一、测试范围
无论是功能测试，还是自动化或者性能测试，第一步要做的，是明确测试范围和需求指标。对于自动化测试来说，特别是UI自动化，并不是所有的功能点都适合做UI自动化。
根据具体的业务情况和项目稳定程度，选择UI自动化+API自动化结合，选择合适的业务点来进行针对性的自动化测试方案设计，才是最佳方案。
比较适合做UI自动化的点：
①、使用频次较高，异常判断较多，且最基础的功能，比如用户注册、登录；
②、用户端比较核心的功能，比如订单中心，会员中心；
③、促销活动页面、信息展示页等；
分层测试的概念，分层测试金字塔如下：
从效果来看，单元自动化是收益最高的，但是单元自动化对大多数自动化测试初学者来说，难度太大。
且目前国内大部分中小型企业，开发本身的开发规范、管理等工作也做的不太好，单元自动化，实现的概率，短期内不看好。
而接口自动化，目前来说是性价比最高的一种选择。
UI自动化的投入和产出比，是三种模型中最低的，但对于越来越复杂的大型的系统，UI自动化在某些方面，也可以减少很多发布后冒烟测试的工作量。
二、系统架构
对大多数功能测试人员来说，系统架构不用太多关注，但对于自动化或者性能测试人员来说，系统架构是前期需求分析、技术方案选型设计的一个重点。
比如系统开发的编程语言，使用的数据库类型，通信服务框架（如果要进行API自动化，那么系统所采用的通信协议是绕不过去的一点），应用服务器的部署等，都是需要考虑的。
PS：我目前就职的这家企业，数据库使用的是微软全家桶套餐里面的SQL server，而我测试脚本开发语言是python，它本身对SQL server和Oracle的支持并不是很好，导致在数据库配置时候，踩了很多坑。
当然，我最后也解决了这个问题。关于数据库的支持问题，只是我遇到的问题里面的一个很小的部分。
熟悉系统架构的另一个原因是：比如系统采用的开发语言是java，自动化测试人员本身使用的脚本开发语言也是java，那么兼容性就是很好的，而且有技术问题，也可以找开发同事帮忙解决，
这样无形中也节省了很多时间，而且对自己的技术提升，也是不小的帮助。
熟悉了系统架构后，针对性的考虑自动化测试方案设计，技术方案选型，才是最好的方式，不要用固有的方式来解决不同的问题，而要用不同的技术方案解决不同的问题。
三、项目情况
关于这点，个人认为应该通过分析沟通来确认系统是否适合自动化测试工作。那么，什么样的系统适合进行自动化测试？
如上图所示，我大概罗列了一些适合进行自动化测试的项目所具备的一些特征，当然，不需要全部具备，只需要满足几点即可以考虑进行自动化测试（红色线条标注部分为基本的条件）。
当然，项目情况不仅仅是这些，还有其他的一些点，也是需要考虑的，比如：
①、文档管理
文档包括需求文档、测试方案、测试用例、测试规范、开发规范、数据库表设计文档、接口文档等。
如果文档不太完善甚至没有对应的文档，那么自动化测试工作，前期的准备工作就需要投入更多的时间和精力。
PS：比如要进行API自动化，但是没有接口文档，没有数据库表设计文档，那么关于API的接口说明，入参出参说明，这将带来很多附带的工作量，而文档数据的统计，又是一件很麻烦的事情。
有时候需要数据库确认接口对数据的影响，对应的数据库表字段，如果没有相关文档说明，那么自己整理以及和DBA沟通熟悉，就需要花费很多的时间和精力。
而很多企业对自动化的认识太片面，认为自动化可以替代人发现很多BUG，且追求短期的明显效果，而如果没有较完善的文档管理，那么自动化测试人员在前期的准备阶段花费的时间将影响
leader对个人能力和工作效率的怀疑，可以说这也是目前国内很多企业存在的弊端。
问题总归是要解决的，如果遇到这种类似的问题，那么在任务拆分和工时预估时候，可以将这些因素考虑进去，计算在个人工时中，并注明原因，在和leader甚至更高层评估中，抛出存在的问题，
推动问题的解决，这也是自动化测试人员的一种价值体现。
②、流程管理
项目的需求迭代是否稳定？从需求评审到开发、测试、发布上线是否有比较规范的流程？
如果需求迭代较快或者不稳定，那么自动化测试的脚本维护工作量将成倍增长；如果没有较好的流程管理，自动化工作的进展总会遇到很多不可描述的坑，沟通成本，变更成本等，还会影响到
测试方案的设计和规划。
在自动化测试中，需要针对性的熟悉了解这些问题点，做好应对的准备。自动化测试过程中，变化是最大的挑战！！！
四、“目标”一致
这里的“目标”，指的是个人对工作的目标设定和leader对自动化工作的期望，站的角度不同，理解不同，因此期望的结果不同。并不是要达成完全的一致，我这里想表达的是沟通的重要性。
个人针对系统情况，技术架构，测试范围的理解，对应的自动化测试方案设计和目标设定，应该与leader不断沟通，不断调整，达成一定程度上的一致，这样也能避免很多后续的麻烦。
当然，目标的设定，也应该根据具体的自动化测试需求，进行任务拆分，评审，不断调整，这是一个持续不断的调整的过程，需要耐心和坚持！
五、运行环境
自动化测试脚本开发，也需要基于不同的环境，而环境的选择，需要考虑不同的情况，下面一一列举说说我个人的思路：
1、SIT环境：
SIT环境，也称为系统集成环境，就是我们常说的测试环境，如果测试脚本是基于SIT环境开发调试，那么就需要SIT环境相对来说比较稳定。
但是大部分时候，SIT环境因为需要多次的提交测试，交叉影响较大，且SIT环境和生产环境还是有一定差异的（至于为什么，相信测试童鞋，都明白其中的痛点）。
2、UAT环境：
UAT环境，就是我们所说的验收环境，当然类似的，也有灰度环境等。UAT环境相对SIT环境来说，是比较稳定且和生产的一致性较高的，很适合进行自动化测试脚本开发和调试，以及日常的测试回归。
但自动化测试的作用又不限于这点，还可以进行发布后的生产冒烟，定时轮询测试等。
3、生产环境：
如果在生产环境进行测试脚本开发和调试，以及测试执行，那么就需要解决以下几点问题：
①、网络问题
一般我们的SIT和UAT环境都是部署在企业内部，网络环境也是走的内网，请求解析和外网有一定区别。在生产环境运行脚本进行回归冒烟的话，需要考虑真实的用户操作环境，不同的网络对测试结果影响。
而且测试脚本中，sleep最好能不用就不用
②、数据污染问题
生产环境进行自动化测试回归冒烟，需要对测试所产生的数据进行隔离处理，否则会导致业务受到影响，并且对生产的数据造成污染。常用的数据隔离方法如下：
测试白名单账号、网络标记、线程标记、测试数据落入对应的测试库，某些业务还可以使用MOCK对象和挡板。
关于数据隔离这几点，在性能测试中，也是需要考虑的一个重点，当然性能测试中也经常使用这些方法进行数据隔离，避免生产数据污染带来的影响。
六、服务部署
持续集成环境也叫作CI环境，类似的还有CD环境（持续交付）。
这些应用，在敏捷测试中，应用的比较多，不过目前行业内，越来越多的企业开始搭建持续集成环境，这样做的好处是很多的，比如：
①、版本迭代提测，可以通过CI服务一键提交，节省时间，提高效率；
②、如果需要造大量的测试数据，可以通过一个小脚本，只需要进行配置，点击启动按钮即可；
③、发布生产环境时候，可以通过CI服务自动化打包部署，避免了人手工打包配置时候的误操作等问题；
④、自动化测试脚本，部署在CI环境后，只需要点击启动，或者设置出发条件，定时任务的形式，来做到生产定时轮询，发布后冒烟等测试工作；
七、测试策略
这里的策略，可以从下面几个角度来说：
1、任务拆分
确认测试范围和需求指标后，将自动化测试任务进行粒度更小的拆分，将工作内容所需时间精确到人/天的范围，按时完成任务，有问题不断调整；
2、优先级
任务拆分后，对任务进行优先级排序，通过评审沟通，确认先完成哪些任务，然后完成哪些等。
测试方案设计中，可以考虑分为第一期、第二期自动化测试任务，比如第一期实现自动化测试在一定程度上的覆盖率，先实现PC端的自动化测试，第二期可以考虑移动端的自动化测试覆盖，（测试交流群：829792258/行业大神交流探讨/共享资料）
第三期可以考虑自动化测试平台的开发等等。有目标有计划，根据项目变化和进度不断调整。
自动化任务的优先级排序，可以参考这几点：
①、用户使用频率越高的优先级应该最高；
②、系统基础功能应该排在优先级前列；
③、系统核心功能（比如支付、订单）应该较早的覆盖；
④、历史记录中生产出现问题叫多的功能点，应该考虑尽可能的覆盖；
3、工时预估
前期的准备工作（比如范围确认、需求分析、CI环境部署、测试方案设计、技术框架选型、文档整理等）完成后，需要针对具体的拆分后的任务进行工时预估，以确认工作阶段性的进展，
方便随时调整。工时预估需要考虑以下几点：
①、自动化测试人员个人的技术能力，特点；
②、项目情况、流程管理、系统架构的变化程度；
③、测试方案技术实现的难易程度；
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