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速度
顺序测试很耗时，而并行测试将允许您将投入的时间除以环境数量。为了在十个设备上测试您的应用程序，您只需编写一个脚本并在所有目标设备上运行它，将您的测试时间缩短十倍。
成本效益
构建、维护和保持您自己的测试环境。当涉及到并行测试时，维护不再是头疼的事——事实上，所需的测试环境，并且始终保持更新。此外，基于云的测试网格允许您以高并发运行测试，从而显着降低每个测试的成本。
更好的覆盖
通过尽可能多的平台-设备-浏览器组合运行您的应用程序始终是一个好主意，这样就不会错误。并行测试将使您的测试覆盖率更上一层楼，从而显着提高 ROI。
优化您的 CI/CD 流程
并行测试是持续集成和交付的朋友。通过并行测试，您可以在开发人员在整个 SDLC 中提交新代码更新后立即运行测试。并行测试的及时报告和快速反馈也将促进各部门之间更好的沟通。
在基于云的环境中测试
使用内部资源实施并行测试策略是典型的错误之一。构建和维护自己的基础设施效率不高。这不仅耗费时间和成本——您将无法充分利用并行测试，因为高并发测试的能力是一个主要优势。此外，使您的测试环境保持需要大量资源。为此，使用基于云的服务，让您可以随时访问必要的设备。
避免测试之间的依赖关系
不同测试用例之间的依赖关系是许多团队过渡到并行测试如此具有挑战性的主要原因。简单地说，当测试用例相互依赖时，你应该按照特定的顺序运行它们，这会破坏任何并行测试策略。因此，将测试用例创建为原子的、相互独立的至关重要。只有这样，您才能随时以任何顺序运行它们，使您的测试过程不受限制。
避免硬编码
硬编码是将数据直接嵌入到源代码中，而不是在运行时生成。这个概念是高效并行化的敌人，因为它会在上面提到的测试用例之间创建依赖关系。强烈建议在编写测试用例脚本时避免硬编码值，以确保每个测试都是自给自足的，并且可以在必要时运行。当测试用例并行运行时，使用数据驱动的方法来配置它们。
高效管理测试数据
高效的测试数据管理是成功执行并行测试的关键。但首先，你需要一个策略。您可能想要添加两个组件：创建策略（创建测试数据需求）和清理策略（清理数据）。尽管如此，唯一重要的是您的策略是否适合您的特定情况。以下是非常基本的，也许这就是这些数据管理策略如此有效的原因：
基本方法，没有创建和清理策略
刷新你的数据方法，它在测试执行之间重置你的源代码，但没有创建策略
自私的数据生成方法，具有创建策略但没有清理策略。
这些是基本的策略。您可以混合搭配它们以服务于您自己的案例或探索替代方案，例如生成其他数据或刷新特定数据。
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