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虽然说在一些小型的软件开发公司，软件测试岗位通常是由软件开发程序员兼职的，但是大型软件开发公司还是有自己专业的软件测试团队的，今天我们就通过案例分析来简单了解一下，软件测试技术发展趋势分析。
1)敏捷与DevOps
很多组织已采用了敏捷与DevOps,用敏捷来响应快速变化的需求，用DevOps来响应对速度的要求。
DevOps涉及有助于集成开发和运维的活动(实践，规则，流程和工具)，以减少从开发到运维的时间。对于正在寻找缩短软件生命周期，从开发到交付和运维方法的组织，DevOps已成为一种广泛接受的解决方案。
敏捷与DevOps的采用有助于团队更快的开发和交付高质量的软件，这就被称为“速度质量”。在过去五年，敏捷与DevOps的采用获得了很大的回报，在未来几年将继续增强。
2)测试自动化
为了有效地实施DevOps实践，软件团队不能忽视测试自动化，因为它是DevOps过程的基本要素。
软件团队需要找到用自动化测试代替手动测试的机会。由于测试自动化被认为是DevOps的一个重要瓶颈，因此大多数回归测试应该是自动化的。
鉴于DevOps的普及以及测试自动化未得到充分利用的事实，只有不到20%的测试是自动化的，因此在组织中增加测试自动化的采用还有很大的空间。在项目中应该引入更先进的方法和工具，以便更好的利用自动化。
3)API和服务的测试自动化
解耦客户端和服务器是设计Web和移动应用程序的当前趋势。
API和服务在多个应用程序或组件中被重用。相应地，这些变化要求团队去测试独立于应用的API和服务。
当跨客户端应用程序和组件使用API和服务时，测试它们比测试客户端更有效和高效。趋势是API和服务测试自动化的需求不断增加，可能超过终用户在用户界面上使用的功能。
拥有适合API自动化测试的流程，工具和解决方案比以往任何时候都更加重要。因此，为您的测试项目学习佳API测试工具是值得的。
4)人工智能测试
尽管应用人工智能和机器学习(AI/ML)方法来应对软件测试中的挑战在软件研究界并不新鲜，但近AI/ML有大量可用的数据,这个优势为在测试中应用AI/ML提供了新的机会。
然而，AI/ML在测试中的应用仍处于早期阶段。组织将找到优化AI/ML测试实践的方法。
开发AI和ML的算法以便生成更好的测试用例，测试脚本，测试数据和报告。预测模型将有助于决定测试点，测试内容和时间。智能分析和可视化帮助团队检测故障，了解测试覆盖范围，高风险区域等。
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