对更快交付高质量软件(或"快速质量")的需求要求组织以敏捷，持续集成(CI)和DevOps方法论来寻找解决方案。测试自动化是这些方面的重要组成部分。最新的《 2018-2019年世界质量报告》表明，测试自动化是实现"快速质量"的最大瓶颈，因为它是成功采用敏捷和DevOps的推动力。
没有好的工具就无法实现测试自动化。因为它们决定了如何执行自动化以及是否可以实现自动化的好处。测试自动化工具是DevOps工具链中的关键组件。在应用人工智能和机器学习(AI / ML)来提供用于测试优化，智能测试生成，执行和报告的高级功能方面，当前的测试自动化趋势已经增长。有必要了解哪种工具最适合利用这些趋势。
这些顶级的被认为可以最好地解决未来几年自动化领域的挑战。从以下条件中选择此列表中包括的工具：
·支持API和服务测试
·提供一些AI / ML和分析功能
·知名度和成熟度
1.IBM Rational Functional Tester(RFT)
IBM Rational Functional Tester是一个测试自动化工具，旨在测试使用不同语言和技术开发的应用程序，例如Web，.Net，Java，Visual Basic，Siebel，SAP，PowerBuilder，Adobe Flex和Dojo Toolkit。它也是用于功能和回归测试的数据驱动测试平台。
RFT提供了一个称为"故事板测试"的功能，该功能可以使用自然语言和应用程序屏幕截图来可视化和编辑测试。RFT的ScriptAssure功能使测试人员能够生成可适应AUT用户界面变化的测试脚本。RFT还可以与其他IBM应用程序生命周期管理工具集成，例如IBM Rational Team Concert和Rational Quality Manager。
执照：商业
2.Tricentis Tosca
有一些连续的测试平台可提供全面的工具集，以支持大多数(如果不是全部)测试活动，从测试设计和测试自动化到测试报告和分析。Tricentis Tosca是其中之一。
该工具具有许多功能，例如仪表板，分析，集成和分布式执行，以支持持续集成和DevOps实践。此外，它提供了友好的用户界面和丰富的功能集，可用于设计，实施，执行，管理，优化API测试。
该工具的其他一些亮点：
·可以轻松集成为DevOps流程的关键部分
·可以在浏览器，移动设备和平台上执行API测试
·启用了多种协议和标准，包括HTTP JMS，AMQP，Rabbit MQ，TIBCO EMS，SOAP，REST和IBM MQ
·一套很好的测试报告和分析功能
Tricentis声称将大大减少回归测试(在数周至数分钟的时间内)。但是，此声明需要由测试团队仔细验证。
执照：商业
3.Ranorex
已经存在很多年了，Ranorex为Web，移动，桌面和API测试提供了一套全面而专业的功能。利用其在基于桌面的测试自动化中的经验，Ranorex具有用于UI元素识别，编辑和管理的高级功能。
与Katalon Studio一样，Ranorex友好而直观的GUI，记录/回放和脚本生成功能使测试人员可以轻松进行自动化测试。
测试人员可以将Ranorex与Selenium Grid集成在一起，以实现分布式测试以及并行测试执行。
许可：附加组件为690欧元，高级许可为2290欧元起。
4.Postman
Postman是专为API测试设计的另一种自动化工具。用户可以在Mac，Linux，Windows上以浏览器扩展或桌面应用程序的形式安装此工具。它不仅在用于API测试自动化的测试人员中很流行，而且在使用该工具开发和测试API的开发人员中也很流行。实际上，它是用于开发和测试API的开发环境。
该工具的一些亮点：
·用于设计，调试，测试，记录和发布API的综合功能集
·友好且易于使用的用户界面
·支持自动化和探索性测试
·接受Swagger和RAML API格式
·请求和应答者可以打包并与团队成员共享
执照：商业
5.Apache JMeter
JMeter是设计用于测试加载和性能测量的开源工具-JMeter的两个功能是众所周知的。但是，该工具现在也用于API和服务测试，尤其是API性能。JMeter是第三种最受欢迎的测试自动化工具，在"测试自动化挑战"调查中有25％的受访者引用了JMeter的信息。
该工具的重点包括：
·轻巧，具有简单易用的用户界面
·测试结果可以重播
·支持CSV文件来设置API参数的值
·支持与CI工具(例如Jenkins)集成。JMeter通常用作CI和DevOps工具链的一部分
许可证：开源
这里列出的顶级工具并不详尽。但是它代表了成熟，流行的最佳工具，并提供了使用AI / ML的功能来解决组织在交付"快速质量"时面临的挑战。此列表还包括仅支持API和服务测试对于成功进行敏捷和DevOps转换至关重要。
您选择的测试工具不仅应满足您当前的需求，而且还应关注潜在的趋势和改进。体面的工具应支持基本优化，测试用例和数据生成的自动化，更智能的解决方案以及分析。
随着增长的机会，将引入更多的工具；即使组织中的测试自动化水平低至14％到18％之间(WQR报告)。此外，很高兴看到现有和即将推出的工具如何应用AI / ML来应对未来的挑战。API和服务测试也是一种趋势，将来应该会得到进一步的发展。
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