业界前沿软件测试与 DevOps 技术（高端课程）

测试质量 / 2020-04-26 14:10:12
业界前沿软件测试与 DevOps 技术（高端课程）
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    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。

    课程特色

    目前市面上唯一的针对 AI + Big Data + Cloud 在测试领域和 DevOps 领域应用和落地的课程大量的测试技术的微创新属于首次对外正式公开，并且这些微创新都已经业内顶尖公司实际落地大量来自一线大型企业（eBay, HP, Cisco, BAT 等）实践的案例分享，以工程实际问题作为出发点，逐步引出经过验证的最佳实践授人以鱼不如授人以渔，课程内容尽量避免讲解工具软件的使用，而是告诉你这些工具背后的原理以及解决问题的方式包含大量独家干货内容，无法通过其他渠道获取

    课程背景

    在业务的驱动下，软件技术和软件架构的发展可谓日新月异，作为测试从业者如果不能紧跟时代的步伐，继续采用传统的软件测试方法与技术，将很难满足当前高速迭代的技术创新与业务发展。同时，企业本身在 ABC（人工智能 AI + 大数据 Big Data + 云计算 Cloud）的技术趋势下，也迫切需要掌握如何利用这些技术来为产品的测试以及 DevOps 提供直接的帮助，以此来提高产品的研发效率以及交付的频率与质量。

    虽然已经有很多企业，尤其是中大规模的企业已经意识到这一点，但是苦于找不到实际成功案例以及合适的技术切入点，所以一直没有能获得实质性的进展。那么这门课程的设计就是为了打破这一僵局，课程将从测试和 DevOps 过程中的实际痛点和问题出发，讲解 AI + Big Data +Cloud 在业界顶级技术驱动型公司的应用 场景与落地实践，内容涉及痛点分析，解决方案，架构设计以及落地效果等。

    目标人群

    • 资深测试工程师，测试开发工程师和测试技术骨干成员
    • 测试技术负责人或测试架构师
    • DevOps 资深工程师和技术负责人
    • 工程效能团队负责人和工程效能研发工程师
    • 开发工程师，开发技术经理，开发技术负责人
    • 技术创新团队的工程师

    PS：课程的讲解过程会尽量通俗易懂，由浅入深，但是还是强烈建议听众具有基本的测试和 DevOps 的实践经验和基础知识。

    课程大纲

    业界前沿测试技术的应用与落地( AI + Big Data + Cloud 在测试领域的应用与落地)
    •  超越 BDD，GUI 自动化测试用例的自动生成技术
    •  API 自动化测试用例的自动生成技术
    •  大数据在测试领域的落地与应用场景解析
    •  基于用户行为分析和大数据的测试用例设计
    •  基于 AI 的失败测试用例的自动化分析
    •  基于错误猜测的测试用例设计技术
    •  基于消费者契约的 API 测试
    •  单元测试中，自动化你的“自动化测试”技术
    •  Docker 容器在测试环境中的落地与应用
    •  Docker 容器在 CI/CD 的落地与应用
    •  精准测试技术的应用与实践
    •  Test as a Service 架构的设计与落地实践
    •  测试数据服务的设计与落地实践
    •  基于机器学习的自动化测试脚本修复
    业界前沿测试技术及工具使用
    •  不写代码的 API 测试框架 HttpRunner 的应用
    •  人工智能 GUI 自动化测试框架 Airtest 的应用
    •  前端性能优化工具 WebPageTest 的应用
    •  无头浏览器的 GUI 自动化测试技术
    •  基于模型（MBT）的 GUI 自动化测试技术
    业界前沿性能测试方法设计
    •  基于 JMeter 的全链路压测系统的设计

    •  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

    业界前沿测试管理经验
    •  敏捷开发模式下的敏捷测试管理
    •  敏捷开发模式下，质量量化指标的最佳实践
    •  测试敏捷化 vs 敏捷测试
    •  “去 QE”时代下的测试管理
    •  “去 QE”时代下的技术挑战与应对策略
    •  测试驱动开发（TDD）的测试管理实践
    •  行为驱动开发（BDD）的测试管理实践
    •  基于 Test as a Service 架构的测试管理
    •  统一测试报告服务的应用场景与设计思路
    •  蓝绿测试，A/B 测试和灰度发布
    •  DevOps 和 TestOps 时代的测试管理
    •  测试工具应用商店的实践与管理
    •  基于 Testlink 的需求和测试 mapping 管理
    实际案例分享
    •  某全球大型电商案例：基于 AI 的失败测试用例的自动化分析系统
    •  某全球大型电商案例：全栈测试用例执行报告的实现
    •  某全球大型电商案例：Test as a service 的实现与架构
    •  国内某商业银行案例：GUI 自动化测试用例的自动生成
    •  国内某商业银行案例：基于大数据来设计 GUI 测试用例的执行路径与权重
    •  国内某商业银行案例：测试执行环境的私有云方案
    •  某大型跨国软件公司案例：利用功能测试用例 0 成本实现性能测试
    •  某大型跨国软件公司案例：边界测试数据的自动生成技术
    •  某大型跨国软件公司案例：自服务的性能基准测试
    •  某大型跨国软件公司案例：测试需求的追踪管理
    •  某大型跨国软件公司案例：基于 AI 的测试数据准备
    •  BAT 案例：全链路压测系统的设计
    •  BAT 案例：微服务架构下的 API 测试方法
    •  BAT 案例：从测试的视角看网站架构的演进与发展

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