小博测试成长之路_社区达人页

个人头像照片
小博测试成长之路
已加入开发者社区2034

勋章 更多

个人头像照片
专家博主
专家博主
个人头像照片
星级博主
星级博主
个人头像照片
技术博主
技术博主
个人头像照片
江湖新秀
江湖新秀

成就

已发布117篇文章
1条评论
已回答4个问题
0条评论
已发布0个视频
github地址

技术能力

兴趣领域
  • 自动化测试
  • 数据测试
  • Python
擅长领域
  • Java
    初级

    能力说明:

    了解变量作用域、Java类的结构,能够创建带main方法可执行的java应用,从命令行运行java程序;能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。

  • 微服务
    初级

    能力说明:

    理解微服务架构与单体应用架构在开发模式与运维上的区别,了解分布式、容器、DevOps在微服务架构中的应用,理解微服务的设计原则与服务组件。了解Service Mesh概念与Istio基础知识。

技术认证

暂无个人介绍

暂无精选文章
暂无更多信息
  • 发表了文章 2022-01-25

    站在测试的角度看无影云桌面

  • 发表了文章 2022-01-14

    Npm配置全局安装插件目录以及命令用法扩展

  • 发表了文章 2022-01-14

    Npm环境安装、项目初始化以及插件安装

  • 发表了文章 2022-01-14

    什么是埋点测试?

  • 发表了文章 2022-01-14

    通过Postman工具如何快速批量生成Python Pytest的测试脚本

  • 发表了文章 2022-01-14

    项目重构后,如何利用Postman快速对比出新旧接口之间的差异

  • 发表了文章 2022-01-14

    Python循环语句介绍

  • 发表了文章 2022-01-14

    Python脚本读取Consul配置信息

  • 发表了文章 2022-01-14

    Python3.10版本的新特性介绍

  • 发表了文章 2022-01-14

    Python中的条件语句

  • 发表了文章 2022-01-14

    Python中的运算符介绍(上)

  • 发表了文章 2022-01-14

    Python中的字典到底是有序的吗

  • 发表了文章 2022-01-14

    Python中的字符串介绍(下)

  • 发表了文章 2022-01-14

    测试从零开始-电商项目实战-功能实战篇No.1-[后台-用户列表]

  • 发表了文章 2022-01-14

    Pycharm集成环境以及常见小技巧

  • 发表了文章 2022-01-14

    测试从零开始-电商项目实战-用例设计篇No.1-[后台-用户列表]

  • 发表了文章 2022-01-14

    学了这么久的Python,这些知识点都掌握了吗?

  • 发表了文章 2022-01-14

    测试从零开始-No.8-在工作中是如何编写测试用例的?

  • 发表了文章 2022-01-14

    测试从零开始-No.4-初学测试时,技能真的是最重要的吗?

  • 发表了文章 2022-01-14

    测试从零开始-No.1-部署一个用于学习实战使用的项目环境

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
  • 回答了问题 2024-07-01

    云时代下,如何便捷高效管理企业数据?

    云时代下,如何便捷高效管理企业数据? 在云时代,企业数据管理面临着新的挑战和机遇。为了应对这些挑战并抓住机遇,企业需要采取一系列策略来确保数据的便捷、高效管理。以下是一些关键的策略和建议: 数据存储与处理 数据存储的优化:利用云计算的分布式存储架构,将数据分散存储在多个节点上,实现数据的冗余备份和容错处理。这种存储方式不仅提高了数据的可靠性和可用性,还降低了企业的存储成本。数据处理的高效性:采用并行计算和分布式计算技术,能够同时处理大量数据,提高数据处理的速度和效率。此外,云计算还提供了丰富的数据处理工具和算法库,帮助企业更好地挖掘数据的价值。 数据安全措施 数据加密:确保数据在传输过程中或存储时,即便被未授权者获取也无法被解读,有效地防止了数据泄露的风险。访问控制:实施细粒度的访问控制非常关键,包括实施身份验证和授权机制,如多因素认证、角色基础访问控制(RBAC)等。数据备份与恢复:数据备份与恢复是保障数据可用性的重要措施。此外,确保备份数据本身的安全也同样重要,因此备份数据也应进行加密处理。 数据治理与合规性 数据治理:建立完善的数据治理体系,包括数据分类、数据质量管理、数据生命周期管理等,以确保数据的准确性、完整性和一致性。合规性:遵守相关法律法规和标准,如GDPR、CCPA等,确保企业在数据处理过程中的合规性。 数据集成与共享 数据集成:利用云计算提供的API和集成工具,实现企业内部各个系统之间的数据集成,以及企业与外部合作伙伴之间的数据共享。数据共享:建立数据共享平台,实现企业内部各个部门之间的数据共享,以及企业与外部合作伙伴之间的数据交换。 通过以上策略和建议,企业可以在云时代实现数据的便捷、高效管理,从而提升企业的竞争力和创新能力。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-07-01

    作为一个经典架构模式,事件驱动在云时代为什么会再次流行呢?

    事件驱动架构模式在云时代再次流行的原因 事件驱动架构模式在云时代再次流行,主要是因为它能够有效地应对云时代的挑战,如弹性伸缩、分布式部署和实时数据处理等需求。以下是事件驱动架构模式在云时代流行的原因和应用案例: 原因 灵活性、可维护性和分布式部署:事件驱动架构基于事件的发布和订阅模式,实现了组件之间的松耦合通信,提高了系统的灵活性和可维护性。它天生支持分布式部署,能够处理跨多个节点的事件流。实时事件处理和响应:事件驱动架构能够实现实时的事件处理和响应,快速适应业务需求的变化。弹性伸缩:根据负载情况自动扩展和收缩资源,提高系统的可伸缩性和性能。容错性:即使某个组件或节点发生故障,仍能保持系统的稳定和可用性。 应用案例 实时数据处理和分析:适用于实时数据处理和分析场景,能够快速地捕捉和处理不断涌现的数据事件。微服务和云原生应用:与微服务架构和云原生应用相互契合,能够构建弹性、可伸缩的微服务体系。函数计算:作为云上事件驱动服务的最佳实践,函数计算提供了全托管的计算服务,支持弹性地、可靠地运行任务。 优势 异步通信和松耦合性:服务间通过事件传递消息实现异步和非阻塞通信,降低了系统的复杂度。水平扩展和隔离性:通过发布/订阅模式,可以更容易实现系统的横向扩展性,各服务间脱耦,一个服务失效不会直接影响其它服务。动态路由和数据一致性:随着服务器动态更新,事件可以自动路由到正确的处理节点上,通过事件事务订阅保证业务操作的最终一致性。错误隔离和监控回溯:异常事件可以进行统一处理而非直接导致服务崩溃,通过调用链重建的事件追踪能力进行问题定位。 事件驱动架构模式在云时代的流行,不仅是因为它能够有效地应对云时代的挑战,还因为它在多个领域的广泛应用,为企业提供了灵活、可扩展的解决方案。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-03-14

    全球 IPv4 地址即将耗尽意味着什么?

    意味着:1、IP 地址短缺:IPv4 地址的耗尽意味着很难获得新的唯一 IPv4 地址。这对于新的互联网服务提供商、组织和企业来说可能会带来一些挑战。他们可能无法获得足够的 IPv4 地址来满足他们的需求,这可能限制了互联网的扩展和发展。2、IPv4 地址耗尽的另一个结果是推动 IPv6(Internet Protocol version 6)的部署和采用。IPv6 使用更长的 128 位地址空间,可以提供远远超过 IPv4 的地址数量。通过采用 IPv6,可以解决 IPv4 地址短缺问题,并为未来的互联网发展提供更大的扩展性和支持。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-03-14

    国产算力土壤之上,能孕育出怎样的AI创新之花?

    国产算力土壤的提升对于 AI 创新来说是非常重要的,它可以为中国的 AI 技术发展提供强大的支持和推动。以下是国产算力土壤提升可能孕育出的一些 AI 创新方面: 深度学习模型的训练和优化:强大的算力可以加速深度学习模型的训练过程,缩短模型迭代周期,提高模型性能和效果。这可能导致更快速、更准确的 AI 解决方案,应用于各种领域,如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。 大规模数据分析和挖掘:国产算力的提升可以支持更大规模的数据分析和挖掘,帮助挖掘数据中的模式、趋势和洞察力。这有助于在各个行业中发现新的商业机会、优化决策和改进产品和服务。 强化学习和自主决策:强大的算力有助于训练复杂的强化学习模型,使机器能够通过与环境的交互学习并做出自主决策。这在自动驾驶、智能机器人和自动化系统等领域具有潜在的应用前景。 AI 加速和优化:国产算力的提升可以推动硬件和软件的创新,包括专用的 AI 芯片、高性能计算平台和优化的算法。这将加速 AI 应用的部署和执行效率,同时降低能源消耗和成本。 边缘智能计算:国产算力的提升可促进边缘智能计算的发展,将 AI 计算能力推向设备和边缘节点。这有助于实现实时响应、隐私保护和网络带宽优化,同时支持更广泛的物联网和智能设备应用。 总体而言,国产算力土壤的提升将为各个领域的 AI 创新提供更多可能性,推动技术的进步和应用的普及。在这个过程中,还需要注重数据隐私和安全、伦理问题的考量,以确保 AI 技术的健康发展和社会共享价值的实现。 这只是一些可能的创新方向,实际上,国产算力土壤的提升将会为更多的 AI 创新之花的绽放提供机会。
    踩0 评论0
正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息