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上线时间就是在最终用户面前获得新功能或更新的速度。发布新功能所需的时间越长，敏捷性就越低，响应动态客户需求和新兴市场趋势的难度就越大。根据应用程序的性质，延迟可能会对收入、运营效率和/或竞争优势产生负面影响。
鉴于测试通常被认为是交付瓶颈的首要来源，可以公平地说，上市时间高度依赖于测试效率（执行测试的速度）。
反过来，测试效率基于执行自动化测试运行（包括准备、执行和分析）与常规测试运行（同样包括准备、执行和分析）相比所花费的时间。
差异越大，实现上线时间收益的潜力就越大。而且，运行测试的频率越高，回报就越大。
影响测试效率的其他考虑因素包括：
应该运行多少测试： 这可能比你现在实际执行的多或少——测试用例设计方法和风险评估可以帮助解决这个问题。
测试数据和测试环境的可用性： 仅仅定义自动化测试是不够的；如果想更快地到达终点线，需要持续访问执行它们所需的所有元素。
软件交付生命周期中的测试点： “左移”策略，例如采用自动化 API 测试和使用新技术在 UI 和 API 实施之前开始对其进行测试，可以对测试效率产生积极影响，从而加快时间市场。
降低风险就是防止多少缺陷进入生产。逃脱的缺陷会带来一系列的麻烦。
了解业务风险覆盖范围是评估风险降低的关键。
风险覆盖范围越大，缺陷密度越低。
通过更高效的测试，可以节省多少时间和成本？在自动化的帮助下，可以同时运行更多测试，或者可以在更短的时间内运行相同数量的测试。
请务必考虑以下事项：
测试用例数
发布数量
手动创建报告所需的时间和精力
正在测试的应用程序的数量和类型
手动测试执行的持续时间
获取/创建和准备测试数据所需的时间
获取/创建和准备测试环境所需的时间
测试套件的业务风险覆盖
测试套件的冗余级别
谁参与测试（包括业务专家）及其每日费率
人工总成本
修复进入生产的缺陷的成本
测试的阶段（冒烟、每天、完全回归）
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