近几年随着人工智能、物联网、大数据、云计算等IT新产业快速发展，各行业对软件产品质量要求越来越高。DevOps和敏捷开发方式取代传统方法，软件开发蓬勃发展。这些方法的出现带来了新的测试技术的创新和应用。
软件测试可以让团队紧跟测试领域的最新创新成果。有助于帮助团队优化测试流程，从而最大限度地提升测试效率。
互联网行业的快速发展以及技术快速迭代的需求下，IT行业作为核心支柱，必然需要不断创新。
与此同时企业对测试人才也提出了新的需求，如何应对未来的技术变革，是每个测试人员值得深思的问题。
01
功能测试的现状
目前软件测试入门的门槛很低，基本上都不是从事计算机行业，对计算机一窍不通、不是大公司毕业的，进入测试岗位是通过培训到外包公司。
在真正工作当中，即使有需求文档和测试分析也被抛在脑后了，剩下的只是基本知识。
02
功能测试的未来
在国外，技术公司构成很简单，技术骨干，产品经理，开发人员，测试基本上全部外包。这是为什么？
因为成本太高，如果招聘一个测试10k薪资，一年加上保险最少支出15万，如果招聘2人就是30万的人员成本。
那公司还不如拿出20W外包给其他公司。这也既可以节约成本，又能保证公司的正常运行。
工作越来越专业化，分工越来越明确，公司职能更清晰，开发岗位，测试岗位，更多会被外包。
所以，功能测试可能会被外包公司垄断，公司的测试业务会更多的有外包人员介入，模式会是一个公司放管理+n个外包测试，或全部是项目打包给外包测试。
关于功能测试会被外包垄断不是绝对的，这是一个两级分化的现象。对于集中度和测试规模高的项目，偏向于外包，这样可以节约成本，适合打团战，快速化操作。
对于很多中小型公司的项目也许会以作坊的形式存在，并且项目周期长，测试团队相对稳定。但容易出现项目一结束，就解散或者在别的项目中重组的可能。
如果是中小型公司的产品团队、测试团队也相对于会固化。因为这时候的测试工程师大多数是一专多能，测试任务少的是可以补位到质量管理或者是其他岗位中。
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功能测试的趋势
人工智能和机器学习
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。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。
因此，对移动应用程序测试的自动化需求稳步上升。 这种趋势是由缩短产品上市的时间和更快发布应用程序的需求所驱动的。
测试团队可以利用像 BrowserStack 这样的平台，广泛地在真实移动设备上为应用程序执行自动化测试。 该平台还提供了与流行移动应用自动化框架（如 Appium，EarlGrey，XCUITest）的集成。
在移动应用时代，测试团队为桌面用户优化 web 应用的性能也很重要。 为此，BrowserStack 还允许 QA 使用 Selenium 等框架自动测试 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
●完整的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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