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DevOps中的持续测试技术
研发学院 DevOps 软件质量体系 GUI自动化测试
Jack Miao
  • 业界知名实战派研发效能(软件工程)和软件质量双领域专家,在国内外各大技术峰会担任联席主席,技术委员成员和出品人

  • 国内第一本多模态大模型书籍的作者,国内最早的大模型应用领域的一线实践者和布道者

  • 硅谷先进研发效能理念在国内的技术布道者,互联网行业研发效能提升领域的技术先行者

  • 大语言模型LLM在软件研发领域应用与落地的先行者

  • 测试基础架构和测试中台建设的技术布道者与实践者

  • “研发效能宣言“发起人和主要起草人

● 腾讯研究院 特约研究员

● 腾讯Tech Lead

● 腾讯集团技术委员会委员

● 腾讯管理干部技术领导力建设核心讲师

● 腾讯CTO领航营特聘讲师

● 腾讯研究院AIGC行业研究专项 特聘技术专家

● 腾讯学堂AIGC和LLM行业应用进阶特聘讲师

● 腾讯投后企业技术高管技术领导力课程核心讲师

● 中国计算机学会(CCF) TF 研发效能SIG 主席

● 国务院发展研究中心AIGC应用 特约访谈专家

● 中国信息通信研究院“LLM智能化软件工程”年度贡献专家

● 中国通信标准化协会TC608云计算标准和开源推进委员会云上软件工程工作组副组长

● IEEE 智能化软件工程标准的撰写人之一

● 年度IT图书最具影响力作者(与吴军同时获奖)

● 22年23年连续两年获得 中国信通院软件工程领域年度十大突出贡献专家

● 年度IT技术领导力年度互联网行业测试领域技术专家

● 中国商业联合会 互联网应用技术委员会 智库专家

● 腾讯云架构师技术同盟入会发展主席

● 畅销书《多模态大模型:技术原理与实战》作者

● 台湾繁体图书《多模态+大模型实作精讲》作者

● 《大模型驱动的软件测试:从理论到实践》译者

● 《构建Agentic AI系统:打造能推理、可规划、自适应的AI智能体》译者

● 《智能体设计模式:构建Agentic系统实践》译者(即将出版)

● 《因果 AI》译者(即将出版)

● 《AI Agents in Action》译者(即将出版)

● 《Engineering AI System》译者(即将出版)

● 《AI赋能的数据科学:基于LLM的多模态数据分析》译者(即将出版)

● 腾讯云最具价值专家TVP,阿里云最具价值专家MVP,华为云最具价值专家MVP

● 业界第一本研发效能领域专著《软件研发效能提升之美》作者

● 畅销书《软件研发效能提升实践》作者

● 畅销书《软件研发效能权威指南》主编

● 畅销书《测试工程师全栈技术进阶与实践》作者

● 畅销书《高效自动化测试平台:设计与开发实战》作者

● 畅销书《现代软件测试技术之美》作者

● 新书《高质效交付:软件集成、测试与发布精进之道》

● 新书《软件研发行业创新实战案例解析》主编

● 新书《现代软件测试技术权威指南》

● 译作《整洁架构之道(中文新版)》

● 译作《软件设计的哲学(第2版)》

● 译作《DevOps实践指南(第2版)》

● 译作《持续架构实践:敏捷和DevOps时代下的软件架构》

● 译作《现代软件工程:如何高效构建软件》

● 译作《精益DevOps》

● 译作《基础设施即代码:模型驱动的DevOps》

● 译作《计算机科学通识:计算思维培养与多学科问题解决实践》

● 硅谷架构经典教程《软件架构实践(第4版)》技术审校

● 《软件开发中的决策:权衡与取舍》技术审校

● InfoQ极客时间《软件测试52讲-从小工到专家的实战心法》作者

● 《研发质量保障与工程效能》作者之一

● 团体标准“软件研发效能度量规范“核心编写专家

● 信通院“DevOps能力成熟度模型”核心编写专家

● 技术白皮书“研发效能实践指南“主编

● 技术白皮书“软件测试技术趋势白皮书“指导委员会委员

● 技术白皮书“数字化时代质量工程白皮书“编写委员会成员

● “2022研发效能实践案例智库集“主编

● Certified DevOps Enterprise Coach课程设计者

● “中国数字经济发展观察报告”作者之一

● 西南科技大学 计算机科学与技术学院 研究生导师

● 南京大学 软件学院 企业讲师

● 中国移动通信联合会ICT领域专家级讲师认证

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课程内容

课程简介


“知其然知其所以然”是学习和深入理解技术本质的核心,所以本主题的讲解将抛弃传统的就技术谈技术的方式,而是采用以大型电商平台工程实际问题驱动为主线,以提出问题到解决问题为主干,讲解DevOps中的持续测试的关键技术点和最佳实践。


课程收益


  • 深入理解大型电商网站的架构发展与演进之路

  • 深入理解大型电商网站的DevOps测试基础架构设计思路与落地实践

  • 深入理解微服务架构下的测试挑战和技术解决方案

  • 深入理解业内领先的GUI和API测试方法和技术实现

  • 深入理解来自eBay,HP和Cisco等大型企业的测试策略设计和测试平台基础架构

  • 提高测试技术全局观,学会由点到面,从测试架构师的视角看待和解决问题


课程大纲


认识DevOps

  • DevOps的背景与发展

  • 互联网架构的技术演进与DevOps的由来

  • 微服务架构对DevOps的驱动力

  • DevOps究竟要解决什么问题

  • DevOps与敏捷的区别与联系

  • DevOps的工具链体系

  • DevOps时代的组织机构与团队职责

  • 实际案例:业界DevOps的成功案例讲解

 

DevOps时代的软件质量体系建设

  • DevOps下测试策略的关键思路

  • DevOps测试策略详细解读

  • 业界典型测试策略分析与解读

  • DevOps时代的“去QE”策略解读与实践(Google和eBay的实际案例解读)

  • 系统级测试的测试策略

  • 集成测试的测试策略

  • 测试用例好坏的评价标准

  • 测试用例设计的最佳实践(Checklist,Peer Review等)

  • 实际案例:eBay的质量体系建设和落地

 

深入理解DevOps必须具备的知识

  • 研发代码的分支管理策略

  • 灰度发布的概念和实践

  • A/B测试的概念与实践

  • MVT和Smoke测试用例集的重要性

  • 容器技术的概念与落地实践

  • CI/CD持续集成与发布的体系建设

  • 流水线的概念和基本应用

  • 日志与监控体系的建设

 

企业级GUI 自动化测试框架的设计演进与落地实践

  • GUI自动化测试的适用场景

  • 测试脚本的封装粒度问题

  • 基于录制回放的GUI自动化测试

  • 页面对象模型的使用

  • 基于业务流程的GUI脚本封装

  • 高效GUI自动化测试报告的设计

  • GUI自动化测试稳定难题以及解决方法

  • 实际案例分享:基于企业级应用端到端的 GUI测试基础架构的设计

 

企业级服务端API自动化测试的架构设计与最佳实践

  • 最原始的API测试框架

  • Postman等API测试工具工具的局限性

  • 基于代码的API自动化测试

  • API调用时序的获取

  • API测试的Mock

  • 复杂场景下的API测试方法

  • 业界创新的API测试方法

  • HttpRunner不写代码的API测试技术

  • 微服务架构下的API测试挑战

  • 基于消费者契约的API测试

  • 基于契约的Mock Service实现API测试依赖解耦

  • 基于消费者契约的契约捕获

  • 实际案例分享:eBay的API和微服务测试

  • Demo分享:Spring Cloud Contract实例

 

企业级自动化测试中测试数据难题的解决思路

  • 测试中数据的复杂性与难点

  • 基于实时数据创建的测试数据准备策略

  • 基于Out-of-box的测试数据准备策略

  • 测试数据准备工具的最佳实践

  • Test Data core service设计哲学

  • Test Data Service的架构设计与实现

  • 数据准备的创新设计

  • 实际案例分享:全球大型电商测试数据的最佳实践

 

企业级DevOps自动化测试执行流水线的设计与最佳实践

  • 早期的测试执行环境

  • 基于Jenkins触发测试执行

  • 引入Test Runner / Test Execution System

  • CI/CD集成的设计与最佳实践

  • 基于Selenium Grid提高测试并行执行能力

  • 基于Jenkins Cluster提高测试并行执行能力

  • 基于Docker实现Selenium Grid的动态扩展与收缩

  • 基于Docker实现Jenkins Cluster的动态扩展与收缩

  • 引入Test Report Service生成各种测试报告

 

企业级自动化测试报告平台的设计与最佳实践

  • 典型的Test Report Platform架构

  • 高扩展的Test Report Service

  • 引入Story Board Test Report

  • Full Trace Test Report设计与实现

  • 引入Multi-Site Comparison Report提高LQA 测试效率

  • 引入Test Analysis Service提高Defect分类效率


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