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bob手机版网页体育一键下载 自动化测试技术 - 2020年的趋势是什么?

自动化测试技术 - 2020年的趋势是什么?

自动化测试技术 -  2020年的趋势是什么?

技术的进化继续让生活更轻松。在过去十年中,许多令人惊讶的成就已经完成技术世界。

如果我们谈论测试自动化,那么在几年前,编码技能是必须的,而自动化是一个很长的过程。同样,用于自动化测试的工具是有限的,并且大部分的测试自动化工作都集中在这方面网络自动化。

今天,许多创新的工具可以使测试自动化变得无代码化,这打开了新的机会,而这些机会原来只局限于手动测试。

在这个博客中,我们将讨论所有的最新趋势在自动化测试中以及它是如何赋予力量的最新技术。

ai,ml和nlp

人工智能,机器学习和自然语言编程现在是IT行业中最明显的技术。这些技术是创造的制作智能软件- 您的软件应该有能力从其学习自己的经验。

在过去几年中,引入了许多具有智能特性的AI、ML和NLP驱动的测试自动化工具。领先的质量保证服务提供商正在努力将这些技术合并到他们的标准自动化框架中以获得最大的好处。

这些技术正在给自动化行业带来巨大的变化新能力。

例如,NLP增加了自动化工具的能力,以自动理解由手工QA工程师创建的测试用例流,并进一步自动化测试人为干预。

您可以使用AI和ML来分析现有的自动化脚本。QA工程师使用AI和ML来了解脚本执行期间的应用程序流程开发新的测试脚本基于他们的发现。

AI和ML还帮助您在UI更改期间自动修复测试脚本,并分析多个参数的测试自动化报告,以向您展示构建运行状况你的利益相关者。

Qaop.

QaoOP或DevTestops,指的是QA(质量保证)和OPS(IT操作)。这些是提高QA任务和IT运营之间合作的实践。QaoOS旨在简化软件交付操作。

QAOPS框架与最终的自动化结构集成,实现连续的测试过程。在释放每个版本的每个构建或创作期间,这项工程作为催化剂验证了软件质量(拉请求)。

QAOOS仍处于不断增长的阶段,但可以通过实施这种架构的效益,增加了它的采用步伐QA行业。

这些包括在自动化套件执行期间快速测试,自动创建和破坏VM,以及结果的透明度。它还最大限度地减少了QA团队运行测试周期,捕获和修复错误的依赖关系,导致更好的资源利用率和更快的交付。

大数据自动化测试

随着互联网、网站和移动应用的发展,数据每纳秒都在增长,这增加了它的需求。因此,对大数据的测试也在增加。手动测试如此庞大的数据是一项冗长、容易出错且耗时的任务。作为一个结果,自动化测试正在扩展它的影响范围在这一领域也是。

大数据检测有三个阶段:预包级阶段(要添加的数据验证),地图减少阶段(数据映射测试),输出验证阶段(转换规则的验证正常工作)。

自动化测试支持验证从不同数据源提取的数据数量、分析日志、检查数据映射的键和值对、通过发送不同类型的查询确保数据转换正确工作,并确保性能或响应时间数据处理。

物联网的自动化测试

预计IOT将在未来几年内增长。IoT是一个生态系统,其中数据在不同网络上的不同设备之间传输,没有任何人或人类质量高的互动。

几年前,IoT设备的自动化测试很难破解代码。现在,随着了解物联网功能, QA团队现在可以在这个领域实现自动化也是。

通过使用明确定义的端口连接到设备的软件,然后验证从不同数据源接收的数据来执行IoT设备的自动化测试。这些测试与测试框架相关联,以控制测试流程并生成测试结果人类可读的形式。

机器人过程自动化

机器人过程自动化或RPA继续在自动化行业中提供价值。开发RPA以满足需求自动化经常性业务流程.该技术使您能够通过自动化手动任务的机器人创建虚拟劳动力。RPA工具提供基于向导的自动化,也就是说,您不需要任何编码技能。您的工程师和涉众可以简单地自动化复杂的工作流用RPA。

随着新趋势和技术的引入,QA自动化服务提供商接受了这些组件。QASource一直致力于开发先进的自动化测试技术,以适应新的趋势,并根据最新情况提供最好的QA服务行业标准。

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