软件测试行业的前世今生

萌芽起步：初期阶段（1945 - 1960 年代）

    回溯到计算机发展的黎明期，1945 年至 1960 年代，计算机宛如科学与军事领域的 “神秘巨兽”。当时的计算机体积庞大，占据着巨大的空间，造价高昂，只有少数科研机构和军事部门有能力使用。以 ENIAC 为例，它占地 170 平方米，重达 30 吨，每秒仅能进行 5000 次加法运算 。软件在这个时期还处于萌芽阶段，开发过程简单而直接。程序员们编写代码时，测试只是顺带的工作，基本没有系统的测试流程。他们主要凭借自己的经验和主观判断，简单检查程序能否实现基本的计算功能，比如简单的数值计算、数据排序等，测试方法极为原始，完全依赖人工手动操作，效率低下且准确性难以保证。

商业初现：应用初期（1960 - 1970 年代）

     随着时间的推移，到了 1960 年代至 1970 年代，商业计算机系统如同初升的朝阳，开始在市场中崭露头角。IBM System/360 系列计算机的推出，标志着计算机开始大规模进入商业领域。企业利用计算机进行数据处理、财务管理等工作，软件的功能和规模不断扩大。这时候，软件的复杂性显著增加，对软件质量的要求也水涨船高，软件测试的需求逐渐浮出水面。但测试工作仍主要由程序员兼任，他们缺乏专业的测试知识和技能，只是简单地运行程序，查看是否有明显的错误提示，很少考虑到程序在不同环境下的兼容性、数据边界情况等复杂问题，导致很多潜在的软件缺陷难以被发现，软件质量隐患重重。

专业成型：稳定阶段（1970 - 1980 年代）

     进入 1970 年代至 1980 年代，软件行业迎来了重大的变革与突破。人们深刻认识到软件测试的专业性和重要性，不能再将其视为软件开发的附属品。于是，专业的测试团队开始逐步组建，软件测试正式成为一个独立的职业。这些专业测试人员接受了系统的培训，学习了各种科学的测试方法和技术。例如等价类划分，把程序的输入数据划分为若干个等价类，从每个等价类中选取一个代表性的数据作为测试用例，大大提高了测试效率；边界值分析则着重关注输入数据的边界情况，因为在边界处往往容易出现错误。他们运用这些方法，对软件进行全面、细致的测试，从功能正确性、性能表现到兼容性等多个维度进行评估，大幅提高了软件缺陷的发现概率，软件质量得到了质的提升，软件测试行业也逐渐走向成熟，形成了一套相对完善的工作流程和规范。

规范确立：标准阶段（1990 年代至今）

     从 1990 年代起，软件测试领域开启了标准化的新纪元。在全球范围内，多种软件测试标准和框架如繁星般相继诞生。ISO/IEC 12207 国际标准，从软件项目管理、开发、维护等各个阶段，为软件生命周期过程提供了全面且细致的指导，使软件企业在开发过程中有了统一的规范和流程参考；IEEE 829 则详细规定了软件测试计划、测试用例、测试报告等各类文档的内容和格式，确保测试工作的规范性和可追溯性；CMMI 能力成熟度模型集成，从过程管理、项目管理、质量管理等多个维度，对软件组织的能力进行评估和改进，帮助企业不断提升软件研发和测试的能力；ISTQB 国际软件测试资质认证，为软件测试人员提供了专业的能力认证体系，培养和认证了大量具备专业素养的测试人才。与此同时，测试工具和技术也在持续革新，自动化测试技术逐渐崭露头角。像 Selenium、LoadRunner 等自动化测试工具，能够模拟用户的各种操作，自动执行大量重复性的测试任务，不仅提高了测试效率，还能保证测试结果的准确性和一致性。

敏捷融合：敏捷测试阶段（2001 年至今）

     2001 年以后，敏捷开发方法和迭代式开发理念如风暴般席卷全球软件行业。在这种全新的开发模式下，敏捷测试方法应运而生。敏捷测试强调测试与开发的深度融合，不再是开发完成后才进行测试，而是从项目的一开始，测试人员就参与其中。在每一次迭代开发过程中，测试人员与开发人员紧密合作，共同制定测试计划、编写测试用例。测试人员及时对新开发的功能进行测试，一旦发现问题，立即反馈给开发人员进行修复。通过这种方式，软件能够快速迭代，不断满足用户的需求，大大提高了软件的交付速度和质量。例如，在一个移动应用开发项目中，开发团队和测试团队每周进行一次迭代，测试人员在迭代过程中对新功能进行快速测试，及时发现并解决了界面交互不友好、数据加载缓慢等问题，确保了应用能够按时上线并获得用户的好评。

工具革新：自动化测试工具普及（2000 年以后）

      迈入新世纪，互联网技术和移动通信技术的飞速发展，让软件行业进入了一个高速发展的快车道。软件产品的更新换代速度前所未有的快，以手机 APP 为例，平均每个月都会有新版本发布。在这种快节奏的环境下，传统的手动测试方式由于效率低下、耗时过长，已经无法满足快速交付的需求。于是，各种自动化测试工具如雨后春笋般大量涌现，并广泛应用于功能测试、性能测试、兼容性测试等多个方面。这些工具不仅能够快速执行大量的测试用例，还能精准记录测试结果，生成详细的测试报告。例如，在一个电商网站的性能测试中，自动化测试工具模拟了成千上万的用户同时访问网站，快速检测出了网站在高并发情况下的性能瓶颈，为优化网站性能提供了有力的数据支持。此外，云计算、大数据等新技术的应用，为软件测试带来了全新的挑战与机遇。云计算提供了弹性的测试资源，让测试人员可以按需获取计算资源，降低测试成本；大数据技术则可以对海量的测试数据进行分析，挖掘出潜在的软件缺陷和用户行为模式，推动测试技术不断创新发展。

持续演进：DevOps 文化下的持续测试（近年来）

     近年来，DevOps 文化蓬勃兴起，它打破了开发、运维及质量保证团队之间的壁垒，强调团队之间的紧密协作，共同致力于实现快速交付高质量产品的目标。在这一文化背景下，“持续测试” 成为行业发展的新潮流。持续测试要求将测试活动无缝融入软件开发的每一个环节，从代码编写阶段的单元测试，到集成阶段的集成测试，再到部署前的系统测试和性能测试，全程进行不间断的测试。通过持续集成和持续交付工具，如 Jenkins、GitLab CI/CD 等，实现代码的快速集成和测试，一旦发现缺陷，立即通知开发人员进行修复。这样不仅保障了软件质量，还加快了产品的上市速度。然而，随着 DevOps 开发过程中安全问题日益突出，如数据泄露、恶意攻击等事件频发，许多公司开始从 DevOps 转向 DevsecOps 开发模式。在开发流程中融入安全相关环节，例如在代码编写阶段进行安全代码审查，在测试阶段增加安全漏洞扫描等，进一步提升软件的安全性和可靠性，确保软件在快速交付的同时，能够有效抵御各种安全威胁。

看完这篇内容，麻烦大家点个赞或关注、转发。

———————————————————-

点击上方可订阅关注我:蚂蚁质量！也可以加我微信进微信交流群。如果你觉得公众号对你有帮助，欢迎转发、推荐给他人。

————————————————————

-END-

作者简介：风随水

一个从事十五年测试和质量管理者

曾经深圳乃至全国最大最活跃软件测试QQ群群主

致力于质量管理和体系规范