一个健康的测试平台体系，对测试人员的职责分工、协作模式会有不同的要求

　　一个健康的测试平台体系，对测试人员的职责分工、协作模式会有不同的要求

　　一个健康的测试平台系统会对测试人员的职责分工和协作方式有不同的要求。

　　测试平台的核心职责是完成满足业务需求的高质量交付。测试活动包括单元测试、集成测试、接口测试、性能测试等，所有这些都是用来协调整个测试平台，通过这些测试方法完成对高质量交付的管理。

　　测试平台的核心目的是提高测试效率，从而提高产品质量，其设计的关键是自动化。传统的测试方法是测试人员手动执行测试用例，测试效率低，重复性工作多。通过测试平台提供的自动化能力，无需人工介入即可重复执行测试用例，大大提高了测试效率。

　　为了实现“自动化”的目标，测试平台的基本结构如下图所示。

　　通过对象库的封装-业务的封装-驱动的封装，以及这些封装系统的协同，我们可以构建一系列自动化测试平台。当然，这只是一小部分，因为整个测试平台的搭建绝对不是一个纯粹的自动化测试。整个测试平台需要业务人员、开发人员和测试人员的配合才能完成。

　　用例管理

　　测试自动化的主要方法是通过脚本或代码进行测试。例如，单元测试用例是代码，接口测试用例可以用Python编写，可靠性测试用例可以用Shell编写。为了能够重复执行这些测试用例，测试平台需要管理用例。管理维度包括业务、系统、测试类型、用例代码。比如网购业务的订单系统的接口测试用例。资源管理

　　测试用例只能在特定的运行环境中执行。运行环境包括硬件（服务器、手机、平板电脑等）、软件（操作系统、数据库、Java虚拟机等）、业务系统（测试系统）。

　　除了性能测试，一般的自动化测试不需要高性能。因此，为了提高资源利用率，大部分测试平台都会采用虚拟化技术来充分利用硬件资源，如虚拟机、Docker等技术。任务管理

　　任务管理的主要职责是将测试用例分配给特定的资源执行并跟踪任务的执行情况。任务管理是测试平台设计的核心，它将测试平台的各个部分连接起来，完成自动化测试。数据管理

　　测试任务执行完成后，需要记录各种相关数据（例如，执行时间、执行结果、用例执行期间的CPU、内存使用情况等）。这些数据具有以下功能：

　　显示当前用例的实现。

　　作为历史数据，方便后续测试与历史数据对比，发现明显趋势。比如某个版本之后，单元测试覆盖率从90%下降到70%。

　　作为大数据的一部分，可以根据测试的任务数据进行一些数据挖掘。例如，某个业务每年执行 10,000 个用例测试，而另一个业务仅执行 1,000 个用例测试。这两项业务的规模和复杂性相似。为什么差别这么大？

　　数据平台

　　数据平台的核心职责主要包括数据管理、数据分析和数据应用三部分。每个部分收录更多的子字段。详细的数据平台架构如下图所示。

　　数据管理

　　数据管理包括四大核心职责：data采集、数据存储、数据访问、数据安全，是数据平台的基本功能。

　　• Data采集：从业务系统中采集各种数据。比如日志、用户行为、业务数据等，将这些数据传输到数据平台。

　　• 数据存储：将业务系统采集的数据存储到数据平台，用于后续数据分析。

　　• 数据访问：负责提供读写数据的各种协议。比如读写SQL、Hive、Key-Value等协议。

　　• 数据安全：通常，数据平台由多个企业共享。一些业务敏感数据需要受到保护，以防止其他业务读取甚至修改它。因此，有必要设计一种数据安全策略来保护数据。

　　数据分析

　　数据分析包括数据统计、数据挖掘、机器学习和深度学习等几个子领域。

　　• 统计：根据原创数据，计算出相关概览数据。例如PV、UV、交易金额等

　　• 数据挖掘：数据挖掘的概念具有广泛的含义。为了区别于机器学习和深度学习，这里的数据挖掘主要是指传统的数据挖掘方法。例如，经验丰富的数据分析师基于数据仓库构建一系列规则，对数据进行分析，发现一些隐藏的规律、现象、问题等。经典的数据挖掘案例是发现沃尔玛的啤酒和纸尿裤的关系.

　　• 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习属于数据挖掘的特定实现。由于它们的实现方法与传统的数据挖掘方法有很大的不同，所以使用数据平台来实现机器学习和深度学习。 , 需要为机器学习和深度学习独立设计

　　数据应用 数据应用非常广泛，包括线上业务和线下业务。比如推荐、广告等属于线上应用，举报、欺诈检测、异常检测等属于线下应用。

　　数据应用有价值的前提是拥有“大数据”。只有当数据规模达到一定程度时，基于数据的分析和挖掘才能发现有价值的规律、现象和问题。如果数据没有达到一定的规模，通常做好统计就足够了，特别是对于很多初创企业来说，完全没必要一开始就参考BAT来搭建自己的数据平台。