放眼全球，了解技术发展的边界和趋势，有助于组织和个人的发展及竞争力的提升，偶尔看到国外某网站的一篇文章，读来颇值得参考，简单翻译过来，分享一下。
也许这篇文章会给你一份指南，让你快速成长与发展。
如今，随着世界数字化，我们目睹了技术进步的巨大变化。
#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。
现有的流行自动化工具，如Selenium，Katalon和TestComplete，新功能不断发展，使自动化变得更加容易和有效。
#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，可能超过最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最佳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，但最近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。
在未来几年中，我们希望看到更多应用AI/ML来解决质量预测，测试用例优先级排列，故障分类和分布等问题。
#5）移动测试自动化
随着移动设备越来越强大，移动应用程序开发的趋势继续增长。
为了全力支持DevOps, 移动测试自动化是DevOps工具链必不可少的一部分。然而，目前移动测试自动化的利用率非常低，部分原因是缺乏方法和工具。
移动应用程序的自动化测试趋势继续增加。这种趋势是由缩短产品上市时间和更先进的移动测试自动化的方法和工具的需要所驱动。
基于云的移动设备实验室（如Kobiton）和测试自动化工具（如Katalon）之间的集成，将可能有助于将移动测试自动化提升到新的水平。
#6）测试环境和数据
物联网（IoT）的快速增长意味着更多的软件系统在许多不同的环境中运行。确保适当的测试覆盖率，这给测试团队带来了挑战。实际上，在敏捷项目中进行测试时，缺乏测试环境和数据是最大的挑战。
我们将看到提供和使用基于云端和容器化测试环境的增长。采用AI/ML产生测试数据和数据项目的增长是解决测试数据缺乏的一些方案。
#7）工具和活动的集成
很难使用任何未与其他工具集成的测试工具来进行应用程序生命周期管理。软件团队需要集成用于所有开发阶段和活动的工具，以便能收集多源的数据，从而有效地应用AI/ML方法。
例如，使用AI/ML来检测测试的重点，不仅需要来自测试阶段的数据，还需要来自需求、设计和实施阶段的数据。
随着向DevOps，测试自动化和AI/ML转变的趋势，我们将看到允许与应用生命周期管理中的其他工具和活动集成的测试工具。
结论
在未来，我们应该注意到这些新兴的软件测试趋势，因为我们生活在由技术和数字化转型驱动的前所未有的指数变化的世界中。
组织和个人需要意识到行业的发展。跟上这些趋势将使测试专业人员、组织和团队有机会保持领先地位。
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