阿尔法测试是许多软件测试类型中的一种，公司和独立开发者在检查其代码时可以使用。 你的阿尔法测试策略的有效性可能是一个项目成功的重要因素–因此，你必须确切地知道它是如何工作的，以及它经常提供的好处。 这是保证成功实施的唯一方法，有助于确保开发人员和测试人员都有一个稳定和有效的产品。
了解alpha测试及其许多相关的组成部分，包括测试团队用来促进它的工具，有助于开发人员建立一个更强大的应用程序。 这些测试乍看起来很复杂，但可以很自然地融入任何质量保证方法中。 在这篇文章中，我们仔细研究了alpha测试，以及它如何帮助任何编码项目。 这包括测试人员如何驾驭它所带来的挑战以及这一过程的通常步骤。
什么是软件测试与工程中的阿尔法测试？
阿尔法测试是验收测试的一种形式；这意味着它旨在评估程序的执行情况，以及功能是否足够强大，以满足最终用户及其要求。 这发生在测试的相当早期，总是在测试阶段之前。 在许多情况下，它甚至可以在开发过程中开始；这些检查通常涉及两个不同的测试 “阶段”，有不同的设置、工作人员和测试重点。
在进行这些检查时，测试人员通常有一份他们必须调查的问题或组件的检查清单。 他们可能会寻找常见的错误，并进行基本测试，以了解应用程序的核心功能是否按预期运行。
如果团队发现了程序中的任何主要或次要问题，他们会将这些结果传递给开发人员，他们很快就开始研究如何及时修复这些问题，以便发布。
1.什么时候以及为什么需要做Alpha测试？
一个公司采用alpha测试的确切时间点通常是不同的，取决于应用程序；测试甚至可以在开发人员仍在实施软件的最后润色时开始。 许多程序有一个公开或半公开的测试阶段，对外部用户开放。 在这些情况下，alpha测试是在内部测试的最后阶段进行的。
这通常是在申请完成60%功能的时候。 阿尔法测试是必不可少的，因为它能够识别影响最终用户体验的错误和问题，影响程序的接收。
2.当你不需要做Alpha测试时
有一些情况下，跳过阿尔法测试阶段是值得的，但有一些因素可能会影响到这一点。 例如，公司可能有有限的时间和资源，使他们无法大幅延长测试周期，尽管这可能会有进一步的后果。
测试团队也可能对他们目前的测试进度有充分的信心–即使没有正式的阿尔法测试时间表，测试人员进行的检查可能已经涵盖了每个类别。
然而，alpha测试几乎总是值得花费时间和精力的。
3.澄清一些混乱的情况：
Alpha测试和Beta测试
虽然它们有许多相似之处，但认识到alpha测试和beta测试之间的区别很重要。
什么是Beta测试？
测试版是一个机会，让真正的终端用户检查产品并弄清楚它是如何工作的–测试者向开发者提供关于他们经验的充分反馈。 这完全是在一个真实世界的环境中进行的，展示了该程序如何适应这些环境并处理与目标受众的互动。
在测试过程中，外部视角至关重要，因为内部团队成员可能无法发现某些类型的问题或与公司独特开发风格有关的低效率。
阿尔法和贝塔测试（差异和相似之处）
在这两种方法中，存在着一些相似和不同之处。 α和β测试一起使用时可以提供最大的好处，因为两者都是用户接受测试的形式。 每种方法的首要目标是确定软件中存在的可能影响用户和他们对软件的享受的问题。
也许最重要的区别是测试者本身–由于β测试者通常是最终用户，或者与开发者没有其他关系；这使他们对软件有了新的看法。
另一个关键区别是这些测试的重点。 阿尔法测试通常围绕着一个应用程序的整体可用性和功能，而贝塔测试更强调稳定性、可靠性和安全性。 这些检查涉及查看程序如何处理预期和意外的输入，这意味着一个刚接触软件和不熟悉其工作原理的人可以给予更多的帮助。
阿尔法测试的反馈往往可以让开发者在发布前改变程序，而在测试期间发现的错误可能反而需要等待未来的版本和更新。
阿尔法测试是由…
– 当内部开发人员在产品上工作时–允许他们甚至在正式的测试周期开始之前就能处理问题。
–内部QA测试人员在测试环境中检查程序，以检查其功能和用户会如何反应。
–外部测试人员，根据应用程序，他们可能会进行alpha测试，以提供能够准确反映用户体验的反馈。
阿尔法测试的好处
阿尔法测试的好处包括：
1.更大的洞察力
也许阿尔法测试最重要的优势是它能够让开发人员和测试人员更深入地了解应用程序。 这让他们看到所有的东西是如何结合在一起的，例如，软件的所有功能是否像预期的那样工作，以及终端用户在发布后可能如何参与该程序。
2.更快的交付时间
阿尔法测试让团队在发布前发现错误，并进行先发制人的修补，帮助确保用户永远不会遇到这些相同的故障。 全面彻底的阿尔法测试让公司更早地发布这个程序，并对其可用性更有信心–这也可以减少对紧急更新的需求。
3.更好的软件质量
这些检查涵盖了白盒和黑盒测试，允许对应用程序和开发人员可以改进的方式有一个全面的看法，以保证成功。 团队使用的测试越多，他们就能在发布前修复更多的错误；从而为用户带来更好的体验，他们遇到的问题会更少。
4.省钱
阿尔法测试是一种非常具有成本效益的质量保证形式，因为它可以在开发的早期发现错误；进一步修复这些错误会很昂贵。 例如，这甚至可能需要一个全新的软件版本，这比简单地在开发或质量保证中修复问题花费更多的钱。
阿尔法测试的挑战
还有各种挑战，团队必须考虑到alpha测试，例如：
1.不能反映用户体验
虽然阿尔法测试人员的目标是复制用户如何参与软件的许多检查，但由于他们对应用程序的熟悉，他们仍然可能错过某些错误。 这使得beta测试更加重要–这些检查完全是从用户的独特视角出发。
2.测试周期长
这些测试大大加快了开发速度，但由于需要彻底的质量保证，因此往往需要投入大量时间。 结合黑箱和白箱技术是一个漫长的过程，具有更大范围特征的程序可能会因此需要更广泛的检查。
3.项目截止日期
沿着类似的思路，软件项目通常有固定的最后期限，由于一些原因，开发人员不能改变。 这意味着他们可能无法在发布前实施每一个改变，即使是在彻底的阿尔法测试策略之后–当最后期限过去时，产品可能仍然有缺陷。
4.没有测试所有的东西
阿尔法测试主要侧重于程序的一般功能，而不是关于安全和稳定性的考虑，这更多涉及到beta测试。 对于这些测试周期可能需要的时间，其范围可能相当有限；特别是对于大型的软件项目，需要更多的时间来测试。
阿尔法测试的特点
成功的阿尔法测试策略的主要特点包括：
1.可靠的
团队进行的测试必须提供有用的反馈，他们可以提供给开发人员，然后他们能够修复这些问题。 这也意味着，错误必须是可重复的，测试人员要准确地展示如何重现和调查编码问题。
2.快速
在每个软件项目中，时间是一种宝贵的资源–而alpha测试通常会占用大量的时间。 这就是为什么阿尔法测试必须尽可能地平衡深度和速度，以确保它们涵盖每一个测试案例和每一个单独的软件功能。
3.全面的
阿尔法测试优先考虑可用性和功能性；重要的是质量保证人员要确保这些参数的最大（如果不是完全）测试覆盖率。 运行一套完整的测试是保证软件具有软件简介中的每一个功能的唯一方法。
4.隔离的
虽然阿尔法测试不是在真实世界的环境中进行的，但孤立的测试套件仍有优势。 这允许测试人员在程序的个别功能（如数据库）上工作，而这些变化不会影响其他组件–为团队节省大量时间。
阿尔法测试的目标
阿尔法测试的广泛目标如下：
1.修复软件问题
阿尔法测试的主要目的之一是建立一个更好的产品，让客户愿意为之付费或只是普遍使用。 这包括的许多单独检查都是为了发现用户可能遇到的问题或错误。 通过alpha测试，团队有机会在发布前纠正这些错误。
2.补充性的测试
在软件工程中，阿尔法测试和贝塔测试配合得最好，公司可以利用这一点来确保他们覆盖应用程序的每一个可能的方面。 全面的alpha测试使beta测试更容易，并允许这两种测试类型给予更大的覆盖。 这让整个测试策略充分发挥其潜力，并让开发人员感到安心。
3.使产品更有效率
虽然alpha测试的重点是修复应用程序的错误，但他们也可能注意到对用户体验有负面影响的低效率。 这也通过说明最复杂的组件，包括那些将来最可能出现问题的组件，向开发人员和测试人员展示了在未来测试周期中的工作重点。
具体来说……我们在Alpha测试中测试什么？
以下是alpha测试人员在进行检查时使用的具体参数：
1.功能性
阿尔法测试主要考察一个应用程序的整体功能，例如功能是否可以单独工作和相互配合。 这可能涉及到许多测试案例–对可能的故障点有充分的细节说明，以确保有充分的覆盖面，验证软件的关键功能。 这与功能测试有很大的重叠，功能测试的重点是确保程序的功能对其用户有用。
2.可用性
这些测试还考察了一个应用程序的实用性。 这指的是用户能多好地浏览程序，例如设计有多直观，以及它对其高优先级功能的指示有多好。 在这些检查中，测试人员扮演用户的角色，看看不了解这个软件的人如何使用它。 例如，Alpha测试可以确定界面在视觉上是否过于复杂。
3.业绩
作为检查软件功能的一部分，alpha测试还检查性能问题；包括程序是否在某些设备和操作系统上难以运行。 测试人员对成功的衡量标准有一个粗略的概念，让他们看到应用程序是否使用了可接受的内存和CPU数量。 这甚至可能包括压力和负载测试，以验证该程序在不同条件下的良好表现。
4.稳定性
虽然这可能更多的属于beta测试，但它仍然可以构成你的alpha测试套件的核心组成部分–并有助于进一步验证应用程序的功能。 这些测试涉及以各种方式推送一个应用程序，看它如何反应。
例如，如果程序崩溃，这意味着有严重的问题需要注意；在任何情况下，团队都必须修复不稳定的软件。
阿尔法测试的类型
α测试的主要类型包括：
1.烟雾测试
烟雾测试类似于功能测试，强调整个软件的基本可操作性，以及它的许多功能。 每当开发人员在当前构建中添加新的功能时，测试人员就会进行这些检查，无论是在开发过程中还是在随后的更新中。 这通常是以快速、最低限度的测试形式，提供广泛的覆盖。
2.稳健性测试
真实性测试也是类似的，它检查软件在第一轮错误修复后的功能；这有时可能会无意中破坏其他功能。 这些测试确保了修复工作，并没有带来其他错误。
如果开发者的修改成功地修复了一个程序的问题，这意味着它通过了理智性测试。
3.集成测试
集成测试将几个软件模块结合起来，将它们作为一个整体进行检查，显示应用程序的主要组件如何相互配合。 重要的是要检查这些互动是否可以发生，并且没有稳定性问题。 这也可以检查应用程序与其他程序和文件类型的兼容性，以及这些如何整合。
4.UI测试
UI测试着眼于用户界面，以及它是如何对用户的整体体验作出贡献的。 例如，设计要醒目，所有文字要简单易读；这些可能是相当主观的因素，但仍然是必不可少的考虑因素。
测试人员还必须检查该程序如何利用教程引导用户完成其功能。
5.回归测试
回归测试类似于理智测试，对程序的更新版本重新执行旧的测试案例；这让测试人员验证他们的工作是否成功。 这些检查是非常详细的，甚至经常倒退应用程序最小的组件，看它们是否仍在运作；这比理智测试要彻底得多。
阿尔法测试过程
这里有一个进行成功的阿尔法测试的分步指南：
1.规划
任何测试策略的第一步是弄清这些检查的范围和一般方法，包括团队旨在实施的具体测试。 这包括编制一个测试计划和与软件功能有关的单个测试案例。
2.准备工作
在初步规划之后，团队准备通过安装软件和创建测试环境来开始检查，以补充这些测试。 他们也可能开始编制测试脚本，以促进自动化战略；例如，超自动化可以使测试更有效率。
3.执行
准备工作完成后，团队可以执行alpha测试，以清楚了解应用程序的状态，记录结果和指标，以评估是否有任何问题。 根据他们的最后期限，测试团队可能需要把某些检查放在优先位置。
4.评价
在完成检查后，质量保证团队会检查这些结果，并开始得出关于软件的结论–比如它是否能在发布日期前做好准备。 在这个阶段，他们也可以开始向开发人员提供反馈，后者开始准备错误修复。
5.报告
测试团队还编制了一份正式报告，全面介绍了测试情况和测试结果，包括与预期结果的对比情况。 这份报告还评估了团队进行检查的情况，并提供了他们测试覆盖率的数据。
6.固定
在向开发团队报告他们的缺陷和一般建议后，测试人员可能还需要重新检查这个软件，看看修复是否成功。 然后这两个团队开始准备程序的测试，通常是质量保证过程的下一个阶段。
阿尔法测试的各个阶段
有两个主要的alpha测试阶段：
1.第一阶段
对于第一阶段的阿尔法测试，软件工程师负责调试应用程序，并利用这些结果来更好地了解他们自己的软件，以及如何使它变得更好。 这些问题可能比未来的阿尔法测试要广泛得多，更多的是看应用程序是否在启动时崩溃或无法在机器上安装。
这只是一个粗略的检查，并不包括详细的测试案例或对每个功能的彻底检查–初步的alpha测试有助于确保程序处于适合进一步检查的状态。
2.第二阶段
相比之下，第二阶段的阿尔法测试是由内部QA团队进行的，并采取更彻底的方法，用全面的测试案例来概述每一项检查。
阿尔法测试人员制定了更大范围的测试，用它们来确定应用程序是否准备好发布或进行下一轮测试。 他们还检查软件的实际质量，并将这些信息纳入他们的报告，为开发者提供完整的反馈。 这一部分的过程通常比最初的阿尔法测试阶段要长得多。
阿尔法测试的入门标准
这些测试必须能够满足的通常进入条件包括：
1.详细要求
这些测试需要一个业务需求规范（BRS）或软件需求规范（SRS），它确定了项目的范围，以及这些测试的最终目标。 后者包括关于软件和公司期望的全面数据；这有助于测试人员更好地了解该项目。
2.彻底的测试案例
详细的测试用例有助于测试人员和开发人员了解即将进行的测试以及团队对测试结果的期望。 质量保证团队按照这些测试案例进行每一次检查，以确保他们在整个过程的每一步都执行正确的测试协议。
3.知识渊博的测试团队
团队必须对软件有很好的了解，以便提供合适的反馈–他们还应该知道如何从最终用户的角度来对待它。 他们在应用方面的经验使他们能够在不牺牲这些检查质量的情况下快速测试。
4.稳定的测试环境
测试人员建立了一个稳定的测试环境，以简化他们的考试，展示应用程序如何在没有任何不利影响的情况下孤立地工作。 这为团队成员提供了一个明确的基准，以复制生产环境的方式说明了程序的性能。
5.一个测试管理工具
许多测试套件使用一个可以自动记录缺陷的工具，可能是通过机器人流程自动化或其他类似方法。 这些第三方应用程序还允许用户上传和编译测试案例，帮助他们在必要时轻松访问这些信息，以记录每个测试的结果。
6.可追溯性矩阵
实施可追溯性矩阵允许质量保证团队将应用程序的每个设计要求分配给其匹配的测试案例。 这增加了整个测试过程的责任感，同时提供关于覆盖率和特征之间关系的准确统计。
阿尔法测试的退出标准
以下是测试必须满足的条件，以完成这一过程：
1.完成阿尔法测试
如果每个阿尔法测试都完成了，并且有详细的结果，团队可以交付或编入报告，那么在结束这个测试周期之前，有可能还剩下几个步骤。 然而，完成这些测试往往是重要的第一步。
2.完整的测试案例覆盖率
为了验证测试是否真正完成，团队必须检查他们的测试用例，看看他们的覆盖面有多彻底。 如果案例或测试人员的一般方法有任何漏洞，他们可能需要重复某些检查。
3.确保程序的功能完整
如果这些测试发现需要任何额外的功能，以满足设计要求，测试人员必须解决这个问题。 然而，如果看起来应用程序具有满足利益相关者和客户的所有必要功能，测试就可以得出结论。
4.核实报告的交付
最终的测试报告显示了软件的当前状态，以及开发人员如何进一步改进它。 通过确保报告到达开发者手中，可以开始下一阶段的质量保证；这些报告对于成功发布是非常重要的。
5.重新测试完成
阿尔法测试报告可能需要对应用程序进行进一步的修改，这反过来又会导致更多的阿尔法测试。 质量保证团队必须认证开发人员的修改已经修复了这些问题，而没有在其他方面影响它，从而导致更好的产品。
6.最后的签收
在完成任何测试过程时，质量保证团队（特别是项目经理或领导）也负责编撰一份质量保证签收文件。 这通知利益相关者和其他重要的工作人员，阿尔法测试现在已经完成。
阿尔法测试的产出类型
阿尔法测试团队从这些检查中获得了一些输出，例如：
1.测试结果
阿尔法测试产生关于程序及其当前状态的广泛数据–包括实际测试结果以及它们与质量保证团队的预期结果的比较。 这一般是以测试案例的形式出现，外部测试应用程序可以自动填充每个检查的结果；具体内容在许多测试中有所不同。
2.测试日志
这些深入的检查也会在软件内产生内部日志，为团队成员提供充足的信息来解释。 例如，日志可能显示应用程序的压力迹象，或者甚至可能打印详细的错误信息和警告。 这些日志也可以指向特定的代码行–这样的反馈对开发者特别有帮助。
3.测试报告
开发人员最终会披露一份全面的测试报告，其中详细说明了每项检查及其结果；这可能是最重要的产出，因为他们用这个来改进应用程序。 测试报告将上述数据汇编成一种可读和易于理解的格式–指出软件中的问题，并可能就开发者如何解决这些问题提出建议。
常见的Alpha测试指标
测试人员在进行阿尔法测试时，有许多具体的指标和数值，包括：
1.测试覆盖率
测试覆盖率显示了团队的测试案例在覆盖应用程序的各种功能方面的有效性，说明他们的质量保证是否充分。 至少60%的覆盖率是必要的，但大多数组织建议70-80%，因为全覆盖很难达到。
2.系统易用性量表得分
系统可用性量表是对主观可用性要素进行量化的尝试，并检查应用程序的复杂程度，包括它对其功能的整合程度。 这通常采取问卷调查的形式，得出的SUS分数为100分。
3.通过测试的数量
这个指标让测试团队了解到软件的健康状况，以及它是否适合公开发布或进行测试。 了解一个应用程序可以通过多少次检查–以数字、分数或百分比的形式–有助于测试人员看到哪些组件需要进一步的支持。
4.峰值响应时间
阿尔法测试人员通常调查程序的响应时间，即应用程序完成用户请求的时间。 在完成这些检查后，团队检查了可能的最大响应时间，以确定这对用户来说是否太长的等待时间。
5.缺陷密度
这指的是每个单独的模块中存在的错误或其他问题的平均数量。 建立缺陷密度的目的类似于通过测试的数量，显示软件应用的状态以及是否准备好发布。
6.测试总时间
一般来说，时间对于阿尔法测试来说是一个特别重要的指标，因为这个阶段可能比其他质量保证过程需要更长的时间。 团队成员必须努力在可能的情况下减少这一指标，以提高他们的效率，克服测试瓶颈。
检测到的错误和bug的类型
通过阿尔法测试
以下是alpha测试可以帮助检测的主要问题：
1.无法操作的功能
由于其对功能的关注，alpha测试经常发现应用程序的功能和用户如何与之互动的问题。 如果一个关键功能不工作，开发团队应尽快修复。
2.系统崩溃
根据错误的严重程度，整个程序可能会因意外输入而崩溃。 这些错误甚至可能导致软件发布的延迟，而开发人员正在努力防止这些崩溃再次发生。
3.打字错误
评估程序的可用性包括检查设计元素，以确保一切都令终端用户满意。 即使是一个小的错别字也会影响他们对软件的看法，所以阿尔法测试人员必须在发布前检查这些问题。
4.硬件不兼容
阿尔法测试还检查一个应用程序是否与计划中的平台兼容，如不同的操作系统。 开发者必须解决意外的不兼容问题，以确保更多用户能够访问他们的应用程序。
5.内存泄漏
一个不稳定的程序通常在阿尔法测试不久就会显现出来，在这个过程中可能会使用更多的设备内存–这就会使程序变慢。 解决这个错误有助于应用程序为未来的用户变得更加稳定。
6.数据库索引编制不当
该软件的数据库可能会遇到一些问题，如死锁和索引故障–后者意味着该软件无法满足用户的要求。 这大大降低了数据库的速度，增加了峰值响应时间。
阿尔法测试的例子
这里有三个不同应用的alpha测试的例子：
1.客户关系管理软件
CRM软件包括客户和商业伙伴的全面信息，它通常存储在一个数据库中。 阿尔法测试人员可以对此进行检查，以确保它即使在重负荷下也能提供正确的数据，并有足够的响应时间。
测试人员还检查了这个应用程序对创建-甚至删除-新条目的反应。
2.电子商务商店
网站和网络应用程序也需要大量的alpha测试。 在这种情况下，质量保证团队成员广泛地浏览网站，并确保每项功能都能正常工作–包括支付。
如果在整个过程中出现任何重大甚至轻微的错误，用户可能会放弃他们的购物车；这使得测试人员必须告知开发人员这些问题。
3.视频游戏
视频游戏是另一种需要长时间alpha测试的软件形式。 内部QA人员反复播放每一个关卡，执行预期和意外的行动，以测试应用程序的反应。
例如，人工智能角色可能无法在其环境中移动，纹理可能无法正常显示，当使用不支持的显卡时，游戏可能崩溃。
手动或自动Alpha测试？
在进行alpha测试时，自动化通常是一个值得采取的方法–因为这既能为团队节省时间，又能节省金钱。 这种策略限制了人为错误的发生，确保了每次测试的一致性和准确性。 自动化速度的提高也提高了整体覆盖率，使测试人员能够检查更多的功能。
公司可能会实施机器人流程自动化，以增加效益；这使用智能软件机器人来实现更高水平的测试定制。
然而，在有些情况下，手工测试更适用；阿尔法测试通常涉及查看主观的可用性问题，而大多数自动化方法无法满足这些问题。 一些应用程序使用计算机视觉来模拟人类的观点，并以类似于终端用户的方式来评估一些设计问题。
在许多情况下，自动化的有效性可能取决于团队所选择的第三方测试程序的具体功能。
阿尔法测试的最佳实践
阿尔法测试人员要遵循的一些最佳做法包括：
1.适应测试者的优势
组长应根据测试人员的个人技能分配具体的检查。 这有助于确保那些更熟悉可用性测试的人进行这些检查，例如。 通过采取这种方法，组织可以改善他们的alpha测试过程，因为有经验的测试人员能够识别更多影响程序的问题。
2.明智地实施自动化
软件测试自动化提供了许多明显的好处，无论它采取什么具体形式，都能有效地彻底改变阿尔法测试阶段。 然而，公司必须明智地使用这一点，因为有些检查需要人类的视角。 团队必须检查他们自己的测试，以决定哪些将从自动化或手动测试中受益。
3.创建一个可追溯性矩阵
阿尔法测试人员经常将可追溯性矩阵纳入其测试策略，以检查不同检查之间的联系和关系。 这也包括目前的进展–以及关于团队的总体质量保证方法的大量文件。 有了可追溯性矩阵，测试人员还可以把注意力集中在他们发现的错误上。
4.使用不同的硬件模型
即使在同一操作系统上，不同类型的硬件和系统结构也可能与该程序发生冲突。 这可能会导致崩溃和其他严重问题，从而限制软件的受众。 在各种机器和设备上测试该应用程序有助于突出兼容性问题，使开发人员能够在发布前解决这些问题。
5.进行内部测试审查
至关重要的是，公司要确保他们的软件alpha测试过程是强大的，能够轻松地覆盖他们所检查的每个程序的主要功能。 出于这个原因，测试团队必须致力于不断改进他们的方法–也许可以通过强调高测试覆盖率来避免他们的策略出现漏洞。
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你需要什么来开始Alpha测试？
以下是阿尔法测试者在开始检查之前的主要前提条件：
1.知识渊博的测试人员
阿尔法测试存在于各种类型的软件开发中–不同的程序一般需要一系列的定制检查。 公司拥有熟悉阿尔法测试主要原则的质量保证团队，并能快速检查应用程序以确保高覆盖率，这一点至关重要。 虽然新的测试人员仍然可以为QA过程提供很多东西，但熟练的工作人员通常会更多地改进团队的方法。
2.全面规划
规划是任何成功的阿尔法测试策略的核心，帮助团队为检查一个应用程序的时间和资金做预算。 开发人员也应该有充足的时间在发布前修复许多问题。 详细的测试案例尤其重要，因为这有助于说明团队将使用的具体检查，以及它们能多好地满足典型的最终用户要求。
3.自动化软件
如果一个公司想在其alpha测试中实施自动化，第三方应用程序可以让他们在更短的时间内执行更多的测试。 虽然没有这个软件也绝对可以测试应用程序，但在最后期限内确保高测试覆盖率往往是至关重要的。
免费和付费的选项都有–而且每个选项都有自己独特的功能，以帮助他们适应软件测试的广泛性。
4.稳定的测试环境
一个安全和稳定的测试环境可以让团队成员在远离任何外部影响的情况下仔细检查软件。 这与现实世界的终端用户环境非常相似，而是作为一个沙盒工作，因此测试人员和开发人员可以模拟现实的案例。 测试环境允许团队改变软件，而不影响实时版本–这在检查应用程序的更新时更加有用。
实施Alpha测试的7个错误和陷阱
阿尔法测试者应该避免的主要错误包括：
1.排班不力
阿尔法测试所需的时间通常取决于软件的复杂程度，质量保证团队必须围绕这一点进行计划。 如果没有良好的时间安排，测试人员可能无法在这个阶段结束前完成所有的检查。
2.缺乏适应性
测试人员应该准备好软件需要严重改变以满足其用户的可能性–他们必须在每一次测试中保持灵活。 例如，如果团队发现他们的测试用例不充分，他们需要更新这个并重新运行。
3.覆盖面不足
阿尔法测试优先考虑可用性和功能性；这意味着测试案例必须完全包括应用程序的这些部分。 如果团队不能在公司的最后期限或发布日期前对应用程序的所有功能进行足够深入的测试，他们可能会错过严重的软件问题。
4.不当的自动化
如果质量保证团队不正确地实施第三方自动化软件，这将极大地影响测试和它们的有效性。 对自动化的过度依赖可能导致他们没有注意到严重的设计和可用性问题–只有某些自动化程序可以容纳人类的观点。
5.没有beta测试
虽然阿尔法测试特别彻底，但它并没有测试软件的每一个方面；为了确保更广泛的覆盖面，通常需要进行β测试。 在团队的战略中加入beta测试，也让他们看到公众可能会如何参与他们的软件。
6.忽视了回归测试
在对一些功能进行阿尔法测试时，回归测试是至关重要的；在与以前的迭代进行比较时，这一点尤其重要。 没有这些检查，测试人员就不太能够理解新错误的原因，因此不能提供可靠的反馈，说明如何补救。
7.使用不兼容的数据
模拟数据在许多阿尔法测试中是至关重要的，特别是在检查数据库工作时–许多测试团队在没有确保它反映用户输入的情况下填充了这些数据。 只有考虑到实际情况的现实数据集才能可靠地测试应用程序的内部运作。
5个最好的阿尔法测试工具
这里有五个最有效的免费或付费的alpha测试工具：
1.ZAPTEST免费版和企业版
ZAPTEST的免费版和企业版都提供了巨大的测试能力–这包括网络、桌面和移动平台的全栈自动化。 ZAPTEST还使用超自动化，让企业在整个过程中智能地优化他们的alpha测试策略。
为了获得更大的利益，这个程序实现了计算机视觉、文件转换和云设备托管。 有了ZAPTEST供您的组织使用，就有可能获得高达10倍的投资回报。
2.LambdaTest
LambdaTest是一个基于云的解决方案，旨在加快开发速度而不走弯路–这使得测试人员可以在各种操作系统和浏览器上检查应用程序的功能。
这个测试程序主要使用Selenium脚本，并优先考虑浏览器测试，这可能会限制其对用户的功能，但它也能够密切检查Android和iOS应用程序。 然而，用户也报告说，该软件对其利基市场而言是昂贵的，并且提供有限的自动化选项。
3.浏览器栈
另一个严重依赖云服务的选择，BrowserStack包括一个真实的设备目录，帮助用户在3000多台不同的机器上执行alpha测试。 它还具有全面的日志，可以简化缺陷记录和错误修复过程。
这个应用程序又主要有助于网络和 移动应用程序，尽管它在这些程序中提供的覆盖面非常有用。 BrowserStack的学习曲线也相当陡峭，使其对初学者来说可能不切实际。
4.Tricentis Testim
Tricentis拥有独立的测试自动化和测试管理平台，覆盖面更广–无论哪种方案都能提供跨各种设备和系统的端到端测试。 通过人工智能驱动的自动化，Testim是一个有效的应用程序，它使用完全的敏捷兼容性来进一步优化alpha测试阶段。
尽管有这样的功能和直观的用户界面，但没有办法撤销某些测试动作，而且在脚本层面上几乎没有可访问性报告功能。
5.测试轨道
TestRail平台完全在浏览器中运行，以增加便利性，使其更能适应测试团队的当前要求。 集成的任务列表使分配工作变得更加容易，该应用程序还允许领导者准确地预测他们即将到来的工作量。
除此之外，该软件的报告还能帮助团队确定其测试计划的问题。 然而，对于较大的测试套件，这个功能通常很耗时，而且平台本身有时也会很慢。
阿尔法测试检查表、技巧和窍门
以下是任何团队在整个alpha测试过程中都应该牢记的额外提示：
1.测试一系列的系统
无论一个软件应用程序的平台是什么，可能有许多系统和设备，最终用户可以用来访问它。 这意味着测试人员必须检查该程序在许多机器上的兼容性，以保证尽可能广泛的用户群。
2.明智地确定组件的优先次序
某些组件或功能可能比其他组件更需要注意。 例如，它们可能与其他功能相互作用，并对应用程序的整体负载贡献很大。 团队必须在广度和深度之间找到一个平衡点，仍然了解一个项目主要组成部分的复杂性。
3.界定测试目标
即使是有经验的质量保证团队也需要明确关注他们的目标，以保证测试套件的成功。 这给了测试人员一个结构和优先权，有助于指导他们完成每一次检查。 全面的文件是确保团队知道采取何种方法的一种方式。
4.仔细考虑自动化问题
虽然时间管理在整个alpha测试中是最重要的，但团队不能急于选择自动化软件的过程。 他们必须在做出决定之前调查每一个可用的选项–包括免费和付费的应用程序，因为每个平台都有不同的功能，以独特的方式帮助团队。
5.鼓励交流
阿尔法测试是一个敏感的过程，需要测试人员和开发人员之间的完全合作；特别是当前者发现软件问题时。 团队领导必须努力防止信息孤岛，并应制定包容性的报告策略，使测试人员更容易通知开发人员任何故障。
6.保持终端用户的视角
虽然beta测试更注重用户体验，但alpha测试仍应在每次检查中牢记这一点。 可能有严重的可用性问题，过度依赖自动化和白盒测试是无法解决的–许多检查必须考虑到用户。
结论
一个公司的阿尔法测试策略的成功在很大程度上取决于他们如何实施它–比如团队对待自动化的方式。 阿尔法测试应构成公司质量保证过程的重要部分，因为这是识别影响应用程序的主要和次要问题的最有效方法。
第三方测试软件可以在速度和覆盖面方面进一步优化alpha测试。 ZAPTEST是一个特别有用的测试平台，它的免费版和企业版都为用户提供了很多东西，提供的创新功能可以使任何测试团队受益。
