全方位的测试质量守护体系,保障交付质量|学习笔记

简介: 快速学习全方位的测试质量守护体系,保障交付质量

开发者学堂课程【ALPD 云架构师系列-云原生 DevOps36计全方位的测试质量守护体系,保障交付质量】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/82/detail/1289


全方位的测试质量守护体系,保障交付质量

 

内容介绍

一、象限图

二、质量保障体系

三、质量是团队所有人的事

四、基于持续测试的质量守护

 

一、象限图

在这里有一个简单的象限图,把日常生活的当中和工作当中遇到的测试做了简单的分类。图片279.png

 

靠下的都是以技术实现为导向的,上面的是以业务结构为导向的,偏问题。

右面的是站在整个产品的角度来考虑问题的。左边的是整个团队在功能实现过程中的问题。

1、单元测试、组件测试

因为是偏技术实现的,团队内部就可以决定。

2、功能测试、工作流/场景实例测试、用户体验测试、结对测试

这种是偏业务型的,偏功能级别的,但是也是团队要做实现的过程中做一些测试。因此放在二象限。

3、可用性测试、探索测试、客户结对测试、用户验收测试

站在整个产品的角度,是偏业务类型的。

4、非功能性测试(压测、性能测试)、安全测试、数据迁移测试、扩展性测试、负荷测试

偏技术实现的角度。但是站在整个产品的完整性来说做了验证。

图中也给出了哪一部分是手工的,哪一部分是自动化的。

有了以上测试,想要将以上东西都做好,讨论的成本是特别高的。象限图是有分类的,包含整个的流程,在研发中的阶段是不一样的。这些测试并不是一次性都用在一个地方。

 

二、质量保障体系

有了完整的测试分类,接下来看一下在整个软件交互的整个生命周期内是怎么来合理安排他们的。每一个测试应该放在什么阶段实际上有一个质量保障体系来定义的。下图是企业中常见的质量保障体系:

图片278.png

整个交互过程从左到右看有哪些质量。

例如上面的需求,在软件交互的一开始拿到需求,开始做需求拼设,架构设计。

这时的需求质量和架构质量是非常重要的。如果这个时候质量出了问题后面做的所有的事情都会出现问题。需求和架构明确下来之后开始做编码和开发,这时的代码和安全质量就有所提升。

安全:在一开始就要队所有做的事情进行安全考量。接下来就到了编码的测试验证阶段,所以整个的测试质量、数据质量和稳定性质量就提高了。

当测试告一段落之后就需要上系统测试了,就需要考虑性能质量、用户质量。发布之后还要考虑运维情况和线上用户的反馈情况。整个会有一个非常全面的质量评估,到底系统是什么样子的。

往下看会发现在中间有很多实践:自动化测试的各种实践、稳定性测试的实践、性能测试的实践、安全测试的实践。每个里面都有现在要用或者将要用的一些实践方式。

再往下是基础平台和流程支撑,就是要承载上面的测试需要很多的基础,例如:环境等技术用来支撑。

整个事情做的好不好、有没有什么问题,需要一双眼睛来看。这是最后的度量。

以上是一个比较完整的保障体系,当然层次比较高可能对于一些工程师来说关注的是怎么来做这种图片对比的测试、怎么进行容灾演练后面会做相对应的介绍。

有了以上完整的质量保障体系,已经知道要做质量保障有相应的一些测试,那么由谁来做这个测试呢?

在这个中间从需求到开发到测试到运维都在这条生命周期上。那么质量保障的事情由谁来做呢?从这个角度来说,如果是需求质量的话很容易想到是产品应该保证需求质量。但是转化到代码质量之后,好像又不是产品了。测试质量和开发质量由运维来保障。所以这时会发现在整个过程中涉及到的角色是方方面面的,每一个角色都应该为这些质量负责。

如果按照整个生命的交互周期的话,偏左一侧认为是上游,偏右一侧是上游。也就是说整个软件的完整的交互周期当中,上下游所有的角色都应该参与到这个里面中。 

 

三、质量是团队所有人的事

图片277.png

1、质量应该有明确的标准

上图中左面有一副漫画,一个人在说:sure glad the hole isn‘t at our end。指的是幸亏这个洞不在我这一侧,因此浇水的人都在另一侧。也就是很常见的需求质量不好需要去修改好。例如:质量是测试该负责的,质量是需求该负责的或者运维来打底的,都有这样的情况。但事实上每个人都在同一条船上,这个船要漏了是会导致一起掉到水中的。

2、开发、测试、运维都需要参与质量保证

有些团队要开发、要自测,之所以质量不好是因为开发自测的质量不好。站在开发的角度来看,我们有测试,之所以质量不好是因为测试兜底兜的不好。所以在整个过程中,不论是站在所有明确标准作为一个需求能够达到什么样的标准。作为代码需要达到什么样的标准。每一个阶段有一个相对标准的定义,这是需要明确的。

3、将可测性作为架构设计的重要原则

另外每一个上游永远要考虑能不能帮助下游把工作做好。例如在做架构的时候,不去考虑可测性的问题。等到要测试的时候是没有办法来做这件事情的,遇到这个问题是非常麻烦的。

可测性:当架构升级做完之后才看到是怎么做的,之后发现非常严重的问题,当时只是单纯将应用部署起来是完全没办法测的。必须要把生产环境部署在一块才能测试。但是这就很麻烦了,因为只是为了改一个东西使它上市上环境,但是不把他们部署在一起,是没有办法测试的。因为在整个架构测试里面就把它写死了。这样带来的后果就是为了测试天天都在写代码,让代码能够在生产环境以外的地方测试然后再做后续的事情。

4、避免测试代码的“公地危机”

一般来说做测试优化的话会有测试代码,而测试代码可能会涉及到一些通用的部分。可能会涉及到几个团队大家都要去共用,这时如果没有很好的维护,没有建立好代码集体所有制的话,那么测试代码也会成为一个“公地危机”。

因此质量是团队所有人的事情。而且质量是团队所有人的事情,上游应该take更重大的角色,做的更好一点,下游会省很多事情。这个之后会在质量和成本内做更多的讨论。

所以现在知道质量的负责是谁来负责,具体的在哪一个阶段里由谁负责,这时取决于定义的标准是什么。 

 

四、基于持续测试的质量守护

 图片276.png

所以整个做到持续的交互的话,例如发的容易、发的频繁,意味着需要做持续的发布,持续发布的话就要持续的待发布,持续待发布就要持续的测试来保证持续的待发布。

所以一定要有持续的测试才能够有持续的质量守护。

相关文章
|
15天前
|
jenkins 测试技术 持续交付
软件测试中的自动化与持续集成:提升效率与质量的关键
在快节奏的软件开发环境中,自动化测试和持续集成已经成为不可或缺的部分。本文将探讨自动化测试和持续集成的重要性,以及它们如何协同工作以提高软件开发的效率和质量。通过分析自动化测试的策略、工具选择以及持续集成的实践,我们将揭示这些技术如何帮助开发团队快速响应变化,减少错误,并加速产品上市时间。
|
20天前
|
测试技术 开发者 Python
自动化测试之美:从零构建你的软件质量防线
【10月更文挑战第34天】在数字化时代的浪潮中,软件成为我们生活和工作不可或缺的一部分。然而,随着软件复杂性的增加,如何保证其质量和稳定性成为开发者面临的一大挑战。自动化测试,作为现代软件开发过程中的关键实践,不仅提高了测试效率,还确保了软件产品的质量。本文将深入浅出地介绍自动化测试的概念、重要性以及实施步骤,带领读者从零基础开始,一步步构建起属于自己的软件质量防线。通过具体实例,我们将探索如何有效地设计和执行自动化测试脚本,最终实现软件开发流程的优化和产品质量的提升。无论你是软件开发新手,还是希望提高项目质量的资深开发者,这篇文章都将为你提供宝贵的指导和启示。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
自动化测试的新篇章:利用AI提升软件质量
【10月更文挑战第35天】在软件开发的海洋中,自动化测试犹如一艘救生艇,它帮助团队确保产品质量,同时减少人为错误。本文将探索如何通过集成人工智能(AI)技术,使自动化测试更加智能化,从而提升软件测试的效率和准确性。我们将从AI在测试用例生成、测试执行和结果分析中的应用出发,深入讨论AI如何重塑软件测试领域,并配以实际代码示例来说明这些概念。
45 3
|
2月前
|
测试技术
自动化测试项目学习笔记(五):Pytest结合allure生成测试报告以及重构项目
本文介绍了如何使用Pytest和Allure生成自动化测试报告。通过安装allure-pytest和配置环境,可以生成包含用例描述、步骤、等级等详细信息的美观报告。文章还提供了代码示例和运行指南,以及重构项目时的注意事项。
214 1
自动化测试项目学习笔记(五):Pytest结合allure生成测试报告以及重构项目
|
2月前
|
敏捷开发 监控 jenkins
自动化测试之美:打造高效的软件质量保障体系
【10月更文挑战第20天】在软件开发的海洋中,自动化测试如同一艘精准的导航船,引领项目避开错误的礁石,驶向质量的彼岸。本文将扬帆起航,探索如何构建和实施一个高效的自动化测试体系,确保软件产品的稳定性和可靠性。我们将从测试策略的制定、工具的选择、脚本的编写,到持续集成的实施,一步步描绘出自动化测试的蓝图,让读者能够掌握这一技术的关键要素,并在自己的项目中加以应用。
33 5
|
2月前
|
Java 测试技术 持续交付
探索自动化测试的奥秘:提升软件质量的关键
【10月更文挑战第20天】 在当今快速发展的软件行业中,自动化测试已成为确保产品质量和加速开发周期的重要工具。本文将深入探讨自动化测试的核心概念、实施策略及其对软件开发生命周期的影响,旨在为读者提供一种全面理解自动化测试的视角,并展示如何有效地将其应用于实际项目中以提高软件质量和效率。
22 2
|
2月前
|
测试技术 Python
自动化测试项目学习笔记(四):Pytest介绍和使用
本文是关于自动化测试框架Pytest的介绍和使用。Pytest是一个功能丰富的Python测试工具,支持参数化、多种测试类型,并拥有众多第三方插件。文章讲解了Pytest的编写规则、命令行参数、执行测试、参数化处理以及如何使用fixture实现测试用例间的调用。此外,还提供了pytest.ini配置文件示例。
35 2
|
18天前
|
JSON Java 测试技术
SpringCloud2023实战之接口服务测试工具SpringBootTest
SpringBootTest同时集成了JUnit Jupiter、AssertJ、Hamcrest测试辅助库,使得更容易编写但愿测试代码。
52 3
|
2月前
|
JSON 算法 数据可视化
测试专项笔记(一): 通过算法能力接口返回的检测结果完成相关指标的计算(目标检测)
这篇文章是关于如何通过算法接口返回的目标检测结果来计算性能指标的笔记。它涵盖了任务描述、指标分析(包括TP、FP、FN、TN、精准率和召回率),接口处理,数据集处理,以及如何使用实用工具进行文件操作和数据可视化。文章还提供了一些Python代码示例,用于处理图像文件、转换数据格式以及计算目标检测的性能指标。
68 0
测试专项笔记(一): 通过算法能力接口返回的检测结果完成相关指标的计算(目标检测)
|
3月前
|
移动开发 JSON Java
Jmeter实现WebSocket协议的接口测试方法
WebSocket协议是HTML5的一种新协议,实现了浏览器与服务器之间的全双工通信。通过简单的握手动作,双方可直接传输数据。其优势包括极小的头部开销和服务器推送功能。使用JMeter进行WebSocket接口和性能测试时,需安装特定插件并配置相关参数,如服务器地址、端口号等,还可通过CSV文件实现参数化,以满足不同测试需求。
252 7
Jmeter实现WebSocket协议的接口测试方法