以下是目前软件测试自动化水平的完整概述。
物联网测试
物联网（Internet of Things，IoT）正对测试领域产生显著的影响。像 Selenium
这样的传统自动化方法在嵌入式环境中变得毫无用处。我们已经看到越来越多的基于 Python 和 C/C++
的测试框架执行单元测试、集成测试和系统测试。大多数测试框架都是测试由这些嵌入式库导出的
API，其中相当多的框架调用嵌入式代码来执行单元测试。这需要具有重要软件开发经验的专业测试工程师，但我们看到更多的软件开发人员将被部署到自动化测试的角色。Python
可能是物联网测试框架开发的首选语言，因为它能够直接使用 ctypes 包来调用 C 代码。
另一个新趋势就是物联网的 DevOps 环境开始标准化。到目前为止，我们看到的大多是 CI 环境的 Ad-hoc
实现。我们已经预先构建了解决方案，用于构建管理、测试管理、镜像加载、物联网镜像在不同设备上的部署、不同构建物联网设备的 A/B 测试等。
持续测试
持续测试是从去年至今仍在继续的另一个趋势。我们在过去已经看到了 DevOps 和 CI/CD 框架的爆炸式增长，而今年这种趋势，将随着新的框架（如
Nevercode 和 Codefresh）的出现而继续。
持续测试的另一个趋势是对每个版本进行基于人工智能的风险评估。以前，这种操作是手工执行的，以确定能为应用程序部署哪些版本。我们已经实现了几个 CI/CD
平台，它们执行应用程序基于人工智能的自动 A/B 部署。
基于人工智能的测试
基于人工智能的测试方法已不仅仅是时髦语，现在已经进入了主流测试实践。人工智能和自动化是测试的两个并行方面：自动化用于功能测试，而人工智能则用于视觉测试。基于人工智能的视觉测试，包括视觉测试和感觉测试，并快速浏览每个构建版本的视觉变更，是一个非常有用的发布验证方法。我们已经在
Denver 的不同客户中实施了基于 Applitools 的视觉测试解决方案。
虽然严格来说，视觉测试目前并不是基于人工智能的。图像比较算法是基于传统的梯度分类。
我们所使用的其他几个独特的工具很少能够智能地自动化许多任务。
测试套件优化：我们开发了一些工具来分析日志模式，并确定哪些测试用例是重复的。
使用日志分析进行缺陷识别：根据日志分析突出显示软件缺陷。
自动测试场景生成类似于 Swagger。
开源测试框架
在过去的几年里，我们看到的不断增长趋势之一是，从传统的企业测试解决方案（如 HP QC、ALM、UFT、IBM
等）迁移出来。我们看到各种规模的组织越来越多地采用开源测试平台。我们亲自将客户的几个测试框架从 HP QC/UFT
迁移到其他开源解决方案。尽管这些开源解决方案涉及到编码，但从长远来看，它们具有高度可定制性和可维护性。我们预计，随着 2019
年的到来，这些开源解决方案将继续获得更大的吸引力。
性能工程的性能测试
测试的关键趋势之一是将性能测试角色不断转变为成熟的性能工程角色。性能工程现在不仅包括测试方面，还包括监控系统性能。资源的自动伸缩、A/B
测试、ELB、数据库优化、瓶颈识别和监控。现在已有集中基于云端的工具可以准确地监控不同云资源上的各种性能参数，并且通过警报对所有资源进行仪表板监控是我们在各种客户端上工作的主要部分之一。
微服务测试
随着越来越多的应用程序转向微服务模型，测试架构也朝着微服务测试模型发展。以前，产品的 QA
遵循黑盒测试模型，但现在，通过微服务测试，我们正朝着灰盒测试模型迈进。
微服务测试包括 API 测试、数据库测试、身份验证服务 / 搜索服务测试等。我们可以将这个测试模型称为更多的组件测试模型，而不是测试集成产品。
微服务测试允许我们在所有变更进行大爆炸式的集成之前发现问题。 它仍然高于单元测试，因为组件必须完全定义，并且测试基于这些组件的外部 API。
测试即服务（TaaS）
测试即服务（TaaS）或 QA
管理服务是一种外包模式，其中组织的测试活动由外部团队而非员工来执行。在许多情况下，外部团队是一个离岸团队。但我们也有一些实例，我们为自动化开发和项目移交的初始阶段开发了离岸团队，然后是离岸团队进行
QA 维护。
测试即服务（TaaS）的优势包括：
支持按需测试资源。测试是一种周期性活动，其中，资源利用率并不是恒定的。测试即服务意味着客户只需为测试资源使用的时间支付费用。
离岸资源降低成本：由于与离岸组织相关的劳动力成本较低，
自动化服务包含在内：测试即服务包括测试自动化框架、CI/CD 框架以及性能测试和监控，从而降低了组织的各种成本。
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