大数据测试最佳实践培训

测试质量 / 2020-04-26 12:14:59
大数据测试最佳实践培训
    马上咨询

    沈立彬  一直专注于软件自动化测试最佳实践，方法改进以及大数据测试 

    在Autodesk担任Sr Automation QA/Project lead期间，帮助经理建立并领导自动化测试团队为建筑解决方案部门产品从零开始实施自动化功能测试，性能测试，以及开发相应测试工具以提高研发团队效率。目前任核心平台部门软件测试经理，带领系统测试团队实施大数据产品的系统可靠性测试，可扩展性测试，端到端的用户场景测试，迁移测试等，逐渐摸索并掌握相关大数据产品质量保证相关技术。熟悉QA过程以及缺陷管理以及相关工具使用与部署以及部分二次开发（TestLink, Bugzilla, JIRA, Perforce, Git等）。精通自动化测试策略制定和框架搭建及测试工具开发，熟悉C#.NET, Python, VBScript, JavaScript, Java。ISTQB认证测试工程师。拥有10年以上大型软件以及大数据产品的质量保证经验，在大数据产品测试，分布式系统测试以及自动化测试方面有深入研究。

    课程大纲

    主题内容

    大数据基础

    1. 概念

     a. 5V模型
     b. 实例讨论

     2. 业界主流大数据解决方案

     a. ELK
     b. Hadoop

     3. 大数据产品分类介绍

     a. 开源技术
     b. 商业产品

    大数据测试与传统软件测试

    1. 数据
     2. 基础设施
     3. 验证方法

    测试准备

    1. 测试框架选择
     2. 测试环境基础
     3. 数据生成
     4. 数据抽样

    功能性测试

    1. 分布式单元测试
     2. 数据处理过程验证
     3. 数据质量验证
     4. 数据存储验证
     5. “map reduce”验证
     6. 输出验证
     7. 高可用性验证
     8. 一致性验证

    非功能测试

    1. 迁移测试

     a. 用户场景研究
     b. 目标设定
     c. 测试设计
     i. 版本到版本迁移
     ii. 数据迁移
     iii. 拓扑迁移

     2. 可扩展性测试

     a. 扩展需求分析
     b. 目标设定
     c. 测试设计

     3. 可靠性测试

     a. 灾难定义
     b. 灾难注入
     c. 测试设计

    基准测试

    1. 业界标准介绍

     a. Spec
     b. GLDS
     c. TPC

     2. 微基准
     3. 组建基准
     4. 系统基准

    测试执行

    1. 测试管理
     2. 自动化测试
     3. CI/CD
     4. 覆盖率分析
     5. 测试拓扑解耦

    产品质量评估

    1. 延迟
     2. 吞吐量
     3. 容错率
     4. 可扩展性

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