构建测试的体系化思维（高级篇），行业新闻

构建测试的体系化思维（高级篇）

2023-07-15 20:57 浏览:84 搜索引擎搜索“爱农网”
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00 引言

1. 三个层次聊测试体系

测试人员缺乏体系化思维？
新建产品团队或者新启项目，如何系统化地测试？
组织级如何构建统一的测试体系？

大家都接触过不计其数的测试、质量方面的文章或者培训课程，内容不乏测试实践、技术相关，但是却很难构建自己的测试体系。基于很多朋友类似的困惑，结合本人多年的团队实践和咨询经验，从基础篇、进阶篇和高级篇三个不同的层次来跟大家探讨测试体系化思维的构建。

《构建测试的体系化思维（基础篇）》
《构建测试的体系化思维（进阶篇）》
《构建测试的体系化思维（高级篇）》

三个层次

2. 基础篇和进阶篇内容回顾

2022年1月发布了《构建测试的体系化思维（基础篇）》（后文简称《基础篇》），从测试的五个基本职责出发，围绕这五个基本职责介绍了相应的实践活动和方法集。

理解和澄清业务需求
制定策略并设计测试
实现和执行测试
缺陷管理与分析
质量反馈与风险识别

3月发布了《构建测试的体系化思维（进阶篇）》（后文简称《进阶篇》），跳出测试，从软件质量的角度来看体系化思维的构建。

从测试到质量：跳出测试，从质量维度来看测试的体系化建设。
质量保障与质量内建：质量是产品与生俱来的，质量内建才是保障质量的根本。
质量内建深入实践：质量内建如何落地是大家最为关注的问题，深入质量内建实践介绍，供大家落地实践参考。

3. 高级篇内容概要

本文为高级篇，将从组织级别来看测试体系化思维的构建。

从团队到整个组织：跳出产品/项目团队，从整个组织范围来看测试的体系化建设。
组织级测试体系图谱：基于“一个中心，四个方向”图谱，全面探讨组织级测试体系建设。
组织级质量赋能：根据测试体系图谱，从组织级层面对整个组织进行质量赋能。

高级篇思维导图

01 从团队到组织

1. 为什么要从团队到整个组织？

在《基础篇》中聊到的测试基本职责和《进阶篇》中聊到的质量内建，主要还是在团队/项目范围之内。但是，要真正做好测试体系建设或者说系统性地思考和开展质量保障工作，团队的能力还是很有限，比如，下面这些场景有没有觉得似曾相识？

我所在的组织有很多绩效考核指标，工作靠绩效驱动，感觉有些工作并不能带来价值
我在一个独立的测试部门，跟开发团队的绩效是不一致/矛盾的
业务部门离我很远，所有开发和测试工作只能根据需求文档开展
组织的各种评审流程很严格，对文档要求很高，很多时间花在了写文档、走评审流程上
所开发的软件产品对上下游都有依赖，测试数据的准备和测试环境的就绪需要很多等待
我不清楚其他团队使用的工具、测试技术等具体细节
……

上面这些场景中的问题，都是很难在某个团队内部解决的。因此，从组织范围来看测试体系的建设，才是我们构建测试体系化思维的终极目标。

2. 组织级测试体系需要关注什么？

组织级测试体系关注点

质量保障相关的人、流程、技术等放到组织层面，就是组织级测试体系需要关注的。通常有如下两个方面的内容：

跟质量和测试密切相关的，包括质量目标、流程规范、测试策略、实践标准等；
看似跟质量和测试没有直接的关系，但是对质量保障工作的开展有着非常关键的影响，如组织结构、企业文化、各部门之间的合作方式等。

02 组织级测试体系图谱

组织级测试体系必然比团队级要复杂得多，为了更好地理解和讨论，将组织级测试体系需要关注的方方面面组织成如下图所示图谱：

组织级测试体系图谱

该图谱由“一个中心，四个方向”构成，要构建完备的组织级测试体系，建议围绕“一个中心”、向四个方向发力：

一个中心：核心价值观
四个方向：高效率协同、标准化指导、规范化实施、自动化支撑

1. 核心价值观

核心价值观是一个组织的文化理念，深刻地影响着组织内每个成员的行为，测试体系的构建需要以核心价值观为指导。

1.1 价值驱动 vs. 指标驱动

绝大部分组织都会采用度量指标来对每个人的工作进行考核，因为这是一种比较简单的衡量所做工作好与坏的方法，但这种方法也是相当粗暴的，因为“不是所有能测量的东西都重要，也不是所有重要的东西都可测量”。

过于看着指标，就会形成指标驱动，工作是为了满足某种指标。测量什么，就一定能得到什么。一旦制定某个度量指标，员工一定会在工作中想尽办法去满足指标，而真正重要的工作内容是否完成就很难说了。这种指标驱动的工作方式，一定会忽略工作背后真正的价值。这是非常可怕的！在《指标陷阱》一书开篇就举了两个非常经典的例子：警察破案率、妇产科医生的手术成功率。

我们来看一个软件开发中以指标驱动的例子。在《速度（Velocity）不背这个锅》一文中提到的“速度驱动一切”的误区，就是软件开发中错误地以指标（开发速度）来驱动开发的实例。如下图所示：

速度不背锅文段引用

相信各位朋友要举出软件开发中指标驱动的例子，一定是信手拈来，此处不再多述。

那么，是不是就没必要度量了呢？也不是，适当的度量还是很有必要的。度量可以作为团队改进的牵引，帮助团队提高。

但是，工作不可以以任何度量指标为目标，不能由度量指标驱动，而是要以价值驱动。软件开发是需要交付能够带来业务价值的、高质量的软件，围绕这个价值目标所做的工作才是有意义的。因此，软件的质量保障、软件测试也要以业务价值驱动。关于这部分内容，请参考文章《业务价值驱动的测试》。

从组织层面来讲，需要构建价值驱动的文化，引导员工更多地关注价值，弱化度量指标带来的不良影响，以防掉入指标陷阱。

1.2 鼓励创新 vs. 追责文化

绩效考核的一个直接后果就是追责，追责文化是跟绩效指标紧密关联的。绩效指标没有达到，甚至是出现意外，是采取追责还是改进的措施，将直接影响到员工的行为、态度和解决问题的方法。比如：

线上出现严重故障，最终会调查追责到人，并施以惩罚；还是会分析故障原因，找出后续如何避免的改进举措呢？

如果是前者，一旦出现问题，所有相关人员会提心吊胆，很难客观地分析和解决问题，反而会有某些隐瞒因素存在，导致下次可能还会重复出现类似问题。关于后者，之前在文章《缺陷分析如何帮助质量内建》中有关于故障/缺陷分析的详细实践，这里想要强调一点的是缺陷分析，分析到问题出现的客观原因即可，无需追责到人。

一个非常典型的不追责例子是敏捷回顾会议所遵循的最高指导原则：

"Regardless of what we discover, we understand and truly believe that everyone did the best job they could, given what they knew at the time, their skills and abilities, the resources available, and the situation at hand."
（“无论我们揭示了什么，我们必须理解并真正相信：考虑到当时的已知情况、每个人的技能和能力、可用资源和情境，每个人都做到了最好。”）

-- Norm Kerth, Project Retrospectives: A Handbook for Team Review

不追责的另一面是鼓励创新。成功来自于不停地试错，要想把事情做好，需要不断地尝试，经历多次的不成功，并且在一次次失败中总结经验教训，从而获得进步。例如，高科技公司谷歌和亚马逊，都是非常鼓励创新的。

组织要宣扬这种创新文化，给予员工适当的创新空间，鼓励大家积极地尝试新点子，以不断改进软件开发流程，提高软件交付质量。

1.3 全员负责 vs. 独立割裂

团队整体对质量负责

对于软件开发团队来说，“团队对质量负责”几乎已经是家喻户晓了。但是，从组织级来看，团队该怎么定义？道理都明白，具体到实施层面，又是怎么做的呢？

据我所知的现实情况，部门与部门之间、团队不同角色之间还是比较割裂的，还有许多人认为质量主要是测试（部门/团队/人员）的事情，而业务负责业务需求、开发负责编码、运维负责线上就行了。

之前写过几篇团队对质量负责的文章，欢迎移步阅读：

《团队为质量负责，“我”可以不负责？》
《敏捷测试的指导性原则——团队对质量负责》
《说好的团队为质量负责呢？》

从组织角度来看，需要明确质量目标，并让全体成员知晓，以质量目标驱动各个职能部门间的合作，增强全员对质量负责的意识。

2. 高效率协同

高效率协同强调的是组织结构形式，以及组织内各部分的协同方式，这是组织级测试体系构建非常关键的一部分。

2.1 组织结构

设计系统的结构受制于产生这些设计的组织的沟通结构。

—— M. Conway（马尔文·康威）

马尔文·康威1967年提出的康威定律（康威法则, Conway's Law），即系统设计本质上反映了企业的组织结构。

软件开发是一项复杂的社会活动，需要业务、开发、测试和运维以及团队与团队之间等充分地沟通协作才能实现，根据康威定律，需要对组织结构进行相应地调整以适应软件研发的需要。

而传统的企业通常都有着非常厚重的部门墙，业务和科技之间，开发和测试、以及运维之间，都分别属于不同的部门，并且这种部门墙非常难以打破。这无疑是非常大的矛盾之处。

例如，传统企业通常都有独立而庞大的测试部门/测试团队，在独立的测试阶段来承接测试工作；在新形势下要求持续测试，不再有非常独立的测试阶段，测试部门该如何调整以更好地与研发进行高效合作是备受关注的问题，也是组织建立完善的测试体系需要解决的问题。

该怎么解决？比较常见的有两种方式：

i. 保持原有独立测试部门，测试人员归属于测试部门管理，但是派驻到研发团队，在研发团队内实施测试工作；
ii. 不再设有测试部门，测试人员全部打散，并入研发中心，跟研发团队进行深度融合。

上面哪种方式比较好？很难说。

从形式上看，完成融合的第二种方式看起来是较好的，能够实现开发和测试更深入的融合，但是这对团队也是有很高要求的，需要在测试左移、团队对质量负责等方面都做的足够好，才能对于质量有让人放心的保障。因此，对于质量要求非常高的行业，比如金融领域，比较容易接受的可能是第一种方式，一是因为传统的部门墙打破实在太难，还有很重要的一方面是还有独立的测试部门对质量“把关”，似乎能让大家更放心。

至于自己的组织适合哪一种形式，还是需要组织自己去摸索。

2.2 团队拓扑

组织应该被视为一个复杂的具有适应性的有机体，而非一个机械的线性系统。

—— Naomi Stanford，摘自《组织设计指南》（Guide to Organization Design)

《高效能团队模式》一书中指出组织结构的陷阱：传统的组织结构图是相对静态的，并不能帮助我们理解组织中真实的沟通模式，在实际的软件开发过程中可能有很多不依赖于组织结构图中所体现的沟通存在，这种适应软件开发的沟通结构是更为关键而有价值的。因此，提出团队拓扑的概念。

团队拓扑Team Topologies

（《高效能团队模式》作者总结的团队拓扑Team Topologies）

团队拓扑方法围绕企业软件交付的有效团队结构，带来了一种全新的思维方式。提供了四类基本的团队类型：流动式团队、平台团队、赋能团队和复杂子系统团队，以及三种团队核心交互模式：协作模式、服务模式和促进模式。强调了在静态的组织结构（团队结构）之外，更多地关注实际的沟通路径，针对技术组织补充了传统组织设计中所缺少的动态和感知方面的能力。

回顾前面提到的测试部门如何组织的问题，基于团队拓扑思想，我们可能会想到不一样的解决方案，加强测试跟各个部门/角色的交互才是关键所在，需要根据产品开发需求构建灵活适应的团队拓扑结构，具体的组织形式或许不是最重要的。

2.3 沟通协作

团队拓扑强调了组织沟通结构的重要性，在满足沟通模式的团队构建好之后，是不是就一定能实现相应的沟通需求呢？也不见得。

例如，下面的一些情况可能大家都或多或少经历或者听说过：

有些业务目标、质量目标可能只是“高层”领导人员清楚，没有对全组织、全团队透明；
有的企业，业务和研发团队坐在一起，但是沟通方式跟原来没有区别，还是通过需求文档来进行沟通；
有的团队，测试和开发同属于一个团队，但是测试不会参与开发的技术讨论，开发有技术方面更新不会告知测试人员，开发不会参与测试策略和测试计划的制定等；
同一个产品或者项目的不同小团队各自为伍，没有知识和信息共享，导致重复造轮子的事情时有发生……

类似的情况可能还有很多。这些都是形式上貌似没有问题，但实质上缺乏有效的沟通协作。

关于沟通，首先要重视沟通的内容，尽量让信息在整个组织或者整个团队内透明，尤其是关于愿景、目标和风险类的信息，可以增强成员使命感和主观能动性。我在《敏捷测试的指导性原则》里介绍了高效合作的团队特点，在《警惕团队“蘑菇种植”》中也通过一些事例分享了信息共享的重要性。

另一方面，对于沟通的形式也要注意，不同的沟通形式所能起到的效果也是截然不同的。通常，面对面的沟通是最为有效的方式。如下图所示：

有效的沟通方式

协作建立在充分沟通的前提上，一旦沟通到位了，协作起来就会顺畅很多。

3. 标准化指导

之前写过一篇文章《敏捷团队的质量保障赋能》，文中通过对Google、Amazon和Facebook等大公司的软件开发交付流程的分析，总结了团队质量保障赋能需要做到全流程的标准化。

通过标准化工作方式的指导，让团队能更好地做到每个环节的质量保障，更好地实现团队为质量负责。标准化一定要注意不要只流落于书面形式，参考《敏捷团队的质量保障赋能》中的“事实标准与书面标准”。

事实标准与书面标准

3.1 研发流程的标准化

测试和开发是密不可分的，测试策略受到不同开发流程的影响。

不管是传统瀑布式的开发流程，还是迭代式的敏捷开发流程，或者两者相结合的开发方式，都需要将相应地流程策略标准化下来，每个环节的活动有哪些，不同人员的职责分别是什么，都需要在组织级有清晰的定义。

在标准化的研发流程指导性，团队如果发现某个环节成为瓶颈，一定要详细分析原因，如果是流程已经不适应新的团队现状，也是需要调整和改进的。

3.2 测试策略的标准化

针对不同的开发流程，需要有对应的组织级标准化测试策略。组织级测试策略是个统一的指导方向，不同的产品线和不同的项目团队也需要有自主调整的空间，以更好地定制化适配的策略。

除了需要给团队自主调整策略的空间，还有一点要强调的是策略不是一成不变的，需要根据不同时期的质量风险和团队状态进行适配和调整，应该是演进式的。

关于测试策略，强烈推荐参考《一页纸测试策略》，并根据所在组织自己的特点来定制化。

3.3 质量目标和度量策略标准化

清晰的质量目标能够更好地驱动组织级测试体系的构建。组织级的质量目标，一方面是纯系统使用方面的质量要求，更为关键的另一方面，应该是跟业务目标紧密关联的，是需要以业务价值来驱动的。关于业务价值与测试，可以参考我的下列文章：

《业务价值驱动的测试》
《敏捷测试如何优化业务价值》

谈到质量目标，势必需要相应的度量指标和度量策略，组织级需要对质量目标定义相应的指标，并且通过组织统一的度量策略来衡量。度量，特别需要关注的是不可以只看单一指标，而应该是综合多个指标衡量；也不适合将指标作为产品线/团队横向比较的标准，指标应该是指导产品线/团队自身持续改进的尺子，非常同意Thoughtworks同事伍斌道长在他的文章《度量就是为了识别价值流最大瓶颈》中写的：

“在敏捷IT研发交付中，度量的作用，就好比是在识别价值流中最大的堵塞点，以便在“价值准、流速快、质量好”这3个维度中，识别端到端价值流最大瓶颈（以及方向错误），并将其作为下一步改进点进行改进，以最大化改进成效。”

作者：吾真本
链接：https://www.jianshu.com/p/91eaf583ca3b
来源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

关于质量度量，Thoughtworks同事于晓南从定性和定量两个角度进行过非常详细的分享，并且撰写过一系列相关文章，欢迎参考她的《质量度量文集》。

4. 规范化实施

在标准化策略的指导下，如何保证每个实践活动都能做到位是个比较难的问题：有的实践可能一开始就实施错了；或者刚开始是正确的，但是过了一段时间，实践就变味儿了……

规范化的实施方案是对标准化策略落地实施的保障。组织级需要从以下几个方面考虑各个实践活动的有效落地实施：定义实践活动规范、沉淀新的优秀实践、定制化成熟度模型、定期治理与持续改进。

4.1 定义实践活动规范

对每个实践活动进行清晰的定义，包括实践的目标、适用条件、参与角色、输入输出等，最好用实例化的方式详细介绍整个实践活动的内容。可以采用画布的方式对前面几项列举介绍，更加清晰直观。

定义好的实践规范是团队实施落地的参考，在团队实践过程中，也鼓励团队根据实践经验去完善每个实践活动，实现持续地优化。

4.2 沉淀新的优秀实践

团队在实践过程中，也会摸索出一些新的实践活动，建议将新的实践活动分享给更多的团队，推荐大家试用，一旦得到多个团队的认可，可以将这个实践活动也规范化，沉淀下来，存入组织级实践库中。

同时，对于一些不再适用的实践活动，也要进行淘汰和剔除。

4.3 定制化成熟度模型

基于实践标准的成熟度模型，可以评估团队每个阶段的实践实施状况，并制定相应的改进举措，以帮助团队的不断成长。组织级需要制定指导性的成熟度模型，供每个团队去定制化，以牵引团队的改进。这块内容欢迎参考我的文章《测试成熟度评估》。

测试成熟度模型

特别要强调一点：成熟度模型的目的不是用来评估，主要是为了指导改进；成熟度如果要跟团队绩效关联，务必谨慎，不然就会陷入指标陷阱。

4.4 定期治理与持续改进

光有成熟度模型没用，要能指导改进，定期治理很重要。组织级层面需要制定定义质量治理策略，落到每个团队来讲，就是可以根据成熟度模型，定期对过去一段时间实践落地情况进行回顾，对现状进行评估，根据回顾和评估结果，并结合当下的质量目标，制定新的改进举措。

比如，可以鼓励团队根据迭代周期、发布周期等进行定期回顾和治理；也可以根据改进举措的粒度大小，对不同举措进行不同周期的治理和改进。

总之，组织级要有定期治理和持续改进的意识，结合成熟度模型，鼓励团队实现持续改进。

5. 自动化支撑

强有力的基础设施能够对质量实践活动落地实施提供自动化支撑，同步提升质量与效能。

从测试体系构建的角度来讲，组织级需要全盘考虑几个领域的自动化支撑：

流程管理：全生命周期的软件交付流程，通常需要有流水线的支撑
测试框架：各种自动化测试框架，以及与持续集成流水线的关联
数据分析：可视化各种数据及其分析结果，包括日志信息和度量指标数据等
监控预警：实时监控团队和产品状态，对质量风险和严重缺陷进行智能预测和告警

只要聊到效能，大家脑海里就会冒出各种效能支持平台和工具，这部分内容是非常熟悉的，无需多述……不过，鉴于大家对工具平台的热衷程度，非常有必要提醒几点：

强调工具平台的使用，但人员缺乏相应的赋能，不清楚工具平台背后的原理，从而无法高效使用。平台厂商和采购平台的企业都有人跟我聊过这个现象，说明不是个例。工具平台再好，也只有用对了才能事半功倍，不然就是个负担。
标准规范停留在书面上，根本没有落地实施。这就是前面提到的《敏捷团队的质量保障赋能》中的“事实标准与书面标准”，而工具平台是有助于将书面标准变成事实标准的。
不同的团队采用不同的工具框架，组织没有统一工具平台的使用。这将不利于不同团队间的协作和集成，不利于组织级数据的收集，会增加多余的成本。不要重复造轮子，能够共享的工具平台一定要在组织内共享，一致的工具平台对数据的收集和可视化都会带来好处。同时，也要考虑团队优先适配的问题，比如某个团队的自动化测试最佳方案是用工具A，非强调要组织级统一，强制使用工具B，那也是不合适的。万事皆需平衡。