介绍
应用程序生命周期管理 (ALM) 是指从应用程序的初始阶段到退役阶段对应用程序的生命周期进行全面管理的过程。它涵盖了需求定义、设计、开发、测试、部署和持续维护等关键阶段。通过整合流程、工具和人员，ALM 可确保在整个应用程序生命周期内实现无缝协作并提高生产力。
在当今快节奏的软件开发环境中，强大的 ALM 工具和 ALM 解决方案对于保持效率、一致性和质量是必不可少的。这些工具使组织能够简化工作流程、增强团队协作并确保端到端可追溯性。与 Word 和 Excel 的双向集成、版本控制和报告等高级功能的集成使 ALM 软件成为成功的关键。
新兴趋势（例如将 AI-ML 技术集成到 ALM 系统中）正在彻底改变该领域。集成 AI-ML 的 ALM 工具为团队提供预测分析、自动化流程和智能建议，从而提高效率并减少错误。这些进步为应用程序生命周期管理解决方案设定了新的基准，并将其定位为在 2025 年及以后保持竞争力的关键。
什么是 ALM？
应用程序生命周期管理 (ALM) 是一种结构化方法，用于管理应用程序的整个生命周期，从最初的概念到最终的退役。ALM 集成了工具、流程和团队，以确保在需求工程、开发、测试、部署和维护阶段实现无缝协作和协调。
ALM 的关键组件
需求管理
：捕获、分析和跟踪需求以确保与业务目标保持一致。
项目管理
：规划、安排和监控进度，以确保按时、在预算内交付项目。
开发和配置管理：管理源代码、构建和配置以保持一致性。
测试和质量保证：确保应用程序功能满足预定义的要求和质量标准。
部署和发布管理：简化应用程序的推出，同时最大限度地降低风险。
维护和操作：管理应用程序的更新、补丁和持续支持。
什么是 ALM 工具和软件？
ALM 软件和 ALM 系统是集成应用程序生命周期各个方面的集中式平台。通过提供可追溯性、协作和自动化工具，这些系统有助于简化工作流程并减少瓶颈。
ALM 工具具有与 Word 和 Excel 往返集成等功能，可简化需求跟踪和报告。
先进的 AI-ML 集成 ALM 软件可自动执行重复任务、增强决策能力并提供预测性见解以预防潜在挑战。
ROI 计算对于 ALM 工具的重要性
投资正确的 ALM 工具和解决方案可以带来可观的回报。衡量 ALM 工具的投资回报率涉及评估以下指标：
提高生产力：减少花费在手动任务上的时间并更好地分配资源。
更快的上市时间：简化流程，加快应用程序部署。
减少错误：增强的可追溯性和自动化测试最大限度地减少了代价高昂的缺陷。
成本节约：：优化的工作流程和高效的资源利用可降低运营成本。
通过关注这些 ALM ROI 指标，组织可以做出明智的决策，最大限度地提高其 ALM 软件投资的价值，同时在不断发展的技术环境中保持竞争力。
ALM 工具中要寻找的关键功能：评估清单指南
选择正确的 ALM 工具对于简化应用程序开发和确保整个生命周期的效率至关重要。以下是使最佳 ALM 软件成为现代开发工作流程中不可或缺的基本功能和特性：
强大的需求管理： 有效的需求管理可确保捕获、记录和跟踪所有应用程序需求。此功能可最大限度地减少沟通错误并确保与业务目标保持一致。
端到端的可追溯性： 顶级 ALM 系统提供整个开发生命周期的完整可追溯性，将需求、设计、代码和测试联系起来。需求可追溯性可确保责任制并简化审计和合规性。
测试管理： 集成的测试管理功能允许团队在 ALM 平台内规划、执行和跟踪测试。这简化了质量保证流程并降低了缺陷率。
版本控制： 版本控制功能可跟踪需求、设计和代码的变化。这可确保团队能够访问历史数据，并有助于在整个项目生命周期中保持一致性。
人工智能协助： 具有 AI 集成的最佳 ALM 工具利用人工智能进行预测分析、自动化工作流程和智能推荐，从而提高生产力和决策能力。
合作： ALM 软件促进跨职能团队之间的协作，为沟通、文档共享和任务跟踪提供集中的平台。
与第三方工具的往返集成： 高级 ALM 工具支持与 Word 和 Excel 等广泛使用的工具进行双向集成。这可确保无缝导入/导出需求和数据，从而减少人工工作量和错误。
遵循此清单可确保成功实施 ALM 解决方案并采用最佳实践，以实现卓越运营和最大投资回报率。
使用 ALM 工具和软件有哪些好处？
对于希望简化应用程序开发流程、增强团队协作和实现可衡量的投资回报率的组织来说，ALM 软件至关重要。以下是在现代软件开发中利用 ALM 工具和 ALM 解决方案的主要优势：
1. 提高开发团队的效率和协作
中心化平台：ALM 系统为所有利益相关者提供统一的环境，增强沟通并减少孤岛。
改进工作流程管理：自动执行跟踪、版本控制和报告等任务可节省时间并确保一致性。
增强的协作：通过共享仪表板、实时更新和无缝集成，团队可以齐心协力地工作，减少错误和沟通不畅。
2. AI-ML 集成 ALM 工具：彻底改变 ALM 工具和系统
AI 和 ML 技术与 ALM 工具的集成正在改变团队管理应用程序生命周期的方式：
预测分析：人工智能洞察力有助于预见潜在问题，从而实现主动决策。
自动化工作流程：重复性任务（例如错误跟踪和测试管理）得到简化，从而减少了手动工作量。
智能建议：机器学习算法为优化工作流程和提高生产力提供建议。
提高精度：通过识别模式和异常，AI-ML 工具可以减少错误并确保合规性。
ROI 优势：应用程序生命周期管理 (ALM) 工具
投资正确的 ALM 解决方案可通过以下方式带来切实的投资回报：
节省成本的策略：简化的工作流程和自动化流程降低了运营成本。
更快的上市时间：高效的需求收集、开发和测试流程缩短了周期时间，从而实现了更快的部署。
提高生产力：团队在重复任务上花费的时间更少，从而能够专注于价值驱动的活动。
减少错误和返工：全面的可追溯性和质量管理最大限度地减少了代价高昂的缺陷和修改。
ALM 投资分析：节省时间、资源利用率和减少错误等指标证明了采用 ALM 软件的成本是合理的。
利用 AI-ML 集成 ALM 工具的组织可以最大限度地发挥这些优势，确保在竞争激烈的软件开发领域获得更高的投资回报和长期成功。
最佳 15+ 应用程序生命周期管理 (ALM) 工具和解决方案
视觉要求 ALM 平台 –
Visure 是最值得信赖的现代 ALM 平台之一，专门为全球各种规模的组织提供需求管理服务。该公司集成了整个 ALM 流程，包括风险管理、问题和缺陷跟踪、可追溯性管理、变更管理以及质量分析、需求版本控制和强大的报告等其他各个领域。
关键特点：
标准与合规性——Visure 有助于遵守各种重要的行业标准，包括 DO-178B、DO-178C、DO-254、ISO-26262 和 ISO 21434。此外，Visure 还支持 SPICE 合规性、CMMI 和 FMEA。
可追溯性 – Visure 还可以帮助您维护系统与所有软件需求、风险、测试和其他工件之间的完全可追溯性。此外，Visure 还可以帮助您生成完整的可追溯性报告。
多层协作 – Visure 支持基于 XML 的标准，如 ReqIF 和 XRI，可帮助您在各个客户和供应商之间交换需求。
安全性——Visure 确保信息和需求的安全性。该工具通过其严格的访问策略来实现这一点，即使在基础级别，也只有特定人员才能访问这些构件。
质量分析 – Visure 的质量分析器允许您对需求进行语义分析以确定其质量。因此，如果需求质量低下，该工具将自动标记其模糊性或不一致之处。
版本控制——Visure 支持强大的版本控制，允许您完全追溯项目中所有需求的版本。对于任何公司来说，这都是一项必不可少的功能，因为它可以帮助开发团队跟踪随时间推移所做的所有更改。
数据模型 – Visure 支持多种开发流程，例如敏捷开发、V 模型等。在 Visure，我们确保分析业务模型中固有的具体问题，并针对每种特定需求提供面向解决方案的数据模型。这些数据模型可定制，以与客户的内部流程关联，并可根据需要实施。
IBM 门 –
IBM DOORS 是当今市场上最古老的 ALM 工具之一。 IBM 提供的最好的东西是与该领域的其他工具的良好兼容性。 IBM 提供适用于大型企业的灵活解决方案以及高级粒度和可配置性。
关键特点：
标准 – IBM 支持轻松遵守各种行业标准，如 ISO 26262 和 ISO 21434。
轻松操作——IBM 允许您轻松创建基线、在涉及详细需求时跟踪版本控制，并将变更请求直接链接到初始文档。
协作 – IBM 还通过管理代码、规划冲刺、运行站立会议和跟踪工作来帮助增强团队之间的协作，以减少返工。
代码投影仪 –
CodeBeamer 是 Intland Software 为高级产品和软件开发量身定制的 ALM 工具。 该工具为敏捷和面向 DevOps 的组织提供了预配置模板和合规性。
主要特征：
标准 – CodeBeamer 遵守 ISO 26262 和 IEC 61508 等各种标准，确保质量。
灵活 – CodeBeamer 以灵活性高和可配置性强而闻名。该工具支持质量分析、审计和审查，并有助于生成可自定义配置的 QMS 报告。
支持系统 – CodeBeamer 的支持系统在市场上备受好评。报告系统非常强大，可让您随时了解最新的项目进展。
可追溯性和文档 – CodeBeamer 因其在所有需求和其他工件之间提供的可追溯性而广受青睐。该工具提供的文档帮助在市场上也颇受青睐。
现代要求 –
Modern Requirements 是一种基于云的 ALM 工具，它与 Azure DevOps、TFS 和 VSTS 集成。 它为流程的每个阶段的项目经理提供了强大的可追溯性。 Modern Requirements 适用于各种行业，如医疗保健、银行和技术。
主要特征：
标准 – Modern Requirements 进行正式审查以增强输入并定期整合审阅者的评论。它可帮助您的组织完全符合 ISO 26262 和 ASPICE。
文档 – 现代需求文档是另一个最受欢迎的功能。现代需求允许您构建实时需求文档，这些文档将随您的需求一起更新。审查管理可帮助您在项目内部构建在线审查报告。
强大的可追溯性 – Modern Requirements 允许您创建水平可追溯性矩阵，帮助您在几秒钟内审查可追溯性。它还使用交叉矩阵来确保轻松查看、管理和更改项目各个工件之间的内容。
螺旋ALM –
Helix 是 ALM 领域中的另一个工具，它通过集中所有需求、测试用例、问题和其他工件并管理它们来帮助您进行项目管理。
主要特征：
法规——Helix 有助于遵守一些重要的标准，例如 ISO 26262 和 ISO 21434。
适用于任何地方 - Helix 是一种灵活的工具，适用于各种小型和复杂的过程，并且易于使用。
报告和错误 – Helix 将所有测试报告和错误报告捕获在一个位置，并提供不时更新以使应用程序保持最新状态。
西门子极化 –
Polarion 是市场上知名的 ALM 工具。 Polarion 因节省时间和精力、提高质量以及确保复杂系统的安全性而备受推崇。
主要特征：
标准 – Polarion 有助于跨复杂标准（如 ISO 26262、ASPICE 和 CMMI）进行协作。
端到端可追溯性——Polarion 保证所有需求和测试用例之间的端到端可追溯性，确保需求和测试用例正确地相互映射。
轻松导入/导出——Polarion 的传统功能（如版本控制、仪表板和开放 API）使其在人群中脱颖而出。 Polarion 信息的导入导出非常简单直观。
螺旋队 –
Spira Teams 是一个 ALM 平台，可帮助您在单一集成环境中管理需求、发布、测试、问题和任务。它还提供一个包含项目重要指标的集成仪表板。
主要特征：
法规——Spira Teams 提供根据 ISO-26262 管理您的测试和合规活动的功能。
易于集成——该工具可以使自动化和集成过程变得非常简单，这使其成为市场上最受欢迎的 RM 工具之一。
可追溯性——Spira Teams 还为所有需求、测试用例、缺陷、开发工作和源代码提供端到端的可追溯性。
图勒普 –
这是一个ALM系统，主要促进敏捷方法、V模型、需求管理和IT服务管理。该项目管理平台使组织能够满足所需的标准，例如CMMI和ITIL。
主要特征：
合规性——Tuleap 为汽车行业提供符合 ASPICE 和 ISO-26262 的标准。
可追溯性——Tuleap 确保从初始需求到测试活动和最终交付的端到端可追溯性。 它连接所有需求、测试用例和其他工件，以确保完全可追溯性。
易于使用 – Tuleap 非常易于使用和设置，这要归功于该工具的云版本。它允许您创建完全符合您需求的工作流程。
JIRA –
Jira 是 Atlassian 旗下市场上最著名的 ALM 工具之一。Jira 主要供敏捷团队用于管理需求、规划和跟踪项目以及相应的问题。
主要特征：
非常适合敏捷工作者——Jira 能够为所有用户故事提供单一视图，并能为各种冲刺生成所需的报告和文档，例如冲刺速度图和燃尽图。此外，在监控工作量和任务分配的同时，将工单组织到冲刺和发布中也非常容易。
大量集成 – 与第三方软件集成是许多需求管理工具的常见问题。另一方面，Jira 在这方面做得相当好。事实上，Atlassian Marketplace 上有超过 3000 个应用程序可以帮助您扩展软件的功能。
轻松定制 – Jira 允许用户创建任何类型的问题。可以根据需要定制工作流程以满足任何要求。表格、表单、报告和时间线等各种元素也可根据您的要求进行定制。
致死菌 –
Xebrio 是一个基于云的 ALM 平台，允许用户在整个开发生命周期中创建、管理和跟踪产品需求。 它旨在帮助企业和团队简化他们的需求管理流程，有效协作，并确保最终产品满足客户的需求和期望。
主要特征：
基于云 - Xebrio 是一个基于云的平台，这意味着它可以从任何有互联网连接的地方访问，这对于远程或跨多个地点工作的团队来说非常方便和灵活。
直观的界面——Xebrio 具有用户友好的界面，易于导航和使用，不同技术水平的用户都可以使用。
企业架构师 –
Enterprise Architect 是一种可视化建模和设计工具，允许个人和团队创建、管理和共享复杂的软件和业务架构模型。
主要特征：
全面建模 – Enterprise Architect 支持广泛的建模符号和功能，使其成为大型复杂项目的综合工具。
协作 – Enterprise Architect 提供内置协作功能，使团队能够更有效、更高效地协同工作。
集成——Enterprise Architect 与许多流行的开发工具集成，从而可以轻松地将建模纳入现有工作流程。
请求视图 –
ReqView 是一种基于云的 ALM 工具，可帮助团队在整个开发生命周期中管理其产品需求、规范和相关文档。 它提供了一系列功能来帮助团队定义、分析和跟踪他们的需求，以及有效地协作和沟通。
主要特征：
用户友好界面 - ReqView 提供了直观的界面，易于导航和使用，不同技术水平的用户都可以使用。
可追溯性——ReqView 提供可追溯性功能，允许用户在整个开发生命周期内跟踪测试、问题和其他工件的需求。
价格实惠——ReqView 提供一系列定价计划，包括免费计划，使其成为小型团队或个人的经济实惠的选择。
HPE ALM 工具 –
HPE ALM（应用程序生命周期管理）是一款用于管理整个应用程序开发生命周期的综合软件工具。 它为需求管理、测试管理、发布管理和缺陷管理等提供了一系列功能和工具。
主要特征：
全面的工具集 – HPE ALM 提供了一套全面的工具和功能，用于管理从需求管理到缺陷管理的整个应用程序开发生命周期。
集成 – HPE ALM 与一系列第三方工具集成，可轻松融入现有工作流程。
CollabNet 版本一 –
CollabNet VersionOne 是一个企业级敏捷应用程序生命周期管理平台，提供一系列用于管理敏捷开发流程的功能。它提供用于敏捷项目管理、DevOps 和价值流管理的工具。该平台由 CollabNet VersionOne 开发，旨在帮助团队更高效地工作并交付高质量的软件产品。
主要特征：
集成 – CollabNet VersionOne 与各种第三方工具集成，可轻松纳入现有工作流程和系统。
协作 – CollabNet VersionOne 提供的协作功能使团队能够更高效、更有效地协同工作。
定制 – CollabNet VersionOne 具有高度可定制性，允许用户根据其特定的 Agile 开发需求定制平台。
GitLab
GitLab 是一个知名的 ALM（应用程序生命周期管理）平台，可提供用于管理整个应用程序生命周期的统一解决方案。GitLab 以 DevOps 和敏捷方法为基础构建，以其在版本控制、CI/CD（持续集成/持续部署）和协作方面的强大功能而闻名。
主要特征：
版本控制：基于 Git 的源代码管理，具有分支和合并请求功能。
CI/CD 管道：自动化持续集成和部署，以实现更快的发布。
项目管理：敏捷板和冲刺规划功能，用于简化工作流程。
可扩展性：适用于具有云或自托管选项的小型团队到企业级项目。
Azure开发运营
Azure DevOps 提供全面的 ALM 解决方案，以简化开发流程并增强团队协作。
主要特征：
CI/CD 管道：自动构建、测试和部署，实现高效交付。
版本控制：支持 Git 存储库进行源代码管理。
敏捷规划：用于冲刺规划、任务跟踪和看板工作流程的板和积压工作。
测试管理：用于创建、管理和执行测试计划的工具。
综合监控：具有分析和报告的端到端可追溯性。
可扩展部署：灵活适用于小型团队或企业环境，支持云和本地设置。
为什么选择 Visure 要求 ALM 工具？
Visure 因其对灵活性、合规性和高级功能无与伦比的关注而在 ALM 工具中脱颖而出：
人工智能驱动的自动化：利用人工智能实现自动化工作流程、需求优化和预测分析，提高效率。
端到端可追溯性：确保需求、设计、开发和测试阶段的可追溯性，简化审计和合规性。
可定制的工作流程：定制工作流程以匹配您独特的组织流程。
往返整合：与Word、Excel和其他第三方工具无缝集成，实现高效的导入/导出流程。
合规就绪：专为安全关键型行业设计，支持 ISO 26262、DO-178C 和 IEC 61508 等标准。
用户友好界面：简化各种规模团队的应用程序生命周期管理的复杂性。
协作和可扩展性：通过可扩展的解决方案促进跨地理分布团队的团队合作。
Visure 专注于创新，包括 AI-ML 集成和具有成本效益的投资回报率 (ROI)，是寻求面向未来的 ALM 解决方案的组织的首选。
最佳 AI 驱动的 ALM 工具：Visure 要求 ALM 平台
随着软件开发变得越来越复杂，对有效应用程序生命周期管理 (ALM) 的需求从未如此强烈。ALM 涉及管理整个软件开发过程，从需求收集到发布，甚至更久。为了改进 ALM 流程和成果，组织正在转向人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。
Visure Solutions 是应用程序生命周期管理 (ALM) 软件的领先供应商，它认识到人工智能和机器学习在改进 ALM 流程和成果方面的力量。 通过将人工智能和机器学习功能集成到其 ALM 平台中，Visure 使组织能够利用这些技术来增强其软件开发生命周期。
以下是 Visure 可以帮助您利用 AI 和机器学习改进 ALM 流程和结果的一些方法：
智能需求管理：
Visure 的 ALM 平台结合了人工智能和机器学习来智能管理需求。 系统可以根据属性自动分析和分类需求，从而实现高效组织和可追溯性。 机器学习算法还可以帮助预测和识别需求中的潜在问题或冲突，从而实现早期缓解并减少返工。
自动测试用例生成：
测试用例生成是软件开发过程的关键部分。 Visure 的 ALM 平台利用人工智能和机器学习来自动生成测试用例。 通过分析需求和过去的测试数据，系统可以自动生成测试用例，减少人工工作量并增加测试覆盖率。 这会提高测试活动的效率和准确性。
风险管理的预测分析：
人工智能和机器学习算法可用于分析历史项目数据、识别模式和预测风险。 Visure 的 ALM 平台利用预测分析来帮助组织有效地评估和管理项目风险。 通过分析以前项目的数据，系统可以识别潜在风险并提供见解以支持决策制定和风险缓解策略。
智能问题跟踪和解决：
Visure 的 ALM 平台结合了 AI 驱动的问题跟踪和解决功能。 系统可以根据问题的严重性、影响和紧迫性自动对问题进行分类和优先级排序。 通过机器学习算法，该平台还可以从过去的问题解决模式中学习，以提供建议并优化解决过程。 这有助于组织简化问题跟踪并提高问题解决的整体效率。
数据驱动的决策：
人工智能和机器学习通过分析大量数据以提取有价值的见解，从而实现数据驱动的决策。 Visure 的 ALM 平台提供高级分析和报告功能，使利益相关者能够深入了解项目绩效、需求范围和质量指标。 这使组织能够根据数据做出明智的决策，从而改善项目成果。
通过反馈分析持续改进：
Visure 的 ALM 平台可以分析反馈和用户输入，以持续改进 ALM 流程。 通过利用人工智能和机器学习，该系统可以识别用户反馈的模式和趋势，使组织能够解决反复出现的问题并加强他们的开发实践。 这种反馈分析有助于推动持续改进，并确保 ALM 流程符合用户需求和期望。
总而言之，Visure 的 ALM 平台提供了一系列人工智能和机器学习功能，可以显着改善 ALM 流程和结果。 从智能需求管理到自动测试用例生成、预测分析、智能问题跟踪、数据驱动决策和反馈分析，Visure 使组织能够利用这些技术来增强其软件开发生命周期并取得更好的成果。
与 Word 和 Excel 往返集成的最佳 ALM 工具
视觉要求 ALM 平台
Visure Requirements ALM 是一个用户友好的平台，旨在管理和跟踪需求、风险和测试，同时提供与 Microsoft Word、Excel、Jira 和 Confluence 等工具的无缝集成。它简化了复杂的工作流程、增强了协作并确保了合规性。
热门功能：
无缝导入/导出：从 Word 或 Excel 快速导入需求、可追溯性和测试用例，并以各种格式导出项目供利益相关者审查。
端到端可追溯性：通过影响分析和可追溯性矩阵建立跨需求、风险、测试和源代码功能的完整可追溯性。
可定制的报告：生成带有仪表板和指标的详细报告，以简化审计和文档。
Visure 使团队能够实现需求管理流程的现代化、任务的自动化并改善项目控制。
JIRA
Jira 是一款功能强大的协作工具，非常适合寻求有组织的项目和需求管理方法的敏捷团队。它与 Word 和 Excel 等 Microsoft Office 工具以及第三方平台无缝集成，提供端到端的项目管理解决方案。
主要特征：
文件管理：创建并自动化用于文档创建和跟踪项目进度的工作流程。
可追溯分析仪：生成可追溯性矩阵和影响分析视图以有效地管理依赖关系。
第三方集成：与 Microsoft Office 等工具连接，实现全面协作。
Jira 凭借其敏捷特性和强大的集成能力提高了团队的工作效率。
Kovair ALM 工具
Kovair ALM 是一个应用程序生命周期管理平台，提供全面的工具来高效管理项目。它与 Microsoft Office 和 Jira 和 Confluence 等第三方工具集成，以提供端到端解决方案。
主要特征：
项目管理
：跟踪进度并无缝管理工作流程。
自定义报告：根据项目需求构建高度可定制的报告。
第三方集成：与 Word、Excel、Jira 和 Confluence 连接以增强功能。
Kovair ALM 结合灵活性和先进的功能来简化应用程序的生命周期。
ALM 工具的新兴技术
应用程序生命周期管理 (ALM) 是软件开发公司确保项目成功的关键过程。 随着技术的发展，ALM 实践也在不断发展以适应新技术和工具，从而使开发过程更加高效和有效。 以下是正在改变 ALM 世界的一些新兴技术：
人工智能（AI）： AI 支持的工具用于自动化 ALM 的各个方面，例如测试、代码分析和需求收集。 AI 可以分析大型数据集、识别模式并提供有助于开发人员做出明智决策的见解。
机器学习 (ML)： ML 算法可以从历史数据中学习并提供对未来结果的预测。 它们可用于 ALM 以改进项目规划、估计风险和优化资源分配。
虚拟化： 虚拟化技术可以创建用于测试软件应用程序的模拟环境。 它使开发人员能够在不同的操作系统、浏览器和硬件配置上测试他们的应用程序，而无需设置物理机器。
云计算： 基于云的 ALM 解决方案正变得越来越流行，因为它们提供可扩展性、灵活性和成本效益。 借助基于云的 ALM，团队可以从任何地方访问他们的工具和资源，实时协作，并减轻管理物理基础设施的负担。
物联网（IoT）： 随着物联网的兴起，ALM 不得不考虑软件与各种连接设备的集成。 支持 IoT 的 ALM 工具可以帮助开发人员管理开发和测试与 IoT 设备交互的软件应用程序的复杂性。
Blockchain： 区块链技术可用于提高 ALM 流程的安全性和可靠性。 它可以提供安全透明的软件变更记录，确保软件构建和发布的完整性。
DevOps： DevOps 是一种新兴实践，它集成开发和运营团队以改善协作、加快软件交付并提高软件质量。 支持 DevOps 的 ALM 工具使整个软件开发过程自动化，从规划和开发到测试、部署和监控。
结语
应用程序生命周期管理 (ALM) 工具对于简化工作流程、增强协作和确保项目成功必不可少。借助 AI-ML 集成等进步，现代 ALM 解决方案可提供预测分析、自动化和强大的可追溯性功能，以满足各种项目需求。从 Visure 到 Kovair 和 Azure DevOps，每种工具都提供适合各种行业和团队需求的独特功能。
如果你准备提升应用程序生命周期管理， 视觉要求 ALM 平台 是一款功能强大、用户友好的解决方案。立即体验其高级功能、无缝集成和 AI 驱动功能 14-day免费试用.