软件测试行业继续发展。我们已经看到了发展趋势的延续和 2019 年新趋势的出现。2020 年，自动化专家团队对软件测试行业的最新趋势做出了一些预测。
根据各种报告研究，智能自动化将在 2020 年继续成为软件测试风口。 人工智能和机器学习AI/ML的应用已用于软件测试自动化中。人工智能使测试变得更加智能。团队可以利用AI/ML来优化其自动化策略，更快地适应并更有效地运行。
在 2019 年，质量保证团队已将AI/ML应用于预测测试质量，确定测试案例的优先级，对缺陷进行分类，检测测试对象，与被测应用程序进行交互等。
预计AI/ML将在创新技术的各个领域无处不在。到 2025 年，预计将达到近 2000 亿美元。希望看到AI/ML在更多测试领域中的应用，这其中大多数与报告和分析有关：
智能自动化所依赖的另一个支柱是机器学习。机器学习预计将在 2020 年达到新的水平。根据质量报告，有 38％的组织计划在 2019 年实施机器学习项目。行业专家预测，这一数字将在 2020 年继续增加。
即使对AI/ML在软件测试中的应用前景提出了更高的要求，但大多数专家仍然认为，在测试中使用AI/ML仍处于起步阶段。但是随着技术的不断发展，我们很有可能在不久的将来看到这些技术成熟应用在测试的各个领域。
随着AI/ML对测试和质量保障团队提出新的要求，敏捷团队必须开始采用与AI/ML相关的技术，其中包括入门数据科学、统计学和数学。这些新技能集不会替代旧的技能，而是对自动测试和软件开发工程测试中核心领域技能的补充。
对于自动化工具开发人员，应该专注于构建实用的工具。一个好的AI/ML辅助工具必须兼顾业务成本效率和技术方面，例如读取生产日志，生成测试方案或响应生产活动。
在质量保证方面，测试自动化不再是一个陌生的词汇。据统计已经有 44％的组织在 2019 年实现所有测试中 50％或更多的自动化。同样的，这个趋势将在 2020 年将更加明显。
随着越来越多的企业采用最新的 DevOps 流程来满足对快速质量的需求，测试自动化已成为必不可少的组件，参考：如何在 DevOps 引入自动化测试。通过帮助团队执行重复性任务，更快，更准确地检测错误，提供连续的反馈循环，确保测试覆盖范围，测试自动化继续处于绝对优势地位。因此，在质量保证流程中实施自动化测试的组织可以节省大量成本，时间和人力资源。
但是，测试自动化不会消除手动测试，因为手动测试存在的重要原因。实际上，强大的质量检查团队必须适当地结合手动和自动测试，以最大程度地确保软件质量。自动化测试的作用是不可否认的 - 但是某些测试类型（例如探索性测试或可用性测试）仍需要手动执行。
测试自动化工具开发人员必须不断更新和升级工具，才能满足质量的要求。将来的测试自动化解决方案必须遵循一些基本标准，例如：
大数据已在包括科技、医疗保健、银行、零售、电信、媒体等在内的各种业务领域中发挥了重要作用。人们更加关注使用数据来细分和优化决策过程。
大数据测试使行业能够处理海量数据和各种数据类型。它还可以通过精确的数据验证来帮助做出更好的决策以及增强市场战略。大数据测试不再是一个新词。随着许多行业向面向数据的世界转移，大数据的应用在未来很长一段时间还会迅猛增长。
测试大数据的趋势已被广泛采用，这主要是因为大多数企业都逐渐想大数据转型，通过更加智能的分析得出的结论来指定各种方案和计划。大数据测试并非不常见，但是这将是另外一个不可逆的趋势。因此，专家们预测测试大数据应用程序的需求将在 2020 年出现更多的增长。
测试物联网（IoT）设备的兴起在 2019 年已经很明显。根据权威数据，到 2020 年，全球IoT设备的数量将达到 200 亿以上。
IoT测试意味着测试IoT设备的安全性、易用性、可信赖性、设备版本和协议的兼容性、编程项目的多功能性、监视连接延迟、可伸缩性、数据完整性评估、设备真实性等。
物联网测试工程师经常在这一领域面临大量工作，尤其是在监视通信协议和操作系统以及物联网系统不同条件的多种组合方面。因此，质量检查团队应扩展其知识广度，并增强其在可用性、安全性和性能IoT测试中的技能。
数字革命带来了越来越多的安全威胁。来自几乎所有行业的几乎每个企业的认识到对其软件、应用程序、网络、系统进行安全测试的重要性。软件开发团队甚至与合作伙伴合作，使他们的产品对未知威胁的抵御能力更强，从而将网络安全防护提升到一个新的水平。
测试安全性不仅有助于保护交易（无论是钱还是数据），而且还可以保护其用户隐私。由于网络威胁随时可能以任何形式发生，因此安全测试将在来年继续成为热门话题。
这些是 2020 年最流行的软件测试趋势的预测的汇总列表。不管数字化转型如何，可以肯定的是，测试工程师以及软件产品企业将继续见证这些变化。因此，质量保证团队和从业人员必须不断发展，以在这个瞬息万变的行业中不落下风。
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