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智能化技術(shù)助力測試人員“減負”

原創(chuàng)
開發(fā) 測試 開發(fā)工具
AI等新技術(shù)使一些令人厭煩和枯燥無味的工作慢慢消失,而未來必定屬于那些用技術(shù)改變行業(yè)的公司。

【51CTO.com原創(chuàng)稿件】  

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測試行業(yè)現(xiàn)狀

測試職業(yè)規(guī)范化和發(fā)展是最近幾年了,但是最近也經(jīng)常聽到測試人員的一些抱怨,被人覺得測試工作技術(shù)含量低,更像是體力活;也被人說測試人員缺乏技術(shù)背景;其實大部分測試人員只專注于工作的完成度,缺乏更深度的思考和總結(jié),比如如何利用現(xiàn)有新技術(shù)提高自己的測試效率。

小編認真觀察今年招聘軟件測試崗位的技能要求,即便是針對應(yīng)屆生,相比前幾年都提高了很多。自動化測試、測試計劃與方案、bug跟蹤管理、測試報告、環(huán)境搭建、數(shù)據(jù)庫這些都是基礎(chǔ),更多還要求有編程基礎(chǔ)、人工智能、掌握主流測試工具使用、實際項目經(jīng)驗等。這和測試行業(yè)目前的發(fā)展特點有很大相關(guān),測試行業(yè)在經(jīng)歷過火爆的幾年發(fā)展后,目前呈現(xiàn)自動化、智能化的新趨勢,因此對從業(yè)人員的要求也越來越高了。測試工程師想要不愁找工作,不輕易被公司裁員,就需要跟隨這些新趨勢,學習新技術(shù),不斷地充實自己。

測試行業(yè)未來新風向

敏捷和DevOps

很多企業(yè)已采用了敏捷與DevOps,用敏捷來響應(yīng)快速變化的需求,用DevOps來響應(yīng)對速度的要求。有時候也需要采用協(xié)作方式來完成比較復雜的活動,Forrester最近的一項調(diào)查結(jié)果顯示:通過敏捷與DevOps協(xié)作工作的人擁有更快的解決方案交付速度,雖然過去十年都是從瀑布轉(zhuǎn)向敏捷或DevOps方法。但未來十年,測試行業(yè)“敏捷+ DevOps”方法會被更大范圍的使用,以便在交付的產(chǎn)品和服務(wù)中建立優(yōu)勢。

自動化測試

自動化測試是實施DevOps實踐過程,盡管目前大多數(shù)公司依靠手動資源來完成軟件測試活動,但隨著測試需求的不斷旺盛,自動化將會接管絕大部分的測試。 自動化工具具備更快的速度和準確性執(zhí)行重復的測試周期、迭代繁瑣的掃描任務(wù)等優(yōu)點。在很久的一段時間內(nèi),手動測試在自動化測試所包圍的世界中仍具有重要性,手動測試將加快測試周期,自動化測試提高效率;這也意味著可以期待軟件在未來經(jīng)過測試后缺陷會顯著減少,客戶滿意度的可以大幅提高以及產(chǎn)品會有更高的用戶保留率。

人工智能測試

人工智能和機器學習已被應(yīng)用于軟件測試中,測試智能化是未來幾年測試行業(yè)最大的技術(shù)趨勢之一。隨著越來越多的智能化技術(shù)在測試領(lǐng)域的應(yīng)用,測試的效率和質(zhì)量都會得到進一步的提升。Testin云測致力于將領(lǐng)先技術(shù)落地于測試行業(yè),通過融合自然語言處理、文本識別、圖標識別等技術(shù)的下一代AI測試產(chǎn)品 iTestin,提升了測試的易用性和工作效率,大大降低腳本調(diào)試和腳本維護成本。Testin云測在業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、算法建模、性能評估、模型部署全流程上實現(xiàn)全面提升,是 AI 技術(shù)在測試領(lǐng)域落地的最佳實踐。

智能化測試新實踐

測試新產(chǎn)品iTestin智能化實踐

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1.降低操作門檻:自然語言錄入文字即可生成自動化腳本

通過基于自然語言的腳本錄制功能,測試人員只需要用自然語言即可實現(xiàn)測試編程,只需在界面中輸入點擊、等待、檢查、長按、輸入等自然語言的文字描述,后臺的AI就能準確實時的在真機上進行完整無誤的操作和相關(guān)指令,完成測試自動化操作。 iTestin這種全新的自然語言腳本大幅降低了腳本錄制的難度,也極大提升了產(chǎn)品易用性和腳本維護效率。

2.降低腳本維護成本:脫離控件方式,相同流程下,實現(xiàn)一套腳本跨平臺使用

Testin云測通過只依賴UI界面截圖的OCR和圖標識別技術(shù),使得Android端和iOS端使用同一套UI自動化測試腳本成為可能,實現(xiàn)跨平臺腳本能力,大大降低腳本維護成本。無需對控件信息進行調(diào)試,降低腳本調(diào)試成本。

3.降低腳本調(diào)試成本:無需對控件信息進行調(diào)試

提升跨終端執(zhí)行通過率,通過AI深度學習算法使自動化腳本越來越“聰明”,采用智能的、自適應(yīng)的測試自動化方案讓自動化變得更加“智能”。

從鏈路化壓測到流量回放的平臺實踐

京東零售技術(shù)與數(shù)據(jù)中臺測試架構(gòu)師侯磊在NCTS中國云測試行業(yè)峰會上,介紹了京東在鏈路化壓測方面的實踐以及今年在工具上的演進,他指出,“開源社區(qū)星級最高的往往不是技術(shù)最牛、最好、最新穎的,而是論壇最豐富、社區(qū)最活躍,文檔最全面的。當整個團隊的能力逐步提升后,測試工具要想脫穎而出拼的就是運營了。”而京東通過大規(guī)模鏈路化壓測,擁有豐富鏈路化壓測實戰(zhàn)經(jīng)驗。鏈路化壓測分為系統(tǒng)鏈路和業(yè)務(wù)鏈路,比如,壓測一個服務(wù),這個服務(wù)會調(diào)用緩存、調(diào)數(shù)據(jù)庫、調(diào)用中間件,就會形成一個基于系統(tǒng)的流量的傳輸,這是天然形成的一個系統(tǒng)鏈路。業(yè)務(wù)鏈路怎么工作,在壓測一個接口時,接口會調(diào)用其它接口,接口A調(diào)接口B,也可能調(diào)接口C,接口B有可能又調(diào)接口C,這樣就形成了一個完整的業(yè)務(wù)鏈路。

鏈路化壓測首先要對整體流量進行評估,系統(tǒng)會預(yù)期雙十一、618的流量之后暴露系統(tǒng)短板是什么;其次是根據(jù)短板怎么再做資源的調(diào)配,讓木桶盡可能盛裝更多的水,這是鏈路化壓測的目的。

鏈路化壓測還有以下意義:

1.通過海量數(shù)據(jù)的模擬,海量的壓力機、多線程、多進程實現(xiàn)多并發(fā)。

2.數(shù)據(jù)的收集,性能測試工具都會面臨此類問題,在jmeter為了精確計算TB99,會把每個響應(yīng)時間都生成在文件里面,傳給 master,這樣就造成了網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膯栴}和計算問題。

3.作為一個壓測的生態(tài)來說,監(jiān)控是必不可少的。除了對壓力機的監(jiān)控,還有被測服務(wù)的監(jiān)控,監(jiān)控的內(nèi)容包括資源的監(jiān)控以及請求監(jiān)控。

鏈路化壓測實現(xiàn)流量錄制:

流量錄制回放相當于蓄水池的概念,用幾個小時的時間把線上數(shù)據(jù)錄制下來集中存放,然后再用很短的時間集中釋放,達到模擬洪峰來臨的效果。在京東雙十一備戰(zhàn)上,流量錄制已經(jīng)開始使用,效果顯著,很多業(yè)務(wù)的配比關(guān)系直接使用真實數(shù)據(jù),這使得業(yè)務(wù)測試比較輕松,不需要再寫很多腳本,也不用再向研發(fā)要各種參數(shù)數(shù)據(jù)。

千萬級約課系統(tǒng)自動化壓測實踐

VIPKID性能測試方向負責人寧浩然在分析VIPKID在鏈路壓測過程中遇到的問題和挑戰(zhàn)時,介紹了自動化壓測平臺如何解決代碼級定位鏈路上的性能問題,以及公司如何在無人值守的情況下完成自動化壓測。

他以VIPKID業(yè)務(wù)和系統(tǒng)壓力增長最快的2017-2018年為例,介紹了如何扛住每周一次的約課高峰面臨的挑戰(zhàn):

1、上線頻繁,影響了核心的約課鏈路,因此每次的上線對技術(shù)團隊來講都需要進行鏈路機的壓測,頻次每周大概是壓測2-3次,是鏈路級的。

2、鏈路比較復雜,性能問題定位困難重重。

考慮上述的問題,VIPKID測試團隊在做自動化測試平臺設(shè)計考慮到以下幾點:

1.一個任務(wù)調(diào)度處理模塊主要負責各模塊之間的調(diào)度任務(wù),包括壓測啟停、監(jiān)控開關(guān)等。

2.壓測主要是在接口和數(shù)據(jù)方向上做準備,監(jiān)控和報告服務(wù)就是剛才說的開啟監(jiān)控、停止減虧等等,還有生成報告的服務(wù)。

3.數(shù)據(jù)來源有兩個,一個是運維的監(jiān)控平臺,這部分負責拿取各種的主機、DB等信息,elk是日志平臺,通過它拉取流量也可以根據(jù)線上流量情況進行數(shù)據(jù)的分析。

通過上述設(shè)計的平臺,不管在數(shù)據(jù)準備還是結(jié)果定位上都大大縮減了人力還有時間。那么,什么時候適合建設(shè)一個平臺?對于不同業(yè)務(wù)來講,不盡相同,不一定每個公司都需要一個統(tǒng)一的平臺。比如,壓測場景是單接口壓測或者單服務(wù),定位問題比較容易,此時用jmeter比較適合;但是頻繁的重復化的壓測需求存在時,則需要這樣一個統(tǒng)一的平臺。對于測試開發(fā)工程師,最重要的不是為了開發(fā)而開發(fā),而是要發(fā)現(xiàn)工作過程中遇到的痛點問題,把那些可以重復化的或者可以用機器取代的工作通過技術(shù)手段替代掉,這才是測試工程師的工作方向。

如何通過精準測試來解決效率黑洞

搜狗科技資深高級測試開發(fā)工程師王鵬指出,“精準和智能是精準化測試聚焦的兩個點,而如何從經(jīng)驗型方法中提升技術(shù)性的手段則是精準化測試的目的。”

現(xiàn)實生存場景中,影響測試效率的因素:投入產(chǎn)出比,產(chǎn)出成效不可衡量,效果跟個人素質(zhì)關(guān)系較大。

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因為上述因素的存在,大大影響了測試的效率。精準化測試就是“用非常精準和智能的軟件來解決軟件測試的問題,并從根本上引領(lǐng)軟件測試,從經(jīng)驗型方法向技術(shù)性方法的轉(zhuǎn)型”。它強調(diào)解決問題,精準和智能就是說,在精準化測試里要聚焦解決問題,從經(jīng)驗型方法向技術(shù)性方法轉(zhuǎn)移,黑盒測試則大多依賴于經(jīng)驗型方法,如何在經(jīng)驗型方法中提升技術(shù)性的手段就是精準化測試的目的。那么如何實現(xiàn)精準測試:

1.測試用例到代碼邏輯精準記錄的雙向追溯。

2.精準的代碼級的缺陷定位和崩潰分析。

3.精準的測試充分度分析,主要是解決測試不可度量的問題。

4.實現(xiàn)智能自動化:這就需要回歸用例的自動篩選,用自動化用例篩選與執(zhí)行,持續(xù)集成。

通過精準化測試提升效率的具體方法有以下幾種:

1.精準圈定測試范圍;

2.對影響的范圍必須給出建議;

3.自動篩選測試用例;

4.為黑盒測試提供實時覆蓋率結(jié)果,這對后期復盤分析幫助很大。

川測試模型的自動化測試架構(gòu)設(shè)計與實踐方法

安暢物聯(lián)網(wǎng)CEO、川測試模型創(chuàng)始人李龍指出,“在進行軟件開發(fā)或軟件測試的項目之前,需要做整體流程的把控。尤其是把測試人員工作的切入、切出方式、與研發(fā)的無縫對接方法以及提高軟件質(zhì)量保證的意義提高到一定程度上。”川測試模型架構(gòu)設(shè)計時分為三條業(yè)務(wù)執(zhí)行線:一是驗收測試的實施模型;二是需求;最后是屬于業(yè)務(wù)測試實施的流程。此外,川測試模型具體實施方法又分為5步:

1.提前準備測試環(huán)境、數(shù)據(jù)的工作的方式方法。

2.自動化測試平臺搭建的方式方法。

3.專項測試的設(shè)計方法;

4.基于業(yè)務(wù)、風險、探索的測試設(shè)計方法和框架的整合。

5.測試數(shù)據(jù)資料的完備性與可追溯性設(shè)計體系的掛鉤。

在企業(yè)目前測試模型實際使用率較低的情況下,川測試模型在借鑒前輩的模型實踐基礎(chǔ)上,進行了創(chuàng)新性的架構(gòu)設(shè)計,研究了一套真正適合在中國發(fā)展的軟件測試的模型,勢必會推動企業(yè)對測試模型的使用。

文化建設(shè)踐行DevOps-Etsy持續(xù)交付之道

京東零售技術(shù)與數(shù)據(jù)中臺測試架構(gòu)師任廣印指出,“在Etsy,工程團隊推行了各種文化建設(shè),幫助員工成長,助力公司成功,主要體現(xiàn)在四個方面:第一,放權(quán)和信任;第二,集體責任;第三,持續(xù)的學習改進;第四,相互督促,結(jié)伴而行。”

2005年成立,到2015年上市,Etsy 4人規(guī)模成長到市值十幾億美元的上市公司,這其中離不開Etsy獨特的公司文化和質(zhì)量保證體系。

Etsy鼓勵員工持續(xù)學習、提高、交流;同時也十分看重員工工作和生活的平衡,為了鼓勵大家高效的工作,公司不推崇加班,推薦員工在工作中聚焦精力,把精力放在最該做的事情上。員工通過持續(xù)的學習,提升測試技能,改進測試策略;此外Etsy的質(zhì)量保證小組會根據(jù)項目情況進行資源分配,一個質(zhì)量小組通常會包含PQ分析、QA負責人、項目經(jīng)理、測試開發(fā)等角色。公司的持續(xù)集成、持續(xù)發(fā)布以及持續(xù)部署,解決產(chǎn)品如何快速創(chuàng)新和加快恢復時間。

智能化浪潮下測試工程師的新選擇

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雖然自動軟件測試工具的崛起,有可能讓公司裁減部分程序工作者,但是引進這些工具能夠讓程序員變得更有創(chuàng)造力。他們將有更多的時間研發(fā)而不是維護,這就有可能帶來令人興奮的結(jié)果。軟件測試幫助創(chuàng)始人維杰•辛德曾認為,AI可接管近70%的重復測試空間,人類教會系統(tǒng)學習源代碼分析后,測試機器可以給出更精確的結(jié)果,還能預(yù)測可能存在的漏洞,導致測試團隊超越了傳統(tǒng)手工測試模型,走向自動化和基于精度的連續(xù)測試流程,由于AI減少大量簡單重復的繁瑣工作負擔,測試團隊可以把主要精力放在剩下決定成敗的30%測試工作中。

筆者認為,AI等新技術(shù)使一些令人厭煩和枯燥無味的工作慢慢消失,而未來必定屬于那些用技術(shù)改變行業(yè)的公司。Testin云測是一家不斷嘗試通過技術(shù)創(chuàng)新助力整個測試行業(yè)的發(fā)展和生產(chǎn)力提升的公司,使用 AI實現(xiàn)自動化測試。相信在Testin云測這樣的公司努力下,未來的測試產(chǎn)品會更智能,更簡單,更易用;也幫助測試從業(yè)者從重復性的勞動中解放出來,讓他們的生活越來越幸福。

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責任編輯:Captain 來源: 51CTO
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