⼀站式开源持续测试平台 2023 年 9 ⽉ 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 持续测试是持续交付发展的必然需求 持续交付可以降低发布⻛险，提⾼可靠性，使 软件能够根据⽤户反馈、市场变化和企业战略 变更不断进⾏调整。 持续交付能⼒是企业核⼼竞争⼒ 持续测试能⼒保障业务⾜够可靠 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 交付流⽔线的重要⼀环，持续测试帮助企业尽 快获得软件发布后业务⻛险的反馈。 保 证 交 付 ⾜ 够 快 保 证 业 务 ⾜ 够 稳 催⽣ 促进 为什么测试环节会成为持续交付中的瓶颈？ 03. 价值衡量 • 需求/⽤户故事的⻛险评估缺失； • 关键性核⼼业务测试评估不⾜。 02. 碎⽚化管理 • 测试⼯具使⽤碎⽚化，不同的测试⼯ 具之间不兼容、⽆联动； • 测试⼈员管理碎⽚化，不同的测试⼈ 员协同缺失。 01. 测试速度 • ⾮探索性⼿⼯执⾏⽤例⽐重过多； • ⽤例编写和维护在协同上较为冗余； • 测试环境准备，测试报告整理等花费了⼤ 量的时间。 开发中 等待测试 测试中 因为下游处理能⼒不⾜导致的阻塞 图⽚来源：《持续交付 2.0》 造成测试阻塞的三个⽅⾯ 测试平台是提⾼⽣产能效最⾼效⽅法之⼀ 开发中 等待测试 测试中

⼀站式开源持续测试平台 2022 年 5 ⽉ 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 持续测试是持续交付发展的必然需求 持续交付可以降低发布⻛险，提⾼可靠性，使 软件能够根据⽤户反馈、市场变化和企业战略 变更不断进⾏调整。 持续交付能⼒是企业核⼼竞争⼒ 持续测试能⼒保障业务⾜够可靠 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 交付流⽔线的重要⼀环，持续测试帮助企业尽 快获得软件发布后业务⻛险的反馈。 保 证 交 付 ⾜ 够 快 保 证 业 务 ⾜ 够 稳 催⽣ 促进 为什么测试环节会成为持续交付中的瓶颈？ 测试速度问题 • 超过 80% 的测试仍是⼿动执⾏的； • ⼤约 67% 的测试⽤例的编写、维护和执⾏是冗余的； • 测试⼈员平均要花 17% 的时间来处理误报和 14% 的时间来处理额外任务； 的时间来处理额外任务； • 过半的测试⼈员每周要花费 5-15 个⼩时来处理测试数据（测试数据的平均等待时 间为 2 周）； • 84% 的测试⼈员会因为有限的测试环境⽽延迟（测试环境的平均准备时间为 32 天）； • 平均回归测试需要 16.5 天才能执⾏，但是平均敏捷冲刺周期为 2 周，其中包括了 计划、实施和测试的所有阶段。 价值衡量问题 • 只有 9% 的公司针对其要求

⼀站式开源持续测试平台 2023 年 3 ⽉ 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 持续测试是持续交付发展的必然需求 持续交付可以降低发布⻛险，提⾼可靠性，使 软件能够根据⽤户反馈、市场变化和企业战略 变更不断进⾏调整。 持续交付能⼒是企业核⼼竞争⼒ 持续测试能⼒保障业务⾜够可靠 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 交付流⽔线的重要⼀环，持续测试帮助企业尽 快获得软件发布后业务⻛险的反馈。 保 证 交 付 ⾜ 够 快 保 证 业 务 ⾜ 够 稳 催⽣ 促进 为什么测试环节会成为持续交付中的瓶颈？ 03. 价值衡量 • 需求/⽤户故事的⻛险评估缺失； • 关键性核⼼业务测试评估不⾜。 02. 碎⽚化管理 • 测试⼯具使⽤碎⽚化，不同的测试⼯ 具之间不兼容、⽆联动； • 测试⼈员管理碎⽚化，不同的测试⼈ 员协同缺失。 01. 测试速度 • ⾮探索性⼿⼯执⾏⽤例⽐重过多； • ⽤例编写和维护在协同上较为冗余； • 测试环境准备，测试报告整理等花费了⼤ 量的时间。 开发中 等待测试 测试中 因为下游处理能⼒不⾜导致的阻塞 图⽚来源：《持续交付 2.0》 造成测试阻塞的三个⽅⾯ 测试平台是提⾼⽣产能效最⾼效⽅法之⼀ 开发中 等待测试 测试中

• 崔英杰 Go的持续集成 实践分享 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 什么是持续集成 持续集成 是一种软件开发实践。在持续集 成中，团队成员频繁集成他们的工作成果， 一般每人每天至少集成一次，也可以多次。 每次集成会经过自动构建（包括自动测试） 的 检验，以尽快发现集成错误。 — Martin Fowler 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 持续集成的好处 1. 快速发现修复错误 快速发现修复错误 2. 降低风险 3. 持续发布 4. 减少代码审核时间 5. 减少对个体依赖 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 石器时代 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 分享惨案经历 1. 无单元测试，手工集成测试 2. 测试用例300多个，需要一个星期 3. 面对业务压力，规则形同虚设 4. 深夜事故 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 原有开发体系的问题 添加单元测试 3. 自动化测试系统 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 青铜时代 通知测试 Email测试报告 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 还有问题 1. 自动化测试不能并行 2. 开发过程透明度无改善 3. 代码审核形同虚设 4. 部署过程依然没有完全自动化 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 持续…… 1

SOFAMOSN 持续演进路径及实践案例 陈逸凡 wugou.cyf@antfin.com 2019.1.6 Service Mesh Meetup #5 广州站Agenda Ø 背景 & 概览 Ø 持续演进路径 & 技术案例 Ø 实践案例 Ø 规划 & 展望 Ø QA背景 & 概览数据平面概览 SOFAMOSN • C实现，支持多语言扩展 • 基于Nginx扩展 • 开发不活跃 开发活跃，最新版为0.4.0 • 蚂蚁+UC主导，重点搭载 SOFAMesh使用，目标服 务通用场景，金融场景SOFAMOSNSOFAMOSN内部模块设计SOFAMOSN数据流SOFAMOSN数据流持续演进路径 & 技术案例能力 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø TCP代理/7层通用代理 Ø 简单匹配路由 Ø 集群管理 & 基本负载均衡(RR、 RANDOM) Ø SofaRpc及HTTP/1 Service p Client模拟方式:通过蚂蚁内部压测平台建立10w条SOFARPC链接 p 压测内容: 1K 请求/响应持续演进实践总结 ü 架构上，从一开始就遵循分层设计，模块解耦，统一编程模型接口，保证足够的架 构扩展性。 ü 性能上，针对IO、协议、内存、协程进行持续优化。相比最初版本，SOFARPC 协 议上对 0.1.0 版本 QPS 提升了 50%，内存使用减少了 40%；HTTP/2

Go 程序进行可靠的性能测试 Changkun Ou https://changkun.de/s/gobench/ Go 夜读系列 ｜talkgo.org｜Talk Go｜第 83 期 March 26, 2020 # Go 1.13 / 1.14 2020 © Changkun Ou · Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 主要内容 ● 可靠的测试环境 ● benchstat Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 教科书式的性能测试方法论 3 在《Software Testing: Principles and Practices》一书中归纳的性能测试方法论： 1. 搜集需求 2. 编写测试用例 3. 自动化性能测试用例 4. 执行性能测试用例 5. 分析性能测试结果 6. 性能调优 7. 性能基准测试（Performance Benchmarking） 向客户推荐合适的配置 可靠的测试环境 2020 © Changkun Ou · Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 什么是可靠的性能基准测试环境 5 影响测试环境的软硬件因素 ● 硬件：CPU 型号、温度、IO 等 ● 软件：操作系统版本、当前系统调度的负载等 指导思想 ● 单次测量结果毫无意义，统计意义下可对比的结果是关键 ○ 分析测试的场景、多次测量、决定统计检验的类型

阿 里 巴 巴 研 发 效 能 实 践 日 张燎原 阿里巴巴高级技术专家 从持续交付到业务创新 从持续交付到业务创新 一切不以达成业务目标为目的的持续交付都是耍流氓 张燎燎原 阿里巴巴高级技术专家，他是敏捷和精益方法的积极实 践者和推动者，具有十多年软件研发一线实践经验，经 历过消费电子、通信及互联网多个行业，长期从事研发 管理及研发教练工作，负责组织级大规模敏捷导入实施 和转型的 和转型的辅导。译有《程序员度量》、《软件驱魔》等。 同时，他热衷编写代码和开源，涉及软件设计、测试驱 动开发、代码重构、遗留代码的维护和持续集成及交 付。 twitter: @zhangliaoyuan 知识倍增速度： • 1750 - 1900： 150年年增⻓长⼀一倍 • 1900 - 1950：50年年增⻓长⼀一倍 • 1950 - 1960：10年年增⻓长⼀一倍 • 1960 - 1992：5年年增⻓长⼀一倍 Can Program After VB.NET Training 灵⻓长类动物接受培训之后， 能够进⾏行行VB编程 顺畅的高质量地交付 复杂产品、业务和组织 现实挑战 理理想期望 #1. 持续交付 ——可⻅见、可控、可度量量，加速价值交付 可⻅见：端到端拉通对⻬齐 ⽤用户价值驱动 左右模块对⻬齐 端到端的价值交付过程 �������������� ��� ��� �� ���

以预见地，本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 者快速上手深度学习算法，另一方面也能汇聚众多行业专家们的力量，修正测试版中的谬误 之处，让本书变得更为完善。 本书虽然免费开放电子版，供个人学习使用，但是未经许可，不能用于任何个人或者企 业的商业用途，违法盗版和销售，必究其法律责任。 龙龙老师 2021 PyTorch 进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 5.5 数据限幅 5.6 高级操作 5.7 经典数据集加载 5.8 MNIST 测试实战 5.9 参考文献 第 6 章 神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层 6.3 神经网络 6.4 激活函数 6.5 输出层设计 6.6 误差计算 6 7.8 Himmelblau 函数优化实战 7.9 反向传播算法实战 7.10 参考文献 第 8 章 PyTorch 高级用法 8.1 常见功能模块 8.2 模型装配、训练与测试 8.3 模型保存与加载 8.4 自定义类 8.5 模型乐园 8.6 测量工具 8.7 可视化 8.8 参考文献 第 9 章 过拟合 9.1 模型的容量 9