提到自动化测试，很常见的误解就是把自动化测试等同于某种自动化测试工具，例如最广为人知的Selenium，但这只是狭义上的理解。在真正的项目实践中，自动化测试包含的内容很多，不仅仅只是某种自动化测试工具，我理解的一个成熟的自动化测试平台，应该包含以下这些方面：
- 对被测系统进行操作的自动化框架或者工具：例如web程序的Selenium, 移动端程序的Appium，windows应用程序的white，autoit，QTP等。请注意，它们只是自动化框架，提供了能够自动化操作被测系统的功能，不是测试框架，因为它们不具备测试框架基本的用例组织，结果校验等功能，所以在实践基本上都是需要和一个测试框架集成起来使用的。
- 测试框架：与自动化框架集成，提供用例整理，分类，调度，结果校验，报告输出等功能，例如Java的Junit, TestNG, Python的Pytest, Ruby的Rspec, 以及能够适应各种语言的Cucumber等。
- 测试环境构建：使用Vmware，AWS等虚拟化和云技术构建和管理操作系统级别的服务器，使用docker等容器化技术构建和管理应用级别的服务。当需要多个容器时可以使用docker compose，docker swarm等，再复杂时可以使用kubernetes来管理和维护整个环境。理想状态下测试环境应该是自动化的一键式部署，有完整的部署脚本且纳入版本管理系统控制。可追溯，可回滚，可以很方便的从零开始构建，能够快捷的在本地构建起一个测试环境，测试人员有自己的专属测试环境，对于环境有控制权，同时具备维护环境的能力，可以按照需要随时构建或者销毁。
- 测试数据准备：自动化测试需要完整的，可控的测试数据作为支持，否则自动化测试就是摆设，无法预判的执行结果反而会成为团队的负担。主要的障碍其实在于人员能力和权限管理，需要测试人员对于业务和系统有深刻的了解，才能准确的准备所需要的数据（例如业务中的操作和数据对应哪些API的哪些字段，又对应数据库中的哪些表）。数据的准备从底向上可以分为直接构建数据库（一般比较难实现，需要对数据库具有权限，且熟悉表结构，但却是最高效的方法），调用API创建数据（需要熟悉被测系统API消息体的结构，并且有权限），通过UI自动化脚本创建（可见性最好，但是最低效，最不稳定），在执行完自动化测试后也需要有相应的方法来清理数据。还有一种方法是通过mock server，这样既能解决依赖系统的问题，也能完成依赖数据的准备，但是开发mock server需要一定的工作量，且需要对系统和业务非常熟悉，而且使用mock server会导致测试的不真实性，无法发现真实系统集成之间的问题。Java的spring boot，wiremock，python的flask，Ruby的sinatra等都可以用来做mock server。
- 并发执行：并发执行是提高测试执行速度的有效方法，有不同的方法可以实现并发执行，比如使用构建工具的并行测试功能，例如maven的surefire和failsafe，gradle的多线程执行功能，cucumber-jvm的并发执行。也可以使用其他工具或者库来实现，例如ruby的parallel-test，再复杂一些的，可以写个专门的程序或者服务来将测试的分发到不同的docker容器上执行，在BAT等顶尖互联网公司的测试分享中有过这样的案例。并发执行的另一个难题是需要解决好测试用例，测试数据，测试环境的隔离性问题，避免出现并发时互相干扰的情况。这就需要在设计测试用例时做好解藕，每个测试用例或者测试场景都是可以单独执行的，不存在用例间互相依赖的情况。在测试数据的准备上，要做好数据的唯一性和独立性，执行前预先准备好数据，执行后清除无用的数据，某些场景还要考虑共享数据在多线程运行时的同步，死锁等问题，不过目前主流的编程语言例如Java, Python在处理多线程编程时都有很成熟的方法。关于测试环境的准备，根据项目场景也有不同的方法，可以在多个测试环境上执行，也可以只在一个环境上执行，但是某些系统可能存在账户不能同时登陆等问题，需要提前考虑或者规避。在这里我想再替docker打个广告，docker容器技术的轻量化，低开销启动销毁，容器间互相隔离等特点，非常适合用来快速构建测试环境和并发执行测试。
- 与CI集成：自动化测试只有与CI集成才能最大的发挥作用，否则如果只能在测试人员的机器上执行，将存在结果对团队不可见，缺乏规范的调度策略，无法引起团队的重视等问题，导致自动化测试形同虚设。而一个完整的CI流水线也需要包含自动化测试，在敏捷理念中有一句话，没有自动化测试的CI不能称之为CI。自动化测试与CI集成在技术上并不难实现，本质就是把测试由在本地执行放到CI的执行机上去执行，目前主流的CI工具，例如Jenkins，Bamboo，CircleCI等都能很容易的完成配置。需要注意的依然是测试环境，这里的测试环境包含两部分，被测系统的环境和执行自动化测试的环境。被测系统的环境需要能够被CI执行机访问，执行自动化测试的环境一般在CI的执行机上，就需要配置CI执行机的环境了，例如Java或者Python环境，Webdriver，浏览器等等。而这又会牵扯很多细节问题，例如CI的执行机一般都是Linux环境，无法运行图形界面，需要使用浏览器的headless模式，依然强烈推荐使用docker来封装整个的测试执行环境，这样在CI执行机上只需要docker pull, docker run就可以了，避免因为环境，依赖包等差异带来众多的问题。在我的另一篇文章中有介绍如何在docker容器中执行自动化测试。
- 与用例管理系统集成：自动化测试执行后都会生成测试报告，但是更进一步，如果能够和用例管理系统集成，自动标注执行结果，那就更省事了，在很多项目中也是常见的做法。不同公司和项目使用的用例管理系统千差万别，有些还是内部开发的系统，需要根据实际情况分析解决。但一般都需要用例管理系统能够提供标注执行结果的API，在测试执行后有专门的程序来收集整理测试报告，再调用用例管理系统的API来标注结果。以业界名气最大的JIRA举例，就提供了API可以查询和标注test case的执行结果，所以只需要将执行结果按照API规定消息格式整理好，调用即可，并不难实现。
以上介绍了一个通用的自动化测试平台需要包含哪些功能，以及这些功能如何实现。如果是移动端的测试平台，则还有更多的问题，例如不同设备的兼容性，如何并发和调度多台不同设备，在BAT这些顶尖互联网公司有成熟的实践，而我自己这方面的经验并不多，依然处在学习探索的阶段。从本质上看，构建一个比较完善的自动化测试平台，需要对被测系统有深入的了解，有扎实的软件测试和编程基础，熟悉至少一门编程语言，熟悉CI和Devops，有比较广的知识面和技术栈，知道如何选用合适的工具和框架来解决问题。