王胜 资深测试架构师、性能测试专家
毕业于上海交通大学,获硕士学位,现任 eBay 中国研发中心测试基础架构(QE-Infrastructure)技术主管,历任 HP 软件中国研发中心资深测试架构师、性能测试专家,Alcatel-Lucent 高级测试主管,Cisco 中国研发中心资深测试工程师等职位,具有超过 15 年的软件测试开发经验和技术管理经验,具有丰富的测试框架设计与自动化测试经验。曾负责建立全球大型电商网站的测试基础架构和和自动化测试方案,主持搭建持续集成测试生态体系,并负责主导无线路由产品的整体自动化测试方案、金融平台产品 SDK,测试框架设计、系统开发平台的白盒测试方案、DSP 平台自动化测试方案、轨道交通安全软件平台测试、大规模产品链的自动化部署和多个大型电子商务网站的自动化功能,测试,API 测试与性能测试。
曾在国际以及国内学术期刊上发布多篇测试管理和自动化测试解决方案的论文,并担任“软件测试世界杯赛”的亚洲区评委。曾受邀在国际(美国, 俄罗斯, 日本等)以及国内顶级技术大会(Arch Summit, CNUTCon,Tid,GITC 等 )上多次发表软件测试和 DevOps 相关的技术演讲。另外,王胜还是极客时间“软件测试 52 讲-从小工到专家的实战心法”的专栏作者。
课程简介
现代的软件行业已经不再是以前“大鱼吃小鱼“的时代了,而是转变成了”快鱼吃慢鱼“的时代。对于大量“小而美”的互联网软件项目,当创意和细分领域被确认之后,各大友商比拼的就是研发能力,具体来讲就是从需求转化成软件或者服务的能力,这其中研发效能的高低对于需求转化速率起到了至关重要的作用。同时,如何有效降低研发和运维的成本也是研发效能需要关注的重要课题,尤其是大型互联网项目,当某个环节哪怕只有少量优化的时候,由于其规模效应(比如集群规模,用户流量等)的放大作用,最终节省的成本也会是相当可观的。本公开课将围绕研发效能提升的企业级实践来展开,让听众能够对研发效能的来龙去脉以及目前的行业实践有一个清晰的全景图。本课程不仅具有完备的理论体系,而且所有的理论都会以实际工程案例来进行系统的讲解,保证内容的深入浅出。
课程收益
培训对象
课程大纲
软件研发效能提升通识 |
l 当我们在谈研发效能的时候我们到底在谈什么 l 研发效能的涵盖范围 l 业界研发效能提升的典型案例解读 l 研发效能的定义与外延 l 效能 VS效率 l 各大行业龙头企业为什么都开始关注“研发效能” l 软件研发效能提升面临的行业实际现状是什么 l 研发效能与DevOps的区别与联系 l 研发效能与敏捷开发/测试的区别与联系 l 研发效能提升的金三角理论 l 组织效能 VS 个人效能 l 国内互联网大厂研发效能的现状与趋势分析 l 国内传统软件企业研发效能的现状与趋势分析 |
软件研发效能提升双流模型的最佳实践 |
l 研发效能目前面临的主要问题 l 大厂对研发效能提升的态度与观点 l “研发效能宣言”概述与详细解读(五个维度) l 研发效能双流模型简介 l 效能宣言与双流模型的关系 l 研发效能双流模型的设计理念与落地实践 l 研发效能双流模型的详细解读 l 双流联动的技术选型与实现 l 双流模型在需求阶段的最佳实践 l 双流模型在个人本地开发与测试阶段的最佳实践 l 双流模型在代码合流阶段的最佳实践 l 双流模型在系统集成与测试阶段的最佳实践 l 双流模型在发布阶段的最佳实践 |
企业级软件研发效能提升的落地路径与实践 |
l 企业级研发效能提升的实战经验分享(8大原则) l 企业级研发效能的落地路径与方法 l 企业级研发效能的度量方法 l 企业级研发效能度量的常见误区(10大避坑指南) l 从软件架构的角度来看研效提升与方案选择 l 从组织架构的角度来看研效提升与方案选择 l 研发效能团队组建的最佳实践 l 研发效能团队的人员结构 l 研发效能团队的考核与目标制定 l 组织级别的开源协同能力建设 |
需求阶段研发效能提升的最佳实践 |
l 瀑布模型 VS 敏捷模型 VSDevOps模型 l 需求工程的难点与挑战 l 需求颗粒度(大小)的把控原则 l 需求拆分的常见问题与应对策略 l 如何应对“一句话”需求 l 需求优先级评估的卡农模型 l 高效需求管理的不同形式和最佳应用场景 l 需求变更的应对方法和最佳实践 l 需求管理阶段的高效工具支持 l 需求状态与代码进展的联动 l 四大类常见版本发布模式的定义与适用范围 l 版本发布模式的选择 |
个人开发与测试阶段的研发效能提升实践 |
l 个人开发环境的效能提升 l 基于AI精准提升的代码输入效率提升 l 后端低代码Copilot项目简介 l 前端低代码能力与常见工具 l 本地编译加速的常用手段 l 代码静态质量的前期把控 l 代码动态质量的前期把控 l 静态代码规范的落地实践 l 单元测试的利与弊 l 单元测试的适用范围 l 基于Mock能力提升的单测提效 l 单元测试的自动生成技术原理解读 l 代码覆盖率统计与质量门禁 l 开发者自测的行业实践 l 自测环境的管理与提效 l 如果用好本地CI流水线 l 本地CI流水线效能优化的方方面面 l 本地开发质量门禁能力建设与工具案例 l 第三方依赖库的管理与效能提升 |
代码合流阶段的研发效能提升实践 |
l 分支模式详解 l 影响分支模式选择的主要因素 l 开发协作模式的选择 l 代码评审的意义 l 代码评审的核心理念与最佳实践 l 如果提升代码评审本身的质量 l 代码评审的社会学属性探究 l 代码合流阶段使用的测试环境 l 微服务下基线测试环境和特性环境的管理 l 集成联调测试环境的治理与最佳实践 l 代码合流的CI流水线设计 l CI完整步骤详解与最佳实践 l DevSecOps在代码合流阶段的应用 l DevPerfOps在代码合流阶段的应用 l 合流阶段测试代码管理的最佳实践 l 制品库的管理 |
系统集成与测试阶段研发效能提升的最佳实践 |
l 瀑布模式下的测试策略 l 敏捷模式下的测试策略 l 高效测试策略的选择与设计 l 测试中台对于效能提升的作用 l 测试中台的顶层设计与落地 l 测试中台中各个测试服务的详细解读 l 自动化测试的局限性和影响效能的误区 l 企业级测试提效成功实践:探索式测试的威力 l 企业级测试提效成功实践:流量录制与回放 l企业级测试提效成功实践:基于MBT和大数据的精准测试 l 企业级测试提效成功实践:基于代码覆盖率染色的精准测试 l 企业级测试提效成功实践:测试数据构造能力建设 l 企业级测试提效成功实践:测试环境的高效管理 l 企业级测试提效成功实践:智能化技术对自动化测试的增强 l 分层的测试体系建设 l 录制回放式 VS脚本式 l GUI自动化测试能力体系的建设 l API自动化测试能力体系的建设 l 集成阶段的性能测试实践详解 |
发布与运维阶段研发效能提升的最佳实践 |
l 人肉运维和自动化运维 l CICD和运维的联动与集成 l 灰度发布 l 企业级灰度发布的提效手段与方法 l 监控体系的建设 l 面向资源的监控 l 面向业务的监控 l 面向变更的监控 l AIOps的基本原理与实践 l SRE的工作模式详解 l 从脚本化到平台化 l 环境巡检机制 |
基于流程改进的研发效能提升的最佳实践 |
l 全局优化 > 局部优化 l 基于流程优化的典型行业案例解读 l 更好的视野与格局 l 部门内的流程效能优化 l 跨部门的流程效能优化 l 流程优化的常用方法与实践 l 流程优化常见的误区与应对 l 企业级流程优化成功案例解读 |
研发效能度量的最佳实践 |
l 研发效能需要度量吗 l 研发效能能不能度量 l 研发效能度量的常见误区 l 什么才是“好”的度量 l 虚荣性指标 VS 可执行指标 l 度量指标设计的最佳实践 l 行业度量体系设计的详细解读 l 企业级度量成功案例分享 l 企业级度量失败案例分享 |
“研发效能”的工程实践与行业案例 |
l Google研发效能实践与产品化 l eBay研发效能实践与产品化 l Facebook研发效能实践与产品化 l 阿里的研发效能实践与产品化 l 百度的研发效能实践与产品化 |