课程简介

  云计算、微服务架构设计，云端一体研发，AI/大数据，都让质量保障面临巨大的挑战。当“测试”的投入无法cover全部风险，如大数据的千人千面，移动端的碎片化，拆解后的上千个的微服务质量；当“风险”在新技术的配合下相对可控，如可快速发布回滚的云端一体架构，云计算的分布和容灾。“测试”这个角色和手段的价值就会显得无力。所以，如何强化“测试”cover风险的能力，如何跳出“测试”的框框去真正地保障质量，甚至最终让质量不局限于保障而是产生实在的收益，成为当下急迫需要解决的问题。本次分享，结合腾讯从云到端的价值链路上的案例，拆解和展示从测试到DevOps，再到BizDevOps的演进过程中的问题、结合大数据与AI的技术上的实践。我们期望听众可以收获从风险、效率、乃至效益的质量保障的新思路，困难点落地配套的具体技术方案和工具。

课程收益

1.目标：

通过技术发展路径和案例的展示，推进行业在专项质量保障上的技术发展，同时给出不局限于风险和效率而是从价值出发的质量保障思路

2.成功经验总结

①　profile/debug的技术，可以变黑盒为灰盒，提升质量保障的信心，对于app来说可以进一步降低crash率，IaaS来说可以节省20%的测评耗时

②　借助devops，让质量保障流程自动化，数据透明化，服务标准化，打破谷仓效应，实施一点打面，0人力投入发现有效缺陷过千

3、启示：

大数据技术的落地，除了可以反哺建设更强韧的研发体系，也让质量保障的投入，ROI更佳明确，团队目标统一。

受众人群

测试工程师，测试开发工程师和测试技术骨干成员，测试技术负责人，测试经理和测试总监、测试架构师以及其他与测试相关的人员。

课程周期

1天

课程大纲

1. 面向风险的专项测试实践，构成“测试”就是设计+执行+校验组成，如何融入智能与透视数据，解决测试难题

a. 设计：透过现象看本质，腾讯云IaaS通过特征工程缩减测试用例

b. 执行：借助“黑科技”，Monkey测试挖掘腾讯头部APP“难发现”问题

c. 校验：启发大家自动assert的问题集合

2. 面向效率的DevOps专项质量保障

a. 数据透明化，upgrade大型研发团队提单效率

b. 流程自动化，腾讯会议基于流水线的性能测试实践

c. 服务标准化，基于流水线与脚手架的性能基准测试实践

3. 面向收益的BizDevOps专项质量优化

a. 借助QAPM大数据与相关性分析，用收益推动性能体验优化

4  QA