在用戶至上、體驗為王、唯快不破的移動互聯(lián)網(wǎng)時代，借著在測試領域的七年工作經(jīng)驗積累來簡單談談質(zhì)量工程師可以參考的幾點工作思路。

思路一：關于質(zhì)量和過程的兩個進階

其一，質(zhì)量上的進階：從程序質(zhì)量、用戶體驗再到產(chǎn)品品質(zhì)。要引領品質(zhì)，輸出QA的價值。

《京東技術解密》中有一段話，“技術需要分三步走，支持業(yè)務，驅(qū)動業(yè)務，再到引領業(yè)務”，受益匪淺，QA的質(zhì)量價值輸出同樣也需要如此進階的過程：作為支撐部門，負責程序質(zhì)量是我們工作的基本面，到達第一個層級“支持業(yè)務”；從程序質(zhì)量到用戶體驗，驅(qū)動業(yè)務體驗迭代越來越好，做到第二個層級“驅(qū)動業(yè)務”。QA作為用戶的代言人，從體驗到品質(zhì)，樹立產(chǎn)品的用戶口碑，以最好的體驗領跑市場，力爭第三個層級“引領品質(zhì)”。

如下表格簡要列出“程序質(zhì)量”、 “用戶體驗”、“產(chǎn)品品質(zhì)”過程中的工程手段以及關鍵性指標。

第二，過程上的進階：從線下持續(xù)集成、灰度質(zhì)量收斂再到線上質(zhì)量監(jiān)控。做全流程質(zhì)量保障。

1. 持續(xù)集成 ，小步快跑，快速迭代。

持續(xù)集成是把線下測試能力，包括代碼檢查、編譯、自動化、性能、系統(tǒng)測試等集成起來，用自動化方式來統(tǒng)一質(zhì)量標準并規(guī)范流程，將集成性問題盡早發(fā)現(xiàn)并充分暴露，同時驗證對其他模塊和整個系統(tǒng)的影響，提升系統(tǒng)管控能力，保證發(fā)布的時間確定性。

2. 灰度收斂，最少的用戶暴露盡可能多的問題并快速修復。

灰度能力建設包括精準推送（選取什么樣的用戶）、效果評估（發(fā)現(xiàn)問題）和止損修復（解決問題）。

3. 線上監(jiān)控，QA的著力點應在業(yè)務質(zhì)量和用戶反饋。

QA做業(yè)務質(zhì)量監(jiān)控可以考慮的兩個維度：用戶視角，橫向上質(zhì)量標準體系呈現(xiàn)，一覽全局；全局視角，縱向上核心質(zhì)量全景刻畫，云端各關聯(lián)模塊的信息聯(lián)動，預防和解釋業(yè)務變化的根本原因，見微知著。

在線上和線下兩個過程中的QA工作實踐中，會有很多同學碰到一些重線上還是重線下的困惑，實則線上和線下雙手都要抓，先線下再線上，用線上的問題來復盤線下。一方面移動互聯(lián)網(wǎng)時代場景、設備、網(wǎng)絡的復雜性加劇在線下收斂所有問題的困難度，而且所有線下工作最后都體現(xiàn)在線上，質(zhì)量工作離不開線上；另一方面若不重視線下，會帶來線上更多的問題。每一個線上問題都值得好好復盤，為什么在線下不能發(fā)現(xiàn)，進而改進線下測試能力，不挖同一個坑。

用看過的一部勵志電影《The Great Debaters》能更好的描述清楚線上和線下兩件事情的關系， To do what we have to do then we can do what we want to do。

思路二： Top問題驅(qū)動閉環(huán)，立專項優(yōu)化體驗

首先回答，什么是QA的top問題？我們可從質(zhì)量、效率兩方面拆解：

一是產(chǎn)品上的用戶痛點，從用戶反饋和質(zhì)量標準數(shù)據(jù)中尋找問題，往往對應的是業(yè)務線老大難問題，比如速度慢、視頻卡頓等。

二是工作上的效率痛點，在迭代周期中尋找那些效率低下的問題，比如自動化低，迭代中問題不收斂等。

堅持思考當下的top問題，你會為接下來的工作找到很多思路。

Top問題的解決方案包括發(fā)現(xiàn)問題、定位分析、解決問題 、效果衡量。思考本身的技術拆解，逐個擊破。比如業(yè)務線端上碰到的一個top問題是iOS視頻崩潰，每天幾十人的量反饋。這項問題優(yōu)化可以拆解的技術為 1. 如何在線下復現(xiàn)這些崩潰，手工必然不靠譜，對應需要去做iOS場景的monkey測試，遍歷大量的視頻以及隨機快進后退操作來發(fā)現(xiàn)問題；2. 崩潰數(shù)據(jù)采集與分析 3. 崩潰的修復。

所以，學會堅持思考當天top 3、一個月top 3和半年top 3，從而為當天，短期、 長期訂下相關目標和計劃。通常top問題多是老大難的疑難雜癥，需要更多的韌力和堅持去攻克 ，需要具備積極的溝通和推動能力去協(xié)同多方角色一起解決。正是這些挑戰(zhàn)，在解決問題的同時也會收獲很多的個人成長。

思路三：兩個即上線原理：監(jiān)控即上線、定位即上線，練就業(yè)務質(zhì)量刻畫和分析能力。

一件事情，如果你無法很好地描述它，那么你不能進行衡量，如果你也不能衡量，那么你就不能很好的管理它。所以在功能迭代中，固有一項數(shù)據(jù)需求來源于產(chǎn)品，比如消費次數(shù)、使用頻率等，用來做產(chǎn)品維度的管理。同樣質(zhì)量的管理，也需要同時產(chǎn)出一份質(zhì)量數(shù)據(jù)的埋點需求。

問題一：質(zhì)量數(shù)據(jù)需求從哪來？

站在用戶、產(chǎn)品的視角，基于對業(yè)務的理解形成判斷，列舉迭代需求中的核心功能以及用戶經(jīng)常吐槽的高風險區(qū)域，進一步去衡量這些功能點的質(zhì)量。提前把相關的數(shù)據(jù)預埋入產(chǎn)品中一同上線，上線了即可知道線上質(zhì)量如何，一旦出了問題，有了數(shù)據(jù)，便能很快評估影響面、定位原因，而不會無從下手，到處抓瞎了。做到“監(jiān)控即上線，定位即上線”，快速發(fā)現(xiàn)并解決線上問題。

問題二：要如何做到有效地預埋質(zhì)量數(shù)據(jù)？

第一維度預埋監(jiān)控數(shù)據(jù)：用戶可感知的質(zhì)量數(shù)據(jù)，比如文件下載服務對應即是用戶感受最強烈的下載失敗率、失敗原因以及速度大??；

第二維度預埋定位數(shù)據(jù)：不符合預期的質(zhì)量數(shù)據(jù)，比如文件下載一般對應的是多個鏈接并發(fā)下載，每個鏈接下載的成功率、來源服務器節(jié)點、錯誤原因等。

在這個數(shù)據(jù)預埋，收集及分析的過程能夠非?？简炄藢I(yè)務的深度理解能力，刻畫和分析產(chǎn)品質(zhì)量。

思路四：成為一名質(zhì)量分析師，提升系統(tǒng)性思維，風險評估及安全意識。

相對RD代碼鉆研能力，QA所擅長的是全局產(chǎn)品觀、業(yè)務整體分析能力以及用戶視角思維。運用這些優(yōu)勢服務于質(zhì)量的最佳實踐之一即是質(zhì)量分析。在思路III提供了大量數(shù)據(jù)的基礎上，系統(tǒng)級地剖析架構(gòu)中的各項質(zhì)量，定位出問題，哪些模塊又是長期薄弱環(huán)節(jié)需要優(yōu)化的。

下面舉典型業(yè)務線的例子來講講兩個非常普適的質(zhì)量分析方法。

A. SLA （從后往前，由服務質(zhì)量到體驗質(zhì)量）：以接口調(diào)用鏈進行分解和關聯(lián)，衡量指標有接口訪問成功率、錯誤碼分布以及響應時間這些指標。

如圖1所示，按架構(gòu)將服務分層分模塊，每個層級中的每個模塊都有對應的sla來衡量其服務的穩(wěn)定性狀況，能夠清晰的度量出當前產(chǎn)品的質(zhì)量全景穩(wěn)定性；進一步，按業(yè)務邏輯梳理出關聯(lián)關系，哪個模塊的不達標一則逐步向功能層級遞進，能夠判斷出對用戶當前影響的功能。

B. 業(yè)務質(zhì)量 （從前往后，由體驗質(zhì)量到服務質(zhì)量） ：用業(yè)務數(shù)據(jù)流將用戶可感知的體驗質(zhì)量分拆到各模塊對應的業(yè)務質(zhì)量指標。圖2所示是拿視頻播放體驗的用戶感知到的體驗質(zhì)量如卡頓、失敗率拆解到網(wǎng)絡、服務中去的轉(zhuǎn)碼失敗率以及用戶本身網(wǎng)絡等指標。如果用戶維度的體驗變差了，看視頻變卡了，那么能從全鏈路的各環(huán)節(jié)中的關鍵性質(zhì)量指標中找到癥結(jié)并相應解決。