“真正的机器人测试” - 淘宝泛终端机器人自动化测试实践

通过机器人对系统进行黑盒测试，类似的做法在国外Axiz机器人也有尝试。

▐  为什么要UEE设备端到端自动化测试

E：满足深度用户体验评测的诉求（Experience）

更高精度：随着深度用户体验提升的需求日益增加，端侧的性能和体验优化会精确到ms级别，因此需要找到进一步提升用户体验指标度量精度的方法。

多设备间交互测量：随着多端交互的场景越来越多。不光是APP之间，设备层面APP和PC乃至IoT之间交互的场景也不断出现，需要度量多APP多设备之间的交互性能及用户体验，需要度量多设备多系统间（从A手机到B手机，手机到PC/IoT 等）的交互式体验指标。

真实模拟：软件模拟点击和真实用户 *** 作还是存在差异，要探索一种更模拟用户真实 *** 作的方式。

E：对多设备端到端功能自动化测试的支持（End1 to End2）

业务客户端发版经常需要对Android/iOS/Pad甚至PC进行覆盖测试，同时APP之间的业务交互场景也逐渐增多，比如淘系的消费者-商家互通全流程，测试不仅仅只是单手淘、天猫或者千牛APP覆盖，还要能覆盖和串联起从消费者到商家的整个业务流程端到端自动化。此时，我们面临着新的挑战：

多机交互自动化：无法快速支持多手机 App 间、手机与PC/IoT之间交互的 *** 作；

基于外部视角的对象识别：CV和AI算法的加持让UI自动化测试在对象识别上有了新的突破，但依然无法摆脱软件层API *** 作的局限，受所在 *** 作系统限制，依旧存在部分特定场景下元素无法识别的问题（如系统内Push消息 *** 作）；

一套跨终端设备的通用脚本：还不是真正意义上的多设备多平台一套脚本驱动，Android/iOS/PC/IoT受系统版本或环境影响，可能仍需要多套自动化脚本，维护成本高；

一个脚本一次执行覆盖多个设备和系统：由于不同 *** 作系统有不同的自动化执行引擎，一个脚本一次执行无法同时对Android/iOS/PC/IoT 完成回归。

RXT(Robot-XT)迎接挑战，应运而生

基于UEE自动化的理念，我们尝试使用机器人的方式获取用户体验指标以及开展UI自动化测试，设计并研发了RXT。它基于IoT架构，从“用户真实感受”出发，零侵入被测系统获取用户体验指标（加载耗时、跳闪白分析），同时支持图/文驱动跨设备交互的UEE自动化用例批量执行。如下是演示效果：

下图是RXT的能力介绍：

▐  深度用户体验指标

RXT立足“用户真实感受”获取用户体验指标，用机械臂手代替人手 *** 作，用高速摄像头代替人眼记录 *** 作过程，并具备体验指标算法(不需要目标对象的加载耗时分析、白屏分析)的大脑结构，RXT也可支持设备交互场景及竞品对比场景。

▐  多端自动化

RXT在传统的单机 *** 作之上引入一层新的“主控大脑”，接管、调度跨设备的时序 *** 作，完美支持了多端多设备、多App间交互场景的自动化能力；RXT使用原生Python程式化(基于unittest)组织用例，用户可灵活控制/增加定制逻辑，并基于Python module理念抽离公共逻辑，降低用例维护成本，此外，用例可通过任务组织批量执行；RXT上层用例基于图文方式1套脚本驱动，底层执行引擎支持机械臂引擎和UIAutomator/WDA自动化引擎，其中机械臂方案做到与平台、设备无关，打通手机和PC(平板)间自动化的壁垒，满足各种场景的测试需要；“非预期”d窗(突如其来的红包Poplayer、首次安装需要的各种权限、过渡动画广告等等)是自动化测试的灾难性问题，RXT-ESP提供了相关的识别和处理机制；RXT提供真机用例调试能力，用户无需准备任何本地环境即可运行、调试用例。

▐  对象识别

多场景传感器融合下的对象识别，使用ROI截取、图像增强/去噪优化被测对象图片，坐标变换关联手机元素位置与机械臂 *** 控位置，基于OCR获取目标图像文本信息，改进SURF/SIFT特征匹配算法提升图像识别准确率。

▐  异常处理

RXT具备非预期d窗的检测与处理能力，例如可以检测首页Poplayer红包d窗、权限d窗等，并且使用NLP对互动按钮(如"我知道了"，”允许“，”不再提醒“)进行语义理解、分类，然后加以处理。

▐  用例生成

RXT能从分散杂乱的用户埋点数据中，通过清洗、聚合、去重构建手淘消息用户行为访问路径及Top N热点路径，从而转变成具备业务语义的用例，后者正在进行中。

项目实战

▐  手淘消息场景用户体验升级项目

项目目标简介：手淘消息是世界上最大的商业沟通场景，该项目目标是大力提升手淘消息的加载体验、并进行跳、闪、白治理

策略&效果：下面是该项目优化前后，使用RXT观察到的用户使用前后版本打开消息业务的效果对比视频。

▐  手淘消息多通道升级项目

项目目标简介：该项目涉及到底层链路新/老切换，与上层客户端业务进行对接，为降低质量风险，上线期间兼容了新/老链路方案，对应的测试回归场景涉及到手淘消费者(Android/iOS)、千牛商家(Android/iOS/PC)双端的新老链路交互，按笛卡尔乘积增长，共有48种，每种场景都基本对应同一套测试用例。

策略&效果：上层业务上存在大量重复Case回归，我们的策略是将简单、重复的用例交给RXT，人工投入更多的时间在复杂场景的用例设计和回归上。

▐  大促态消费者-商家下单核心链路验收

项目目标简介：大促态下，消费者提交订单是核心链路。不仅需要保障手淘消费者(Android/iOS)提交订单成功，并且需要保障千牛商家侧（Android/iOS/PC）能够实时收到消费者提交的订单信息。

策略&效果：如下是实战效果(手淘-千牛移动端)：

总结及未来展望

本文主要介绍了UEE自动化测试理念，并在此基础上设计并研发了RXT以及相关的一些项目实践结果。我们还将在“业务先赢”、“极致体验”的道路 《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》无偿开源 威信搜索公众号【编程进阶路】 上继续前行。未来我们将继续优化RXT产品，继续提升产品稳定性、智能化能力。同时也希望我们的能力可以更多对行业开放，让智能化测试服务行业，实现真正的测试智能。欢迎大家提供合作机会！！

同时我们也会在后续陆续发布与本文相关更多的技术方案和细节，例如：多传感器融合复杂场景的元素识别、智能异常处理、工程化开展等，敬请期待！

附：什么场景下建议开展UEE端到端用户体验测试？

建议UEE自动化作为UI自动化的辅助和补充。以下场景建议使用UEE自动化测试：

1、单设备APP用户体验指标评测：单手机APP对精度有更高要求，更真实模拟用户体感的场景。

2、多设备APP间的用户体验交互或对比评测：比如手淘消息和微信消息的用户体验指标对比、不同APP启动时长对比等等。

3、多设备交互的端到端功能自动化测试：比如社交类场景的卖家B和买家C的消息互通测试、手淘买家和千牛PC卖家之间业务依赖的B到C全流程测试等。

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淘系技术质量-测试开发团队

淘系技术质量测试开发团队，在这里可以经历世界最大的双十一、春晚等超大并发场景；可以接触到全链路压测、海量的数据处理、人工智能推荐算法等领域；可以学习到业界最前沿的测试技术。我们团队负责阿里新零售领域IM消息平台的质量保障，通过IM即时通讯产品（push，聊天机器人、单聊、群聊、消息号和聊天室）构建连接消费者和数百万商家，处理百亿级规模的消息，为上百家APP提供安全、稳定、标准化的电商组件SDK。团队探索智能化测试，将AI能力在测试开发领域落地，走在行业前沿。欢迎有相同兴趣的同学加入我们。

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