李俠，華為技術(shù)有限公司、數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)測(cè)試高級(jí)專家（首席）。畢業(yè)后就職華為北京研究所，現(xiàn)為華為數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)測(cè)試首席專家，目前主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)通信產(chǎn)品系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)研究和能力建設(shè)，構(gòu)建數(shù)通數(shù)字化測(cè)試系統(tǒng)，保障路由器、交換機(jī)、安全網(wǎng)關(guān)等數(shù)據(jù)通信產(chǎn)品的測(cè)試設(shè)計(jì)、執(zhí)行和評(píng)估的質(zhì)量和效率。 擅長領(lǐng)域：測(cè)試對(duì)象建模、測(cè)試分析設(shè)計(jì)方法、韌性測(cè)試。 ? ? ?

大到國家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)，小到企業(yè)的數(shù)字化變革，數(shù)字化成為最近幾年各行各業(yè)的熱門話題，那么到底什么是數(shù)字化？ ? ? 提到數(shù)字化，很多人容易和信息化混淆，兩者既有區(qū)別也有聯(lián)系，也有不少專家對(duì)此進(jìn)行了論述，本文嘗試用另一個(gè)視角去看數(shù)字化，以及數(shù)字化為測(cè)試帶來的變化。 ?

本書是麥克盧漢在1964年出版的《理解媒介》，是他關(guān)于媒介定律的開山之作，其中一段話對(duì)理解數(shù)字化有很好的啟示：電子媒介是中樞神經(jīng)系統(tǒng)的延伸，其余一些媒介，尤其是機(jī)械媒介，是人體個(gè)別器官的延伸。舉個(gè)例子，我們的汽車是腿的延伸，電話是聽覺的延伸，沿著這個(gè)思路，數(shù)字化本身也是一種電子媒介，它本質(zhì)上是對(duì)人類神經(jīng)系統(tǒng)的一種延伸。 ?

相對(duì)于信息化的管理思維，數(shù)字化是一種業(yè)務(wù)思維，如果把測(cè)試工作也看做一種業(yè)務(wù)，我們希望數(shù)字化為測(cè)試業(yè)務(wù)帶來一種“延伸”，我們稱這種延伸為“數(shù)字化測(cè)試”，按照實(shí)現(xiàn)的程度，數(shù)字化測(cè)試應(yīng)該具備如下三個(gè)特征： ? ? ? ?

特征一：連接 ? 連接拓展測(cè)試感知。數(shù)字化能夠記錄從測(cè)試分析到設(shè)計(jì)、執(zhí)行的測(cè)試業(yè)務(wù)全生命周期數(shù)據(jù)，并在這個(gè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，建立更多的連接，構(gòu)建更豐富的數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)全生命周期的數(shù)據(jù)閉環(huán)。這大大超過了我們通過閱讀文檔、面對(duì)面交流獲取的信息和連接。 ? ? ? ? ??

特征二：智能 智能提升測(cè)試認(rèn)知?；跀?shù)字化構(gòu)建的測(cè)試連接，輔助以智能化技術(shù)，測(cè)試人員會(huì)加快、加深對(duì)被測(cè)系統(tǒng)的理解。 ? ? ? ??

特征三：數(shù)字世界 最后，隨著數(shù)字化測(cè)試的不斷發(fā)展，實(shí)現(xiàn)物理世界和數(shù)字世界的業(yè)務(wù)對(duì)象的一致，我們會(huì)在數(shù)字空間中構(gòu)建一個(gè)與真實(shí)世界平行的測(cè)試孿生世界，從而，這個(gè)孿生世界將改變測(cè)試的工作模式。 ?

數(shù)字化要為業(yè)務(wù)帶來增益，如果測(cè)試是一種業(yè)務(wù)，那么測(cè)試的業(yè)務(wù)目標(biāo)是什么？ ? ? 不論哪種類型的測(cè)試，測(cè)試的目標(biāo)都圍繞著覆蓋全、周期短和成本低這三個(gè)核心目標(biāo)。那么，數(shù)字化對(duì)這個(gè)目標(biāo)有什么推動(dòng)作用？我們通過三個(gè)維度進(jìn)行對(duì)比分析： ? ? ? ? ?

用例有效 ? 傳統(tǒng)測(cè)試工作主要依賴于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，數(shù)字化以后，將會(huì)引入知識(shí)工程和程序分析技術(shù)，能夠幫助測(cè)試更快更好地獲取輸入信息。 ? ? ? ? ?

過程高效 ? 傳統(tǒng)測(cè)試過程依賴人工操作和自動(dòng)化運(yùn)行，隨著數(shù)字化的發(fā)展，將會(huì)變成知識(shí)驅(qū)動(dòng)和AI使能，使測(cè)試更趨近于超自動(dòng)化。 ? ? ? ? ?

閉環(huán)增效 ? 在測(cè)試的持續(xù)改進(jìn)閉環(huán)上，傳統(tǒng)做法是人工開展缺陷分析，做一些缺陷的總結(jié)。數(shù)字化以后，可以通過數(shù)字世界的測(cè)試數(shù)據(jù)閉環(huán)來實(shí)時(shí)完成測(cè)試業(yè)務(wù)閉環(huán)改進(jìn)。 ?

數(shù)字化測(cè)試也是產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)測(cè)試的訴求。以華為數(shù)據(jù)通信產(chǎn)品測(cè)試為例，演進(jìn)歷程分為三代：1.0->2.0->3.0。在1.0->3.0的過程中，被測(cè)系統(tǒng)從一個(gè)簡單的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、1G帶寬，單核單進(jìn)程的系統(tǒng)，演進(jìn)到全速率、全連接和全系統(tǒng)。測(cè)試系統(tǒng)隨著被測(cè)系統(tǒng)的演進(jìn)也是在不斷變化的。最初在1.0階段，測(cè)試工作主要是用例手工執(zhí)行，以覆蓋功能為目標(biāo)。2.0階段，引入了DFX測(cè)試、場(chǎng)景測(cè)試、自動(dòng)化工廠和自研工具。3.0階段，傳統(tǒng)的測(cè)試很難再滿足被測(cè)系統(tǒng)的演進(jìn)，需要測(cè)試具備海量場(chǎng)景覆蓋的能力、更高可靠性和安全韌性測(cè)試的能力、組件測(cè)試的能力，這對(duì)測(cè)試提出了更高的要求。 ?

被測(cè)系統(tǒng)的變化直接驅(qū)動(dòng)了測(cè)試的變化，測(cè)試想要看清被測(cè)對(duì)象，講清測(cè)試覆蓋，就必須思考要做怎樣的改變。結(jié)合數(shù)字化，我們提出了構(gòu)建被測(cè)系統(tǒng)的數(shù)字孿生，構(gòu)建測(cè)試能力的數(shù)字大腦。被測(cè)系統(tǒng)的數(shù)字孿生，指將我們對(duì)被測(cè)系統(tǒng)的理解轉(zhuǎn)換為數(shù)字世界的模型，測(cè)試能力的數(shù)字大腦，指將測(cè)試人員多年積累的測(cè)試能力進(jìn)行數(shù)字化沉淀。
? 基于這樣一個(gè)目標(biāo)，把整個(gè)測(cè)試設(shè)計(jì)分解為三個(gè)要素：

要素一：測(cè)試對(duì)象數(shù)字化建模

要素二：測(cè)試能力數(shù)字化沉淀和演進(jìn)

要素三：測(cè)試設(shè)計(jì)數(shù)字化，高效構(gòu)建測(cè)試系統(tǒng)。 ?

要想數(shù)字化測(cè)試對(duì)象，先要“解構(gòu)”被測(cè)系統(tǒng)。這里引用錢學(xué)森錢老對(duì)系統(tǒng)的定義“系統(tǒng)是由相互作用、相互依賴的若干組成部分結(jié)合而成，具有特定功能的有機(jī)整體，而且這個(gè)整體又是從屬于它的更大系統(tǒng)的組成部分”。這個(gè)定義里有兩個(gè)關(guān)鍵要素，一個(gè)是“組成部分”，即系統(tǒng)元素，一個(gè)是“相互作用相互依賴”，即系統(tǒng)關(guān)系。被測(cè)系統(tǒng)，既然是一個(gè)系統(tǒng)，就一定具備這兩個(gè)要素。 ? 解構(gòu)被測(cè)系統(tǒng)，就是以測(cè)試（用戶）的視角建模系統(tǒng)元素和系統(tǒng)關(guān)系。上圖以路由器為例，單機(jī)系統(tǒng)由組件（含軟件和硬件）組成，多個(gè)單機(jī)系統(tǒng)又可以組成解決方案。如果以單機(jī)系統(tǒng)為被測(cè)系統(tǒng)，用戶可見的特性和硬件可以提取為系統(tǒng)元素，解決方案場(chǎng)景（簡稱場(chǎng)景）和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)機(jī)制（簡稱機(jī)制）因?yàn)闆Q定了特性和硬件相互作用相互依賴的方式，可以提取為系統(tǒng)關(guān)系，其中場(chǎng)景確定了特性的應(yīng)用組合關(guān)系，機(jī)制決定了特性的實(shí)現(xiàn)依賴關(guān)系。總結(jié)來說，解構(gòu)被測(cè)系統(tǒng)，就是以用戶的視角找到系統(tǒng)元素，然后再根據(jù)應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)上的約束找到系統(tǒng)關(guān)系。 ?

找到被測(cè)系統(tǒng)的系統(tǒng)元素和系統(tǒng)關(guān)系后，就可以對(duì)被測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試建模。這里有兩個(gè)概念容易混淆，一個(gè)是被測(cè)系統(tǒng)，一個(gè)是測(cè)試對(duì)象，本文中被測(cè)系統(tǒng)是客觀存在的系統(tǒng)，也就是開發(fā)人員開發(fā)出來的，能夠賣給用戶的產(chǎn)品，而測(cè)試對(duì)象是測(cè)試如何看待一個(gè)被測(cè)系統(tǒng)，是測(cè)試語言描述的被測(cè)系統(tǒng)，是通過解構(gòu)被測(cè)系統(tǒng)得到的系統(tǒng)元素和系統(tǒng)關(guān)系，重構(gòu)成測(cè)試對(duì)象。

上圖以路由器為例，基于“特性”這個(gè)系統(tǒng)元素建模測(cè)試對(duì)象，可以采用共性特征聚合的建模方法，具備共性特征的一組特性抽象為一類測(cè)試對(duì)象，如IP路由、IP業(yè)務(wù)等。對(duì)于同一類測(cè)試對(duì)象，可以按照對(duì)象業(yè)務(wù)演進(jìn)過程繼續(xù)逐級(jí)細(xì)化，如對(duì)于一個(gè)路由協(xié)議，首先要能夠建立鄰居，建好鄰居以后能夠發(fā)布路由，發(fā)布路由以后因?yàn)槁酚蛇^大，需要區(qū)域和進(jìn)程進(jìn)行隔離控制，因?yàn)樾枰^濾不同的路由，又產(chǎn)生了策略和過濾器等，這些可以作為路由這個(gè)測(cè)試對(duì)象的細(xì)化分析維度。 ? 針對(duì)每一個(gè)細(xì)化后的測(cè)試對(duì)象，都有屬于這個(gè)對(duì)象的“屬性”，相比開發(fā)的設(shè)計(jì)規(guī)格，“屬性”更接近產(chǎn)品規(guī)格，是從用戶使用的角度結(jié)構(gòu)化一個(gè)測(cè)試對(duì)象。如IP單播鄰居，從外部來看，有鄰居狀態(tài)、鄰居容量等性能指標(biāo)，從內(nèi)部來看，有多種影響因素，如系統(tǒng)資源使用情況等。 ?

測(cè)試能力數(shù)字化是數(shù)字化測(cè)試的第二個(gè)要素，相對(duì)測(cè)試對(duì)象數(shù)字化難度更大。因?yàn)椤澳芰Α边@個(gè)詞語不僅與知識(shí)相關(guān)，還與經(jīng)驗(yàn)相關(guān)。要想數(shù)字化測(cè)試能力，首先要對(duì)測(cè)試能力進(jìn)行結(jié)構(gòu)化定義。上圖以數(shù)據(jù)通信產(chǎn)品的測(cè)試能力為例，匹配系統(tǒng)工程能力架構(gòu)做了分層聚合，自頂向下分別是流程層、邏輯層和技術(shù)層： ? ? ? ? ?

?流程層 流程層描述的是測(cè)試業(yè)務(wù)流對(duì)應(yīng)的作業(yè)活動(dòng)能力，如測(cè)試分析能力、測(cè)試策略制定能力、測(cè)試設(shè)計(jì)能力等，主要是根據(jù)測(cè)試活動(dòng)構(gòu)建。 ? ? ? ? ? ?

?邏輯層 ? 邏輯層是支撐測(cè)試作業(yè)活動(dòng)的作業(yè)基礎(chǔ)能力。以上圖為例，要做測(cè)試分析，需要完成組網(wǎng)分析、部署分析和行為分析，要做測(cè)試設(shè)計(jì)，需要完成因子設(shè)計(jì)、判定設(shè)計(jì)和用例生成等。 如果一個(gè)能力包含很多內(nèi)容，很難做到很好的聚合，可以再進(jìn)行分層。以上圖為例，邏輯層又分為組合構(gòu)件和基礎(chǔ)構(gòu)件，組合構(gòu)件是對(duì)流程層能力的分解，如測(cè)試分析能力分解為靜態(tài)組網(wǎng)分析能力、業(yè)務(wù)部署分析能力和動(dòng)態(tài)行為分析能力，基礎(chǔ)構(gòu)件是測(cè)試作業(yè)的原子能力，如報(bào)文的行為，操作的行為，流量的行為等。組合構(gòu)件由基礎(chǔ)構(gòu)件支撐實(shí)現(xiàn)，如動(dòng)態(tài)行為分析由報(bào)文行為、流量行為等組成。 ? ? ? ? ??

技術(shù)層 ? 技術(shù)層是專業(yè)的測(cè)試能力，這些專業(yè)測(cè)試能力包括質(zhì)量屬性測(cè)試技術(shù)，也包括通用技術(shù)。質(zhì)量屬性測(cè)試技術(shù)包括不同質(zhì)量屬性的測(cè)試模式分析能力、測(cè)試設(shè)計(jì)能力和判定設(shè)計(jì)能力以及評(píng)估能力。通用技術(shù)如AI、程序分析、知識(shí)圖譜等，這些目前在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用比較好的技術(shù)都可以拿來為測(cè)試服務(wù)。 ?

下面詳細(xì)介紹測(cè)試能力數(shù)字化中的兩個(gè)能力，作業(yè)基礎(chǔ)能力和專業(yè)能力。上圖展示了對(duì)動(dòng)態(tài)行為分析這個(gè)作業(yè)基礎(chǔ)能力的分析過程。首先對(duì)動(dòng)態(tài)行為這個(gè)概念做一個(gè)解讀，所謂的動(dòng)態(tài)行為是相對(duì)于靜態(tài)組網(wǎng)來說的，以路由器為例，設(shè)備上網(wǎng)運(yùn)行后，組網(wǎng)基本上是確定的，靜態(tài)就是體現(xiàn)這種相對(duì)很少變化的特點(diǎn)。而動(dòng)態(tài)行為指設(shè)備上網(wǎng)運(yùn)行后，由于外部和內(nèi)部影響因素的不斷變化，會(huì)對(duì)被測(cè)系統(tǒng)產(chǎn)生不同的激勵(lì)，動(dòng)態(tài)就是體現(xiàn)這種實(shí)時(shí)變化的特點(diǎn)。 ? 對(duì)于動(dòng)態(tài)行為，分為外部和內(nèi)部兩種影響因素，從外部來看，有配置操作、網(wǎng)絡(luò)事件等變化，還可能有攻擊等安全事件。從內(nèi)部來看，來自系統(tǒng)的架構(gòu)以及設(shè)計(jì)的影響，如定時(shí)器變化。基于這個(gè)分析，對(duì)動(dòng)態(tài)行為的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分類，分為配置類、操作類、資源類、網(wǎng)絡(luò)事件類、報(bào)文類和流量類。對(duì)其中的流量類再進(jìn)行展開分析，如果要描述一個(gè)流量的數(shù)據(jù)模型，先要定義一條流量。一條流量的變化來自于流量內(nèi)容變化和流量發(fā)送特征變化，其中流量內(nèi)容變化就是流量涉及報(bào)文的字段變化，流量發(fā)送特征變化包括發(fā)送/接收的端口變化、發(fā)送速率變化、發(fā)送時(shí)長變化等，這些就組合成描述一條流量的維度。確定了流量數(shù)據(jù)模型的維度，就可以定義每個(gè)維度的默認(rèn)值和取值范圍，只要對(duì)這些數(shù)據(jù)模型的不同字段進(jìn)行賦值，就可以變化一條流量。 ?

下面介紹專業(yè)能力，專業(yè)能力大部分來自質(zhì)量屬性的測(cè)試能力，以上圖為例，質(zhì)量屬性與設(shè)計(jì)同源，對(duì)運(yùn)行類質(zhì)量屬性進(jìn)行分解，分解出來的每種測(cè)試能力都會(huì)數(shù)字化一個(gè)測(cè)試模式庫。測(cè)試模式庫是測(cè)試模式的集合，測(cè)試模式是對(duì)產(chǎn)品實(shí)際應(yīng)用中普遍存在（反復(fù)出現(xiàn)）的各種缺陷，所提取的可復(fù)用的測(cè)試方法和手段，是測(cè)試知識(shí)積累固化的核心資產(chǎn)。測(cè)試模式庫有四個(gè)來源，正向來源包括業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)網(wǎng)應(yīng)用和設(shè)計(jì)規(guī)范，而逆向來源主要是缺陷分析或者問題改進(jìn)。 ? 數(shù)字化測(cè)試模式庫與傳統(tǒng)測(cè)試模式庫的區(qū)別在于，測(cè)試模式中的信息如何轉(zhuǎn)換為數(shù)字化表示。測(cè)試模式主要包含兩類信息，測(cè)試步驟和預(yù)期結(jié)果，測(cè)試步驟可以分解為不同的動(dòng)態(tài)行為，預(yù)期結(jié)果可以體現(xiàn)為結(jié)果判定。動(dòng)態(tài)行為之前我們已經(jīng)講過，不同質(zhì)量屬性的相同動(dòng)態(tài)行為復(fù)用相同的行為模型，通過不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分，結(jié)果判定在本文后續(xù)的討論中講解。每一條測(cè)試模式，用這樣的數(shù)字化方式描述，形成一個(gè)數(shù)字化測(cè)試模式庫。 ?

在測(cè)試對(duì)象數(shù)字化和測(cè)試能力數(shù)字化之后，就可以開展測(cè)試設(shè)計(jì)了。這里所說的測(cè)試設(shè)計(jì)數(shù)字化，更多的是說怎么用測(cè)試對(duì)象數(shù)字化和測(cè)試能力數(shù)字化，快速實(shí)現(xiàn)測(cè)試設(shè)計(jì)。
以上圖為例，左上角展示了特性、架構(gòu)和硬件三個(gè)測(cè)試對(duì)象大類，以及每個(gè)大類細(xì)化的測(cè)試對(duì)象小類，特性對(duì)象大類細(xì)化到了單播鄰居、單播路由，架構(gòu)對(duì)象大類細(xì)化到了消息，硬件對(duì)象大類細(xì)化到了主控板。右上角展示了可靠性測(cè)試能力，其中網(wǎng)絡(luò)級(jí)可靠性細(xì)化到震蕩、超限，網(wǎng)元級(jí)可靠性細(xì)化到故障。 ?

在討論測(cè)試對(duì)象和測(cè)試能力如何相互作用之前，先回顧一下什么是測(cè)試？測(cè)試就是對(duì)被測(cè)對(duì)象進(jìn)行一系列操作，評(píng)估預(yù)期結(jié)果是否達(dá)到用戶要求的過程。如果把一系列操作提取為測(cè)試模式，測(cè)試就是在測(cè)試對(duì)象上應(yīng)用某些測(cè)試模式，測(cè)試設(shè)計(jì)就是找到測(cè)試對(duì)象和測(cè)試模式的應(yīng)用關(guān)系。

傳統(tǒng)的測(cè)試設(shè)計(jì)依賴測(cè)試人員的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，通過把測(cè)試對(duì)象和測(cè)試模式之間的關(guān)系抽象為規(guī)則，可以將這種依賴降低到最低。如“單播鄰居”是一個(gè)與狀態(tài)相關(guān)的對(duì)象，“震蕩”是一個(gè)對(duì)狀態(tài)進(jìn)行變化的模式，那么“單播鄰居 +?震蕩”就形成了交互關(guān)系，同時(shí)“單播鄰居”也是一個(gè)與容量相關(guān)的對(duì)象，“超限”是一個(gè)對(duì)容量變化的模式，那么“單播鄰居 +?超限”就形成了另一個(gè)交互關(guān)系。這種交互結(jié)果稱為“測(cè)試因子”，可以類比看做測(cè)試對(duì)象類的預(yù)制件，比如單播鄰居這個(gè)測(cè)試對(duì)象下有一個(gè)或多個(gè)方法（測(cè)試因子）。

當(dāng)單播鄰居這個(gè)對(duì)象下的具體特性（如ISIS）實(shí)例化的時(shí)候，可以直接繼承單播鄰居的測(cè)試因子，并對(duì)測(cè)試因子中的具體操作進(jìn)行實(shí)例化。 ? 自動(dòng)化架構(gòu)也按照上述過程進(jìn)行組織，具體的架構(gòu)可能不同，建議分別構(gòu)建測(cè)試對(duì)象、測(cè)試模式類，測(cè)試因子是測(cè)試對(duì)象和測(cè)試模式交互后的方法，可以實(shí)現(xiàn)測(cè)試設(shè)計(jì)的快速拼裝。 ?

上圖展示了一個(gè)完整的測(cè)試過程，圖中包含設(shè)計(jì)空間和測(cè)試空間，設(shè)計(jì)空間里包括設(shè)計(jì)的過程交付和資產(chǎn)，測(cè)試空間包含從測(cè)試分析到測(cè)試執(zhí)行的活動(dòng)，右上角是數(shù)字化的模式庫，包括測(cè)試對(duì)象庫、測(cè)試模式庫和測(cè)試因子庫，這些資產(chǎn)庫支撐測(cè)試設(shè)計(jì)。下面完整描述一個(gè)數(shù)字化測(cè)試設(shè)計(jì)活動(dòng)如何開展： ?

首先，由設(shè)計(jì)空間場(chǎng)景庫導(dǎo)入需求，包括組網(wǎng)硬件以及對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)部署，同時(shí)從設(shè)計(jì)文檔和測(cè)試模式庫中提取行為分析，這部分導(dǎo)入和提取的工作都是由作業(yè)基礎(chǔ)能力來完成，即組網(wǎng)分析能力、業(yè)務(wù)部署分析能力和動(dòng)態(tài)行為分析能力。 ?

之后，進(jìn)入測(cè)試設(shè)計(jì)階段，這里采用了邏輯、數(shù)據(jù)和判定分離的思想，將測(cè)試設(shè)計(jì)分為三個(gè)引擎，測(cè)試設(shè)計(jì)引擎、測(cè)試數(shù)據(jù)引擎和測(cè)試判定引擎。測(cè)試設(shè)計(jì)引擎是測(cè)試設(shè)計(jì)技術(shù)的集成，提供處理周期技術(shù)（PCT）、狀態(tài)轉(zhuǎn)換技術(shù)（STT）、數(shù)據(jù)組合技術(shù)（DcoT）等算法。測(cè)試數(shù)據(jù)引擎是根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型，生成實(shí)例化測(cè)試數(shù)據(jù)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)FUZZ，也就是根據(jù)數(shù)據(jù)的取值范圍，通過數(shù)據(jù)引擎進(jìn)行FUZZ操作。測(cè)試判定引擎是對(duì)已經(jīng)明確的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)計(jì)規(guī)范，提取判定規(guī)則。傳統(tǒng)的測(cè)試用例每個(gè)用例都要自己編寫預(yù)期結(jié)果，依賴個(gè)人能力，即使提取一些公共檢查，也僅限于資源等通用檢查，而判定引擎除了通用檢查，更多的是業(yè)務(wù)層面的判定生成。這三個(gè)引擎可以在測(cè)試設(shè)計(jì)中被直接調(diào)用，相比之前每一個(gè)用例都是煙囪式構(gòu)建，數(shù)字化后的測(cè)試設(shè)計(jì)是自動(dòng)且復(fù)用的，既提升了測(cè)試設(shè)計(jì)效率，也減少了測(cè)試設(shè)計(jì)的質(zhì)量差異。同時(shí)，這三個(gè)引擎的能力是開放的，可以根據(jù)測(cè)試能力的不斷提升去完善。 ?

基于前面的數(shù)字化測(cè)試設(shè)計(jì)，我們實(shí)現(xiàn)了一些應(yīng)用。上圖展示的數(shù)字化測(cè)試應(yīng)用是測(cè)試連接設(shè)計(jì)，這里的連接包含兩個(gè)信息，一個(gè)信息是測(cè)試同源設(shè)計(jì)，一個(gè)信息是自動(dòng)分析。測(cè)試同源設(shè)計(jì)指數(shù)字化后，同源了場(chǎng)景樹、功能和組件，按照測(cè)試對(duì)象數(shù)字化模型自動(dòng)導(dǎo)入設(shè)計(jì)信息。自動(dòng)分析指針對(duì)導(dǎo)入信息，可以通過作業(yè)基礎(chǔ)能力里的靜態(tài)組網(wǎng)分析能力自動(dòng)生成組網(wǎng)，通過作業(yè)基礎(chǔ)能力里的靜態(tài)組網(wǎng)分析能力自動(dòng)提取動(dòng)態(tài)行為模型，這里需要構(gòu)建數(shù)字化模型的時(shí)候，定義一些文檔描述范式，這樣就可以基于范式的規(guī)則來提取。 ? 測(cè)試連接設(shè)計(jì)有什么好處呢？最直接的好處就是做到了全生命周期數(shù)據(jù)的閉環(huán)，不會(huì)因?yàn)槟硞€(gè)測(cè)試人員或者開發(fā)人員的離開，而導(dǎo)致這部分信息的斷鏈。 ?

上圖展示的數(shù)字化測(cè)試應(yīng)用是測(cè)試連接標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于數(shù)據(jù)通信領(lǐng)域，協(xié)議一致性是一個(gè)重要的測(cè)試活動(dòng)，用來驗(yàn)證產(chǎn)品是否滿足協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)的要求。數(shù)字化以后，我們可以把協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)順從表直接轉(zhuǎn)換成一個(gè)報(bào)文的因子庫，具體做法就是根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)分析提取出關(guān)鍵字段，確定字段取值范圍。然后通過協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)分析，提取協(xié)議測(cè)試模型，這個(gè)測(cè)試模型通常是一個(gè)處理周期模型，最后將報(bào)文注入測(cè)試模型，就可以完成測(cè)試設(shè)計(jì)。這里面還有一個(gè)隱含技術(shù)，就是報(bào)文的自動(dòng)化封裝。報(bào)文的編解碼都是通過自動(dòng)化編寫一個(gè)框架和邏輯來實(shí)現(xiàn)的，當(dāng)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)發(fā)生變化時(shí)，直接映射到報(bào)文因子有變化，或者測(cè)試模型有變化，通過修改報(bào)文因子和測(cè)試模型，就可以完成對(duì)標(biāo)準(zhǔn)變化的閉環(huán)。 ?

上圖展示的數(shù)字化測(cè)試應(yīng)用是測(cè)試連接客戶場(chǎng)景。這里的連接主要指將客戶場(chǎng)景和測(cè)試設(shè)計(jì)關(guān)聯(lián)起來，這里引入場(chǎng)景因子的概念，場(chǎng)景因子是基于網(wǎng)絡(luò)分層架構(gòu)，按照客戶場(chǎng)景的典型應(yīng)用方案，把整個(gè)網(wǎng)絡(luò)分成應(yīng)用層、網(wǎng)絡(luò)層、鏈路層和物理層，然后針對(duì)每層抽象對(duì)接的業(yè)務(wù)，如網(wǎng)絡(luò)層抽象出公網(wǎng)信令場(chǎng)景，再抽象出域內(nèi)公網(wǎng)單播信令場(chǎng)景因子。通過逐級(jí)抽象，最終形成場(chǎng)景因子庫，場(chǎng)景因子是場(chǎng)景拼裝的組件，可以完成一個(gè)新的場(chǎng)景。

當(dāng)一個(gè)新的用戶場(chǎng)景出現(xiàn)時(shí)，根據(jù)用戶場(chǎng)景的特點(diǎn)，選取合適的場(chǎng)景因子，并基于場(chǎng)景庫的維度進(jìn)行交互分析，如信令層面有什么樣的交互，隧道層面有什么樣的交互等，用這種方式完成新場(chǎng)景的拼裝。當(dāng)外部客戶場(chǎng)景發(fā)生變化，會(huì)同步觸發(fā)分層架構(gòu)建模的場(chǎng)景因子變化，繼而直接影響測(cè)試設(shè)計(jì)變化，所以測(cè)試設(shè)計(jì)到用戶場(chǎng)景的閉環(huán)也是打通的。 ?

除了以上的應(yīng)用，我們還期望數(shù)字化能夠給測(cè)試帶來什么？讓我們?cè)倩跀?shù)字化的幾個(gè)特征做一些展望。第一個(gè)是連接拓展測(cè)試感知，上圖展示了兩種連接：測(cè)試對(duì)象的連接、測(cè)試模式的連接。測(cè)試對(duì)象的連接，就像人腦一樣，人腦神經(jīng)的連接越多，對(duì)事物的認(rèn)識(shí)就越深刻、越迅速，效率也越高。那么怎樣才能把連接提升起來呢？上圖右邊的兩張圖給出兩個(gè)方式，一個(gè)是inside/內(nèi)部視角，一個(gè)是outside/外部視角。內(nèi)部視角就是我們?cè)趺凑J(rèn)知被測(cè)系統(tǒng)，在對(duì)測(cè)試對(duì)象的不斷細(xì)化過程中，最后細(xì)化到屬性的時(shí)候，實(shí)際是外部視角和內(nèi)部視角的對(duì)接界面。比如我們細(xì)化一個(gè)IP路由對(duì)象，從IP路由->單播鄰居->影響因素，數(shù)字化前測(cè)試人員可能只知道單播鄰居與接口相關(guān)，在inside視角下，程序分析會(huì)幫助測(cè)試人員打開實(shí)現(xiàn)單播鄰居的這段代碼，識(shí)別出一些規(guī)則特征，比如單播鄰居與xx索引、xx表項(xiàng)有關(guān)系，這是測(cè)試人員以前所感知不到的，這就是從inside視角對(duì)測(cè)試對(duì)象連接進(jìn)行了更深入的挖掘。除了建立更深的連接外，數(shù)字化還可以幫助測(cè)試人員建立更廣的連接。在inside視角挖掘過程中，還可以建立從鄰居->接口->硬件端口的連接，這些在數(shù)字化前測(cè)試人員是很難感知到的。

測(cè)試模式的連接，多數(shù)是從外部視角來看的，比如網(wǎng)絡(luò)上有一些震蕩，這些震蕩影響了鄰居，就建立了鄰居和震蕩之間的連接。這是一個(gè)簡單的例子，如果引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，會(huì)發(fā)現(xiàn)之前想象不到的一些連接會(huì)建立起來，比如說芯片的休眠和接口震蕩是不是有聯(lián)系，以測(cè)試人員的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)并不知道，當(dāng)數(shù)字化以后，它就變成了一種可能性，會(huì)發(fā)現(xiàn)很多以前所不知道的連接，這是最有趣的地方。古代的時(shí)候，有句諺語：早霞不出門，晚霞行千里，現(xiàn)在我們知道這是有科學(xué)依據(jù)的，但是對(duì)古人來說，是通過幾代人經(jīng)驗(yàn)總結(jié)下來的，并不知道具體的科學(xué)依據(jù)。這和連接拓展感知有點(diǎn)像，就是通過一些數(shù)字化的方式，引入更多技術(shù)，讓測(cè)試人員在不用關(guān)注內(nèi)部細(xì)節(jié)的情況下，拓展理解被測(cè)系統(tǒng)的能力和提取測(cè)試方法的能力。 ?

第二個(gè)特征是智能提升測(cè)試認(rèn)知。這里智能就是AI，上圖列舉了測(cè)試活動(dòng)所涉及到的一些AI技術(shù)，以及期望能給測(cè)試帶來哪些提升。如果說連接是幫測(cè)試人員找到感知不到的信息，那么AI則能幫助他們分析和決策，比如利用AI技術(shù)可以識(shí)別相關(guān)性很高的用例，能做到智能推薦、智能篩選，AI也可以幫助測(cè)試人員識(shí)別一些風(fēng)險(xiǎn)，去提升測(cè)試人員的學(xué)習(xí)和分析決策能力。AI有很多技術(shù)都可以使用在測(cè)試領(lǐng)域，包括知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和語言處理。這些技術(shù)可以同時(shí)應(yīng)用在開發(fā)領(lǐng)域和測(cè)試領(lǐng)域，在測(cè)試領(lǐng)域的作用會(huì)更大，因?yàn)閷?duì)于開發(fā)來講，是從無到有去構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)，每一行代碼都是確定的，即使在集成為一個(gè)系統(tǒng)以后可能會(huì)出現(xiàn)問題，那些問題主要是測(cè)試人員挖掘的范圍。測(cè)試就像在一個(gè)浩瀚的茫茫大海里找東西，這個(gè)難度是非常高的，在不可能窮舉所有問題的情況下，怎樣高效地挖掘出最有價(jià)值的問題，就是測(cè)試的目標(biāo)。AI技術(shù)能夠幫助測(cè)試縮小范圍，或者找到推薦的方向。 ?

第三個(gè)特征是數(shù)字世界改變工作模式。上圖是對(duì)數(shù)字化后測(cè)試模式的展望，構(gòu)建數(shù)字化測(cè)試系統(tǒng)，以目標(biāo)系統(tǒng)的視角，測(cè)試評(píng)估從“執(zhí)行評(píng)估—>設(shè)計(jì)執(zhí)行雙評(píng)估”。傳統(tǒng)測(cè)試都是圍繞著開發(fā)做的交付系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估，數(shù)字化后，測(cè)試和開發(fā)同源同一個(gè)目標(biāo)系統(tǒng)，測(cè)試和開發(fā)都根據(jù)對(duì)目標(biāo)系統(tǒng)的理解去開展工作，開發(fā)和設(shè)計(jì)基于系統(tǒng)架構(gòu)構(gòu)建被測(cè)系統(tǒng)，測(cè)試從用戶視角構(gòu)建測(cè)試系統(tǒng)，在這個(gè)過程中，測(cè)試并不是一直等到最后編碼結(jié)束才去做測(cè)試執(zhí)行驗(yàn)證，而是在設(shè)計(jì)過程中，針對(duì)設(shè)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行反饋和評(píng)估，在編碼完成之后，針對(duì)交付系統(tǒng)進(jìn)行一個(gè)執(zhí)行評(píng)估。比如通過測(cè)試設(shè)計(jì)發(fā)現(xiàn)場(chǎng)景庫遺漏，發(fā)現(xiàn)功能有遺漏，這是對(duì)設(shè)計(jì)系統(tǒng)的評(píng)估，系統(tǒng)交付后可以用用例和自動(dòng)化腳本對(duì)交付系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。這個(gè)過程正好是設(shè)計(jì)與測(cè)試、開發(fā)與測(cè)試相互校驗(yàn)的過程，需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)以及編碼過程中都會(huì)產(chǎn)生缺陷，而每一個(gè)階段的缺陷在本階段被發(fā)現(xiàn)就是最高效的。 ? 數(shù)字化不是一個(gè)具體技術(shù)，它改變的是測(cè)試人員的思維方式，改變的是整個(gè)測(cè)試業(yè)務(wù)模式。數(shù)字化是從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)，通過數(shù)字化技術(shù)使能業(yè)務(wù)創(chuàng)新。理解數(shù)字化并把它帶入測(cè)試領(lǐng)域，會(huì)帶來意想不到的視角和能力提升。 ? ?

編輯：黃飛

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