单元测试之组织保障

这几天一直都在思考新项目中,如何促使公司能够最终真正使用上单元测试。前几天发的一篇《单元测试之关键问题解答 》主要写的是我在实践过程中,针对我遇到的一些非技术问题的思考。后来我看到一篇和我博文一样标题的文章《单元测试之关键问题解答》。拜读了之后,发现他对我的思考方向有些误解。虽然这样,因为这些导致他的失望,我还是表示十分的道歉。补充一下,这篇文章不错,推荐大家阅读一下。

前几天和我的微软同学聊起微软的自动化测试的时候,他向我提到了几个概念BVT(Build Verification Test)和Smoke Test,这让我注意到一个问题,TDD中并没有解决好复杂系统的全面测试问题。要知道大多数人的单元测试概念,是有KENT BECK的测试驱动开发中带来的。但是,要让单元测试完整应用起来,是需要相当的组织结构保障的。

在聊天的过程中,有一点非常值得关注,那就是微软的Software Design Engineer in Test (SDET)角色。据他讲,在微软,SDET和开发的待遇是一样的。显然,微软是非常重视测试的。

在开篇提到的另一篇同名称的文章中,也对单元测试做了诠释,而且从文章来看,他应该是一位咨询师。我这里不说其他,但从单元测试需要咨询,就说明了一个问题,单元测试不是只靠技术和理念的认识就能简单做起来的。

从很多公司的尝试未果,就可以看出,我们相对于微软这类成功应用了自动化测试的公司相比,我们并没有很好的组织保障。让公司里的开发来做测试,一来会感觉实在浪费,二来重复性工作和创造性工作的不一样,会让很多人止步。

这两年,我一直被领导困扰着。他们在思考问题的时候,总是说什么组织结构。而我却更重视技术解决问题。想想看,如果能完全靠技术解决问题,那么就不需要管理那么麻烦了。我相信很多人也会和我有同样的观点。

可是,不要忘了,单元测试的主体是人。大凡是人,就必须有管理。我这里所说的管理,不是领导的管理,而是组织结构的保障。在最近的工作过程中,我逐步意识到了保障的力量。忽视组织保障,团队的工作会变得松散而无方向;反之,大家会知道做什么会得到鼓励,做什么会得到批评。

因此,相对于大讲那些测试理论,最先要解决的是组织结构。这才是保障单元测试成功实施的重要措施。我这里主要是从推动单元测试的工作入手的。因此考虑其组织结构,可以由公司的技术高手成立,辅助项目开发。这个组织在项目相对独立,直接对项目经理负责,而不对项目进度负责。

在组织结构问题中,我重点说明一下进度和质量的问题。大家很容易明白,项目中对进度的反应是如何的强烈。事实上,由于质量的衡量标准相对比较复杂和不明确,导致质量在进度面前,经常容易被牺牲。反过来,我们现在的单元测试就是要从质量入手,因此其组织机构一定要相对独立于保障进度的组织。这样,我们的工作才容易进行下去。

以前单元测试往往是开发的Leader提出来的,但是,Leader往往需要对进度负责,单单从这点来看,单元测试往往会以失败告终是不足为怪的。

在建立了单元测试机构之后,就是建立测试流程规范。在推广初期,并不一定需要建立完备的流程。只需要考虑好几个关键点,让单元测试工作起来。好多机制就是越转越好!否则,再完备的机制也容易因为磨合不好而最终失败。

重要的是,建立单元测试报告的优先处理机制。对于单元测试的失败,应该有考核机制来保障必须在第一时间得到处理。在初期,细节的处理,并没有那些测试理论中讲得那么重要。关键要与你的现有组织磨合顺利。

等到你的项目中的单元测试成功运作之后,再重新考虑如何优化流程。流程和组织一般来说是相辅相成的。可能在优化流程的时候,再修改组织结构。

关于微软如何进行自动化测试,推荐大家阅读我整理转载的《微软的软件测试方法》。

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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