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物联网，人工智能和大数据领域的增长将在未来几年内为 DevOps 带来巨大变化。
正如之前的文章中所讨论的，组织正在转向他们的 SDLC 的 “敏捷 + DevOps” 战略，该战略将主要由自动化工具管理。许多组织在过去十年中开始了他们的数字转型之旅，但失败多于成功。凭借先进的技术和更好的理解，我们可以期待领导者采用更成熟的方法来导航他们的组织，达到理想的数字高度。
在这篇文章中，我们将从上半部分暂停的地方拿起接力棒。虽然博客的上半部分讨论了过去十年中占据主导地位的趋势并将影响即将到来的趋势，但本文将深入研究下一个代技术。尽管下一代软件测试技术仍处于相对新生的阶段，但预计它们将在未来十年中占据主导地位。
这些 “最新” 技术在相当多年的时间里已经引起了各行各业的关注。它们已被采用并应用于提高许多企业的流程效率。然而，这些技术本身还处于起步阶段。我们可以预期，在未来十年的过程中，不仅技术将成熟，实施这些技术的组织也将成熟。
- RPA 无处不在，以更高的速度促进更好的质量 机器人过程自动化（RPA）不是一种新趋势。新颖之处在于它最近获得了普及，并且在组织中对它的采用减少了担忧。使用自动化机器人执行数据输入和入门等繁重活动，使组织能够减少手动工作时间，同时提高生产力和准确性。以前，RPA 主要用于有人参与的自动化。随着我们进入下一个十年，我们可以预期混合 RPA 平台的使用会有所增长，该平台既适用于有人值守的自动化，也适用于无人值守的自动化。通过认知 RPA，组织将能够部署能够理解并适应不断变化的场景的智能机器人。这将使他们的功能和应用程序从仅后台操作发展到前台任务。除了执行通常的 “if，then，else” 命令之外，认知 RPA 还可以开发出更灵活，更稳定的测试自动化套件。截至目前，BFSI，零售，保险和医疗保健行业均超过 RPA 成熟度曲线。其他行业，特别是电信和旅游业，将在未来几年遵循其路线。
- AI 穿着机器学习穿着人类长袍 人工智能主导未来的谈判最近一直在进行。用于消除这些猜测的论点是，人工智能缺乏对人类大脑的认知水平。随着机器学习算法的进步，上述事实可能不再有效。 人类的头脑更容易出错，AI 会有效地对抗。AI 缺乏适应性，这是手动资源所固有的。随着人工智能准备深入到日常生活和日常工作中，智慧的未来并不像我们想象的那么遥远。 随着机器学习技术的进步和数字化的突飞猛进，ML 驱动的人工智能机器很可能会引导人力资源过去所做的活动。未来十年的 AI 将能够评估情景，理解任何变化，并相应地进行调整和响应。人工智能与软件的互动将会发生变化。此交互将用于生成自动测试脚本，并根据每个测试用例进行自定义。
- 大数据为决策制定大型展示做好分析驱动 客户和数据被认为是当前十年中企业最关键的两个方面。慢慢地，随着组织试图重新占据主导地位，他们正在转向更加分析驱动的路线。 虽然今天有大量数据，但最大的挑战在于找到实时数据和清洁数据。随着计算变得越来越复杂，流程变得越来越快，最终将大数据用于最大潜力。 越来越多的组织将大力投资大数据测试和 ETL 流程，以确保在需要时提供数据。
- 连通性成为生活方式 第四次工业革命，称为工业 4.0，其特点是泛工业组织的喧嚣，变形为数字优先企业。如今的企业正在采用数字技术为数字化客户提供服务。 随着主要通信信道的数字化，有必要在每个信道之间建立无障碍的连接。物联网（IoT）设备便于此设置。根据思科报告，到 2030 年将有近 5000 亿物联网设备和 500 亿物联网连接。 有了这样一个广泛传播的网络，失败的可能性也会增加。为了确保整个连接网络的顺畅流动，物联网测试将获得巨大的意义。
- 这将是整合，整合，整合 今天正在进行的数字化转型正在为明天的连接奠定基础。所有的创新和技术都凝聚在一起，共同构建这样一个景观，一切都将实时发生，以减少沟通滞后。 一切都将与一切联系在一起。智能家居和智能城市将拥有聪明人才。虽然，这种连接水平可能不会再发生十年，但肯定会。 为了实现可视化的数字连接未来，持续集成和连续测试将被赋予最大的重要性。无论我们谈论 IoT，AI，ML，大数据，5G 还是任何其他最先进的技术，一切都将彼此对齐 - 串起来产生一首共同的赞美诗。
结论
目前的十年如此不稳定，以至于对未来十年的预测似乎是不可能的。技术以及其他所有行业的发展方式，未来看起来像一个全新的景观。随着技术成为推动数字转型之旅的驱动力和组织，软件测试将成为最高优先级。
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