仿真测试自动化教程 如何实施与工具选型

为什么要做仿真测试自动化

于传统开发流程里面，测试常常变为项目进度的阻碍点。以手工方式搭建测试环境，编写测试用例，执行测试并剖析结果，不但耗费时间与精力，还极易因人为的粗心大意致使漏测情况发生。而仿真测试自动化能够把测试人员从重复性劳作之中解脱出来，使得他们能够全力专注于更为复杂的测试场景设计。更为关键的是，自动化能够轻易达成回归测试的常态化，保证每次代码变更都不会引发新的问题，这对于运用敏捷开发以及持续集成的团队来讲是极为重要的。

仿真测试自动化如何实施

要实施仿真测试自动化，就得构建一套完整的流程。首先，针对被测对象开展建模工作，以此保证仿真模型能够精准地呈现真实系统的行为。紧接着，进行测试用例的设计，这其中得考量边界条件、异常工况等特殊场景。在脚本开发阶段，应着力于代码的可读性与可维护性方面上抓重点，建议采用分层架构，把测试逻辑跟数据分离开来。执行环节要被集成到持续集成流水线中，达成代码提交后可自动触发测试。最后是结果分析，需确立通过/失败的标准，还要对失败用例实施自动分类以及初步诊断。

仿真测试自动化工具选型

自动化项目的成败，会被选择合适的工具直接影响。在嵌入式系统测试范围中，主流选择是VectorCAST以及LDRA Testbed；于控制算法领域里，MATLAB/Simulink Test、dSPACE AutomationDesk广泛应用着。像Robot Framework、Selenium这样的开源工具，在特定领域也存在不错的表现。选型之际，需全面考量若干要素，其一为工具同现有开发环境的集成程度，其二是所支持的测试种类，也就是单元测试、集成测试以及系统测试，其三是脚本语言的易用状况，其四是报告生成的能力，其五是技术支撑以及社区活跃度。提议先行开展小范围的试用，以此验证工具是否契合项目的实际所需。

仿真测试自动化常见挑战

在技术那块儿，仿真模型的精准程度对测试结果的可靠程度有着直接的影响，要是过度进行简化的话，就有可能致使问题被遗漏掉。测试脚本的维护成本常常是没被正确评估的，伴随着产品的递进更新，大量的脚本都需要同步去进行更新，这便要求脚本得拥有良好的架构设计。在组织层面这个角度，去推动运用自动化测试是需要改变团队以往习惯的，刚开始的时候可能会碰到抵触的情绪。管理层所关注的是投入产出的比例，如果自动化所带来的效率提升效果并不显著的话，那项目很可能没办法延续下去。所以，开展仿真测试自动化事情不单单是技术方面的问题，更是管理范畴的问题，得要按部就班往前推进，从较小的范围进行试点着手去积累相关经验。

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