随着DevOps和敏捷开发方法取代传统方法，软件开发正在蓬勃发展。这些方法的出现带来了新的测试技术的创新和应用。对于专业的质量检查人员来说，只有快速适应测试领域的新变化并紧跟行业发展的步伐，他们才能成为更好的质量检查人员。
通过研究软件测试趋势，团队可以跟上测试领域的最新创新。帮助团队优化测试流程，从而最大程度地提高测试效率。
出于上述考虑，我们接下来将深入研究2020年测试领域可能出现的趋势。
人工智能（AI）和机器学习（ML）
人工智能和机器学习在软件测试领域的应用还处于起步阶段。然而，该领域的最新进展能帮助我们对大量数据集进行实验。这些有价值的数据的可用性为通过人工智能或机器学习来应对软件测试中的挑战提供了新的可能。
机器学习可以帮助优化工作流和测试流程。它可用于以下测试:
通过识别冗余测试用例来优化测试用例集。
在分析历史数据的基础上构建出预测模型，计算出测试过程中的关键参数。
帮助分析和减少风险，对回归测试用例按照优先级进行排序。
研究测试覆盖率。
移动测试自动化
移动产业持续爆炸式增长。据Statista的一份报告所示，预计到2020年，全球移动用户数量将增长到72.6亿。企业和组织将继续大量推出移动应用程序。如果想要获得更好地用户体验，构建健壮的移动应用程序就需要对其进行全面地测试。
结果，对移动应用程序测试自动化的需求稳步增长。这种趋势是由缩短上市时间和更快发布应用程序的需求所驱动的。
测试团队可以使用BrowserStack之类的平台对实际移动设备上的应用程序执行自动化测试。该平台还提供与流行的移动应用程序自动化框架（例如Appium，EarlGrey，XCUITest）的集成。
在移动应用程序时代，测试团队为桌面用户优化Web应用程序的性能也很重要。为此，BrowserStack还允许QA使用Selenium等框架来自动测试Web应用程序。
物联网测试
和人工智能和机器学习相似，物联网是另一个获得广泛关注的非常时髦的词汇。物联网将在2020年继续升温，成为最流行的技术之一。物联网使嵌入式设备可以通过传感器相互作感知。Gartner的一份报告预测，到2020年，将有58亿个终端被使用。测试基础架构对于评估物联网系统中的以下问题至关重要:
测试整个物联网系统的可用性
检测连接到物联网中设备的性能
完整地身份验证和隐私控制
测试物联网的可靠性和可拓展性
API测试自动化
应用程序编程接口(API)承担了多个应用程序的数据交换的职能，对所有web应用程序都非常重要。API测试自动化非常重要，因为API支撑了应用程序的逻辑。
API可以在多个应用程序或同一个应用程序的多个组件中重用。因此，测试团队需要独立地测试API，确定它们能够返回正确的响应。
对API测试的自动化需求逐渐增长。因此，团队需要学习相关技能和工具，以最小的代价实现API的自动测试。
多样化工具整合
由于敏捷方法更多地关注缩短交付周期，对于QA来说，很难使用未充分集成到开发流程中的其他测试工具。为了达到更好的测试效果，软件团队需要整合不同的工具，如Jenkins、JIRA等。通过正确的集成来提供诸如错误跟踪、任务管理、需求管理等功能，从而简化测试流程。
随着软件行业的持续快速发展，专业QA人员需要与时俱进面向未来。紧跟上面提到的趋势将帮助团队和专业QA人员超越竞争对手，缔造更好的软件，积累更多的经验。
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