一、软件测试行业概况
软件测试是描述一种用来促进鉴定软件的正确性、完整性、安全性和质量的过程。
换句话说，软件测试是一种实际输出与预期输出之间的审核或者比较过程。
软件测试的经典定义是：在规定的条件下对程序进行操作，以发现程序错误，衡量软件质量，并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。
从政策支持看，虽然目前尚未出台专门针对软件检测产业发展的具体政策文件，但是围绕信息产业、软件产业、检验检测服务业等，出台了一系列政策措施，间接推动着软件检测行业的发展。
中国软件测试行业相关标准
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对于软件测试的方法来说，主要可以分成黑盒测试与白盒测试、静态测试与动态测试等。
软件测试技术方法简介
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二、中国软件测试行业市场规模
近年来中国软件测试行业市场规模稳定增长，截至到2019年中国软件测试行业市场规模达到1686亿元，同比增长18.3%。
2012-2019年中国软件测试行业市场规模及增长
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相关报告：华经产业研究院发布的《2020-2025年中国软件测试行业市场调查研究及投资前景预测报告》
三、中国软件测试行业存在问题与优化策略分析
软件测试的质量直接影响着软件产品的质量保证，但软件测试本身也是一个流程，会受到多方面因素的制约，因此难免出现各种各样的问题。
软件测试中常见的问题总结为以下几个方面：
软件测试中存在的问题分析
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软件测试过程的优化可以从多个方面进行考虑，例如增加测试人员、提高测试能力、规范测试过程、规范开发过程、放宽测试时间、引进先进测试方法等。
软件测试的优化策略分析
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四、中国软件测试行业发展的有利于不利因素分析
目前影响行业发展的有利因素主要为政策的大力支持与存在较大的软件市场；影响行业发展的不利因素主要为软件测试意识的缺乏与人才的缺乏。
影响软件测试行业发展有利因素与不利因素分析
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五、中国软件测试行业发展趋势分析
为了满足软件行业的快速发展，克服人工测试的主观性，防止由于测试工具的缺陷造成软件产品的质量问题，目前已经出现了许多软件测试新技术。
1、软件测试自动化
为了克服人工测试的不足，软件自动化测试技术应运而生。
软件测试的自动化是通过软件测试自动化工具来实现的，也就是说，软件测试工具本身也是一个软件，人们可以将一些自动化思想植入测试工具中，辅助人类完成软件测试工作。
目前市场上已经实现商业化的自动化测试工具有很多，根据其功能和侧重点的不同，可以分为测试管理工具、性能测试工具、功能测试工具以及白盒测试工具等等。
2、云端软件测试
云计算的出现深刻地改变了软件平台的架构，也深刻地改变了软件测试的传统模式。
所谓云端软件测试是相对于本地软件测试而言的，它将软件的测试环境由实体计算机转移到云端服务器上，不仅节省了硬件成本，也可以获得更加充足的测试资源。
云测试平台为用户提供了多种多样的软件测试服务，在本地具有传统软件测试项目几乎都可以在云端找到，例如功能测试、负载测试、兼容测试等，用户只需对自己所需的测试环境进行搭建即可，平台提供测试用例或测试流程，大大提高了测试效率。
对于一些特殊行业的软件，如果企业内部不具备相应的技术人员储备，那么云端测试将成为最佳的选择。
当前较流行的云测试平台有Testin,CloudTesting,SOASTA,百度MTC,阿里MQC等。
尽管云端软件测试技术具有很多优势，但其具体操作过程仍然比较困难，目前大部分云服务商的测试平台还不能与本地测试相比拟，因此云端软件测试技术要想取代传统的测试技术还有很长的路要走。
此外，云端测试在数据的安全性等方面也存在问题，成为云端测试技术发展的瓶颈之一。
3、脚本测试技术
脚本测试技术本质上是一种自动化测试技术，其最大的特点在于采用脚本语言对软件进行测试，无需编译即可执行，测试效率很高。
在测试过程中，修改参数和流程十分方便，应用比较灵活。
脚本测试技术可以采用数据驱动的方式实现，也可以采用关键字驱动的方式实现；所谓数据驱动是指脚本代码与数据相分离，脚本在运行过程中调用外部数据，关键字驱动则需要将关键离一同分离出来，提高代码复用率。
考虑到到传统的脚本测试技术在模板化、通用化和扩展能力上的不足，当前有学者提出将脚本测试技术集成到自动化测试框架上，对测试脚本进行系统化的管理。
基于框架的脚本测试技术不仅可以生成、记录测试数据，还可以根据规则对脚本进行统一管理，通过标准化接口与待测软件进行通信，支持跨平台测试，具有很强的扩展性的兼容性。
典型的脚本测试管理工具有Keithley,TDQTP等。
4、大数据技术应用
软件测试需要耗费大量的资源，如何对这些资源进行高效的调度是软件测试中值得关注的重要问题。
正常情况下，人们希望通过最少的资源，实现最好的测试效果。
在传统的测试环境中，这是不现实的，因为资源的消耗与测试可靠性是线性关系。
在大数据技术背景下，通过数据挖掘技术对大量的资源进行管理，可以有效提高软件测试效率。
基于大数据的软件测试技术可以使测试用例的选择更加灵活，使得选取的用例具有典型的特征，只需要更少的用例即可完成测试工作。
此外，在软件测试过程中产生的大量bug报告，也可以在大数据技术的应用下实现高效的分析，使测试人员迅速掌握有价值的测试信息，而不必花费过多的时间。
可以说，大数据技术的应用，是未来软件测试技术的必然发展趋势。
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