互联网测试技术与测试架构的最佳实践

12月 / 2022-10-11 10:10:44 12月17日-18日 线上直播
互联网测试技术与测试架构的最佳实践
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     课程时间：12月17-18日   9:00-12:00  13:30-16:30

     课程地点：线上直播 +专属课程学习群+1个月课程回看

     课程费用：5000元/人 多人团购有优惠 

     报名咨询：白萍萍   13516196409（微信同号）


    特邀讲师：王老师

    • 业界知名实战派软件研发效能和软件质量双领域专家
    • 硅谷先进研发效能理念在国内的技术布道者
    • 国内少数在互联网和传统软件领域都积累了大量一手成功经验的质量与效能技术领头人
    • 腾讯云最具价值专家TVP
    • 阿里云最具价值专家MVP
    • 华为云最具价值专家MVP
    • “研发效能宣言”发起人
    • IT图书年度最具影响力作者
    • IT技术领导力互联网行业测试领域领军人物
    • 中国商业联合会互联网应用技术委员会智库专家
    • 多本技术畅销书作者，业界第一本研发效能专著《软件研发效能提升之美》作者
    • 团体标准“软件研发效能度量规范“核心编写专家
    • Certified DevOps Enterprise Coach认证设计开发者
    • 国内外各大软件技术峰会（QCon，ArchSummit，QECon，EE，GOPS，Top100，GIAC，K+等）的联席主席，技术委员成员和出品人


    出版与发表的著作

    • 畅销书《测试工程师全栈技术进阶与实践》作者
    • 《高效自动化测试平台：设计与开发实战》作者
    • 业界第一本研发效能领域专著《软件研发效能提升之美》作者
    • InfoQ 极客时间《软件测试52讲-从小工到专家的实战心法》作者
    • 《研发质量保障与工程效能》作者之一
    • 团体标准“软件研发效能度量规范“核心编写专家
    • 信通院“DevOps能力成熟度模型”核心编写专家
    • 技术白皮书“研发效能实践指南“主编
    • 技术白皮书“软件测试技术趋势白皮书“指导委员会委员
    • 技术白皮书“数字化时代质量工程白皮书“编写委员会成员
    • 新书《软件研发效能提升实践》主编（即将出版）
    • 新书《软件研发效能权威指南》主编（即将出版）
    • 译作《持续架构实践：敏捷和DevOps时代下的软件架构》即将出版


    课程简介

    “知其然知其所以然”是学习和深入理解技术本质的核心，所以本主题的讲解将抛弃传统的就技术谈技术的方式，而是采用以大型电商平台工程实际问题驱动为主线，以提出问题到解决问题为主干，讲解企业级大型自动化测试项目的的关键技术点和最佳实践。


    目标收益

    • 深入理解大型电商网站的架构发展与演进之路
    • 深入理解大型电商网站的测试基础架构设计思路与落地实践
    • 深入理解微服务架构下的测试挑战和技术解决方案
    • 深入理解业内领先的性能测试方法和技术实现
    • 从测试架构师的视角深入理解代码级测试的关键技术与设计策略
    • 深入理解来自 eBay，HP 和 Cisco 等大型企业的测试策略设计和测试平台基础架构
    • 提高测试技术全局观，学会由点到面，从测试架构师的视角看待和解决问题


    课程大纲
    引子：从大型网站技术架构的演变谈起
    • 测试架构师必须懂的大型网站架构
    • 业务驱动下的大型网站技术架构的技术演进
    企业级GUI 自动化测试框架的设计演进与落地实践
    • 测试脚本的封装粒度问题
    • 页面对象模型的由来以及应用
    • 业务流程模型的解决的问题以及应用
    • 如何提高GUI测试的稳定性
    • 应对全球化的统一业务模型的设计与创新
    • GUI测试的数据准备难点和解决方案
    • 页面对象的自动代码生成
    • 行为驱动开发BDD简介以及应用场景
    • 无头浏览器Headless
    • 提高GUI自动化测试的关键技术
    • 基于模型的GUI自动化测试技术（MBT）
    • 案例分享:大型互联网电商的GUI测试基础架构的设计
    企业级自动化测试中测试数据难题的解决思路
    • 测试中数据的复杂性与难点
    • 基于实时数据创建的测试数据准备策略
    • 基于Out-of-box的测试数据准备策略
    • 测试数据准备工具的最佳实践
    • Test Data core service设计哲学
    • Test Data Service的架构设计与实现
    • 数据准备的创新设计
      • 引入Test Data Core Service和Recipe
      • 引入Data Quantity / Quality管理
      • 引入Unified Controller接入不同Test Data Tool
    • 实际案例分享：全球大型电商测试数据的最佳实践
    企业级API自动化测试的架构设计与最佳实践
    • 主流API测试方法简介
    • 最原始的API测试框架
    • API测试框架的开发与关键技术
    • 引入 API Test Executor 实现 Code-based API 自动化测试
    • 引入 Data-Driven Test Data 的自动生成
    • 引入 Parallel Execution Controller 实现 API 并发测试
    • 引入 Load Generator Cluster 实现 API 高并发和压力测试
    • 引入 2R History Database 实现 API Diff Identification
    一站式API测试解决方案HttpRunner
    • HttpRunner框架简介
    • HttpRunner核心原理与架构设计
    • 不写代码的HttpRunner的测试用例开发技术
    • HttpRunner的高级应用（数据驱动，变量传递，Hook技术）
    • HttpRunner的性能测试应用场景
    • HttpRunner高效测试用例封装方案与实践
    微服务时代的测试方法
    • 微服务架构下的API测试挑战
    • 基于消费者契约的API测试
    • 基于契约的Mock Service实现API测试依赖解耦
    • 基于消费者契约的契约捕获
    • 基于消费者契约的实际案例解析
    企业级自动化测试执行环境的设计与最佳实践
    • 早期的测试执行环境
    • 基于Jenkins触发测试执行
    • 引入Test Runner / Test Execution System
    • CI/CD集成的设计与最佳实践
    • 基于Selenium Grid提高测试并行执行能力
    • 基于Jenkins Cluster提高测试并行执行能力
    • 基于Docker实现Selenium Grid的动态扩展与收缩
    • 基于Docker实现Jenkins Cluster的动态扩展与收缩
    • 引入Test Report Service生成各种测试报告
    企业级自动化测试报告平台的设计与最佳实践
    • 典型的Test Report Platform架构
    • 高扩展的Test Report Service
    • 引入Story Board Test Report
    • Full Trace Test Report设计与实现
    • 引入Multi-Site Comparison Report提高LQA 测试效率
    • 引入Test Analysis Service提高Defect分类效率
    全球化大型电商网站的测试基础架构设计（可选模块）
    • 全球化站点简介
    • 全球化站点的测试挑战与难点
    • Global Test Capability简介
    • 深入Global Test Capability
      • 引入Global Test Base Utilities
      • 引入Global Test Data Utilities
      • 引入Global Configuration Repository
      • 引入Unified Flow Framework
      • 引入Multi-Site Story Board Test Report
    • 行业成功案例展示
    性能自动化测试基础
    o   不同视角的软件性能与性能指标解读
    o   性能测试的基本方法与应用领域
    o   后端性能测试工具原理与行业常用工具简介
    o   前端性能测试工具原理与行业常用工具简介
    o   基于LoadRunner实现企业级服务器端性能测试的实践（上）
    o   基于LoadRunner实现企业级服务器端性能测试的实践（下）
    企业级性能自动化测试的行业最佳实践（可选模块）
    • HP全球软件研发中心-性能测试卓越中心实际案例与经验分享
    • 如何0成本应用UI自动化测试脚本和API自动化测试脚本实现性格告警
    • 高并发情况下单session的Profile方法设计
    • Performance Benchmark Kits的设计
    • 基于用户数据库特征提取的测试背景数据仿真
    • 代码级的性能测试实践
    • 性能压测的测试数据准备
    • 基于Jmeter的全链路压测系统的设计
    企业级代码级自动化测试的最佳实践（可选模块）
    o   代码的基本特征
    o   代码缺陷产生的原因
    o   代码错误的分类
    o   代码级测试方法的分类
    o   完备代码级测试用例的设计
    o   代码测试覆盖率的衡量
    o   探讨覆盖率的局限性
    典型代码错误分析

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