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企业级软件性能测试的最佳实践与案例分享
研发学院 性能测试
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


课程大纲

性能测试理论基础 (0.5H)

·不同视角的软件性能定义

·软件性能的关键指标

·深入解读性能测试中的关键指标与内在含义

·从性能测试到性能工程

·性能测试的局限性与应对策略

·微服务架构对性能测试的挑战与机遇

·性能测试的行业趋势解析

·性能测试左移

·DevPerfOps的概念与实施现状

分布式系统性能测试的软件架构基础知识(1H)

·从性能测试到性能工程

·为什么软件架构知识对于性能测试如此重要

·单体后端架构的特点与性能测试关注点

·分布式后端架构的特点与性能测试关注点

·微服务架构的特点与性能测试关注点

·基于架构的性能测试与容量规划实践

分布式系统性能测试的最佳实践(1H)

·分布式系统性能测试的特点

·分布式系统性能测试的开展时机

·代码级性能基线原则

·单一服务性能基线测试原则

·集成场景下的性能测试设计

·性能测试回归体系的建设

·容量规划在分布式系统性能测试中的应用

·性能测试的局限性

·常见误区与应对策略

性能测试与功能测试已经其他非功能测试如何结合(1H)

·如何利用API测试用例开展性能测试

·如何利用单元测试用例开展性能测试

·安全测试的性能考量

·各类性能测试和DevOps的集成整合

·DevPerfOps的概念与行业实践

API性能测试技术进阶(0.5H)

·API测试基础

·API功能测试转性能测试的工具原理

·API的并发测试

·API的负载压力测试

·API的容量规划测试

·微服务架构下的API性能测试关键技术

·微服务架构下的全链路压力测试

·性能问题调用链路追踪技术

性能测试中的测试数据构造(1H)

·性能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

·基于预先生成的测试数据准备策略

·测试数据生成的基本技术

·复杂数据的生成技术

·性能测试数据的批量生成技术

·测试数据一致性,准确性和及时性的要求

·测试数据工具的设计与业界最佳实践

·Test Data Service的架构设计与实现

·性能测试数据准备的创新设计

性能测试工具的核心原理与使用(0.5H)

·性能测试工具的原理

·主流性能测试工具简介

·JMeter使用进阶

·JMeter使用过程中的常见问题与应对

·多进程 VS 多线程 的实现

·负载流量调度

分布式系统性能测试的场景设计(1H)

·性能需求的获取

·性能场景的主要指标

·性能指标的规模换算

·性能场景的类型

·性能场景的设计与计算

·流量录制回放

性能监控的最佳实践(0.5H)

·操作系统级别的性能监控

·虚拟机级别的性能监控

·容器级别的性能监控

·性能监控指标组合的设计

·调用链路追踪技术

大型全链路压测平台的设计与全链路压测实践(0.5H)

·全链路压测平台的技术难点

·如何突破JMeter的瓶颈

·全链路压测平台的整体架构设计

·性能测试的灰度发布方案

·全链路压测实施的技术难点与解决思路

·流量隔离技术

·数据隔离技术

·淘宝PTS性能测试服务的设计思路与应用

HP全球软件研发中心-性能测试卓越中心(PCOE)的实际案例与经验分享(1.5H)

·HP全链路性能Benchmark的设计

·面向企业数据中心在线性能测试的Performance Benchmark Kits的设计

·基于性能测试的系统容量规划

·长时间运行系统稳定性的测试设计(CHO测试)

·HP性能专项测试实践

·基于用户数据库特征提取的性能压测背景数据仿真

·高并发情况下单session的Profile方法设计

·如何0成本应用UI自动化测试脚本和API自动化测试脚本实现性能测试告警

·HP代码级的性能测试实践

咨询(3H)

针对具体问题展开讨论,解决实际问题


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