DevOps 框架本质上是利用文化，即团队共同的价值观和愿景，来促进业务、运营和开发团队之间的协作，以更快、更有效的方式创建、测试和部署软件。在这个过程中，测试的重要性不言而喻。如果企业要实现快速、一致地交付高质量的软件，那么，就应该在软件生命周期的早期对产品进行测试，以节省成本和时间。有什么比在 DevOps 中实现测试自动化更好的方法来实现这一目标呢？
然而，当我们在实践 DevOps 时，往往会将注意力集中在 CI/CD 管道的关键元素上，比如代码存储库或 CI 服务器，但测试自动化却容易被忽略。尽管它被认为是实现 CI 和 CD 等成果的组成部分或媒介，是不可或缺的一部分。忽略了测试自动化，无疑是与 DevOps 理念背道而驰。
测试自动化能带来什么？
自动化，是为了让各流程保持一致性和可重复性，以消除不必要的人工干预。例如，企业经常会因容量调配、开发和生产环境差异以及复杂的手动编译等原因导致测试阶段不得不放慢速度。如果能够减少测试过程中的人工干预量，那么由人工带来的问题将会大量减少，测试自动化的优势也会进一步显现出来：
更快的测试结果：可以通过在工具上编写测试脚本来实现测试自动化。开发中的代码通过该脚本并检查预期结果。记录任何偏差并调查可能的错误。这比手动测试要快得多，在手动测试中，QA 专家发现，重复测试枯燥无味且容易遗漏错误。
结果的一致性：质量保证的一致性意味着软件在整个交付管道中按预期行事。测试自动化可以在不同阶段验证变量的代码并减少人为错误的机会。
轻松进行回归测试：当实施重大更新时，某些类型的测试（例如可用性测试）一般是手动执行的。但是，当存在更多变量并且需要跨设备、操作系统、浏览器、地理区域和网络检查软件时，自动测试就派上用场了。它可以不间断地工作并检查偏差或不合规性。
人力资源利用率：在手动测试期间，稀缺的人工测试者被部署在需要持续关注的任务中。此外，为了避免因进行重复测试而感到无聊，QA 测试人员可能错过某些测试。一旦错过，破坏用户体验的故障类型或数量将会毫无疑问地上升。然而，通过测试自动化，重复测试可以不受阻碍，其中可以部署稀缺的人力资源以进行更好的活动。
与传统的手动测试相比，在DevOps 测试自动化的过程中，开发者要重点关注自动化工作流程和测试工具，以便在不影响 QA 流程的一致性和完整性的情况下加快测试程序。这也意味着，开发、QA 和运维中所有利益相关者必须要高度协调。而不是在产品部署后，QA 才开始进行功能和回归测试。在 DevOps 时代，QA 必须采用真正敏捷的思维方式，随时做好测试新特性和新功能的准备，测试频率可能是每周、每天或每小时。
如何选择 DevOps 测试工具？
在 DevOps 实践中，选择正确的工具对于测试自动化至关重要。利用共享工具帮助明确和简化协作流程，以便对整个软件交付流程有共同的了解。因此，它们能够促进一致性和自动化，帮助 DevOps 从业者提高交付速度，并避免在部署或生产故障恢复期间为临时的救急处理花费时间。
因此在选择工具时，以下这些因素需要着重考虑：
测试工具的类型：可以是开源的或商业的、预期的平台、Java 或 C# 等语言，以及工具是供测试人员还是开发人员使用。
许可和支持成本：成本决定了人们可以根据预算购买哪些工具。有很多可用的开源工具，例如Selenium；然而，大多数开源工具都需要技术技能（即编程技能和经验）。
工具是否支持持续集成 (CI) 和 DevOps 工具集成：不支持 CI 或 DevOps 的工具可能不会有效，尤其是在主要关注速度的敏捷项目中。
可快速学习：可用于指导用户的培训、教程和文档的可用性。
发布管理跟踪：软件发布是复杂的，多个活动（如跟踪构建版本、团队协调和发布的透明度）同时发生。一个好的测试管理工具必须具有健壮的发布管理跟踪能力，保持被测试和发布的软件列表的记录，因此它不会与其他测试工件发生冲突。此外，它应该能够将所有项目工件管理到一个环境中。
好的测试报告：一份有见地和信息丰富的测试报告将有助于分析缺陷的根本原因以及分析中的测试有效性。
深入了解项目要求：这包括项目范围、项目类型（无论是桌面、移动还是基于 Web）以及现有团队的技能。
显然，自动化测试是提高软件应用程序效率和有效性的最佳方法。但使用错误的工具会对整个过程产生不利影响。最重要的一点是，选择的结果，将决定企业高速交付软件和服务的能力。
全自动化测试是什么样？
现在，许多企业供应商都对外提供用于持续集成或基础架构自动化和配置的工具，测试自动化也不例外，比如飞算推出的飞算SoFlu全自动测试平台。据了解，该平台能够以自动化的方式实现测试生命周期管理、测试用例自动生成、测试数据管理、精准回归测试等一系列功能。具体如下：
测试生命周期管理：提供测试用例管理、测试用例评审、测试计划跟踪、测试报告生成等测试生命周期管理相关功能。
测试用例自动生成：用户通过录制工具把操作过程记录下来，平台自动识别相关的接口并创建相应的测试用例场景。
测试数据管理：基于测试脚本与测试数据分离的思路，方便研发测试协同、方便自动化测试中的测试数据使用，支持在UI、接口等自动化工具中快速可重复地使用。
精准回归测试：项目测试时自动识别所有变动的接口，自动查找接口关联的所有测试用例进行精准回归测试。
可以说，每一项功能，都是飞算对当前软件工程开发面临诸多现实难题思考后的结果。比如，依托平台的测试用例自动生成特性，让测试人员无需编写脚本。而且，自动测试用例使测试更快、更准确，节省大量时间。这意味着企业可以更快地将产品推向市场，夺得先机。
此外，对于许多 DevOps 项目而言，在没有必要技能的情况下实施测试自动化可能会面临很多问题。因此，一个测试自动化工程师就需要了解各个领域，包括应用程序功能、底层技术环境、测试自动化工具以及如何在开发的同时创建脚本。尤其在大数据、AI、云原生等技术发展日新月异的时代，软件复杂度不断提升，对测试工程师更是提出了更高的要求。而飞算SoFlu全自动测试平台的出现，极大地降低了行业门槛，不仅普通测试人员能操作，连大学应届毕业生也能轻松上手。不仅解决企业人才招聘难的问题，还降低了企业用人成本。
总而言之，飞算全自动测试平台不仅降低了测试门槛，让初学者轻松上手，还可以减少测试资源占用，提高执行效率，自如应对企业数字化转型背景下软件测试面临的人工测试耗时长、测试跟踪管理难、测试成本高、Bug发现和解决成本高等挑战。
值得关注的是，飞算SoFlu全自动测试平台只不过是飞算 SoFlu 全自动软件工程平台的一部分，该平台还包括全自动开发平台和全自动运维平台。通过飞算 SoFlu ，可以管理从需求、研发、测试、部署、上线到运维的整个软件生命周期，真正实现了软件工程开发、测试、运维全流程自动化，解决了软件开发环节的四大痛点——降低人力成本、提升开发效率、保证代码质量、简化团队管理。
飞算 SoFlu 全自动软件工程平台，恰恰契合了 DevOps 方法强调软件开发中所有流程的自动化，以实现快速和敏捷性。而测试自动化，正是其中重要的一环。所以说，没有测试自动化，就不能拥有完整的 DevOps。
