受監管企業都會遇到的 5 個測試規模化挑戰（以及如何解決這些挑戰）

對於任何大型企業來說，擴展測試自動化規模都是一項挑戰。但對於銀行、保險、醫療保健、製藥、政府或其他任何受監管行業的組織而言，「挑戰」不止於此：任何能夠加快普通工程團隊速度的捷徑都會遇到合規性方面的障礙，而受監管行業無法繞過這些障礙。 

如果您曾經嘗試在受監管的企業內部擴大測試規模，那麼這五個挑戰對您來說一定並不陌生。

公有雲、私有雲，還是兩者都不選：選錯會讓你損失安全性和速度

大多數團隊將裝置基礎架構視為非此即彼的選擇：公有雲或專用私有雲。公有雲部署快速、成本低廉，並可按需提供廣泛的設備覆蓋。但它們是多租戶的——您的測試流量與其他所有人共享基礎設施，一旦安全審查涉及處理金融交易或患者數據的應用程序，這就成了不可接受的問題。 

因此，受監管的團隊採取了截然相反的做法：專用設備、本地實驗室，有時甚至是完全物理隔離的環境。這解決了隔離問題，但卻帶來了另一個問題：成本高昂且漫長的部署週期。通常情況下，新設備需要幾個月的時間才能完成採購、配置並最終交付到實驗室，而此時使用者往往已經將其隨身攜帶。 

事實上，大多數受監管企業並非只有一項工作負載，而是有多項，且每項工作負載的敏感度各不相同。生產資料測試需要完全隔離；廣泛的 CI/CD 回歸測試和相容性測試雖然不需要如此嚴格的隔離，但仍然無法容忍多租戶環境。 

這個問題在哪裡可以解決： Digital.ai 測試支援 SaaS、本地部署、混合部署以及 完全實體隔離部署它們的功能集基本上相同，因此基礎設施所在的位置並不意味著只能選擇較低等級的產品。 Digital.ai的共享設備模型還為團隊提供了介於「公共」和「專用」之間的真正中間選項：共享實例設備運行在私有、隔離的環境中，擁有您自己的網路和 VPN 配置，但無需承擔獨佔硬體的成本。這使得受監管的企業能夠合理地分層管理其工作負載——生產數據測試使用專用或本地環境，CI/CD 和兼容性測試使用私有實例中的共享設備——而不是默認強制所有工作負載使用最昂貴、限制最多的選項。 Digital.ai 測試通常也是率先進入市場，支援新的作業系統測試版和正式版，因此您的團隊可以在最終用戶之前進行測試。

每項測試都需要記錄在案，但大多數測試並非為此而設計的。

在受監管的企業中，通過測試並非終點；證明測試通過才是。 SOX、HIPAA、GDPR 或 FDA 驗證的審計人員需要了解測試對應哪些要求、測試何時運行、結果由誰批准，以及自上次運行以來發生了哪些變化。大多數測試工具的設計目的是為了回答“它是否有效”，而不是“你能否在審計中證明這一點”。 

隨著測試規模的擴大——更多的測試套件、更多的測試環境、每季更多的發布——可追溯性要么隨之擴大，要么悄然崩潰，通常是在審計之前。 

通常，人工測試方面的差距更為嚴重。受監管的企業仍然嚴重依賴人工測試來進行探索性工作和處理難以自動化處理的邊緣案例，而大多數此類測試都不會留下任何實際痕跡：測試人員運行一個場景，標記為通過或失敗，然後繼續下一個場景。沒有任何記錄表明實際點擊了什麼、查看了什麼或檢查了什麼，這意味著在審計人員要求提供證據之前，這些證據並不存在，而到那時，一切都為時已晚，無法重現。 

這個問題在哪裡可以解決： 正是在這裡，企業級分析和編排比原始測試量更重要。 Digital.ai 測試集中管理測試執行數據，並與受監管企業已運行的 ALM 和治理工具集成，因此可追溯性並非由某人手動維護的電子表格，而是測試運行本身的自然結果。這不僅適用於自動化測試套件，也適用於手動測試：手動測試過程會被逐步記錄，包括螢幕截圖和視頻，因此探索性運行會產生與自動化運行相同的、可供審查和審計的證據，而不僅僅是一個簡單的通過/失敗複選框。這不僅僅是一次審計。 safe守衛者也是一樣——透過人工和自動化測試收集到的證據，使得最終數據能夠用於真正的分析和決策，而不僅僅是事後辯護。 Digital.ai Release 這種可追溯性超越了測試本身：每次發布都會產生一份一鍵導出的審計報告，詳細記錄了誰在何時何地以何種方式執行了哪些操作，以及測試是否成功。將這兩者結合起來，審計追蹤涵蓋了整個流程——不僅僅是“測試通過了”，而是“這裡有測試通過的證據、批准者以及之後發生的變更”。

擴大覆蓋範圍不僅僅是增加設備：它意味著證明你沒有遺漏任何人。

對於面向消費者的應用而言，設備覆蓋範圍是使用者體驗（UX）決策。而對於受監管的應用而言，這通常是一個法律決策。無障礙法規（ADA、WCAG）以及多元化的用戶群——包括使用老舊設備、輔助技術以及網絡環境各異的用戶——意味著受監管的企業不能僅針對排名前五的設備進行優化就萬事大吉。 

以簡單的方式擴展覆蓋範圍（例如雲端設備叢集、廣泛的作業系統/瀏覽器矩陣）可以解決部分問題。但受監管的團隊還需要證明，覆蓋範圍是經過深思熟慮且全面的，而不僅僅是覆蓋面廣。 

這個問題在哪裡可以解決： Digital.ai 測試旨在跨數千台真實設備和瀏覽器進行大規模測試，包括分析功能。 效能以及 無障礙測試能力這使得「我們認為我們已經涵蓋了足夠的配置」變成了「這是我們實際運作的矩陣，這是數據」——當監管機構（而不僅僅是客戶）提出問題時，這種區別就顯得更加重要了。

持續交付速度與變更控制現實的平衡

每個受監管的企業都希望透過持續測試來提高產品發布速度。 DevOps 承諾。但大多數系統也都有變更控制看板、分階段環境和人工審批流程，這些流程的存在自有其道理，並非為了適應持續整合/持續交付 (CI/CD) 的速度而設計的。 

由此產生了一種熟悉的矛盾：領導層力推左移、更快的回饋和更高的自動化程度，而確保組織合規的治理流程卻沒有進行相應的調整。如果不解決這個問題，僅僅擴大測試規模只會將瓶頸從編寫測試轉移到等待審批通過。 

這個問題在哪裡可以解決： 解決方法並非移除這些門控。而是確保測試層能夠足夠快地產生這些門控所需的證據，從而避免它們拖慢速度。 Digital.ai 測試與現有系統的集成 DevOps ALM 工具鏈意味著測試結果、覆蓋率資料和品質訊號會在發布和治理決策已經做出的地方顯示出來，而無需在每個階段之前單獨進行手動報告步驟。 Digital.ai Release 它在流程本身的基礎上更進一步：它將變更控制委員會的手動檢查清單轉化為標準化的自動化管線模板，評估每次發布的風險並在問題進入生產環境之前標記出來，並且可以直接與 ServiceNow 等工具集成，自動生成委員會實際需要簽字的變更請求和配置管理資料庫更新。委員會仍然需要審批——只是不再需要有人先手動收集證據。

你測試的應用程式並不總是你最終發布的應用程式。

受監管的應用程式——尤其是在銀行和醫療保健領域——越來越多地採用強化安全措施：混淆程式碼、防篡改檢查和運行時自我保護 (RASP)，旨在阻止逆向工程和詐欺。這種保護正是安全團隊所需要的。它也正是… 什麼會破壞標準的測試自動化這通常依賴程式碼自省，而程式碼加固正是為了阻止這種自省。 

這使得團隊面臨兩個糟糕的選擇：要么測試一個未受保護的「克隆」版本，並寄希望於它與最終發布的版本一致；要么退而求其次，對真正經過加固的應用進行緩慢且不完整的手動測試。這兩種方法都無法擴展，而且第一種方法存在真正的風險——一個未受保護的版本一旦意外上線生產環境，就完全違背了先前進行加固的初衷。 

這個問題在哪裡可以解決： 在這種情況下，測試問題和安全問題是同一個問題。 Digital.ai“ Application Security 以及 Continuous Testing 產品已集成 具體來說，這樣一來，自動化效能、功能和可訪問性測試就可以直接針對加固後的應用程式運行，而不會觸發通常會阻止測試的防篡改保護機制。這意味著您的團隊測試的版本是實際發布的版本，而且測試速度是自動化的，而不是僅僅近似於實際發布的版本。 

共同點 

這些挑戰其實都不是關於增加測試次數，而是關於在增加測試次數的同時證明你做對了：有可辯護的基礎設施、可追踪的結果、可證明合理的覆蓋範圍、不會超出你的管控範圍的速度，以及真正的構建版本而不是替代版本。 

對於受監管的企業而言，這才是測試規模化的真正定義：不僅僅是測試量，而是有書面記錄的測試量。