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摘 要：在科学技术迅猛发展的当今时代，大数据、互联网、云计算等高科技产业层出不穷，逐渐应用到生活的各个方面，使得软件测试领域面临着巨大的考验和压力。如何在这些产业中发挥软件测试的优势是我们需要思考和应对的问题。本文在认真分析大数据环境下软件测试面临的困难和挑战的基础上，提出针对性的解决措施，以期为相关从业人员提供参考借鉴。
关键词：信息技术;软件测试;发展趋势;应对策略
近年来，随着科技水平的提高和经济、社会的发展，各种高新技术产业不断涌现，催生了软件行业的欣欣向荣，但同时也给软件测试行业带来了一系列的困难和挑战。企业和科研机构人员应该采取更先进的科学技术手段，及时调整软件测试的操作模式，并更新软件测试技术，以有效应对、妥善处理，为数据用户提供更好的服务，以促进软件测试行业的健康平稳发展。
一、当前软件测试面临的困难和挑战
（一）用户功能不够完善。
经过对大数据框架的实际应用和深入研究，可以清楚地发现它有效地降低了密集型数据处理程序的复杂度。实际上，使用MapReduce编辑框架可以读取、写入和计算大量数据，其主要功能包括map和reduce两个功能。因此，在实际使用过程中，只有用户掌握该功能，才能完成相关工作。然而，由于大多数用户使用的大数据系统功能较少，这给软件测试的发展带来了一定的制约。
（二）测试平台不能满足数据处理要求。
以往的软件性能测试方法主要是通过协调控制器，将响应直接发送到服务器端，作为一定的压力源，以便做相关的测试服务器压力测试工作。在实际应用中，随着服务器数量的不断增加，一些相对较小的应用系统只能满足少量用户的服务需求。随着近年来云计算的不断发展，用户需求不断增长，使得每个系统都需要支持并发用户的增加。这么多的访客在一定程度上会给服务系统带来压力，条目很容易导致软件测试服务崩溃。
（三）软件服务功能不足。
主流软件开发中涉及到的技术人员将涉及到软件的重要部分，即编码、结构和服务。这些部分基本上代表了构建软件的整个过程。在软件程序设计中，通常由软件开发人员使用代码来实现软件的功能;在结构化部分，则最大限度地提高了软件开发的效率。在这项工作中，涉众必须根据特定的业务构建使用组合和业务元素。但在实际应用中，由于本地操作，耦合度会太高，用户的业务建设能力也会更好。虽不能完全理解，但具有很强的可追溯性。最后，在服务部分，它能够逐渐改变本地组件的调用方式，而不是远程提供现代服务的方式。
（四）数据信息的准确性不够。
在当今计算机技术发展的时代，云计算技术在应用上更加便捷。然而，在实践中，PAAS程序对一些用户来说很难理解，并且一些用户在实际使用中经常向服务器请求发出大量无用的请求。这种情况容易造成信息的准确性和错误信息。因此，相关测试人员在测试工作中很难确定数据信息的准确性。
二、提升软件测试质效的对策建议
面对软件测试发展可能面对的困难和挑战，相关部门必须采取积极有效的应对策略，促进软件测试技术的改进和发展，为数据用户提供更加稳定的服务。
（一）保障实验数据的稳定性和准确性。
结合实际情况，可以清楚地发现，因为相关人员有一个模糊地了解数据存储和发送重复和无用的请求做出错误的信息出现，数据信息的准确性不能保证，严重影响整个软件测试的最终效果。在使用数据库之前，相关人员应首先按照相关标准和要求进行测试。这样不仅可以有效地减少错误数据的影响，还可以大大提高数据信息的准确性。
（二）改进和优化检测技术。
在过去，大多数测试人员在性能测试中主要使用单一的测试方法。对于这种测试方法，有一定的局限性。由于软件产品主要面向整个行业的生产和生活人员，如果只使用单一的测试方法，结果相对片面。针对这种情况，目前相关的测试人员在这项工作中需要采用多种测试方法。具体来说就是将方法与技术有机结合，同时吸收传统方法的优点。这样可以在一定程度上改进相关的测试方法。这样既可以消除对软件测试的片面理解，又可以起到避免重复现象的重要作用。
（三）加大技能技术的合理应用。
如何将智能技术应用于软件测试，需要注意以下两个方面：首先，根据软件定义中输入的相关数据，保证数据属性要求的规范化;其次，注意各个方面，特别是输入数据的大小、样本集和实际输出的評价方式。在大规模的数据输入之前，应该能够消除输入和输出之间的数据流差异。在此之后，我们应该加强输入的规范，按照要求输入数据，这样可以更好地保证软件测试的最终效果。
（四）不断优化自动化建设测试环境。
面对如此庞大的数据量，我们必须建立一个系统的接收网站，对这些数据进行自动管理，实现自动化环境的建设。对于大数据的管理来说，创建一个理想的云计算环境是非常重要的，这对客户的环境要求也是非常有帮助的。它可以使数据用户以最快的速度接收和浏览数据。通过这些方式，可以匹配用户的输出和输入数据，同时用户可以扮演负载生成器的角色，从而实现在并发环境中进行监控和软件测试的新方法。只有这样，才能使每个用户的数据接收达到一个相对稳定的状态，才能更好地学习和工作。
（五）加大相关指标监测和自动数据收集力度。
计算机通过各种软件设备采集参数数据，并将数据实时传回计算机进行排序。通过软件测试系统，我们可以监控我们需要的所有数据和指标，这对我们的工作非常有益。在软件测试过程中，加大相关指标数据检测和收集力度，有助于为开展测试提供基础资料和数据支撑，一旦发现指标异常、数据不稳定，及时查找原因并开展调试，有利于解决软件测试中存在的各种问题。
三、结束语
在当今信息技术迅猛发展的背景下，软件测试行业面临着一系列的机遇和挑战。对此，我们需要提高测试数据的准确性，改进并应用智能技术，实现自动化、高效化测试环境的建设。进一步完善软件测试的技术和功能，维护软件运行的稳定性，为广大用户提供优质高效的使用体验。唯有如此，才能促进软件测试行业健康稳定发展。
参考文献：
[1]陈施奇.基于大数据背景下的软件测试研究[J].信息系统工程，2017，（1）：41.
[2]陈文锋.软件测试在大数据背景下的挑战[J].电脑迷，2016，（4）：30.
[3]吴辉昊.软件工程中软件测试技术的研究[J].西部皮革，2016，38（24）：8.
关键词：信息技术;软件测试;发展趋势;应对策略
近年来，随着科技水平的提高和经济、社会的发展，各种高新技术产业不断涌现，催生了软件行业的欣欣向荣，但同时也给软件测试行业带来了一系列的困难和挑战。企业和科研机构人员应该采取更先进的科学技术手段，及时调整软件测试的操作模式，并更新软件测试技术，以有效应对、妥善处理，为数据用户提供更好的服务，以促进软件测试行业的健康平稳发展。
一、当前软件测试面临的困难和挑战
（一）用户功能不够完善。
经过对大数据框架的实际应用和深入研究，可以清楚地发现它有效地降低了密集型数据处理程序的复杂度。实际上，使用MapReduce编辑框架可以读取、写入和计算大量数据，其主要功能包括map和reduce两个功能。因此，在实际使用过程中，只有用户掌握该功能，才能完成相关工作。然而，由于大多数用户使用的大数据系统功能较少，这给软件测试的发展带来了一定的制约。
（二）测试平台不能满足数据处理要求。
以往的软件性能测试方法主要是通过协调控制器，将响应直接发送到服务器端，作为一定的压力源，以便做相关的测试服务器压力测试工作。在实际应用中，随着服务器数量的不断增加，一些相对较小的应用系统只能满足少量用户的服务需求。随着近年来云计算的不断发展，用户需求不断增长，使得每个系统都需要支持并发用户的增加。这么多的访客在一定程度上会给服务系统带来压力，条目很容易导致软件测试服务崩溃。
（三）软件服务功能不足。
主流软件开发中涉及到的技术人员将涉及到软件的重要部分，即编码、结构和服务。这些部分基本上代表了构建软件的整个过程。在软件程序设计中，通常由软件开发人员使用代码来实现软件的功能;在结构化部分，则最大限度地提高了软件开发的效率。在这项工作中，涉众必须根据特定的业务构建使用组合和业务元素。但在实际应用中，由于本地操作，耦合度会太高，用户的业务建设能力也会更好。虽不能完全理解，但具有很强的可追溯性。最后，在服务部分，它能够逐渐改变本地组件的调用方式，而不是远程提供现代服务的方式。
（四）数据信息的准确性不够。
在当今计算机技术发展的时代，云计算技术在应用上更加便捷。然而，在实践中，PAAS程序对一些用户来说很难理解，并且一些用户在实际使用中经常向服务器请求发出大量无用的请求。这种情况容易造成信息的准确性和错误信息。因此，相关测试人员在测试工作中很难确定数据信息的准确性。
二、提升软件测试质效的对策建议
面对软件测试发展可能面对的困难和挑战，相关部门必须采取积极有效的应对策略，促进软件测试技术的改进和发展，为数据用户提供更加稳定的服务。
（一）保障实验数据的稳定性和准确性。
结合实际情况，可以清楚地发现，因为相关人员有一个模糊地了解数据存储和发送重复和无用的请求做出错误的信息出现，数据信息的准确性不能保证，严重影响整个软件测试的最终效果。在使用数据库之前，相关人员应首先按照相关标准和要求进行测试。这样不仅可以有效地减少错误数据的影响，还可以大大提高数据信息的准确性。
（二）改进和优化检测技术。
在过去，大多数测试人员在性能测试中主要使用单一的测试方法。对于这种测试方法，有一定的局限性。由于软件产品主要面向整个行业的生产和生活人员，如果只使用单一的测试方法，结果相对片面。针对这种情况，目前相关的测试人员在这项工作中需要采用多种测试方法。具体来说就是将方法与技术有机结合，同时吸收传统方法的优点。这样可以在一定程度上改进相关的测试方法。这样既可以消除对软件测试的片面理解，又可以起到避免重复现象的重要作用。
（三）加大技能技术的合理应用。
如何将智能技术应用于软件测试，需要注意以下两个方面：首先，根据软件定义中输入的相关数据，保证数据属性要求的规范化;其次，注意各个方面，特别是输入数据的大小、样本集和实际输出的評价方式。在大规模的数据输入之前，应该能够消除输入和输出之间的数据流差异。在此之后，我们应该加强输入的规范，按照要求输入数据，这样可以更好地保证软件测试的最终效果。
（四）不断优化自动化建设测试环境。
面对如此庞大的数据量，我们必须建立一个系统的接收网站，对这些数据进行自动管理，实现自动化环境的建设。对于大数据的管理来说，创建一个理想的云计算环境是非常重要的，这对客户的环境要求也是非常有帮助的。它可以使数据用户以最快的速度接收和浏览数据。通过这些方式，可以匹配用户的输出和输入数据，同时用户可以扮演负载生成器的角色，从而实现在并发环境中进行监控和软件测试的新方法。只有这样，才能使每个用户的数据接收达到一个相对稳定的状态，才能更好地学习和工作。
（五）加大相关指标监测和自动数据收集力度。
计算机通过各种软件设备采集参数数据，并将数据实时传回计算机进行排序。通过软件测试系统，我们可以监控我们需要的所有数据和指标，这对我们的工作非常有益。在软件测试过程中，加大相关指标数据检测和收集力度，有助于为开展测试提供基础资料和数据支撑，一旦发现指标异常、数据不稳定，及时查找原因并开展调试，有利于解决软件测试中存在的各种问题。
三、结束语
在当今信息技术迅猛发展的背景下，软件测试行业面临着一系列的机遇和挑战。对此，我们需要提高测试数据的准确性，改进并应用智能技术，实现自动化、高效化测试环境的建设。进一步完善软件测试的技术和功能，维护软件运行的稳定性，为广大用户提供优质高效的使用体验。唯有如此，才能促进软件测试行业健康稳定发展。
参考文献：
[1]陈施奇.基于大数据背景下的软件测试研究[J].信息系统工程，2017，（1）：41.
[2]陈文锋.软件测试在大数据背景下的挑战[J].电脑迷，2016，（4）：30.
[3]吴辉昊.软件工程中软件测试技术的研究[J].西部皮革，2016，38（24）：8.