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测试分层

# 背景

纯属个人总结,总结下目前接触到测试方法/体系

# 个人总结

从开发架构上来分层

目前接触到项目,基本上都是如下图的架构模式(MVC),每一层都衍生出对应的测试

对应的测试:

看看市场上的测试岗位,大多数都是围绕这这些来设定的:功能测试,自动化测试,测试开发,性能测试,服务端测试

个人最近几年都是服务端测试,基本上也是在接口层,但目前偏重数据层,也明白了数据的重要性,业务的根源在数据,从数据上可以反应业务的健康度

不要被表象中的自动化,性能所迷惑,觉得做测试往上走就是搞自动化,性能,这样太局限了;

有这么一种情况值得思考:即使你自动化搞的非常牛逼,性能也是吊炸天,然而业务没了怎么办? 即使你是工具组的测试开发,没有业务团队接入也是扯淡。因此测试的本质的业务的质量,而不是为了测试而测试

自动化是为了提高效率,是为了保证的解决业务的稳定性,性能是为了保证业务的体感

 

从流程上来分层

上图是公司大致的研测流程,应该都是大同小异,备注是测试可以涉及的点

质量体系的建设都跟跟随研测流程,好的质量体系是非常有必要的

说下目前团队的建设:

需求阶段:研发怼产品在这边很常见,公司的文化就是人人都是产品,这也是对业务的一种帮助,

要勇于对产品需求提出建议看法,要产品提出数据支撑,不能你想做什么功能就做什么功能,要有预期的值的估算,如做了XX项目,可以预计xx指标上升20%;

提测:提测需要研发保证主功能没有问题,列出测试点和自测结果、测试难点,测试记录打回次数,这是质量的体现,还有单元测试要全部通过,push代码触发;

回归测试:回归测试平台保证之前积累的回归用例全部pass,上线卡点

线上:监控体系建设,服务器资源的监控依赖于公司部署平台,如500错误,CPU资源;核心业务场景接口监控,保证核心业务无误;接口可用性监控;第三方接口拨测监控...保证线上无重大问题;

数据层:大盘数据的监控(阈值,波动值),数据分析衡量业务健康度;

 

监控体系是保证线上的无重大故障,或者提前感知问题;

自动化是测试效率的提升,保障业务迭代的稳定性;

数据分析是数据的累积,业务健康度的考察;

 

# 最后

以上每一项展开的话,都是一个个课题,测试的水也很深,个人期望自己也能成为某一方面的专家,随着细化,测试也在慢慢细化,如现在的app专项测试,大数据测试,算法测试....

路很长...

 

欢迎阅读本文章: 高亮

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