从MLOps到TestOps：测试流程的智能化演进

用ChatGPT做软件测试

 

一、引言：为什么我们要谈TestOps？

过去十年，软件测试从“后置保障”演变为“左移前置”，再到“持续测试”的时代，但在测试流程的智能化和工程化方面，仍存在明显短板。相比之下，机器学习工程领域的MLOps（Machine Learning Operations）发展迅猛，形成了从模型训练、部署、监控到反馈闭环的成熟体系。

那么，为什么测试流程不能像MLOps一样自动化、智能化、可观测？

答案是：可以，而且必须。

因此，本文提出一个核心命题：

从MLOps到TestOps：构建一套面向智能时代的测试运维体系，是软件质量保障的新范式。

本文将从MLOps的结构出发，分析其核心理念如何迁移至测试领域，并提出TestOps的系统架构、关键能力、落地路径与未来发展方向，为测试智能化带来启发与路径。

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二、MLOps的本质：智能系统的“持续演进引擎”

MLOps是为了应对机器学习模型生命周期复杂性而提出的自动化工程体系。其核心目标是：