Facebook如何提高软件质量

Facebook采用以小团队为核心的质量控制机制,强调从想法到产品的全过程由工程师主导,重视早期反馈,并实施持续集成与自动化测试,利用真实用户数据进行测试。此外,Facebook还采用内测和发布风险控制等手段确保产品质量。

原文出处: http://www.infoq.com/cn/news/2012/11/Facebook-on-software-quality


以小的研发团队为核心,遵循几个非常重要的原则:

  • Be there from start to ship: 每个工程师自始至终负责产品。从最开始的一个想法,到开发原型,到内部审核,反馈,到产品开发,上线和维护,全部有工程师自己搞定。
  • Show work early and often: facebook 非常看重反馈,尤其早期内部反馈。他们鼓励工程师有了想法后,尽快开发出原型,尽快得到反馈。
  • Gets your hands dirty: 动手去做,去实现。
  • Don’t fall in love: 互联网产品是不断变化的,不需要等到把一个产品设计的很完美了才发布。


Facebook为了遵循上述原则而采取的质量控制机制

  • 开发对质量负责: 开发从设计,实现,测试,到部署都要自己做。其它做工具,流程的工程师通过开发工具和流程来帮助开发人员更为简单方便地做测试,做部署和做监控。每个开发人员有自己单独的测试环境,测试环境就是运行在开发本地机器上,部署非常简单快速。测试环境用的是真实的用户数据。
  • 持续集成和测试自动化:每周发布一次。星期天晚上,要发布的构建从主线上分支出来到发布分支,到星期二的中午如果没有大的问题,就可以上线了。所有的测试运行控制在10分钟以内,所以不需要考虑不运行哪些测试用例。运行所有测试用例。 (只是听说,没有经过考证。)
  • 内测 (dog food):发布之前,公司员工使用要发布的功能。2-3天之内可以有几百个或上千个人在使用新功能。负责要发布功能的开发人员在星期天晚上到星期二中午之间会做大量的测试 。
  • 发布风险控制:新功能本身质量可能有问题,新功能也可能影响其它现有功能。为了减少或控制这些风险。Facebook开发了一整套完善的发布,控制,监控流程和工具。做到:1.测试通过后,产品质量基本有保证。2.即使有漏测的bug,只会影响很少量的用户。3.及时监控到问题。4.及时修复。
  • 产品监控:监控产品的系统的运行状态。


Facebook之所以采取这种质量控制策略和它的产品特点密切相关:

  1. 用户对社交产品质量的容忍度相对较高。比如发微博,现在连不上,等一会在连接也可以,现在发布不出去可以等一会再发,粉丝数量统计有误,没有人太关心。其实Facebook并不认为自己的质量差。他们认为产品的质量高低不是有多少个failed测试用例,有多少个bug来确定的,而是有用户对质量的期望值来决定的。如果用户对产品质量的期望值很高很高,一个bug漏掉了都会照成质量差的印象,用户很有可能放弃使用。相反,如果用户的期望值一般,100个bug漏掉了都不会影响用户继续使用。所以facebook产品发布的条件是满足用户对质量的期望值即可。
  2. 相对宽松的产品发布周期。不像微软或google很多产品已经在市场上,用户对下一版本的发布时间和新增加功能的期望很高,这往往给产品开发组的压力很大。Facebook基本没有这个问题,它有适合自己的发布期限,不用受到外界干扰。
  3. 产品发布和监控流程比较完善,即使有漏测的bug,对用户的影响可以控制在最小而且可以及时发现及时修复。


没有专职测试工程师

  1. 什么是“专职测试工程师”? 头衔里面有“测试”的工程师?专门找bug的工程师?专门做质量控制的工程师?等等。
  2. Facebook的确没有带“测试”头衔的工程师,也没有专门运行产品找bug的工程师。每个人都是开发工程师。但是他们的实际工作有区别,有的专门做面对用户的产品,有的专门做测试,开发工具,有的专门做产品的构建和持续集成工具和流程,有的专门做发布和监控的工具和流程。如果按照传统意义上的开发和测试的划分的话,除了第一类外,其他都可以看做专职测试工程师。
  3. Facebook不是惟一一个没有带“测试”头衔工程师的公司,很多软件公司都没有,比如Twitter。
  4. 很多人把专职测试工程师指专门运行产品找bug的工程师。微软在2005年去掉STE (software test engineer )岗位,就已经没有这一类型的专职测试工程师了。


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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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