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一般来说,工作中写这种技术落地方案,原因不外乎下面这几点:
技术实践落地,方案本身就是一个指引;
文档落地沉淀为知识库,便于其他同学查看学习;
梳理落地思路,经过评审才能获得团队和上级认同,进而有资源投入;
从个人的实践经验来说,一个自动化测试落地方案或者技术方案,主要由下面几点构成。
1、实施背景和挑战
写技术落地方案时,优先级最高的是交代清楚为什么要做这件事,做这件事能解决什么问题。技术本身是无法直接等于价值的,而是通过技术解决问题才能间接创造价值。
且任何技术方案的落地,势必都需要一定的成本投入,如果落地后能解决的问题所创造的价值还不如投入的资源,那这个技术案例就是失败的。
以自动化测试来说,自动化测试的本质是将手动执行的部分让机器或者工具自动执行,通过一定的规则和判断逻辑自动出具结果,提高执行的过程效率。
那么自动化测试的落地背景,一定是当前遇到了影响交付效率的问题,比如多版本并行,回归测试范围大,重复内容多;
比如业务场景太多,手动造数据太慢;比如有多种版本的兼容性问题,手工验证太慢,需要自动化来提高验证效率。
至于落地需要面临的挑战,常见的如:
从0开始建设需要一定的资源投入(人力+时间+实现难度);
需求经常变更,且研发测试交付流程混乱,没有稳定的测试环境;
要明白一点:任何技术方案落地都需要成本投入,技术方案只能解决当前已知的部分问题,要落地可能还需要满足一定的前置条件。
考虑清楚这些,再决定是否推进后续工作,而不是有个念头就直接框资源然后开搞,这样往往事倍功半。
2、技术选型和方案特点
目前业内自动化测试相关的框架和工具很多,成熟的方案也不少,但只有适合自己当前境况的才是最好的方案,而不是哪个知名度最高,哪个有大厂背书就用哪个。
在技术选型和调研阶段,重点要考虑如下几点:
框架/工具本身的特性(开箱即用、支持多语言、维护成本低、社区生态活跃、有完善的技术文档);
是否有典型的可参考落地案例(比如同类型或者类似的团队落地案例,遇到的问题以及如何解决的);
框架/工具的学习曲线、上手难度、后期维护成本、是否开源和支持二次开发(决定落地推广的成本);
通过调研选型对比,建议选择1-2个写个demo,这样一方面便于自己对框架/工具更为熟悉,还有一点则是在团队内部进行演示,听取该方案后续的使用者的建议,解答疑惑。
同时通过演示可以进一步阐述选择该框架的原因以及优势,便于争取上级支持和资源,以便于更好的落地。
3、落地方式和关键节点
制定技术方案一定要考虑周全,但在落地过程中还是要注意落地的方式。
首先要避免的是蒙头憋大招,本身现代职场更讲究团队协作,落地技术项目也是为了解决问题。很多当下的问题,如果不能很快的解决,或者短期内没看到解决的希望,可能几个月后这些问题就会演变成其他问题。
当你蒙头几个月的大招出来之后,你会发现已经失去了落地的场景,或者被其他方式解决了。
更好的方式则是,将大招拆成比较小的几个目标,以自动化测试来说:刚开始只覆盖核心业务场景的P0场景,先拿到好的结果,然后再扩大覆盖范围,细化case的粒度,直至最终目标。
从产品设计的角度来说,则是小步快跑,做出MVP结果(最小可行性方案),用好的结果说服团队和上级,扩大覆盖范围,不断改进和优化自动化测试的提效效果。
从项目管理角度来说,则是制定自动化测试的落地里程碑,以及预期的交付时间和交付效果。比如第一周demo跑通,第一个月覆盖主流程P0场景,第二个月覆盖P0+P1场景,提升回归测试效率30%等。
技术落地方案一定要具备的特质:可落地可执行,有明确的落地时间+执行方式+预期结果。
4、预期效果和长期规划
预期效果很好理解,即不同阶段要交付的产物解决了什么问题,能带来的价值。比如提效30%,比如节省工时,比如降低维护成本等。
要明白的一点是预期效果并不是画大饼,而是基于现状和调研的一种预期管理,合理的预期能争取到足够的资源来推动项目的落地。
长期规划即这个技术项目落地后,长期要做什么,能提供什么功能,解决什么问题,对团队能带来什么价值。
以自动化测试为例:短期内可能就是提高回归测试的效率,长期来说能做的事情很多。
比如:造数据、质量门禁、线上巡检、甚至成为CICD交付流水线的一部分。
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