一直运行所有回归测试可能不切实际且效率低下 和 代表了软件开发的范式转变，促进了协作、自动化和持续反馈循环。这些实践有助于满足动态和竞争市场的需求，使组织能够快速有效地交付高质量的软件。 DevOps 持续部署 在这种背景下， 经历了转变，以适应开发方法的加快步伐，强调测试自动化和持续测试实践的作用。然而，随着应用程序的复杂性不断增加，自动化测试的数量往往呈指数级增长。这种增长导致执行时间延长，即使是自动化测试，有时甚至会持续数小时或数天，这与优先考虑快速反馈循环的现代开发实践相矛盾。 软件测试 这给测试团队带来了独特的挑战：由于资源限制和时间限制，有必要 。测试的绝对数量可能会导致一个临界点，在每个回归周期中执行每个测试变得不切实际。 战略性地选择测试并确定测试的优先级 然后，团队面临的关键任务是 ，采用某种类型的优先级标准，并不断维护和更新测试套件，以确保在所采用标准的背景下的相关性和有效性。 识别和关注高优先级测试用例 选择测试用例并确定其优先级的策略 考虑到 和更集中的 之间的权衡，关键的挑战是有条不紊地选择测试套件中的测试用例并确定其优先级，旨在在全面覆盖率和测试过程的有效性之间取得微妙的平衡，同时注意资源限制。 全面的自动化回归测试 部分回归 在下面的列表中，您将发现各种确定测试用例优先级的方法，所有这些方法都是为了在全面覆盖和减少执行时间之间取得平衡。请记住，此列表并不详尽：  在本文中，我们的目标是研究 。通过合并这些方法，测试团队可以制定优先测试计划，优化测试工作的效率并提高被测应用程序的整体质量。 业务影响和使用频率方法的集成如何产生更全面的测试优先级方法 结合业务影响和使用频率来确定测试用例的优先级 通常，团队发现自己正在努力应对量化业务影响和使用频率的挑战，而采用直观和主观的方法。为了提高信心水平，团队必须转向更正式的方法。 这涉及 ，该系统集成了应用程序功能的业务影响和使用频率。这种形式化的方法使团队能够根据这些关键因素更有效地确定测试用例的优先级，从而最大限度地减少对猜测的依赖。 开发一个系统的评分系统 以下是使用这些因素确定测试优先级的分步指南： 查看应用程序或系统的业务需求和功能。确定对业务运营、客户满意度或收入影响最大的因素。 确定关键业务需求和功能： 分析使用数据或收集利益相关者反馈，以查明生产中最常用的特性或功能。 评估使用频率： 开发一个融合业务影响和使用频率因素的矩阵。根据权重或分数对公司的相对重要性分配权重或分数。 创建优先级矩阵： 将测试用例映射到相应的需求或功能。通过组合分配给业务影响和使用频率因素的分数或权重，计算每个测试用例的优先级分数。 确定测试用例的优先级： 通过遵循这种方法，您可以将测试工作集中在应用程序或系统的最关键业务和最常用的方面，同时确保全面的测试覆盖范围。  Gravity：应用 AI 进行测试用例优先级排序 引入了 测试用例加权和评分引擎，该引擎根据业务影响和测试页面以及这些测试用例涵盖的流程中的使用频率对测试用例进行优先级排序，从而帮助优化现有测试套件。这可以实现 ，将测试覆盖范围集中在直接影响最终用户体验的高影响力领域。 Gravity 人工智能驱动的 数据驱动的测试用例优先级 它无缝关联多个维度，包括测试覆盖范围、业务影响和使用频率。这使得能够生成易于理解的报告和见解，使测试团队能够根据具体数据而不是依赖猜测来确定测试的优先级。   Gravity 能够 。这涉及使用模式识别、趋势和相关性分析、异常和异常值检测等技术将原始数据转化为有意义的见解。 监控生产和测试环境中的使用情况，从而通过机器学习算法处理获取的数据来生成全面的质量分析 它突出显示的信息使测试团队能够 ，查明可能过度测试或测试不足的功能，并识别不太关键领域的冗余测试工作。 识别覆盖范围的差距 如果您想了解有关 Gravity 的更多信息，可以在此处预订演示：  预订演示 结论 采用有针对性和选择性的 对于优化测试资源、加快上市时间和提高整体软件质量至关重要。通过将工作重点放在应用程序的高风险区域，测试团队可以确保及早发现关键问题。 测试用例优先级方法 此外，采用正式的评分系统来 为测试团队带来了相当大的好处。这种系统的方法比仅仅依赖主观意见和他人的经验有了显着的进步。通过采用更加 ，测试团队可以显着增强他们的测试实践，确保采用更严格和有效的方法来识别和解决关键问题。 确定相关测试用例的优先级， 客观和数据驱动的方法 作者：克里斯蒂亚诺·卡埃塔诺 Smartesting 增长主管 软件测试权威，在该领域拥有二十年的专业知识。巴西人在过去六年中以伦敦为家。我是 Zephyr Scale 的创始人，Zephyr Scale 是 Atlassian 生态系统中领先的测试管理应用程序，我对此深感自豪。在过去的十年中，我在指导测试公司构建创新测试工具并将其推向市场方面发挥了关键作用。目前，我担任 Smartesting 的增长主管，这是一家致力于开发人工智能驱动的测试工具的测试公司。

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太長; 讀書

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涡轮增压回归测试：像人工智能专家一样确定测试用例的优先级

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