wordpress网站在哪里修改密码,wap建站系统,企业网站国内现状,网站建设个人简历表达行业现状 软件行业长期存在一个痛点#xff0c;即测试效果无法度量。通常依赖于测试人员的能力和经验#xff0c;测试结果往往不可控#xff0c;极端情况下同一个业务功能#xff0c;即使是同一个人员在不同的时间段#xff0c;测试场景和过程也可能不一致#xff0c;从而…行业现状 软件行业长期存在一个痛点即测试效果无法度量。通常依赖于测试人员的能力和经验测试结果往往不可控极端情况下同一个业务功能即使是同一个人员在不同的时间段测试场景和过程也可能不一致从而无法有效地保障软件产品质量。 质量总监总是抱怨每一次版本发布时时间并不是很充分我们不确定这些需求代码变动到底影响范围有多大无法精准地评估出测试范围要么执行完整的全回归测试花费大量的时间严重影响交付效率要么靠个人经验和主观能力有选择的验证部分功能很容易忽略出问题的业务场景导致漏测现象和bug泄露。 测试人员总是抱怨这个任务明明只需要改A需求为啥会影响到B需求咨询对应的开发人员反馈为所有功能都需要重测。 多年来许多大型企业都尝试过各种不同的方法比如提升测试人员技能、标准化流程、加大需求评审的投资等等但这些措施只能暂时缓解问题最终软件产质量还是不尽人意。 有没有一种解决方案或者工具可以量化、数字化地解决这个问题呢 可度量的测试体系-精准测试 先来回答一下什么叫精准测试它涉及软件测试、数据分析、机器学习等多个交叉领域。其目的是通过收集和分析测试数据预测软件缺陷的位置和严重程度从而提高测试效率和准确性。 精准测试主要包括以下几个方面 1测试数据收集与管理 收集覆盖面广、质量高的测试数据是实现精准测试的基础。测试数据包括测试用例、代码变动、业务工单、API接口等所有过程数据这需要采用自动化测试工具、人工测试等手段在不同的测试阶段获取足够的有效数据。同时建立测试数据管理平台对测试数据进行分类、存储、分析和共享以便在测试过程中为测试人员提供支持。 2测试用例优化 基于机器学习和数据挖掘技术分析历史测试数据挖掘出潜在的测试用例覆盖不足和冗余。通过对测试用例进行优化可以提高测试覆盖率和降低测试成本。 3缺陷预测 通过对测试数据的分析建立软件缺陷预测模型。该模型可以根据测试数据预测软件中可能存在的缺陷位置和严重程度从而帮助测试人员优先处理高风险的缺陷提高测试效率。 4测试人员辅助 通过大数据和机器学习技术为测试人员提供辅助决策支持。例如在测试过程中根据测试数据为测试人员推荐合适的测试策略、测试用例和缺陷处理方法等。 5可视化分析与展示 将测试数据进行可视化处理使测试人员能够更直观、快速地了解软件测试状况。可视化分析可以帮助测试人员发现测试过程中的问题和改进方向提高测试效果。 精准测试的目标 将需求、代码、用例建立映射关系通过数字化、可量化的数据判断实现代码覆盖率的可衡量性从而提高测试效率提高版本质量。 精准测试从2012年开始提出和发展至今已经过了10年多的历程越来越多的企业发现它的价值点但是落地却很困难行业内的质疑声也一直存在并没有形成一个通用、完整的解决方案无法适配不同公司的产品业务。 总结一下难点主要有如下方面 如何解决这些难点 打造精准测试框架是解决这些难点的最重要和有用的方案。为了实现这一目标我们可以围绕三个核心特征来定义企业级平台平台底座、价值变现和用户体验。 平台底座是技术架构的基础构建它包括四个主要部分数据采集、代码插桩、正向追溯和数据存储。 数据采集通过过多种消息中间件利用流量隔离的技术并行采集自动化采集数据并入库提升执行效率解决数据采集困难的问题。
- 使用调用链做流量隔离实现并行采集这也是精准测试落地到人工测试的基础条件其最大的优势为 有效隔离不同业务、不同IP、不同人员的流量减少流量之间的干扰实现个人测试流量的单独采集。 可以有效优化系统性能减少资源浪费提高采集的效率。
- 使用类似kafka做消息管道利用其高可靠高性能的优势支撑了每秒百万级的消息处理。 代码插桩使用JAVA Instrumentation无侵入的对业务代码插桩在容器化基础上进一步标准化启动脚本只需修改环境变量即可控制是否插桩使用调用链数据或者Agent插件注入来形成插桩方式。
- 无侵入性此技术不会改变业务代码不会对应用程序的功能产生负面影响。
- 灵活性通过容器化、环境变量控制动态插桩的方式可以在不修改代码的情况下根据环境轻松切换不同的插桩策略。
- 标准化和可扩展性使用容器化技术和标准化启动脚本可以使插桩过程可复制方便在多个项目或环境中应用。 正向追溯、反向追溯通过数据采集和存储建立的映射关系以及覆盖率报告可以更好地理解业务需求与代码实现之间的关系评估测试的效果并扩展建立需求、用例、代码片段块/行和版本基线的基础映射关系通过正向追溯和反向追溯的方式增强项目管理、变更管理和持续改进的能力。 数据存储精准测试过程中会产生大量数据链路结构的特性使得数据存储和管理变得复杂。为了应对这种情况建议使用非关系型数据库进行数据存储。例如可以使用类似ElasticSearch、Neo4j、ClickHouse等数据库来支持精准测试数据。这些数据库能够处理百亿级别的数据量并实时维护覆盖率数据的追溯关系。通过使用这些数据库我们可以提高数据存储和查询的性能更好地管理精准测试数据。
- 高性能ElasticSearch具有强大的全文搜索功能和数据分析能力而Neo4j则擅长处理图结构数据ClickHouse具备高压缩比低存储成本都是为处理大规模数2据和复杂查询而设计的。
- 可扩展性具有水平扩展的能力可以随着数据量的增加自动进行分片和负载均衡确保系统的可伸缩性。
- 实时性可以实时更新和查询数据对于需要实时反馈的场景非常适用。
- 开放性开源组件可以自由使用和定制同时也提供了丰富的API和工具方便进行二次开发和维护。 价值变现精准测试平台的价值主要表现在针对企业不同实际业务通过多元化业务场景功能来实现。例如覆盖率视图等基本价值能力在此不再赘述本段重点介绍代码染色和用例智能推荐。 代码染色代码染色是一种通过分析代码逻辑和结构为代码片段赋予颜色标记的技术。精准测试平台利用代码染色技术通过Bug泄露情况代码变动频率等多种维度的数据聚合将代码中的重要程度直观地展示出来帮助开发人员快速发现和定位问题。同时代码染色还可以提示开发人员某些代码片段可能存在的潜在风险从而提前预防和解决潜在问题。
- 故障率维度根据数据积累每个故障泄露对应的代码文件可以定义文件引起的故障率一般来讲此类高危定义的权重最高。
- 外部依赖维度核心程序被调用情况可以在一定程度上定义代码的重要程度通用的就是扇入扇出。
- 修改频率每个文件的修改频率在一定范围内会影响Bug的泄露一般修改频率越高引起问题的几率会增大。
- 自身代码复杂程度代码的易维护程度越难维护出问题几率越大比如圈复杂度重复代码度。 用例智能推荐和变更范围分析常见的技术是使用建模语言UML和工具来创建业务模型、用例模型和代码模型通过类图和业务模型之间的关联来建立业务和用例与代码之间的映射。
- 根据需求、用例和代码变动从追溯映射数据库中智能匹配现有场景用例用例最小集有效场景覆盖并反馈给开发和测试人员让测试更清晰和准确有效提升测试效率。
- 依据代码变动片段信息分析出关联影响提供变更的函数、接口、功能、菜单以及对应的业务列表精准地评估影响范围同用例智能推荐融合使用。 用户体验用户体验是精准测试落地的关键点我们可以从易用性和交互性着手尽可能的降低测试/开发的额外工作量降低额外的资源和环境开箱即用从而帮助用户提高工作效率、增强用户满意度、降低错误率我们可以在下面两个方面考虑 系统快照将用户的测试操作通过插桩和流量监控形成step by step的测试用例。
- 一键生成文本测试用例。通过浏览器插件事件监听API流量监听API以及本地Gotest流量监听工具自动记录人工测试的操作过程。
- 采集代码覆盖率信息。将文本用例手工测试代码覆盖率三者整合可以很大程度上提高测试效率丰富用例代码关系库。 插件能力提供浏览器插件、任务单一键录制、接口插件等能力用户无需额外投入学习成本解决易用性低的痛点。 最终形成DevOps的全场景价值平台解决价值链单一问题实现从数据版本匹配覆盖率到整合需求任务单管理、嵌入DevOps流程形成质量门禁和多维度度量统计视图的全方位改进实现全链路效率提升。通过精准测试完整体系可以更高效地管理和监控软件开发过程提高软件质量降低开发成本同时增强团队协作和沟通。 持续思考 采集侧考虑无调用链应用的接入适配更多的业务产品情况进一步提升精准测试的覆盖范围 易用性易用性能力的进一步提升在任务单处理环节用户可以一键式的采集流量信息根据流量信息自动生成测试用例和测试快照进一步提升测试效率 AI分析用例推荐更加AI化同GPT融合能够分析出有效用例 缺陷分析能力基于业务场景、任务单、测试用例数据能够分析出漏测点提示并补充测试
