未來在人工智能(AI)和自動化的實(shí)際應(yīng)用中，軟件測試行業(yè)里有許多開發(fā)和挑戰(zhàn)都值得我們關(guān)注。它們包括持續(xù)CI/CD采用DevOps中的測試自動化實(shí)踐和工具；為web應(yīng)用程序和移動端應(yīng)用，特別是小程序的極速發(fā)展而開發(fā)的測試自動化工具,以及在管理測試數(shù)據(jù)和環(huán)境,縮短發(fā)布時間,缺乏時間進(jìn)行測試等測試難點(diǎn)上面發(fā)力的測試實(shí)踐。

手工測試會消失么：不會

IT界里面“測試已死，測試必死，測試將死......”等等言論一直就不絕于耳。

反過頭來一看，該有的還是有，自動化測試能極大的提高測試流程中的效率，保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。但是光靠自動化是不能完全保證軟件或者系統(tǒng)的質(zhì)量的。

手工測試之于自動化測試就和以后的AI測試之于質(zhì)量一樣，Augmented（IBM對AI的定義，Augmented Intelligence）~可以衍生出系統(tǒng)與測試之間的無限可能。

TestOps會來到么：也許

與其說2017是AI元年還不如說是DevOps大力發(fā)展之年。DevOps ("development" and "operations"的合并詞)

DevOps Trends.png

在Google Trends上我們可以清晰的看見DevOps在2017年被搜索最頻繁的區(qū)域是那么明顯的一個公雞標(biāo)識。

近期發(fā)布的凱捷2017-2018世界質(zhì)量報告中也指出，在軟件質(zhì)量和測試中幾個有趣的趨勢。其中之一就是DevOps方法。如報告中所示，企業(yè)需要智能的自動化和分析來加速決策和驗(yàn)證，更好地解決測試智能設(shè)備和產(chǎn)品的挑戰(zhàn)，這些設(shè)備和產(chǎn)品是高度集成和不斷變化的。報告還建議智能測試平臺的需求，就是自知和自適應(yīng)來支持完整的應(yīng)用周期。所以說DevOps是2017年中國IT圈里最火的一個詞，在許多行業(yè)都在尋找從傳統(tǒng)的軟件開發(fā)模型到DevOps開發(fā)模型。

在2018年，隨著容器、微服務(wù)時代的到來，配置基于 CI/CD 的 Devops 流程成為了測試人員必備的技能。測試在如火如荼的DevOps開發(fā)模型中將會扮演一個什么樣的角色也很人翹首以待。

TestOps= Testing in DevOps

花費(fèi)到測試部分的IT預(yù)算在2017年有下滑，從2016年的33%下滑到了2017年的27%。微服務(wù)架構(gòu)的興起給自動化測試帶來了更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

當(dāng)前很多公司已經(jīng)將基本的功能測試任務(wù)交由開發(fā)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)，測試人員主要專注于自動化測試開發(fā)、安全測試、測試建模、精準(zhǔn)測試、性能測試、可靠性測試等專項(xiàng)測試中。這部分測試任務(wù)能夠很好的體現(xiàn)測試人員的價值。雖然“測試已死”的爭論還在繼續(xù)，但只要把握好軟件測試發(fā)展的趨勢并憑借自身的努力，相信測試人員是能夠在行業(yè)中受到認(rèn)可的。

測試行業(yè)選擇的語言會使Python更火么：會

Python在2017年因?yàn)锳I，機(jī)器學(xué)習(xí)，區(qū)塊鏈，大數(shù)據(jù)的大熱而備受關(guān)注，從一個靈活的膠水語言發(fā)展到了更多的領(lǐng)域。

2018年開年就火了一個小游戲“跳一跳”，從程序員的角度來說，寫一段代碼來刷到新高度當(dāng)然是最合適的啦~目前網(wǎng)上看到的最方便的實(shí)現(xiàn)莫過于Python代碼的實(shí)現(xiàn)。

總體上來說，測試行業(yè)的發(fā)展和IT行業(yè)的發(fā)展壯大是密不可分的。2018年的IT行業(yè)預(yù)測會發(fā)力的方面，測試一個都不會拉下，比如：

• 物聯(lián)網(wǎng)

• 區(qū)塊鏈

• 人工智能

等等......

期望2018年能有更多更好的測試自動化框架，理論，工具等的大量涌現(xiàn)，而其也必將涌現(xiàn)。