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为什么你的自动化测试无法落地
80 2024-02-23
自动化测试要解决什么问题?
测试准备阶段:提高测试活动开展前准备工作的执行效率(造数据); 测试执行阶段:提高测试活动执行过程的效率(UI/API/UNIT自动化测试); 测试跟踪阶段:提高软件线上发布后的跟踪和信息反馈效率(线上主流程巡检);
为什么自动化测试难以落地?
需求的稳定性:如果需求经常变更,那只会造成自动化测试的大量重复返工。 环境的稳定性:测试用例的执行和结果验证需要一个稳定的环境,而目前很多中小型公司对测试环境的稳定性不那么重视,甚至是选择性忽略。 人员的稳定性:自动化测试用例大多要结合具体的业务场景来设计,且相关的测试数据也需要考虑场景的复杂性,如果测试同学在不同的项目和需求间疲于奔命,那很难保证测试用例以及数据和被测场景的高度匹配。 目标的稳定性:自动化测试属于技术实践,合理明确的目标和阶段里程碑就很重要。但很多测试同学在落地自动化测试时,根本没考虑清楚到底要怎么做,要解决什么问题,通过什么手段解决问题,只想着我要用某个高大上的框架或者工具,别人在做我也要做。 系统的简洁性:这点可以理解为系统架构的设计是否清晰,调用关系明确,请求链路可观测。大部分自动化测试都是调用各种API或者元素执行case,如果系统架构设计混乱,不同服务和模块间的调用关系混乱,那么就需要花费大量的时间去梳理这些才能开展后续的工作。前期大量的时间精力投入会极大的影响后续工作的开展,因为这意味着成本的增加。
自动化测试如何达到预期效果?
明确的目标:落地自动化测试的目的是什么,是为了提高效率还是单纯的想学习一个新工具/框架。 合理的评估指标:评估指标的制定要和目标有直接关联,而不是照抄大厂,大厂的指标也许更好但不一定最合适。 多维度的度量数值:度量指标要从多个维度制定,而不是单一维度;度量指标依然是一个辅助决策工具,而不是决定性的给出结论; 合理可执行的过程方式:要达到好的目标,最关键的还是回到执行过程中。执行过程建议先划分为不同阶段,每个阶段制定合理的小目标和明确的时间节点,然后根据具体的执行情况及时调整。
将大目标拆成比较小的几个目标,以自动化测试来说:刚开始只覆盖核心业务场景的P0场景,先拿到好的结果,然后再扩大覆盖范围,细化case的粒度,直至最终目标。 小步快跑,做出MVP结果(最小可行性方案),用好的结果说服团队和上级,扩大覆盖范围,不断改进和优化自动化测试的提效效果。 制定自动化测试的落地里程碑,以及预期的交付时间和交付效果。比如第一周demo跑通,第一个月覆盖主流程P0场景,第二个月覆盖P0+P1场景,提升回归测试效率30%。
原文链接:
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDAwMjM1NQ==&mid=2247487632&idx=1&sn=bcddb20bdc93d292be504d41b24f6771&chksm=ce7158ccf906d1da841048e825354f52a806067f3330e7aa991f3b1c4ab69e8e6ee5817a876a#rd
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