一、 自动化测试的投入有哪些?

1. 自动化测试的软件平台投入

自动化测试平台的开发时间,实施时间。

2.  自动化测试的框架开发投入+框架维护的投入

开发自动化测试脚本使用的框架,例如通过一些现有框架完成的测试基础,但是在现有的框架基础上,也需要提供测试投入,开发Excel的读写,PDF的读写,根据业务用例的情况开发一些定制化的框架。

3.  自动化测试的测试用例整理(功能测试用例)的投入

测试用例的整理要注意一些细节,例如

      • 测试用例号或测试用例名,能唯一定位到该条测试用例的信息。
      • 手工测试时间:手工执行这个用例的时间,这个时间根据用例类型的不同来配置,例如模块和模块的联调,中间耗费掉的测试数据准备时间,系统和系统的联调,涉及到两边系统的测试人员对接时间,外部依赖耗费的时间,都需要从手工测试时间中剔除。因为这些时间仍然存在,哪怕用了自动化脚本也一样需要提前准备数据,双方完成测试工作的对接,环境同样需要准备,外部依赖依然存在。

4.  自动化测试的测试脚本设计&维护的投入

自动化用例的设计: 包含完成这个脚本自动化需要准备的所有事项的准备时间,如前提条件的准备,自动化用到的测试数据的准备,自动化脚本的准备和调试直到通过的时间,甚至也需要清理测试数据的时间。

自动化用例的维护:自动化脚本运行过程中,碰到由于测试数据、测试环境、测试场景变更导致的维护成本。

5. 自动化测试用例的执行时间的投入

自动化测试用例用于每次回归测试执行的时间。一般来说是3种时间的总和: 数据/环境准备时间、数据/环境清理时间以及自动化测试脚本的执行时间。

6. 测试结果分析时间

二、 自动化测试的产出有哪些?

 自动化脚本回归执行的次数越多,ROI的值就越高,意味着投资回报率高,自动化的意义被充分体现。根据不同项目的需求,统计的方式和维度也可以不同,例如:

1. 每个脚本的回归次数

    

2. 脚本执行过程中发现的缺陷个数

如何计算:

ROI = 收益/投入

如果单纯从回归测试执行次数的ROI来判断,那么公式应该是

ROI = ((回归测试用例总数*次数*手工时间)-(回归测试用例总数*开发时间+脚本维护成本))/(设计成本+脚本开发成本+脚本维护成本+问题分析成本)

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