评价自动化测试优劣的隐性指标

　　关于评价自动化测试的优劣，除了常见指标外，还有一些不太容易拿数据说话的指标，这里叫做隐性指标。

　　隐性指标主要包括：自动化的维护成本、自动化的运行成本

　　1 、自动化的维护成本

　　针对同一个业务，不同的自动化测试实现方案，对应的维护成本可能天壤之别。诚然，自动化的维护成本，受业务成熟度、迭代速度、项目规范程度影响，但不妨考虑以下情况下，你的维护成本如何：

　　新增了一些逻辑(如，接口/服务/应用)，对新增部分维护自动化，你需要多长时间;

　　删除了一些逻辑(如，接口/服务/应用)，对删除部分维护自动化，你需要多长时间;

　　修改了一些逻辑(如，接口/服务/应用)，对修改部分维护自动化，你需要多长时间;

　　在项目迭代速度加快时，并伴有增删改逻辑时，你的自动化脚本还能跟得上吗?其实，这是不少团队都会面临的严峻考验。 一个正处于快速发展的业务，每次业务测试、回归时，可能都会想放弃自动化测试，转而来手工执行测试。因为，自动化测试还要不断调试自动化代码，大概率来不及这次的测试，还不如直接手动测试的效率高。

　　

　　

　　2、自动化运行成本

　　这里的自动化运行成本是说，从想执行自动化到执行结束需要符合的能力&时间成本。一般的自动化运行过程大致如下：

　　1)创造一些自动化执行条件。比如，找运行数据，设置运行环境等等，这一步如果没有被自动化掉，需要花费人力&时间;

　　例如，实现的自动化只能"一条腿走路"，即只实现了半自动化，并没有实现100%的自动化，运行前/中/后可能需要人为参与。

　　2)执行自动化。这里主要是自动化运行所需时间，时间越长，导致的等待时间越长。可能你会说，自动化执行的时候，你可以去干别的事情啊，没必要一直等待执行结束。但既然执行了自动化，肯定想像手工测试一样，"马上"看到执行结果，得到及时反馈，才能避免在不同工作间来回切换。

　　3)验证自动化结果。一般结果的验证都包含在上一个步骤里面了，但不排除有些验证仍然需要人工来check的情况。这种情况，其实也属于半自动化的一种实现形式。

　　4)自动化失败问题排查。各种各样的原因，都会导致自动化运行失败了，比如，数据问题、环境问题、自动化维护不及时、第三方问题等等。自动化失败后，能否比较清晰地给出失败原因，甚至能根据自动化失败结果，直接定位到失败原因，这些做到位了，会让你对自动化爱不释手。

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