头部公司的测试实践：智能化、自动化、DevOps
时间：2022-04-18 02:45:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-18 02:45:01 来源：行业动态
1.阿里正在尝试着让整个测试工作变得更简单，通过降低门槛，让开发、算法或者其他同学都能够参与进来，这个阶段主要是向测试平台或者测试中台的演进。
阿里打造了协同化的测试模式，将低风险和算法的项目通过智能化线下测试平台Markov来做。该平台具备非常先进的智能化技术，如智能回归，用例智能推荐，数据智能推荐，冒烟回归技术，用例膨胀，智能排查闭环等，通过智能化、可视化、产品化的方式，让开发、算法的同学进行自动化的测试，由系统来判定准入，判定准出，系统通过了，就可以随时上线。在功能测试的用例生成，用例回归，排查阶段，都体现出了智能化的效果。
2.360搜索通过CI/CD全流程自动化、功能、性能、接口测试自动化，再加上业务监控、线上产品质量的自动化分析、AB实验以及一套完善的数据分析系统来保障线上服务质量。
360搜索在流程自动化方面做了全流程的自动化体系建设，通过线上质量的自动化分析系统进行保障。具体来说，在项目管理上，把时光轴、项目时间节点都和数据关联起来；同时，打造了自有功能自动化、前端自动化、接口自动化平台；而在专项测试上，采用性能测试平台和DIFF平台。在自动化分析实践中，360搜索采用了很多领先的技术，比如图片处理，机器学习等。通过智能推荐sug，进行语料处理，主题向量变换，以及相似度计算，找出推荐的badcase。通过自动化系统部署需要的环境，360搜索可快速的切入到业务，使整体工作效率得到大幅提升，既有功能的自动化使整个发布基本不用人工干涉。
3.网易通过DevOps提升迭代效率，并突出测试的价值。通过网易OverMind平台，从需求到研发，到上线，到测试，把各个环节常规所需要用到的一些平台和工具都进行串联打通。
基于OverMind平台管理环境，实现了自动化的环境搭建，将整个环境创建的过程实现一键式自动化，环境搭建的整体效率提升了240倍。网易做了一个机器学习的服务平台，把研发日常线下所做的很多工作，如需要的日志，物料，所有特征的结果，以及模型训练的结果，通过该平台直观展示出来，在这个平台上查询日志总体的分布，物料的情况，模型的更新情况，把特征训练和模型训练方面的工作做平台化和服务化。
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