2022软件测试路在何方？
机器学习和人工智能等技术的指数级使用机器学习(ML)可谓下一个指数级的技术应用趋势，它正在敲开自动化测试的大门，并会引发开发效率与应用过程的革命性变革。有机构预计：今年，机器学习的市场占有率将从2020年的14.1亿美元增长到88.1亿美元。这就意味着：将有更多的测试解决方案会通过人工智能的方式，为开发者执行各种重复性的任务。
数字化转型
根据世界经济论坛所提供的数据：到2025年，数字化转型对于整个社会与行业的价值，可能达到100万亿美元。面对强烈的数字化转型需求，大多数企业会越来越依赖于各种新兴的技术。而这反过来又会对软件质量的稳定性和可靠性，提出了更高的要求。
迈向云端，并广泛采用物联网
凭借着高稳定性这一优势，如今越来越多的企业都将自己业务数据的存储，以及处理方式转移到了云端)。根据Sogeti（译者注：数字化转型方案提供商）的最新研究显示：在目前用户常用的各类应用程序中，有75-76%是基于云服务的。同时，我们也能看到各大软件开发与服务提供企业都在进行物联网(IoT)的布局。凭借着此类技术，它们不但可以访问到以前无法获取的客户使用数据，而且可以据此做出各种明智的业务决策。在同一份研究报告中，Sogeti也指出：有95-97%的受访企业正在计划或已经实施了IoT的解决方案。
大数据测试
当前，由于各类企业都会参考、并根据与业务相关的大数据，来制定适合于自身情况的最佳营销策略。因此针对大数据的软件测试将越来越重要，我在此预测此类测试的需求将在2022年达到一个新的高度。在大数据测试中，软件测试人员主要验证的是：在使用各类商用集群服务，以及调用其他支持元素时，目标应用是否能够有效地处理了TB级的数据。此类测试一般侧重于功能与性能方面。当然，数据质量也是大数据测试环节中的一项关键因素。我们需要根据不同的特征(包括：一致性、有效性、准确性、完整性、重复性等)，来检查数据的质量。
数字化转型 :P路还是要走
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