalisierung von Skriptaktualisierungen.
3. Verwendung mehrerer Lesegeräte
Echte Gerätetests? Es hilft, das Verhalten von Websites sowie Web- und mobilen Apps in realen Szenarien zu verstehen. Das Einrichten, Konfigurieren und Verwalten mehrerer realer Geräte ist jedoch zeitaufwändig, teuer und für Unternehmen oft einschüchternd.
4. Komplexität von Softwarelösungen
Moderne Softwarelösungen verfügen über komplexe Architekturen mit zahlreichen Abhängigkeiten. Eine umfassende Testabdeckung ist von entscheidender Bedeutung, aber die Sicherstellung dieser für solch komplexe Systeme stellt immer noch eine erhebliche Herausforderung dar.
8 neueste Softwaretest-Trends im Jahr 2025 für Unternehmen
Die folgenden zehn Trends beim automatisierten Softwaretesten ermöglichen es Unternehmen, die Ressourcennutzung zu optimieren, die Effizienz zu steigern und neue Funktionen schnell einzuführen.
1. Skriptlose Testautomatisierung
Dies wird auch als codelose Testautomatisierung bezeichnet und macht die manuelle Skripterstellung in Programmiersprachen überflüssig.
Viele skriptlose Testautomatisierungs-Frameworks erfordern eine minimale oder gar keine Beteiligung des Testers an der Erstellung von Testskripten. Anstatt Code zu schreiben, definieren Tester Testszenarien und -schritte, die diese Frameworks in ausführbare Skripte umwandeln.
Der Hauptvorteil der skriptlosen Testautomatisierung ist die geringere Abhängigkeit von Skripting-Expertise. Es ist auch für technisch nicht versierte Benutzer zugänglich und ermöglicht es Unternehmen, die Markteinführungszeit zu verkürzen.
2. KI und ML zum Testen
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind branchenübergreifend zu einem integralen Bestandteil geworden, einschließlich Softwaretests.
Durch die Integration der beiden Technologien in Testabläufe können Unternehmen sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben automatisieren, sodass sich Tester auf Aktivitäten konzentrieren können, die menschliche Einblicke erfordern. Zu den wichtigsten Anwendungen gehören:
- KI priorisiert Testfälle, indem sie historische Daten, Nutzungsmuster und Eingaben analysiert und sicherstellt, dass kritische Bereiche zuerst getestet werden.
- ML-Modelle untersuchen Muster in vorhandenen Testfällen, um automatisch neue zu generieren.
- KI-Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) erzeugen realistische, vielfältige Testdaten, um die Testabdeckung zu verbessern.
- Vorhersagemodelle überprüfen vergangene Testdaten, um potenzielle zukünftige Risiken zu identifizieren.
- KI und ML identifizieren potenzielle Fehler im Code, die der menschlichen Erkennung entgehen könnten, und sorgen so für hochwertige, fehlerfreie Software.
3. Hyperautomatisierung beim Testen
Hyperautomatisierung geht über die herkömmliche Automatisierung hinaus, indem sie mehrere Technologien wie KI, Robotic Process Automation (RPA) und Process Mining integriert, um den gesamten Qualitätssicherungslebenszyklus zu automatisieren.
Es automatisiert Tests und optimiert Arbeitsabläufe, Umgebungseinrichtung und Fehlertriage.
Mit Hyperautomatisierung können Unternehmen:
- Automatisieren Sie die Bereitstellung und den Abbau der Umgebung
- Orchestrieren Sie komplexe Testaufgaben über mehrere Systeme hinweg
- Verwenden Sie selbstheilende Testskripte, die sich an Änderungen der Benutzeroberfläche oder der Funktionalität anpassen Dieser Trend unterstützt die Skalierung von DevOps und agilen Praktiken und ermöglicht es Unternehmen, sich auf Innovation statt auf manuellen Testaufwand zu konzentrieren.
4. Cybersicherheitstests
Cyberangriffe werden immer bedrohlicher und führen zu erheblichen Verlusten bei Finanzdaten und Markenbekanntheit. Wussten Sie, dass die weltweiten Kosten für Cyberkriminalität in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich um 15 % pro Jahr steigen und bis 2025 jährlich 10,5 Billionen US-Dollar erreichen werden?
Um Risiken zu mindern, integrieren Unternehmen Cybersicherheitstests in ihre Pipelines. Dieser immerwährende Trend konzentriert sich auf die Identifizierung von Schwachstellen, bevor Hacker sie ausnutzen können, und schützt Netzwerke, geschäftskritische Systeme und Produkte.
Cybersicherheitstests beinhalten das Eindringen in Systeme, um potenzielle Schwachstellen aufzudecken und robuste Sicherheitsmaßnahmen sicherzustellen. Statista berichtet, dass 41 % der Unternehmen eine Zero-Trust-Strategie eingeführt haben und den Zugriff nur auf autorisierte Benutzer beschränken.
5. Qualitätssicherungsoperationen (QAOps)
QAOps ist eine neue Testpraxis, die die Art und Weise verändert, wie Qualitätssicherung (QA) funktioniert. Das QA-Team arbeitet bei diesem Ansatz eng mit den Entwicklungs- und Betriebsteams zusammen, um eine qualitativ hochwertige Softwarebereitstellung sicherzustellen.
Qualitätssicherungsexperten spielen eine aktive Rolle bei der Erstellung und Verwaltung von CI/CD-Pipelines. Sie können Bugs und Fehler frühzeitig im Build-Prozess erkennen und beheben und so die Kosten für deren spätere Behebung minimieren.
Darüber hinaus trägt die solide Zusammenarbeit zwischen QA-, Entwicklungs- und IT-Teams dazu bei, die Markteinführungszeit zu verkürzen.
6. Cloud-natives Testen
Dadurch wird sichergestellt, dass Apps in dynamischen Cloud-Umgebungen optimal funktionieren. Dazu gehört die Validierung von Microservices, die Gewährleistung der Kompatibilität mit Container-Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes und die Bewertung der Systemleistung unter unterschiedlichen Belastungen.
Ein wesentlicher Vorteil des Cloud-nativen Testens ist seine Fähigkeit, sich in cloudbasierte CI/CD-Pipelines zu integrieren, was kontinuierliche Tests und schnellere Feedbackschleifen ermöglicht. Es unterstützt auch skalierbare Umgebungen, sodass Unternehmen während des Tests produktionsähnliche Szenarien nachbilden können.
7. Shift-Right-Testen (kundenzentriertes Testen)
Der Schwerpunkt liegt auf Tests nach der Produktion, wobei der Schwerpunkt auf realer Leistung, Kundenfeedback und Live-Überwachung liegt.
Während sich das Shift-Left-Testen auf die Fehlervermeidung zu Beginn des Entwicklungszyklus konzentriert, stellt das Shift-Right-Testen sicher, dass die Software auch nach der Bereitstellung weiterhin die Erwartungen der Benutzer erfüllt.
Dazu gehören Praktiken wie A/B-Tests, Canary-Releases und Echtzeitüberwachung, um zu verstehen, wie Benutzer mit der Software interagieren. Dazu gehört auch das Sammeln von Erkenntnissen aus Produktionsumgebungen, um Leistungsengpässe oder Benutzerfreundlichkeitsprobleme zu identifizieren und zu beheben.
Shift-Right-Tests stehen im Einklang mit der DevOps-Philosophie der kontinuierlichen Verbesserung und tragen dazu bei, erstklassige Kundenerlebnisse zu liefern.
8. Big-Data-Tests
Wir leben in einer Zeit, in der Daten als die neue Währung gelten und Unternehmen sie zweifellos mehr denn je nutzen.
Datengesteuerte Unternehmen haben eine 23-mal höhere Wahrscheinlichkeit, neue Kunden zu gewinnen, und eine 6-mal höhere Wahrscheinlichkeit, sie zu behalten – das geht aus einem McKinsey-Bericht aus dem Jahr 2014 hervor, und ein Jahrzehnt später ist dies wahrer denn je!
Die Abhängigkeit von Daten hat den Aufstieg von Big-Data-Apps vorangetrieben, die riesige Datensätze verarbeiten und analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und das Geschäftswachstum voranzutreiben.
Andererseits konzentrieren sich Big-Data-Tests auf die Bewertung der Funktionalität solcher Apps, um sicherzustellen, dass sie bei der Verarbeitung großer Datenmengen effizient, sicher und fehlerfrei funktionieren.
9. Blockchain-Tests
Blockchain-Tests gewinnen schnell an Dynamik, da die Blockchain-Technologie branchenübergreifend immer weiter verbreitet wird. Dabei geht es um die Bewertung verschiedener Komponenten eines Blockchain-Netzwerks, einschließlich intelligenter Verträge, Transaktionen, Wallets und Blöcke.
Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, die Cybersicherheit und das Lieferkettenmanagement nutzen Blockchain aufgrund seiner Funktionen, darunter hochwertige Sicherheit, Transparenz, intelligente Verträge, unveränderliche Aufzeichnungen und Dezentralisierung.
Laut dem „Time for Trust“-Bericht von PwC wird erwartet, dass Blockchain das globale BIP bis 2030 um 1,76 Billionen US-Dollar steigern wird. Mit zunehmender Blockchain-Einführung werden Tests von entscheidender Bedeutung, um die Zuverlässigkeit und Leistung der Technologie in verschiedenen Anwendungsfällen sicherzustellen.
10. Prüfung auf Zugänglichkeit und Inklusivität
In einer Zeit, in der Vielfalt und Inklusion Priorität haben, stellen Barrierefreiheitstests sicher, dass Software für Menschen mit Behinderungen nutzbar ist.
Dazu gehören verschiedene GUI-Testpraktiken, wie beispielsweise die Bewertung der Einhaltung von Standards wie WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) und ADA (Americans with Disabilities Act).
Barrierefreiheitstests konzentrieren sich auf:
- Bereitstellung der Tastaturnavigation für Personen mit eingeschränkter Mobilität
- Gewährleistung der Screenreader-Kompatibilität für sehbehinderte Benutzer
- Testen des Farbkontrasts und der Textskalierbarkeit auf Lesbarkeit Barrierefreiheit ist nicht nur eine soziale Verantwortung, sondern auch eine Geschäftschance. Inklusive Software erweitert die Zielgruppe, erhöht die Benutzerzufriedenheit und hilft, rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.
Fazit
Die Zukunft des Softwaretests im Jahr 2025 dreht sich alles um die Nutzung von KI, Automatisierung und fortschrittlicher Analyse, um die Effizienz zu steigern, die Qualität sicherzustellen und sich an sich schnell entwickelnde Technologien und Benutzeranforderungen anzupassen.
Quelle: Dieser Artikel wurde ursprünglich auf testgrid.io veröffentlicht.
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JavaScript -Kerndatentypen sind in Browsern und Knoten.js konsistent, werden jedoch unterschiedlich als die zusätzlichen Typen behandelt. 1) Das globale Objekt ist ein Fenster im Browser und global in node.js. 2) Node.js 'eindeutiges Pufferobjekt, das zur Verarbeitung von Binärdaten verwendet wird. 3) Es gibt auch Unterschiede in der Leistung und Zeitverarbeitung, und der Code muss entsprechend der Umgebung angepasst werden.

JavaScriptUSESTWOTYPESOFCOMMENMENTEN: Einzelzeilen (//) und Multi-Linie (//). 1) Verwendung // Forquicknotesorsingle-Linexplanationen.2 Verwendung // ForlongerExPlanationsCompomentingingoutblocks-

Der Hauptunterschied zwischen Python und JavaScript sind die Typ -System- und Anwendungsszenarien. 1. Python verwendet dynamische Typen, die für wissenschaftliche Computer- und Datenanalysen geeignet sind. 2. JavaScript nimmt schwache Typen an und wird in Front-End- und Full-Stack-Entwicklung weit verbreitet. Die beiden haben ihre eigenen Vorteile bei der asynchronen Programmierung und Leistungsoptimierung und sollten bei der Auswahl gemäß den Projektanforderungen entschieden werden.

Ob die Auswahl von Python oder JavaScript vom Projekttyp abhängt: 1) Wählen Sie Python für Datenwissenschafts- und Automatisierungsaufgaben aus; 2) Wählen Sie JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung. Python ist für seine leistungsstarke Bibliothek in der Datenverarbeitung und -automatisierung bevorzugt, während JavaScript für seine Vorteile in Bezug auf Webinteraktion und Full-Stack-Entwicklung unverzichtbar ist.

Python und JavaScript haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1. Python ist leicht zu erlernen, mit prägnanter Syntax, die für Datenwissenschaft und Back-End-Entwicklung geeignet ist, aber eine langsame Ausführungsgeschwindigkeit hat. 2. JavaScript ist überall in der Front-End-Entwicklung und verfügt über starke asynchrone Programmierfunktionen. Node.js macht es für die Entwicklung der Vollstapel geeignet, die Syntax kann jedoch komplex und fehleranfällig sein.

JavaScriptisnotbuiltoncorc; Es ist angehört, dass sich JavaScriptWasdedeSthatrunsonGineoFtencninc.

JavaScript kann für die Entwicklung von Front-End- und Back-End-Entwicklung verwendet werden. Das Front-End verbessert die Benutzererfahrung durch DOM-Operationen, und die Back-End-Serveraufgaben über node.js. 1. Beispiel für Front-End: Ändern Sie den Inhalt des Webseitentextes. 2. Backend Beispiel: Erstellen Sie einen Node.js -Server.

Die Auswahl von Python oder JavaScript sollte auf Karriereentwicklung, Lernkurve und Ökosystem beruhen: 1) Karriereentwicklung: Python ist für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet, während JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung geeignet ist. 2) Lernkurve: Die Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet; Die JavaScript -Syntax ist flexibel. 3) Ökosystem: Python hat reichhaltige wissenschaftliche Computerbibliotheken und JavaScript hat ein leistungsstarkes Front-End-Framework.


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Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion
