在软件开发生命周期（SDLC）的测试阶段，您将专注于调查和发现。组织使用不同的软件开发方法，也称为“软件开发过程模型”（例如，瀑布模型，V模型，迭代模型，RAD模型，敏捷模型等）。每个流程模型都遵循特定的生命周期，以产生强大的移动应用程序。
传统的测试方法更多地关注“先修复缺陷然后发布”。在开发周期完成后，此处进行测试。质量保证团队在采用敏捷方法时与开发团队合作，而不是独立的部门。因此，测试计划不再是一个单独的阶段。他们涉及项目的各个方面，从分析，需求和每个移动应用程序功能的设计开始。
整个团队确定开发和交付工作组件所需的工作。由于敏捷方法需要快速且频繁的测试，因此自动化测试起着至关重要的作用。
项目经理可以尽早发现问题。由于早期的反馈周期，与修复传统方法中的相同缺陷相比，修复缺陷的成本要少得多。
敏捷方法可以扩展为包括持续集成和持续部署（CI / CD）。詹金斯（Jenkins）和TeamCity之类的CI工具创建了一个工作流来管理代码及其回归，然后对这些构建进行有效的测试。通过这种敏捷方法，每次存储库中的代码更改时，也可以进行连续测试。
在敏捷方法中，很容易采用自动化测试。您的组织可以专注于改进现有应用程序，包括构建新功能，产品增强功能和错误修复，同时自动且完全以托管方式进行测试。它提供了一种有效的方法来提高整体应用程序质量，立即清除错误，而不会拖入后续构建中。
另一个重要的事情是上市时间。可以通过集成的开发和测试流程对其进行改进。任何应用的上市时间不仅取决于竞争，还取决于收入开始累积。
衡量软件测试的投资回报率
测试自动化的成本高于手动测试，并且应包括与硬件，软件和许可证相关的任何成本，用于生成脚本的资源时间以及资源本身的成本。
必须在一段时间内针对被测软件计算出自动化测试的收益，并考虑到执行测试所需的时间减少以及组织希望进行频繁测试的能力。这些数字应与手动测试同一软件的成本进行比较。
考虑一下测试自动化的成本与手动测试的成本：
测试自动化成本=所需硬件价格+所需工具价格+开发测试脚本的时间+（维护测试脚本的时间x执行测试脚本的次数）+（执行测试脚本的时间x次数）
手动测试的成本=开发测试脚本/章程的时间+（维护测试脚本/章程的时间x执行测试的次数）+（执行测试脚本/章程的时间x次数）
在确定了测试自动化和手动测试的成本之后，请按以下方式计算投资回报率：
ROI =（手动测试成本–测试自动化成本）/测试自动化成本
不需要花费大量时间进行测试的较小，较简单的应用程序就不需要测试自动化，因为前期成本将超过所获得的收益。另外，请记住您要自动化的测试类型。这些不同类型中的每一个都有不同的投资回报率，需要加以考虑。
结论：
我们知道，软件开发生态系统是当今最大的行业之一。由于竞争激烈的市场，必须拥有并保持任何种类的应用程序和软件的优良品质。只需单击几下即可达到赞美或放弃应用程序的目的。因此，早期测试在SDLC流程中非常重要。
