18｜元数据模型（二）：小Job模型构建大蓝图

本文介绍了一个更科学的Job模型，该模型包含七个核心属性，分别是Dependency、TestData、TestConfig、Log_Level、TimeOut、Retry_Number和Document。通过对这些属性的分析，文章强调了如何通过设计来解决自动化测试的不稳定性问题，从而提高自动化测试的健壮性和诊断性。作者指出，Job模型描述的是一个同构的测试任务，既可以是一个小测试案例，也可以是一个大测试需求，通过组合编排来完成。此外，文章还介绍了Job之间的组合关系，以及在Job运行过程中的四条规则。最后，作者强调了在Job模型中，关注的是设计，而工具或框架是Job实现层面所关注的内容。整体而言，本文通过深入的技术分析，为读者提供了关于自动化测试设计建模的利器，帮助读者更好地理解和应用Job模型。 文章总结了Job模型设计的四大优势，包括高可复用的自动化测试模块化设计、低成本的扩展和重构、动态的生成执行计划以及有助于后续的度量和改进。通过对七个属性的详细解释，读者可以清晰地了解Job模型的设计原则和优势。此外，文章还介绍了Job模型的层级能力，以及如何利用Job模型完成自动化测试的设计。最后，读者被鼓励使用测试微Job七要素模型描述自己正在使用的测试案例，并与作者交流讨论。 总的来说，本文通过深入的技术分析和实例演示，为读者提供了关于自动化测试设计建模的全面指南，帮助他们更好地理解和应用Job模型，从而提高自动化测试的效率和质量。