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大数据应用在测试领域存在六大问题,分别是功能性测试与验证、数据更新的实时性、数据请求响应的及时性、算法的效果、AI 算法系统的线上稳定性和工程效率。本文,我们就来讲讲这六大问题应该如何解决?
在上两篇文章《什么是敏捷软件测试》与《自动化测试-敏捷测试的基石》中,我们阐述了敏捷测试的概念,并简单介绍了敏捷测试中的自动化测试观点。在这篇文章中,我们将围绕“测试组如何在组织中组织敏捷测试”这个话题来展开讨论。
性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。
我们需要一种不同的、涉及面更广的测试方法。
本文作者聊聊渗透测试的“各种姿势”,方便大家在购买安全服务时进行比较。
API和服务仿真可以消除阻碍测试自动化的五个常见问题。
用几个阿里云飞天分布式系统测试中比较有特点的实践方式来阐述对分布式系统测试的理解
本文介绍一套有效的自动化测试组合拳。
本文介绍一套有效的自动化测试组合拳。
本文介绍了12种微服务技术并做了对比。
新的推荐算法在上线到现网时需要做AB测试,对比新算法和老算法在关键指标上的差异,只有当新算法明显优于老算法时才会完全取代老算法。
所谓兼容,是指硬件之间、软件之间、软硬件之间相互配合的程度。而兼容性测试,是指测试软件在特定的硬件平台上、不同的应用软件之间、不同的操作系统平台上、不同的网络环境中是否能正常运行的测试。
2018 年苏宁易购提出了智慧零售大开发战略,业务快速发展对苏宁的 IT 技术提出了更高的要求,其中一个重要的环节就是加快软件版本的上线步伐,伴随着软件的频繁快速上线迭代必然存在巨大的测试压力。
从 IT(Information Technology)到互联网和移动互联网,再到数据技术 DT(Data Technology)时代,技术在不断地演进,从单机硬盘升级为当下主流的云 + 端模式的“新技术”。随着最近几年数据计算力与机器智能算法的兴起,基于大数据 AI 算法的应用愈来愈热,大数据应用在各个行业也不断涌现。测试技术作为工程技术的一部分,也随着时代的不断变化在同步演进,在当下 DT 时代,如何测试和保障一个基于大数据的应用的软件质量,成为测试界的一个难题。
微服务架构的使用给测试带来了新的挑战
在前面的文章中,我们介绍了大数据应用在测试领域的六大问题以及解决方法。本文,我们将和大家大数据应用测试的未来发展趋势。
本文介绍敏捷模式下携程的接口自动化平台演变。
宗刚是2013北京QCon测试专题的受邀讲师。在这个访谈中,宗刚简单介绍了他对测试的理解、企业和测试人员的基本现状、从业务目标分析得到性能测试需求和性能指标的步骤等。
2017测试行业状况报告提供了多方位视角来观察测试行业现状,包括测试技术、测试实践、测试自动化以及测试人员面临的挑战。这已经是测试行业状况的第四次调查。InfoQ对测试行业状况调查的组织者进行了一次采访。
本文从数据质量模型入手,分析数据测试的抓手,总结和分享平台或者工具背后的思考过程。