“APP故障门”频出,移动应用开发到底应该怎么做?

随着APP市场的扩大,“故障门”事件频发,为避免此类情况,企业开始寻求专业第三方测试服务。优质测试服务通常具备有效管理体系、先进测试技术和专业测试团队等特征。

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APP市场日益壮阔,然而因APP质量缺陷致使用户蒙受巨大损失的“故障门”也随着市场的不断扩大而增多,这是由于如今APP迭代升级速度的不断加快,软件设计、研发模式不断发生改变,让大部分开发者压力剧增,基于竞争、成本及收益博弈考虑,80%的企业无法做到质量与效率的兼顾,甚至很多企业都没有设置专门的测试岗位。

 

随着行业的不断成熟和发展,为了尽量兼顾研发效率与产品质量,多数移动互联网企业开始寻求专业的第三方测试服务商来帮助自己提升APP产品的质量。但目前国内测试服务商遍地开花,服务质量和服务水平的参差不齐,那么企业到底该如何选择一个好的软件测试服务商呢?其实很简单,业内资深的测试机构TestBird通过自身的丰富经验将为大家分享选择优质测试服务机构的三个关键标准。

 

“故障门”频发,用户损失巨大

 

虽然质量与效率无法兼顾,但为了能够交付产品,大部分开发者还是选择将精力投入在了保证上线时间(交付时间)上,这是必然的一个选择,但是这种选择无疑会忽略测试,造成APP质量的缺陷,造成“故障门”的频出:

 

某手游应用出现故障,导致用户长时间无法登陆,流失大量用户。

 

美国联邦航空局(FAA)的航路自动化系统(ERAM)因软件升级导致技术故障,致使东部地区航班大面积取消和延误。

 

某移动外卖应用出现故障,导致所有商家无法接单,造成大量损失。

…..

 

满足三大要素,甄选优质测试

 

有需求就会有相应的市场,中国拥有庞大的APP测试服务需求,不仅催生了国内测试服务商的遍地开花,还吸引了不少国外测试服务商的加入,但服务质量和服务水平的参差不齐也常常让企业不知该如何选择。企业到底该如何选择一个好的软件测试服务商呢?其实,总的来说优质的测试服务一般会满足以下三大要素:

 

APP测试管理体系

 

目前国内大多数企业在软件测试管理上比较随意、简单,没有建立有效、规范的软件测试管理体系,无法确保软件测试在软件质量保证中发挥应有的关键作用。因此,企业选择测试服务商的第一要素就是——能否帮助企业建立有效、规范的软件测试管理体系。

 

APP测试技术

 

国内很多企业常常会因为缺少自动化测试的支持而让APP测试效率和效果都大打折扣。但传统的自动化测试在回归测试中,用例的新增和维护又因为成本高昂让众多企业无法承受。所以,一个优秀的APP测试机构应该具备自主研发的一套创新测试系统,来解决目前传统测试中存在的问题,同时能以最优性价比带给用户全方位的测试服务,从效率、成本以及质量上带来根本性的提升。

 

APP测试人力

 

所谓好马配好鞍,APP测试项目的如期完成不仅取决于是否拥有一个规范的软件测试管理体系和高效的软件测试工具,更取决于是否拥有优秀的APP测试人员和专业的技术团队,他们能为你提供针对性强的定制测试服务以及质量问题的全套解决方案,这直接决定了软件的测试效果如何。目前有很多测试机构仅仅只用自家研发的测试工具来帮助用户进行测试,没有专业的技术团队进行人工支持,这样最终的测试往往会出现不精准的结果,那么其可参考性也大大降低,测试的效果其实是很差的,最终用户的体验也是非常的差。

 

APP测试是一项要求“专”而“精”的业务,服务商需要在核心业务系统领域的长期积累,才能具备全面的研发实力与服务能力。因此,企业选择测试服务商的第三要素就是——是否拥有丰富的人员实施经验、高效的团队支持能力、跨行业的定制能力、高满意度的服务水平。

 

那么依循这三大要素对测试服务商进行甄选,势必会找到你满意的优质测试服务,尽量地减少“故障门”发生频率。

当电压检测值2出现数据低于1.95V时,判定为中频放大器故障。当电压检测值2出现数据高于2V时判定为中频放大器正常 当电压检测值3出现数据高于1.65V时,判定为低频放大器故障。当电压检测值3出现数据低于1.6V时,判定为低频放大器正常。如果判定为中频放大器故障,低频放大器就不能判定为故障,显示为低频放大器正常。如果没故障时界面分别显示绿色的中频放大器正常和低频放大器正常。如果发生故障,蜂鸣器响一声提示故障具体的故障点文字变化为红色。代码如下% voltageDataProcessor_optimized.m - 优化的电压数据实时处理与绘图程序 function voltageDataProcessor_optimized() % 选择输入文件 [fileName, filePath] = uigetfile('*.dat', '选择DAT文件'); if fileName == 0 fprintf('未选择文件,程序退出。\n'); return; end % 完整文件路径 fullPath = fullfile(filePath, fileName); % 创建图形窗口 fig = figure('Name', '电压数据实时处理与显示', ... 'Position', [100, 100, 1000, 600], ... % 调整窗口大小以适应3个子图 'CloseRequestFcn', @closeFigureCallback); % 创建3个子图(垂直排列) ax(1) = subplot(3, 1, 1); % 修改为3行1列布局 p1 = plot(ax(1), NaN, NaN, 'b'); title('电压检测值1'); xlabel('采样点'); ylabel('电压(V)'); grid on; ax(2) = subplot(3, 1, 2); p2 = plot(ax(2), NaN, NaN, 'g'); title('电压检测值2'); xlabel('采样点'); ylabel('电压(V)'); grid on; ax(3) = subplot(3, 1, 3); p3 = plot(ax(3), NaN, NaN, 'r'); title('电压检测值3'); xlabel('采样点'); ylabel('电压(V)'); grid on; % 初始化数据存储变量(改为3组) voltage1 = []; voltage2 = []; voltage3 = []; % 文件读取状态 fileID = -1; lastPos = 0; % 滤波参数设置 filterOrder = 4; % 滤波器阶数 cutoffFreq = 0.1; % 截止频率(归一化) % 创建低通滤波器 [b, a] = butter(filterOrder, cutoffFreq, 'low'); % 状态文本 statusText = uicontrol('Style', 'text', ... 'Position', [20, 20, 300, 20], ... 'String', '准备开始...', ... 'BackgroundColor', [0.9, 0.9, 0.9], ... 'HorizontalAlignment', 'left'); % 频率文本 freqText = uicontrol('Style', 'text', ... 'Position', [350, 20, 300, 20], ... 'String', '频率: 计算中...', ... 'BackgroundColor', [0.9, 0.9, 0.9], ... 'HorizontalAlignment', 'left'); % 故障显示文本 - 修改为两个独立的状态显示 midFaultText = uicontrol('Style', 'text', ... 'Position', [20, 70, 200, 20], ... 'String', '中频放大器: 正常', ... 'BackgroundColor', [0.9, 0.9, 0.9], ... 'ForegroundColor', [0, 0.6, 0], ... % 绿色字体表示正常 'HorizontalAlignment', 'left'); lowFaultText = uicontrol('Style', 'text', ... 'Position', [240, 70, 200, 20], ... 'String', '低频放大器: 正常', ... 'BackgroundColor', [0.9, 0.9, 0.9], ... 'ForegroundColor', [0, 0.6, 0], ... % 绿色字体表示正常 'HorizontalAlignment', 'left'); % 停止按钮 stopBtn = uicontrol('Style', 'pushbutton', ... 'Position', [700, 20, 100, 30], ... 'String', '停止监控', ... 'Callback', @stopMonitoring, ... 'BackgroundColor', [0.9, 0.4, 0.4]); % 存储应用数据 appData = struct(... 'voltage1', voltage1, ... 'voltage2', voltage2, ... 'voltage3', voltage3, ... 'fileID', -1, ... 'lastPos', 0, ... 'fullPath', fullPath, ... 'running', true, ... 'p1', p1, ... 'p2', p2, ... 'p3', p3, ... 'ax', ax, ... 'statusText', statusText, ... 'freqText', freqText, ... 'midFaultText', midFaultText, ... % 中频放大器状态文本控件 'lowFaultText', lowFaultText, ... % 低频放大器状态文本控件 'b', b, ... 'a', a, ... 'maxDataPoints', 10000, ... 'maxDisplayPoints', 1000, ... 'midFaultStatus', false, ... % 中频放大器故障状态 'lowFaultStatus', false ... % 低频放大器故障状态 ); setappdata(fig, 'appData', appData); % 打开文件 try fileID = fopen(fullPath, 'r'); if fileID == -1 error('无法打开文件: %s', fullPath); end % 更新应用数据 appData.fileID = fileID; setappdata(fig, 'appData', appData); set(statusText, 'String', '文件已打开,开始监控...'); catch ME set(statusText, 'String', ['错误: ' ME.message]); return; end % 启动定时器 timerObj = timer(... 'ExecutionMode', 'fixedRate', ... 'Period', 0.5, ... % 更新间隔0.5秒 'TimerFcn', {@updatePlots, fig}, ... 'ErrorFcn', @timerErrorCallback, ... 'BusyMode', 'drop' ... ); start(timerObj); % 存储定时器对象 appData.timerObj = timerObj; setappdata(fig, 'appData', appData); % 关闭回调函数 function closeFigureCallback(~, ~) appData = getappdata(fig, 'appData'); if isfield(appData, 'timerObj') && isvalid(appData.timerObj) stop(appData.timerObj); delete(appData.timerObj); end if isfield(appData, 'fileID') && appData.fileID > 2 fclose(appData.fileID); end delete(fig); end % 停止监控回调 function stopMonitoring(~, ~) appData = getappdata(fig, 'appData'); appData.running = false; setappdata(fig, 'appData', appData); set(statusText, 'String', '监控已停止'); if isfield(appData, 'timerObj') && isvalid(appData.timerObj) stop(appData.timerObj); end end % 定时器错误回调 function timerErrorCallback(~, event) set(appData.statusText, 'String', ['定时器错误: ' event.Data.message]); end end % 更新图形函数 function updatePlots(~, ~, figHandle) if ~ishandle(figHandle) return; end appData = getappdata(figHandle, 'appData'); if ~appData.running return; end try % 获取当前文件大小 fseek(appData.fileID, 0, 'eof'); currentFileSize = ftell(appData.fileID); % 检查文件是否有新内容 if currentFileSize > appData.lastPos % 移动到上次结束位置 fseek(appData.fileID, appData.lastPos, 'bof'); % 读取新数据 newData = textscan(appData.fileID, '%s', 'Delimiter', '\n'); newLines = newData{1}; % 处理新数据 newVoltage1 = []; newVoltage2 = []; newVoltage3 = []; for i = 1:length(newLines) line = strtrim(newLines{i}); % 跳过空行 if isempty(line) continue; end % 提取数字 [num, success] = extractNumber(line); if success % 根据行号分配到对应的电压数组(改为3组循环) switch mod(i-1, 3) + 1 case 1 newVoltage1 = [newVoltage1; num]; case 2 newVoltage2 = [newVoltage2; num]; case 3 newVoltage3 = [newVoltage3; num]; end end end % 更新数据 if ~isempty(newVoltage1) appData.voltage1 = [appData.voltage1; newVoltage1]; appData.voltage2 = [appData.voltage2; newVoltage2]; appData.voltage3 = [appData.voltage3; newVoltage3]; % === 新增:限制数据缓冲区大小 === if length(appData.voltage1) > appData.maxDataPoints keepPoints = appData.maxDataPoints; appData.voltage1 = appData.voltage1(end-keepPoints+1:end); appData.voltage2 = appData.voltage2(end-keepPoints+1:end); appData.voltage3 = appData.voltage3(end-keepPoints+1:end); end % ============================== % 更新图形(改为3组) updatePlot(appData.p1, appData.voltage1, appData.maxDisplayPoints); updatePlot(appData.p2, appData.voltage2, appData.maxDisplayPoints); updatePlot(appData.p3, appData.voltage3, appData.maxDisplayPoints); % 计算并显示通道3的频率 if length(appData.voltage3) > 100 fs = 100; % 假设采样频率为100Hz frequency = calculateFrequency(appData.voltage3, fs); set(appData.freqText, 'String', sprintf('频率: %.2f Hz', frequency)); title(appData.ax(3), sprintf('电压检测值3 (主要频率: %.2f Hz)', frequency)); end % 应用滤波并更新滤波线(改为3组) if length(appData.voltage1) >= 10 updateFilteredLine(appData.ax(1), appData.voltage1, appData.b, appData.a, appData.maxDisplayPoints); updateFilteredLine(appData.ax(2), appData.voltage2, appData.b, appData.a, appData.maxDisplayPoints); updateFilteredLine(appData.ax(3), appData.voltage3, appData.b, appData.a, appData.maxDisplayPoints); end % ====== 新增故障检测逻辑 ====== % 检测中频放大器状态 if ~isempty(appData.voltage2) lastValue = appData.voltage2(end); if lastValue < 1.6 % 检测到中频放大器故障 set(appData.midFaultText, 'String', '中频放大器: 故障', 'ForegroundColor', [1, 0, 0]); % 红色字体 % 如果之前是正常状态,则发出警报 if ~appData.midFaultStatus % 发出蜂鸣声 playBeep(); % 更新状态 set(appData.statusText, 'String', '检测到中频放大器故障!'); end % 设置中频放大器故障标志 appData.midFaultStatus = true; elseif lastValue > 1.7 % 检测到中频放大器正常 set(appData.midFaultText, 'String', '中频放大器: 正常', 'ForegroundColor', [0, 0.6, 0]); % 绿色字体 % 清除中频放大器故障标志 appData.midFaultStatus = false; % 更新全局状态(如果所有器件都正常) if ~appData.lowFaultStatus set(appData.statusText, 'String', '系统运行正常'); end end end % 检测低频放大器状态 if ~isempty(appData.voltage3) lastValue = appData.voltage3(end); if lastValue > 1.65 % 检测到低频放大器故障 set(appData.lowFaultText, 'String', '低频放大器: 故障', 'ForegroundColor', [1, 0, 0]); % 红色字体 % 如果之前是正常状态,则发出警报 if ~appData.lowFaultStatus % 发出蜂鸣声 playBeep(); % 更新状态 set(appData.statusText, 'String', '检测到低频放大器故障!'); end % 设置低频放大器故障标志 appData.lowFaultStatus = true; elseif lastValue < 1.6 % 检测到低频放大器正常 set(appData.lowFaultText, 'String', '低频放大器: 正常', 'ForegroundColor', [0, 0.6, 0]); % 绿色字体 % 清除低频放大器故障标志 appData.lowFaultStatus = false; % 更新全局状态(如果所有器件都正常) if ~appData.midFaultStatus set(appData.statusText, 'String', '系统运行正常'); end end end % ====== 故障检测结束 ====== % 更新数据 appData.voltage1 = [appData.voltage1; newVoltage1]; appData.voltage2 = [appData.voltage2; newVoltage2]; appData.voltage3 = [appData.voltage3; newVoltage3]; % 更新文件位置 appData.lastPos = currentFileSize; setappdata(figHandle, 'appData', appData); end end % 刷新图形 drawnow limitrate; catch ME set(appData.statusText, 'String', ['错误: ' ME.message]); appData.running = false; setappdata(figHandle, 'appData', appData); end end % 蜂鸣声函数 function playBeep() % 创建一个短暂的音频信号 fs = 8192; % 采样率 t = 0:1/fs:0.2; % 0.2秒 f = 1000; % 音调频率 beepSignal = sin(2*pi*f*t); % 播放声音(使用soundsc自动调整幅度) soundsc(beepSignal, fs); end % 数字提取函数 function [num, success] = extractNumber(line) % 尝试多种方法提取数字 success = false; num = NaN; % 方法1: 使用正则表达式提取第一个数字 tokens = regexp(line, '[-+]?\d*\.?\d+', 'match'); if ~isempty(tokens) num = str2double(tokens{1}); if ~isnan(num) success = true; return; end end % 方法2: 使用sscanf提取 [num, count] = sscanf(line, '%f'); if count >= 1 num = num(1); success = true; return; end % 方法3: 尝试去掉非数字字符 cleanLine = regexprep(line, '[^0-9\.\-+]', ''); if ~isempty(cleanLine) num = str2double(cleanLine); if ~isnan(num) success = true; end end end % 更新绘图函数 (修改后) function updatePlot(plotHandle, data, maxDisplayPoints) if isempty(data) return; end totalPoints = length(data); % 确定显示的起始点和结束点 if totalPoints > maxDisplayPoints startIdx = totalPoints - maxDisplayPoints + 1; endIdx = totalPoints; dataToShow = data(startIdx:end); else startIdx = 1; endIdx = totalPoints; dataToShow = data; end % 更新图形数据 set(plotHandle, 'XData', startIdx:endIdx, 'YData', dataToShow); % 更新坐标轴范围 ax = get(plotHandle, 'Parent'); xlim(ax, [startIdx, endIdx]); % 动态X轴范围 % 自动调整Y轴范围 minY = min(dataToShow); maxY = max(dataToShow); range = max(0.1, maxY - minY); ylim(ax, [minY - 0.1*range, maxY + 0.1*range]); end % 更新滤波线函数 (修改后) function updateFilteredLine(ax, data, b, a, maxDisplayPoints) % 检查是否已存在滤波线 lines = findobj(ax, 'Type', 'line'); filteredLine = []; % 查找滤波线(红色虚线) for i = 1:length(lines) if strcmp(get(lines(i), 'LineStyle'), '--') && ... isequal(get(lines(i), 'Color'), [1, 0, 0]) filteredLine = lines(i); break; end end % 应用滤波 if length(data) > 10 filteredData = filtfilt(b, a, data); else filteredData = data; end totalPoints = length(data); % 确定显示的起始点和结束点 if totalPoints > maxDisplayPoints startIdx = totalPoints - maxDisplayPoints + 1; endIdx = totalPoints; dataToShow = filteredData(startIdx:end); else startIdx = 1; endIdx = totalPoints; dataToShow = filteredData; end if isempty(filteredLine) % 创建新的滤波线 hold(ax, 'on'); plot(ax, startIdx:endIdx, dataToShow, 'r--', 'LineWidth', 1.5); hold(ax, 'off'); % 添加图例 if isempty(legend(ax)) legend(ax, {'原始数据', '滤波后数据'}, 'Location', 'best'); end else % 更新现有滤波线 set(filteredLine, 'XData', startIdx:endIdx, 'YData', dataToShow); end end % 频率计算函数(改进版) function freq = calculateFrequency(data, fs) % 确保数据长度足够 if length(data) < 100 freq = 0; return; end % 去直流分量 data = data - mean(data); % 使用自相关法检测周期 [acf, lags] = xcorr(data, 'coeff'); acf = acf(lags >= 0); lags = lags(lags >= 0); % 寻找主峰位置(跳过第一个点) [peaks, locs] = findpeaks(acf(2:end)); if isempty(peaks) freq = 0; return; end % 找到最高峰 [~, idx] = max(peaks); peakIdx = locs(idx) + 1; % 补偿跳过的第一个点 % 计算周期和频率 period = lags(peakIdx) / fs; freq = 1 / period; % 验证频率在合理范围内 if freq > fs/2 || freq < 0.1 % 如果自相关法失败,使用FFT作为备选 n = length(data); fftResult = fft(data); P2 = abs(fftResult/n); P1 = P2(1:floor(n/2)+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); f = fs*(0:(n/2))/n; [~, idx] = max(P1(2:end)); % 跳过DC分量 freq = f(idx+1); end end
07-01
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