梁小苗

当前软件测试还面临困境，主要是因为测试技术难以契合对海量数据的处理需求，以及因为框架问题导致测试出现的偏差等问题，亦或者是严重的杀虫剂效应。本文立足大数据背景下，分析了软件测试的现状与不足，对未来测试技术的发展进行了展望。

大数据下软件测试工作，需要在抓住發展机遇，不断提升测试技术水平的同时，有效消除测试方面的问题，促进软件测试整体效率提高。当前软件测试中突出性的问题严重影响了测试质量，因此，软件测试要结合大数据特征，做好技术创新，以增强软件测试的效率和准确性。

软件测试问题分析

判断易于出现问题

大数据时代数据量大且类型多，现阶段主要有3种数据：结构化数据、半结构化数据和文本数据。3类数据中半结构化数据呈爆发式增长，集中在媒体数据部分，一般情况下，软件测试中会应用结构性数据，主要用来判断和验证软件的正确性。总之，当前数据结构呈现出多样化和更为复杂等特征，在利用其进行判断时容易出现问题或者造成偏差，使软件测试结果失去可靠性。

处理框架存在的不足

大数据技术发展与研究中，相关人员根据需求建立了处理框架，如果在实际操作中做好利用，数据处理将会简单化，并且有利于对数据进行分析和处理。一般分布结构和框架，只需要2个相关函数——reduce和map，就能达到处理目的。在实际应用中后者主要集中在细节问题上，例如容错、通信等，受其影响，对于框架处理的要求和功能进行提升，可能会使软件测试面临困境。……