目前的质量度量主要还是集中在开发阶段，今后可能会将部署阶段也囊括进来，部署的度量主要包括系统依赖性检查、配置一致性检测、应用部署验证、DB部署验证、性能极限验证和业务验证。此外还要寻求更科学的度量指标，在实践中圈复杂度也会有这样那样的问题，需要寻找一些更合适的度量指标。

　　在简短的休息之后，来自51Testing的宋光照为大家介绍了如何构建可维护的自动化测试。首先，他分享了他对软件质量特性中的可维护性的理解，可维护性包含易测试性（降低发现缺陷的成本）、易分析性（降低定位缺陷的成本）、易改变性（降低修改缺陷的成本）和稳定性（减少频繁修改而导致的不稳定），其中易测试性是最为重要的。测试自动化和自动化测试常被混为一谈，宋光照解释到自动化测试偏重于测试的执行，而测试自动化则包含自动化测试管理、自动化测试执行和工具支撑三个部分。自动化测试目前面临了很多挑战，比如软件测试的时间越来越短，变更越来越多越来越频繁，回归测试成本压力越来越大。业界对自动化测试的需求大致可以归纳为：

　　● 要求是执行快、效率高、可重复的自动化测试资产

　　● 自动化测试工具成本要低

　　● 要有易学易用的自动化测试方法

　　● 对提高软件质量有评价或质量度量指标

　　而开发对自动化测试也有自己的需求：

　　● 能尽早快速发现软件缺陷

　　● 工具要有自我检查和任务闭环管理功能

　　● 对提高编程质量有指导性意义

　　● 自动化测试工具链支撑能适应自身开发模式

　　从自动化的角度来看，底层从单元测试开始时比较现实的，只要提供了框架，传递了合适的方法即可。面向函数级别，请考虑单元测试；面向API层面，构建功能测试，快速做验收；面向GUI层面，开展录制回放；从使用者角度来关注质量，做一些手工测试。宋光照强调了测试自动化开发也是软件开发，要多考虑可测试性设计。随后，他为大家演示了两套自动化测试工具，介绍了一些实际使用案例。

　　在成本方面，自动化测试也要有投资回报考虑，至少要回归3次才会有收益，随着版本迭代次数增加，收益会明显提高，如果考虑其他平台兼容性问题，收益还会成倍增加。在实施前期，需要投入自动化测试管理、人员和研发过程管理，做到人员清楚定位、合理分层。自动化测试在起步阶段，重在用例转化，将手动测试转为自动化测试；在成熟阶段则重在效率，提高用例重用度，提高持续集成和每日构建效率。

　　关于质量度量与自动化测试，还有很多值得深入讨论的内容，如何把控软件质量，各位读者，您是怎么做的？