先说明,今天的内容,是写给想成为高级测试开发、自动化测试专家的人看的,因为,它可能颠覆你的认知。
众所周知,如今无论是大厂还是中小厂,自动化测试基本是标配了,毕竟像双 11、618 这种活动中庞大繁杂的系统,以及多端发布、多版本、机型发布等需求,只会“点点点”的手工测试很难胜任。这一点在招聘要求中就能看出来。
然而,理想很丰满,现实却很难招到一个成熟的自动化测试工程师。就说最近,我面试了不少来自大厂的测试工程师:华为、沃尔玛、腾讯、字节……等等,每次都以为稳了,寻思在大厂应该都参加过自动化测试吧,实际却是很多工作 10 年的测试工程师,仍然在做功能测试,或是以功能测试为主。
为什么自动化测试人才稀缺?我归纳了 3 点:
对自动化测试领域局限在工具和框架的使用,缺乏整体认知;
对于自动化测试设计理解不深入,一些方法、套路停留在概念理解,无法灵活运用;
测试工作的价值被低估,长期发展受限,被迫和开发人员一起内卷技术工具。
在这之前,先思考下,我们自动化测试的“终点或价值”是什么?
是自动化跑起来么?这个要求太初级了;
是领导满意么?成也萧何,败也萧何,有时因为换了一个领导,项目就半道中卒;
是 100% 自动化么?高度自动化也并不一定会带来高质量;
好像一时半会很难说清,自动化测试的价值是什么。直到我看到了下面这张图,完全颠覆了我的认知 —— 自动化测试项目的最终交付价值是它产生的效益,也就是投入回报率比 ROI。
乍一听,有点难理解,但仔细一想,可不就是这么回事么。
打个比方,在年终述职报告中时,用 ROI 的方式表达业绩:“老板,我做的自动化测试案例,去年一年被 n 个场景使用,重复运行 x 次,发现 bug y 个,节省手工工作量 z 人月”。
是不是很直观?要想成为高手,就必须要看到并解决更有价值的问题,对更高的结果负责,做到这点,你就不再只是“点点点”,而是可以成为价值 30 万、50 万甚至年薪百万的测试专家或自动化架构师。
这个方法来自「原甲骨文高级开发经理」柳胜的专栏《自动化测试高手课》,比起 80% 的测试工程师熟知的从“代码能力→工具能力→架构能力”的认知路线,这种新的模型,一下子打穿了测试高手工作的本质 —— 要懂业务、懂技术、懂架构,而不是局限在工具和框架上。
比起市面上只聊工具与框架、代码等像操作说明书一样的资料不同,专栏最吸引我的,是作者独创了很多「自动化测试」在业内第一次出现的方法论(下面详细说),带你跳出工具和框架的层面,重新审视自动化测试设计。
专栏中涉及度量数据分析、代码逻辑和 Job 建模,也对应着软件开发里的数据、算法和建模,他会在 GitHub 上创建一个 repo 放入专栏所讲到的整体代码和相关文件,方便大家动手运行,毕竟顺畅学习 1 小时,不如动手实践 10 分钟。
当然,虽然 80% 的内容在于「认知」上的拔高,但他也会列出业界主流工具和框架,以及选择策略和落地实践,并附上全栈自动化测试工具列表。但这部分只占 20% ,毕竟这些东西网上都能搜得到。
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其实,之前就读过柳胜的文章,立刻被他新鲜的角度吸引,可以感受到他对测试岗位的理解非常透彻,这也源自于他独特的经历:
曾就职于摩托罗拉、甲骨文中国,历任测试经理、高级开发经理、测试总监等职位,熟悉整个软件生命周期、软件架构设计、开发、测试、运维。
带领团队设计的分布式自动框架 Automation Center,填补了甲骨文 20 多年来在视频会议系统自动化测试领域的空白;
两本测试专业书籍作者;
也是 Qcon 全球软件开发大会的讲师;
日常测试人的工作中,只能接触到“造轮子”的局部,视野受限。而像柳胜这样的实战专家,能让你从更高层次认识测试岗位,这才是最难得的。
柳胜在专栏中提出了不少新的方法论,而且是业界第一次出现:
“微测试 Job 模型”,在这个 Job 模型里,没有 TestSuite 和 TestCase 的概念,也没有具体工具和框架的依赖,而是面向测试需求和自动化测试 ROI 要求设计;它可以帮你厘清测试的场景、工作流、需要代码实现的案例原子等等;
“ 3KU 矩阵”,用于梳理 UI 测试、接口测试和单元测试每个截面的测试能力;3KU 测试金字塔,分层测试各层有自己的关注点,但又能在整体上实现互相配合、补偿;
案例 DM 分析表,可以分析不同类型的自动化测试开发成本和维护成本;
工具四维度成熟度模型,用于框架选型分析决策;
......
这些还只是冰山一角,已经让我大开眼界、期待不已了。
柳胜把整个专栏拆分为了 4 个阶段:
第一模块带你重新审视自动化测试的基本概念和规律,掌握自动化测试效益的量化思维方法——投入产出比 ROI 模型。
第二模块会从一个订餐系统的例子出发,从单体应用升级到微服务集群,来观察测试需求的变化,通过逐层测试来全面验证需求。
第三模块会一起推演模型设计。像开发的设计模式一样,自动化测试设计也应该有自己的方法论。
第四模块会提供一些度量模型和驱动改进的流程样例,一起思考怎么让一个项目始终可观测、可控,有反馈。保证项目始终在预定轨道上推进,即使有偏离,也能第一时间发现纠正回来。
下面是专栏的具体内容:
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授之以鱼,不如授之以渔。这个专栏不会让你扑到工具技术的茫茫大海里,等过几年之后,有一种学不完、学不精、用不好的绝望,而是带着你了解鱼的规律,带着导航驶入大海,有方法地探索,最后满载而归。
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