未來10年軟體測試的新趨勢-下
- 2019 年 10 月 5 日
- 筆記
物聯網，人工智慧和大數據領域的增長將在未來幾年內為DevOps帶來巨大變化。
正如之前的文章中所討論的，組織正在轉向他們的SDLC的「敏捷+ DevOps」戰略，該戰略將主要由自動化工具管理。許多組織在過去十年中開始了他們的數字轉型之旅，但失敗多於成功。憑藉先進的技術和更好的理解，我們可以期待領導者採用更成熟的方法來導航他們的組織，達到理想的數字高度。
在這篇文章中，我們將從上半部分暫停的地方拿起接力棒。雖然部落格的上半部分討論了過去十年中佔據主導地位的趨勢並將影響即將到來的趨勢，但本文將深入研究下一個代技術。儘管下一代軟體測試技術仍處於相對新生的階段，但預計它們將在未來十年中佔據主導地位。
這些「最新」技術在相當多年的時間裡已經引起了各行各業的關注。它們已被採用並應用於提高許多企業的流程效率。然而，這些技術本身還處於起步階段。我們可以預期，在未來十年的過程中，不僅技術將成熟，實施這些技術的組織也將成熟。
- RPA無處不在，以更高的速度促進更好的品質 機器人過程自動化（RPA）不是一種新趨勢。新穎之處在於它最近獲得了普及，並且在組織中對它的採用減少了擔憂。使用自動化機器人執行數據輸入和入門等繁重活動，使組織能夠減少手動工作時間，同時提高生產力和準確性。以前，RPA主要用於有人參與的自動化。隨著我們進入下一個十年，我們可以預期混合RPA平台的使用會有所增長，該平台既適用於有人值守的自動化，也適用於無人值守的自動化。通過認知RPA，組織將能夠部署能夠理解並適應不斷變化的場景的智慧機器人。這將使他們的功能和應用程式從僅後台操作發展到前台任務。除了執行通常的「if，then，else」命令之外，認知RPA還可以開發出更靈活，更穩定的測試自動化套件。截至目前，BFSI，零售，保險和醫療保健行業均超過RPA成熟度曲線。其他行業，特別是電信和旅遊業，將在未來幾年遵循其路線。
- AI穿著機器學習穿著人類長袍 人工智慧主導未來的談判最近一直在進行。用於消除這些猜測的論點是，人工智慧缺乏對人類大腦的認知水平。隨著機器學習演算法的進步，上述事實可能不再有效。 人類的頭腦更容易出錯，AI會有效地對抗。AI缺乏適應性，這是手動資源所固有的。隨著人工智慧準備深入到日常生活和日常工作中，智慧的未來並不像我們想像的那麼遙遠。 隨著機器學習技術的進步和數字化的突飛猛進，ML驅動的人工智慧機器很可能會引導人力資源過去所做的活動。未來十年的AI將能夠評估情景，理解任何變化，並相應地進行調整和響應。人工智慧與軟體的互動將會發生變化。此交互將用於生成自動測試腳本，並根據每個測試用例進行自定義。
- 大數據為決策制定大型展示做好分析驅動 客戶和數據被認為是當前十年中企業最關鍵的兩個方面。慢慢地，隨著組織試圖重新佔據主導地位，他們正在轉向更加分析驅動的路線。 雖然今天有大量數據，但最大的挑戰在於找到實時數據和清潔數據。隨著計算變得越來越複雜，流程變得越來越快，最終將大數據用於最大潛力。 越來越多的組織將大力投資大數據測試和ETL流程，以確保在需要時提供數據。
- 連通性成為生活方式 第四次工業革命，稱為工業4.0，其特點是泛工業組織的喧囂，變形為數字優先企業。如今的企業正在採用數字技術為數字化客戶提供服務。 隨著主要通訊信道的數字化，有必要在每個信道之間建立無障礙的連接。物聯網（IoT）設備便於此設置。根據思科報告，到2030年將有近5000億物聯網設備和500億物聯網連接。 有了這樣一個廣泛傳播的網路，失敗的可能性也會增加。為了確保整個連接網路的順暢流動，物聯網測試將獲得巨大的意義。
- 這將是整合，整合，整合 今天正在進行的數字化轉型正在為明天的連接奠定基礎。所有的創新和技術都凝聚在一起，共同構建這樣一個景觀，一切都將實時發生，以減少溝通滯後。 一切都將與一切聯繫在一起。智慧家居和智慧城市將擁有聰明人才。雖然，這種連接水平可能不會再發生十年，但肯定會。 為了實現可視化的數字連接未來，持續集成和連續測試將被賦予最大的重要性。無論我們談論IoT，AI，ML，大數據，5G還是任何其他最先進的技術，一切都將彼此對齊 – 串起來產生一首共同的讚美詩。
結論
目前的十年如此不穩定，以至於對未來十年的預測似乎是不可能的。技術以及其他所有行業的發展方式，未來看起來像一個全新的景觀。隨著技術成為推動數字轉型之旅的驅動力和組織，軟體測試將成為最高優先順序。
