| 传统自动化体系 | ROBOT通用架构 |
CASE生成 | 全部CASE需要脚本支持 | 无需脚本支持 |
数据驱动 | 比较困难,不同的应用需要写大量的代码 | 采用强大的模板解析引擎,数据驱动轻而易举 |
继承性 | 自动化脚本容易被测应用的变化而失效 | 应用逻辑变化只需要调整数据 |
可读性 | 不同的脚本编写人员有不同的编码风格 | 全部基于数据表达,清晰易懂 |
自然语言 | 不支持 | 支持,设计CASE的自然语言可以通过解析器识别,所见即所得 |
历史CASE转化 | 比较死板,需要逐一CASE编写脚本 | 采取全新的自动化思路,CASE转化交给机器 |
扩展性 | 增加新的应用需要写大量的脚本 | 只需对应用进行模板定义 |
CASE维护 | 难以维护,需要大量的管理成本 | 基于数据,维护成本很低 |
CASE执行 | 需要很多时间提前准备环境,CASE执行方式单一 | 可以快速执行 |
检查点设置 | 比较单一,通常与CASE写在一起,维护成本非常高 | CASE产生与检查点相分离,极低的耦合度,检查点强大无比,维护成本极低 |
可靠性 | 不可靠,因为检查点比较单一 | 可靠,通过数据库跟踪技术,可以确保检查精确到字段级别 |
| IBM RATIONAL ROBOT | ROBOT |
CASE生成 | 全部CASE需要脚本支持 | 无需脚本支持 |
后台应用 | 不支持 | 主要支持 |
GUI应用 | 主要支持 | 下阶段支持 |
开放性 | 较好 | 较好 |
数据驱动 | 支持,不太方便 | 采用强大的模板解析引擎,数据驱动轻而易举 |
可读性 | 不同的脚本编写人员有不同的编码风格 | 全部基于数据表达,清晰易懂 |
自然语言 | 不支持 | 支持,设计CASE的自然语言可以通过解析器识别,所见即所得 |
扩展性 | 比较困难,因为是商用产品 | 比较好,可根据不同的需求进行扩展 |
检查点设置 | 优于传统,但不太灵活 | CASE产生与检查点相分离,极低的耦合度,检查点强大无比,维护成本极低 |
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