【专访】3个维度10个问题，大佬带你全面解决软件测试质量难题
本篇文章从3个方面汇总整理了10个目前在软件测试与质量保障领域关注度较高的专访问题，希望对你有所帮助！
关于行业
问题1：在当前数字化转型的大背景下，软件测试与质量保障面临的最大挑战是什么？您是如何应对的？
a) 软件测试、质量保障覆盖的领域比较宽广。需要测试/质量保障人员从业务、技术，乃至政策都有一定了解和沉淀。我们需要掌握的知识太多了，技术、业务发展都很快。
b) 通过参与项目、产品开发整个软件开发测试生命周期不断进行迭代，去研究最新技术、了解流行热门市场，从而尽可能在能力范围内提升软件质量，保障项目或产品的交付。
c)个人遇到的最大挑战，是业务知识的不足会对测试质量精准性产生一定影响。作为技术人员，在业务领域比不过前线同事，于是个人利用一切机会参与业务会议或市场活动，通过实战学习来积累业务知识，减少与业务人员交流中的信息差，提升自己测试业务需求分析的能力。
问题2：随着人工智能和机器学习 技术的发展，它们在软件测试和质量保障中有哪些创新应用和潜在的风险？
a) AI和机器学习技术可以对整个软件开发测试领域带来颠覆性改变。在AI自我学习过程中，软件测试与质量保障将变得异常简单，通过端到端代表模块自主调整和改进，可以快速自动完善测试脚本。而原有的传统工作模式、自动化集成的质量在AI辅助下会进一步提升。而人工疏忽造成的软件bug或高负荷几乎不会出现。我们可以更关注软件产品本身的业务创新和技术拓展。
b) 不过潜在的风险主要是AI在学习的起步阶段，仍需要人工进行大量数据校对和检查。大模型的关键就是数据的准确性，我们必须确保自我生成、自我学习、自我组建的测试框架中，数据都是合法合规，也是符合业务要求的数据源。
问题3：您认为软件测试自动化在未来几年会有怎样的发展趋势？如何克服当前自动化测试中的常见问题？
a) 自动化测试肯定会随着AI技术发展，更加智能地，被大家更多、更高效地运用。各种应用工具的赋能，其实都是靠自动化技术成熟发展后产生的成果。
b) 前面提到过，主要需要注意点在于，我们在没有特别成熟使用AI技术，没有完善大模型学习时，仍然需要人工仔细审核和检测自动化过程中，可能遗漏或者错误的程序配置、模块脚本或生成的数据集合。对于自动化+AI等技术的学习深入，不断纠偏存在的潜在错误。
关于团队协作
问题4：在跨团队协作中，如何确保测试团队与开发、产品等团队之间的高效沟通和协调？
a) 测试管理是项目管理一个子集。干系人管理我们本着开诚布公，团队共进退，站在一个统一的集体维度来看。
b) 大到战略目标，小到项目任务目标，都需要提前规划好。测试负责人需要安排好月/周/日的各种会议，会前准备，会后编写会议纪要来保证各方理解一致。
c)测试人员与开发人员不是对立关系，而是相辅相成的合作关系。对产品业务侧提出的需求和业务事项，需要分类记录，然后仔细评估，通过优先级排序，在各个职能同事都认可前提下，展开工作。
关于技术
问题5：对于敏捷开发和 DevOps 模式的广泛应用，软件测试和质量保障的流程发生了哪些关键变化？
a）敏捷开发和DevOps模式是继传统瀑布模型后的全新开发测试模式。敏捷开发测试，主要将开发和测试人员组成一个研发小组，直接在Scrum老大带领下，完成产品/项目，逐个清扫产品需求队列中的待办事项，开发测试一体化。DevOps是更加偏向于运维侧，开发与运维人员直接对接，更快速高效实现开发到部署、运维的链路，可以有效提高产品质量和稳定性，开发运维集成化。
问题6：在保障软件安全性方面，您采取了哪些测试策略和方法来防范网络攻击和数据泄露？
a) 软件安全方面，主要还是依托传统的安全测试方法，通过静态、动态扫描来初步筛查粗略的代码编写规范。通过防范XSS脚本、DDOS攻击来挡住大部分安全压力负载、检测SQL语句注入来规避植入数据库相关的安全访问漏洞，从而避免数据泄露。
b) 人员管理方面，业务需要全员有安全和数据泄露意识，经常组织团队提高安全相关的技术培训。
看完上面的问题介绍，想必还想了解：
问题7：
怎样确保移动应用在不同设备、操作系统 和网络环境下的质量和用户体验？
问题8：
如何平衡测试的深度 和广度，以在有限的时间和资源内达到最佳的质量保障效果？
问题9：
对于云原生应用的测试，与传统软件测试相比，有哪些独特的挑战和应对措施？
问题10：
面对不断变化的用户需求和快速迭代的开发周期，如何制定灵活的 测试计划和策略？
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