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测试行业现状
测试职业的规范化和发展近年来，最近经常听到测试工作人员的抱怨，感觉测试工作技术含量低，据说体力活动一般测试工作人员没有技术背景，其实大多数测试工作人员都集中精力完成工作，缺乏更深入的思考和总结。 比如说，利用现有的新技术来提高自己的测试效率。
小编认真观察了今年招生软件测试岗位的技能要求，对应届毕业生也比几年前提高得多。 自动测试、测试计划和程序、错误跟踪管理、测试报告、环境构建、数据库等都是基础，要求编程基础、人工智能、主要测试工具的使用、实际项目经验等。 这与测试行业当前的发展特点有着很大的关联，测试行业经历了爆炸性的几年发展后，现在呈现自动化、智能化的新趋势，对员工的要求也越来越高。 测试工程师不要担心找工作，不轻易被公司裁员，要跟随这些新趋势，学习新技术，不断充实自己。
测试行业未来的新风向
敏捷与DevOps
许多公司已经采用敏捷和devopos，敏捷满足快速变化的需求，devopos满足速度要求。 Forrester最近的调查结果显示，快速提供解决方案在过去的十年中已经从瀑布转变为敏捷的方法和devopos方法，但能够更快地提供解决方案。 然而，未来十年，测试行业的敏捷+ DevOps方法被更广泛地应用于在所提供的产品和服务中确立优势。
自动测试
自动测试通过实施DevOps实践流程，目前许多企业手动进行软件测试活动，但随着测试需求的增加，自动化将继承大部分测试。 自动化工具具有重复性测试周期、重复性扫描任务等优点。 长期以来，手动测试在自动测试包围的世界中非常重要，手动测试加快了测试周期，自动测试提高了效率，这意味着软件在未来的测试中缺陷明显减少，客户满意度大大提高，产品的用户保留率提高。
人工智能测试
人工智能和机器学习已经应用于软件测试，测试智能是未来几年测试行业最大的技术趋势之一。 随着越来越多的智能技术应用于测试领域，测试效率和质量将进一步提高。 Testin云使最先进的技术落入测试行业，融合了自然语言处理、文本识别、图标识别等技术的下一代AI测试产品iTestin，提高了测试的易用性和生产效率，大大降低了脚本调试和脚本维护成本。 Testin云测量在业务理解、数据理解、数据准备、算法建模、性能评估和模型部署的全过程中实现了全面改进，是AI技术在测试领域落实的最佳实践。
智能测试的新实践
测试新产品的iTestin智能实践
1 .降低操作阈值:用自然语言输入字符会生成自动脚本
利用基于自然语言的脚本记录功能，测试者只需用自然语言即可实现测试编程，只需在接口上点击、等待、检查、长按、输入等自然语言的文字记述，后台的AI就能准确实时地在真实的机器上进行完整的操作和相关命令 新的自然语言脚本iTestin大大降低了脚本记录的难度，大大提高了产品的易用性和脚本维护效率。
2 .降低脚本维护成本:取消控制方法，使一系列脚本可以在同一过程中在平台之间使用
Testin云利用仅依赖于UI画面的屏幕快照的OCR和图标识别技术，能够在Android侧和iOS侧使用相同的UI自动化脚本，实现跨平台脚本功能，大幅度降低脚本的维护成本 无需调试控件信息，可以降低脚本调试成本。
3 .降低脚本调试成本:无需调试控制信息
提高终端间的通过率，通过AI深度学习算法使自动化脚本越来越“智能”，采用智能、自适应的测试自动化方案使自动化进一步“智能”。
从连杆压力测量到流量再生平台的实践
京东零售技术和数据中心测试设计师侯磊在NCTS中国云测试行业峰会上介绍了京东在链接化压力测量方面的实践和今年工具的发展，“开源社区之星最高的是技术最牛，最不新颖，论坛最丰富，社区最 在整个团队的能力逐渐提高之后，想将测试工具区别开来的是运营”，京东通过大规模的链接化压力测量，拥有丰富的链接化压力测量实战经验。 链接的压力测量可以分为系统链路和业务链路，例如压力测量服务调用高速缓存、数据库和中间件以形成基于系统的业务转移，这是自然形成的系统链路。 业务链路是如何工作的，在对一个接口进行挤压时，接口调用另一个接口，接口a调用接口b，调用接口c，接口b调用接口c，完整的业务
链接的压力测量首先必须评估总体流量，系统在双十一、618流量之后会暴露出系统的短板是什么，其目的是通过短板如何采集资源来尽可能多地在木桶中加水。
链接的压力测量具有以下含义
1 .通过大容量数据的仿真，大容量的冲压机、多线程、多进程实现多并行。
2 .数据收集、性能测试工具面临这些问题，为了使jmeter准确计算TB99，在文件中生成所有响应时间，并将其传递给master，导致网络传输问题和计算问题。
3 .作为压力测量的生态，监控是必不可少的。 除了压力机的监视，还有被检服务的监视，监视的内容有资源的监视和监视要求。
通过链路压力测量的流量记录:
流量录放与蓄水池的概念相当，具有在数小时内集中录放在线数据，然后在短时间内集中释放，模拟洪水高峰到来的效果。 在京东双十一准备战中，流量记录已经使用，效果显着，许多业务的配合关系直接使用真实数据，因此业务测试比较简单，无需编写许多脚本，研发不需要各种参数数据。
千万级约课系统自动压力测量实践
VIPKID性能测试的方向负责人宁浩然介绍了VIPKID在分析连杆压力测量中面临的问题和挑战时，自动压力测量平台如何解决码级定位连杆上的性能问题，以及公司如何无人完成自动压力测量。
以VIPKID业务和系统压力增加最多的2017年到2018年为例，介绍了如何承担每周一次的约定课程高峰的课题
1、因为在线线频繁，影响着核心的约定授课链接，所以每次的在线线对技术队伍来说需要测量链接机器的压力，频率是每周约2~3次，链接水平。
2 .链接复杂，性能问题定位困难。
考虑到上述问题，VIPKID测试团队正在进行自动测试平台设计，考虑到以下几点
1 .一个任务调度处理模块主要负责各模块之间的调度任务，包括压力测量开始停止、监控开关等。
2 .压力测量主要是在接口和数据的方向上做好准备，监测和报告服务有开启先前所说的监测，停止损失的减少等，生成报告的服务。
3 .数据源有两个，一个是运输维度监视平台，这个部分负责获取各种主机、DB等信息，elk是一个日志平台，即使通过它调出业务，也可以根据在线业务状况进行数据分析。
这样设计的平台大大减少了人手，而且耗时了，无论是准备数据还是定位结果。 那么，什么时候适合建设平台？ 根据业务的不同，并非每家公司都需要统一的平台。 例如，压迫场景是单接口压迫或单服务，定位问题相对容易，适合使用jmeter，但是如果存在频繁重复的压力测量需求，则需要这种统一的平台。 对于测试开发工程师来说，最重要的不是为了开发，而是发现工作中遇到的问题，能否再现这些问题，或者用技术手段来替代机器，这是测试工程师的工作方向。
如何通过正确测试解决高效黑洞
搜狗科学技术熟练的高级测试开发工程师王鹏指出，“正确性和智能是精密化测试的焦点，如何从经验的方法中提高技术手段是精密化测试的目的。”
在现实生存场景中，影响测试效率的因素:投入生产比例，生产效果不可估量，效果与个人素质的关系很大。
由于存在这些因素，对测试效率影响很大。 精密化测试是指“用非常准确、智能的软件解决软件测试问题，从根本上领导软件测试，从经验方法向技术方法转变”。 强调其解决问题，正确性和智能，侧重于通过精密测试解决问题，从经验方法转移到技术方法，黑盒测试多依赖于经验方法，以经验方法改进技术手段是精密测试的目的。 如何实现准确的测试:
1 .从测试用例到代码逻辑准确记录的双向追溯。
2 .精确代码级缺陷定位和崩溃分析。
3 .正确测试的充分度分析，主要是解决测试无法衡量的问题。
4 .实现智能自动化:这需要回归用例的自动筛选，以自动用例进行筛选和执行，并持续集成。
通过精密化测试提高效率的具体方法如下
1 .正确包围测试范围
2 .应当提出影响的范围
3 .自动筛选测试用例
4 .为黑盒子测试提供实时垄断率的结果，对后期的再盘分析非常有帮助。
河流测试模型的自动测试架构设计与实践方法
安畅物联网CEO、河流测试模型的创始人李龙说:“在进行软件开发和软件测试项目之前，必须控制整个过程。 特别是在一定程度上提高了测试人员的工作切入、切出方法、与开发的无缝对接方法、提高软件质量保证的意义。 在设计河流测试模型框架时，分为三条业务执行线:一是检测测试的实施模型，二是需求，最后是业务测试的实施过程。 此外，河流测试模型的具体实施方法分为以下5个步骤
1 .测试环境、预备数据工作的方法。
2 .自动化测试平台的构建方法。
3 .专项测试的设计方法
4 .基于业务、风险和探索的测试设计方法和框架的集成。
5 .测试数据资料的完整性与可追溯性设计系统的配合。
在企业当前测试模型实际使用率低的情况下，河流测试模型应参考前辈的模型实践，进行创新体系结构设计，研究真正适合我国发展软件测试的模型，推进企业测试模型的使用。
文化建设实践DevOps-Etsy持续交付的途径
京东零售技术与数据中心测试设计师任广印说:“在Etsy，工程队推进各种文化建设，帮助员工成长，帮助公司成功，主要体现在四个方面:第一、解放权和信任； 第二，集体责任第三，继续学习改善第四，相互催促，一起去。 ’他说
Etsy 4人规模成长为市场价格十几亿美元的上市公司，其中离不开Etsy独特的公司文化和质量保证体系。
Etsy在鼓励员工继续学习、提高、交流的同时，重视员工的工作与生活的平衡，鼓励大家有效率的工作，公司不推荐加班。 员工建议集中精力在工作中，把精力放在最应该做的事上。 员工通过持续学习，提高测试技能，改进测试策略，Etsy质量保证小组根据项目情况进行资源分配，质量小组通常包括PQ分析、QA负责人、项目经理、测试开发等作用。 通过公司持续整合、持续发布和持续部署，加快产品创新和缩短恢复时间。
智能波浪下测试技术人员的新选择
自动软件测试工具的兴起，虽然有可能使公司削减一部分程序员，但引进这些工具能够使程序员更具创造性。 他们开发了更多的时间，不是维护，这可能会带来令人兴奋的结果。 软件测试的创始人拜西恩认为AI可以继承大约70%的重复测试空间。 在人类教会系统学习源代码分析后，测试机器能够得出更准确的结果，预测潜在的脆弱性。 测试团队超越传统的手工测试模型，面向自动化和精度连续测试过程，AI减少了大量简单重复的繁琐工作负担，因此测试团队可以集中精力进行30%的测试决定其馀成功。
我认为AI等新技术一定会逐渐消除无聊无聊的工作，将来属于技术改变行业的公司。 Testin云是一家希望通过技术创新来帮助整个测试行业发展和提高工作效率的公司，它使用AI实现了自动测试。 相信通过企业如Testin云的努力，将来的测试产品会变得更聪明、更简单、更容易使用。帮助测试公司从重复性的劳动中解放出来，使他们的生活越来越幸福。
