有人了解自动化测试管理平台吗？有详细的信息可以参考一下的吗？_为什么DevOps很好，但却很难落地，大家对DevOps是怎么理解的？

1、 有人了解自动化测试管理平台吗？有详细的信息可以参考一下的吗？

了解一点点，希望对你有所帮助哦~

信必优信息技术有限公司最近研发的中央自动化测试管理平台，详细信息如下：

测试自动化提供了以经济实惠的方式高效执行测试的可能性–比如在多设备、多平台和多语言环境设置中支持回归测试集，同时测试自动化对于敏捷开发流程中的持续交付和持续测试至关重要。虽然自动化的投资回报率较高，但通常缺乏系统性的方法来管理其计划、执行、分析和报告。

Symbio的AutomationDashboard解决方案是一款简单、非常直观的白标签管理、分析和报告工具，旨在管理测试自动化。Symbio的AutomationDashboard专注于自动化、实时访问多个来源的数据以及多个测试工具的一体化集成，可实现以下功能：

• 轻松规划自动化测试–自动化测试计划的管理和定义
• 自动化测试运行实时管理
• 通过测试结果自动分析工作流程轻松调试
• 重要指标和KPI，例如趋势分析、基准管理、差距分析、根本原因分析、风险点分析等
• 为所有项目干系人实时提供透明、有意义且可追溯的报告
• 历史数据组织
• 改进整个组织内部的流程

和敏捷开发流程无缝链接：我们的AutomationDashboard非常适用于敏捷SDLC方法。实时发布变更通知和统一的结果分析流程可以降低测试成本，提高项目质量。

持续集成和交付：我们的AutomationDashboard可以向各方利益相关者提供全面的操作，可在软件开发的所有阶段进行查看–比如测试结果和测试管理、问题管理、变更管理的数据。

希望对你有所帮助哦~

2、 为什么DevOps很好，但却很难落地，大家对DevOps是怎么理解的？

在科技领域，近几年除了人工智能、物联网、数字化转型等热门话题外，DevOps也是热门话题之一，但真正落地却非常难。

如今，软件和数据正推动着业务的方方面面，很多公司的高层和决策者也逐渐意识到技术需要跟着业务需求的快速变化。

笔者站在媒体的角度谈下对DevOps在新的一年中主要的发展趋势，总结为五个方面：

一、“DevSecOps”：在互联网时代下，安全是头等大事，企业需要做的就是把安全融入到应用中。Qualy公司产品管理副总裁ChrisCarlson解释了为什么DevOps中需要加入Sec这个词：“如今DevOps正在快速改变IT的运营方式，需要在规划和执行生命周期更早期的阶段与IT和应用开发团队展开合作。这就要求将安全性融入到DevOps中，而不是事后再行动。”

二、跨平台互动和物联网意味着将会有越来越多的应用和设备：现如今的企业已经成为一个不间断的软件和数据工厂，全天候运营。因此，技术也必须要跟上全天候创建、测试和交付软件的步伐，在此，DevOps是至关重要的。Perfecto公司首席技术布道师EranKinsbruner在DevOps.com网站上这样写到：“加上物联网的兴起，实现了跨智能手机、电视、平板电脑和其他设备之间的无缝切换。在2018年，金融服务、医疗保健、零售和汽车等行业将全面采用物联网，提供完美用户体验的关键一步就是测试，大量的测试。在今天这场数字革命中，测试、测量和开发永远都不嫌多。”

三、让DevOps变得敏捷：Forrester分析师DiegoLoGiudice发现，将敏捷（开发者与最终用户紧密合作，以进行频繁的软件迭代）与DevOps结合起来的企业组织表现要好于那些将两者分开的企业组织。任何IT组织只关注敏捷、或者只关注DevOps都是不能接受的。一枚硬币有两面性，一面成就了另一面。”Forrester的最新研究发现，企业组织如果正在运作将敏捷与DevOps结合起来的项目，那么业务/IT成果会提高2倍，功能质量也有所改进，能更快地获得业务价值，持续交付，对结果更高的可预测性，与要求相符。

四、人工智能和机器学习可能会开始在DevOps中发挥作用。现在的市场中出现了很多采用人工智能和机器学习的解决方案，不仅可以帮助DevOps团队追踪进度，还可以预测何时何地需要代码。在去年发表的文章中，RonaldVanLoon和DanielCronin探讨了基于人工智能的解决方案为DevOps增加认知计算的能力。例如，VanLoon描述了“采用机器学习算法，将人类知识与日志数据进行匹配，再加上开源代码库、论坛和社交线索。利用所有这些信息，创建了一个相关洞察数据库，其中可能包含用于解决IT运营和DevOps团队日常面对的大量关键问题的解决方案。

五、频繁的新版本发布需要更快节奏的更新：对企业技术预期的提高，使得确保持续高性能应用的压力也加大了。Perfecto公司首席技术布道师EranKinsbruner表示，IT负责人“必须意识到为开发人员提供工具和时间在整个软件开发生命周期内持续测试的重要性。像自动化和云这样的工具可以提高效率，让开发人员可以节省手动质量检查的时间，从而确保他们开发的应用能够满足消费者的期望。”

不过需要提醒的是，在人工智能减轻DevOps团队的一些负担之前，还需要做一些谨慎思考。开发者们必须要了解他们希望人工智能在SDLC内部和跨DevOps帮助他们做些什么以及如何去做，切勿盲目。

来自科技行者团队不迟到、不早退、爱岗敬业的优秀吃货员工刘小新！