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Q1:在當前數字化轉型的大背景下,軟件測試與質(zhì)量保障面臨的最大挑戰是什么?您是如何應對的?

a)軟件測試、質(zhì)量保障覆蓋的領(lǐng)域比較寬廣。需要測試/質(zhì)量保障人員從業(yè)務(wù)、技術(shù),乃至政策都有一定了解和沉淀。我們需要掌握的知識太多了,技術(shù)、業(yè)務(wù)發(fā)展都很快。

b)通過(guò)參與項目、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)測試生命周期不斷進(jìn)行迭代,去研究最新技術(shù)、了解流行熱門(mén)市場(chǎng),從而盡可能在能力范圍內提升軟件質(zhì)量,保障項目或產(chǎn)品的交付。

c)個(gè)人遇到的最大挑戰,是業(yè)務(wù)知識的不足會(huì )對測試質(zhì)量精準性產(chǎn)生一定影響。作為技術(shù)人員,在業(yè)務(wù)領(lǐng)域比不過(guò)前線(xiàn)同事,于是個(gè)人利用一切機會(huì )參與業(yè)務(wù)會(huì )議或市場(chǎng)活動(dòng),通過(guò)實(shí)戰學(xué)習來(lái)積累業(yè)務(wù)知識,減少與業(yè)務(wù)人員交流中的信息差,提升自己測試業(yè)務(wù)需求分析的能力。

Q2:對于敏捷開(kāi)發(fā)和 DevOps 模式的廣泛應用,軟件測試和質(zhì)量保障的流程發(fā)生了哪些關(guān)鍵變化?

a)敏捷開(kāi)發(fā)和DevOps模式是繼傳統瀑布模型后的全新開(kāi)發(fā)測試模式。敏捷開(kāi)發(fā)測試,主要將開(kāi)發(fā)和測試人員組成一個(gè)研發(fā)小組,直接在Scrum老大帶領(lǐng)下,完成產(chǎn)品/項目,逐個(gè)清掃產(chǎn)品需求隊列中的待辦事項,開(kāi)發(fā)測試一體化。DevOps是更加偏向于運維側,開(kāi)發(fā)與運維人員直接對接,更快速高效實(shí)現開(kāi)發(fā)到部署、運維的鏈路,可以有效提高產(chǎn)品質(zhì)量和穩定性,開(kāi)發(fā)運維集成化。

Q3:如何平衡測試的深度和廣度,以在有限的時(shí)間和資源內達到最佳的質(zhì)量保障效果?

a)軟件測試深度,傾向于專(zhuān)業(yè)性,即在某一個(gè)業(yè)務(wù)或某一類(lèi)技術(shù)上,深入挖掘做到行業(yè)內的標桿,即努力成為專(zhuān)家精英。測試廣度,需要全面了解業(yè)務(wù)領(lǐng)域和市場(chǎng)變化,能夠掌握核心主流測試方法,熟悉各種熱門(mén)測試工具,重視廣覆蓋。

b)個(gè)人主要通過(guò)自動(dòng)化工具,編寫(xiě)測試腳本來(lái)完成批量測試任務(wù),提升測試覆蓋率,盡可能覆蓋全部測試用例的執行。通過(guò)與業(yè)務(wù)人員密切溝通確認最重要的測試項目,調整優(yōu)先級優(yōu)先保障了核心的模塊通過(guò)測試驗收,深入完成主線(xiàn)業(yè)務(wù)測試流。這樣就能根據自己能力和經(jīng)驗,提高整體測試工作效率,完成任務(wù)目標,即可以帶來(lái)“最佳的”質(zhì)量保障效果。

Q4:隨著(zhù)人工智能和機器學(xué)習技術(shù)的發(fā)展,它們在軟件測試和質(zhì)量保障中有哪些創(chuàng )新應用和潛在的風(fēng)險?

a)AI和機器學(xué)習技術(shù)可以對整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)測試領(lǐng)域帶來(lái)顛覆性改變。在A(yíng)I自我學(xué)習過(guò)程中,軟件測試與質(zhì)量保障將變得異常簡(jiǎn)單,通過(guò)端到端代表模塊自主調整和改進(jìn),可以快速自動(dòng)完善測試腳本。而原有的傳統工作模式、自動(dòng)化集成的質(zhì)量在A(yíng)I輔助下會(huì )進(jìn)一步提升。而人工疏忽造成的軟件bug或高負荷幾乎不會(huì )出現。我們可以更關(guān)注軟件產(chǎn)品本身的業(yè)務(wù)創(chuàng )新和技術(shù)拓展。

b)不過(guò)潛在的風(fēng)險主要是AI在學(xué)習的起步階段,仍需要人工進(jìn)行大量數據校對和檢查。大模型的關(guān)鍵就是數據的準確性,我們必須確保自我生成、自我學(xué)習、自我組建的測試框架中,數據都是合法合規,也是符合業(yè)務(wù)要求的數據源。

Q5:在保障軟件安全性方面,您采取了哪些測試策略和方法來(lái)防范網(wǎng)絡(luò )攻擊和數據泄露?

a)軟件安全方面,主要還是依托傳統的安全測試方法,通過(guò)靜態(tài)、動(dòng)態(tài)掃描來(lái)初步篩查粗略的代碼編寫(xiě)規范。通過(guò)防范XSS腳本、DDOS攻擊來(lái)?yè)踝〈蟛糠职踩珘毫ω撦d、檢測SQL語(yǔ)句注入來(lái)規避植入數據庫相關(guān)的安全訪(fǎng)問(wèn)漏洞,從而避免數據泄露。

b)人員管理方面,業(yè)務(wù)需要全員有安全和數據泄露意識,經(jīng)常組織團隊提高安全相關(guān)的技術(shù)培訓。

Q6:對于云原生應用的測試,與傳統軟件測試相比,有哪些獨特的挑戰和應對措施?

a)云原生應用測試,主要是在各種云平臺成為主流應用基礎架構后出現的新型測試策略技術(shù)。與傳統測試相比,其優(yōu)勢在于很好的利用了云資源,通過(guò)微服務(wù)、低代碼部署、模塊化組件等,高效便捷完成各種應用的部署和實(shí)現。能夠很好推進(jìn)自動(dòng)化開(kāi)發(fā)測試,DevOps等,集成CI/CD也在云應用后變得更容易。

b)另外,除去傳統集成測試和持續集成/交付,契約測試是云原生應用中的一個(gè)特別測試策略,即測試服務(wù)會(huì )在約定的場(chǎng)景和配置下完成,從而保障服務(wù)和通訊間的準確性、穩定性,減少集成問(wèn)題帶來(lái)的風(fēng)險。

Q7:怎樣確保移動(dòng)應用在不同設備、操作系統和網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下的質(zhì)量和用戶(hù)體驗?

a)移動(dòng)設備主要就是針對主流操作系統(蘋(píng)果/安卓)和網(wǎng)絡(luò )環(huán)境(WIFI/WLAN,4G/5G)進(jìn)行兼容性測試。需要有獨立專(zhuān)門(mén)的測試環(huán)境來(lái)完成測試工作。取決于項目/產(chǎn)品用戶(hù)友好性要求,也需要團隊有一定的預算經(jīng)費。

b)在交付時(shí)間允許條件下,盡量采用真實(shí)設備進(jìn)行測試。條件不允許的,可以用瀏覽器中移動(dòng)模擬工具來(lái)模擬主流設備的layout UI,展示屏顯效果和元素位置。但設備本身與其他應用程序的交叉兼容測試,只能通過(guò)真機來(lái)驗證。

Q8:在跨團隊協(xié)作中,如何確保測試團隊與開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品等團隊之間的高效溝通和協(xié)調?

a)測試管理是項目管理一個(gè)子集。干系人管理我們本著(zhù)開(kāi)誠布公,團隊共進(jìn)退,站在一個(gè)統一的集體維度來(lái)看。

b)大到戰略目標,小到項目任務(wù)目標,都需要提前規劃好。測試負責人需要安排好月/周/日的各種會(huì )議,會(huì )前準備,會(huì )后編寫(xiě)會(huì )議紀要來(lái)保證各方理解一致。

c)測試人員與開(kāi)發(fā)人員不是對立關(guān)系,而是相輔相成的合作關(guān)系。對產(chǎn)品業(yè)務(wù)側提出的需求和業(yè)務(wù)事項,需要分類(lèi)記錄,然后仔細評估,通過(guò)優(yōu)先級排序,在各個(gè)職能同事都認可前提下,展開(kāi)工作。

Q9:面對不斷變化的用戶(hù)需求和快速迭代的開(kāi)發(fā)周期,如何制定靈活的測試計劃和策略?

a)測試計劃可能根據整個(gè)項目計劃有一定調整。注意調整了計劃后,需要與開(kāi)發(fā)團隊/項目組核心成員保持溝通,使得大的項目計劃不被影響。也要及時(shí)通知用戶(hù)側,以免業(yè)務(wù)同事期望產(chǎn)生偏差。

b)測試策略按需調整,若不是嚴重的范圍變更,原有測試策略應該可以繼續使用。這需要測試人員及時(shí)對齊項目目標,當然有效的溝通和協(xié)作是不變的前提。

Q10:您認為軟件測試自動(dòng)化在未來(lái)幾年會(huì )有怎樣的發(fā)展趨勢?如何克服當前自動(dòng)化測試中的常見(jiàn)問(wèn)題?

a)自動(dòng)化測試肯定會(huì )隨著(zhù)AI技術(shù)發(fā)展,更加智能地,被大家更多、更高效地運用。各種應用工具的賦能,其實(shí)都是靠自動(dòng)化技術(shù)成熟發(fā)展后產(chǎn)生的成果。

b)前面提到過(guò),主要需要注意點(diǎn)在于,我們在沒(méi)有特別成熟使用AI技術(shù),沒(méi)有完善大模型學(xué)習時(shí),仍然需要人工仔細審核和檢測自動(dòng)化過(guò)程中,可能遺漏或者錯誤的程序配置、模塊腳本或生成的數據集合。對于自動(dòng)化+AI等技術(shù)的學(xué)習深入,不斷糾偏存在的潛在錯誤。

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