互联网测试少,测试研发比大概在1:5,再加上产品再使足了劲上需求,导致了测试需求量大,测试准备时间短,从而降低了上线质量。那么如何解决呢?测试是质量负责人,要对平台质量负责,于是就需要做一些取舍,挑重点测。因此,在时间不充裕的前提下,质量负责人要有能力评估需求的风险等级,给出一个令人信服的不测理由。具体来说要做两件事情,第一梳理平台链路,第二梳理线上问题。
测试是质量负责人,要对平台质量负责
互联网测试少可太常见了,测试研发比大概在1:5,再加上产品再使足了劲上需求,导致每天晚上都有测试唉声叹气,今天加班测呗,但加班真的能保证质量吗?
我看未必!种种因素致使测试需求量大,测试准备时间短,从而降低了上线质量。可以从沟通少和技术原理不理解二个层面来分析,第一沟通时间少会对需求理解偏差,如果连需求都不了解,测试范围必然不会很全,测试内容也不会正确。第二没时间了解技术原理,导致测试浮于表面,坦白了讲,很多测试人员还不如用户或者运营测的全面。那么该如何解决“测试需求量大、测试准备时间短”的问题呢?
解铃还须系铃人,测试要做一些取舍,挑重点测。什么什么?你说“产品认为,所有需求很重要,必须全部要测”,什么什么?你又说“研发认为,所有变更都是重点,必须全部要测”,如果出现了这种想法,说明测试被产品/研发牵着走啦!提出这种问题的测试同学,是在被动接收产品/研发的命令,大概率无法回答“哪些应用存在问题多?哪些应用存在问题少?哪些应用是核心链路?”。不了解平台质量情况就相当于一只无头苍蝇,产品认为此次需求重要就飞到产品那,研发认为此次变更重要就飞到研发那,这种信息差导致双方(测试和其他人)无法平等沟通。
无法平等沟通的根因是测试对自身定位不清晰。测试又称质量负责人,要对平台质量负责,用一套粗糙标准来解释“平台质量好说明测试能力强,平台质量差说明测试能力弱”,因此,在时间不充裕的前提下,质量负责人要有能力评估需求的风险等级,给出一个令人信服的不测理由。具体来说要做两件事情,第一梳理平台链路,第二梳理线上问题。
梳理平台链路,提出专业建议
什么是平台链路呢?拿支付宝app举例,其内功能包括理财、支付、客服等等。现在有一个新需求“更新了我的客服问题识别模型”,相信一些人接到需求后会先打开「我的客服对话框」,然后输入模糊问题“啊要你?”来测试模型的正确性。
如果将「我的客服」进行链路拆解,能分析出下面这样的结构,代码逻辑会先识别用户情绪“判断你是生气状态还是高兴状态”,如果是生气状态可能直接转人工(生气的人很容易投诉,让人工处理会更好),如果是高兴状态才会进行问题识别。如果你清楚这个链路就能有针对地进行测试,比如输入问题时会使用高兴状态+模糊问题,某些特殊情况下,甚至直接对「模糊问答模型」进行接口测试。
如果没有梳理平台链路,测试只能被动接受信息,无法给出专业的测试建议。但是当梳理清平台链路后,测试就能够给出比较专业的意见。假设本次需求更新了「情绪识别模型」,能精准地识别用户情绪,从整个链路角度来看,如果情绪识别出现了问题,最差情况下是“把生气的用户识别成高兴”,后续会进行问题识别来解答用户问题(而非转人工),其实影响面不算特别大。
梳理线上问题,给出质量数字
梳理平台链路了就可以给出比较专业的测试建议,但若想进一步了解平台的质量状况还少了些数字分析,而基于梳理出的链路分析线上问题就能给出质量数字。下表从两个维度“线上问题数和故障影响面”给出质量数字。可以看出,标准问题不仅线上问题多而且故障影响面非常严重,有关标准问题的需求一定要重点参与,反观情绪识别的质量情况就比较正常,如果测试时间不充足,有关情绪识别的需求可以有选择地参与。
一般要先梳理平台链路,再基于梳理出的链路分析线上问题,因为“粒度更细”问题定位才能定位的更精准,才能更好的评估需求的质量状况。比如下表是我的客服(粗粒度)的质量数字,若两个需求分别是“更新了我的客服问题识别模型”和“更新了我的客服情绪识别模型”,不难看出,这两个需求都属于我的客服,根据下表很难对两个需求进行取舍。
实战案例
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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在适当的年龄,选择适当的岗位,尽量去发挥好自己的优势。
我的自动化测试开发之路,一路走来都离不每个阶段的计划,因为自己喜欢规划和总结,
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