精准测试平台

精准测试平台:提升测试效率与业务质量

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精准测试平台

在业务功能更新迭代越来越快的情况下,传统的测试手段面临越来越大的挑战,黑盒测试效率低、回归测试成本高、测试覆盖不全面等问题愈发突出,精准测试系统可有效解决上面的问题。其核心能力包括精准评估测试范围、精准度量测试结果、精准推荐测试用例。

精准测试Agent采用无侵入方式的插桩方案,不需要对被测项目工程做任何代码修改。 提供openAPI可以和CI/CD的流水线对接,自动触发精准测试各类型的任务。 提供openAPI和已有的测试用例管理平台、自动化测试平台对接,实现测试用例和代码的自动关联。提供了浏览器插件支持web端手工测试用例的关联,提供了移动端SDK支持移动端手工测试用例的关联

精准评估测试范围

  • 建立测试用例和代码的追溯关系

  • 结合每次变更代码diff差异,自动分析给出变更影响范围

精准度量测试结果

  • 提供agent用于测试过程的代码覆盖率采集和上报

  • 提供可视化的覆盖率报告对测试结果进行分析

精准推荐测试用例

  • 智能化推荐策略和算法,

  • 精准推荐回归测试用例集,提高测试效率。

产品架构

核心能力

代码调用链路分析

  • 采用多种调用链路分析,包括静态调用链路、动态调用链路、跨服务调用链路分析

  • 支持全量、增量以及指定模式的链路分析

  • 支持按分支对比、按提交版本对比

  • 支持HTTP、RPC接口类型

  • 支持GIT、SVN代码仓库

基于代码变更的测试用例推荐

  • 基于MR自动推荐回归测试用例

  • 使用多维度代码特征和推荐算法,对推荐测试用例进行排序和去重,从而给出最精简的回归用例集合

  • 支持人工补充测试用例、圈选人工回归用例集合,通过推荐召回率、准确率

  • 与测试用例管理平台、自动化测试平台对接,可自动创建测试执行计划

代码覆盖率统计及可视化

  • 支持多应用多环境的覆盖率同时采集

  • 支持全量、增量覆盖率统计

  • 支持覆盖率自动合并、移动端覆盖率多版本合并

  • 支持方法级的覆盖率合并

  • 生成报告可关联需求,从而统计需求覆盖率

  • 支持java、移动端Android/iOS、前端JS的覆盖率

测试用例与代码的追溯关系

  • 提供OpenAPI与已有的测试用例管理平台、自动化测试平台对接

  • 支持手工测试用例、自动化测试用例与代码的关联

  • 提供浏览器插件用于手工测试用例与代码关联,并且与测试执行计划打通

  • 支持代码、用例的自动打标,对正向追溯结果可人工标记过滤

价值与收益

测试效率提升

  • 精准推荐回归测试用例集合,减少回归测试耗时

  • 测试用例聚类和精简

  • 测试用例管理优化

业务质量改进

  • 变更影响范围准确分析,降低单次测试人力成本

  • 多维度测试覆盖率清晰可见,持续提升测试覆盖率

  • 有效补充遗漏的测试用例,减少线上漏测问题

质量度量及可视化

  • 测试过程/结果量化度量

  • 项目、团队、需求、人员维度覆盖率,驱动更好的项目/团队管理

  • 可视化的测试分析报告

赋能研发提效

  • 通过全量调用链路分析对服务内部依赖进行梳理

  • 通过调用链路分析提高研发定位问题的效率

  • 通过测试覆盖率数据可以标记冗余代码,对无效代码进行清理

客户案例

某银行客户案例

由于客户现场测试资产已经沉淀多年,历史项目比较多,优先选取质量要求高且敏捷迭代的项目进行落地,第一阶段首先应用精准测试的覆盖率功能,迭代版本增量覆盖率指标80%以上;

第二阶段在重点项目推进接口自动化测试覆盖,逐步将接口自动化用例的覆盖率由原先的无统计提升到 85%以上,并将接口自动化与精准测试系统对接,同时集成到CI流水线准入;

第三阶段将测试平台与精准测试系统对接,建立测试用例与代码的关联关系,在回归测试阶段进行测试用例推荐,从而提升回归测试效率;最后将精准测试集成到DevOps体系工具链中,形成研发测试过程全闭环

效果收益一

在新核心项目迭代过程中,经过近半年时间20多个版本的迭代,基于精准测试平台的覆盖率分析能力,增量代码行覆盖率由20%提升到90%以上,增量代码分支覆盖率由10%提升到75%以上。

效果收益二

持续更新测试用例与代码的关联,在日常迭代的回归测试环节使用精准测试平台的用例推荐能力,回归测试阶段的人力成本节省50%。

最后: 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成,需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

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精准测试平台的实现原理和技术架构主要围绕提高测试效率、增强测试覆盖度以及优化测试结果分析等方面展开。随着软件系统的日益复杂,传统测试方法难以满足现代开发流程的需求,因此精准测试应运而生[^1]。 ### 测试用例生成与管理 精准测试平台通常基于系统需求或模型自动生成测试用例,这些用例可以是自然语言描述,也可以直接转化为可执行代码。例如,在AI辅助下,测试用例可以通过自然语言处理技术从需求文档中提取关键测试点,并根据输入条件、操作步骤和预期结果构建测试逻辑。此外,对于自动化程度较高的场景,可以直接输出适用于特定测试框架(如PyTest、JUnit等)的脚本,从而实现快速部署和执行。 ```python def generate_test_cases(requirements): prompt = f"请根据以下需求生成测试用例:\n{requirements}" response = ai_model.invoke(prompt) return response ``` 在某些情况下,平台可能采用基于模型的测试(MBT),通过状态机或流程图来生成测试路径,确保测试用例能够覆盖所有可能的状态转换和边界条件。这种方式不仅提升了测试覆盖率,还减少了人为遗漏重要测试场景的可能性。 ### 实时反馈与动态优化 为了进一步提升测试效果,精准测试平台集成了实时反馈机制。当测试执行过程中发现异常行为时,系统能够立即记录并触发警报。同时,利用在线学习技术,平台可以根据历史数据不断调整测试策略,例如通过强化学习算法平衡探索新功能与验证已有功能之间的关系,从而优化测试资源分配。 ### 多维度评估体系 精准测试平台通常配备一套完整的评估体系,用于衡量测试用例的有效性及完整性。这包括但不限于缺陷检测率、回归测试通过率等指标。通过对这些指标的持续监控,团队可以及时发现问题所在,并采取相应措施加以改进。 ### 技术架构设计 从技术角度看,一个典型的精准测试平台由多个核心模块组成: - **项目管理模块**:负责创建、修改及删除项目信息。 - **测试计划模块**:将需求信息导入后分类整理,并据此制定详细的测试计划。 - **测试执行模块**:支持导入测试用例并自动执行,同时记录每次运行的结果。 - **报告管理模块**:提供查看详细测试报告的功能,并允许导出至本地或其他存储位置;此外还包括对测试结果进行深入分析的能力。 整个系统往往依托于分布式计算框架以处理大规模数据集,同时也可能整合CI/CD流水线以便于实现持续集成与交付目标。 ### 与其他系统的结合 值得注意的是,精准测试理念还可以与其他先进技术相结合使用,比如推荐系统中的多目标优化模型MMOE或者深度学习领域内的自注意力网络(SAN),以此来增强预测准确性并提高整体性能表现。这类应用案例表明了跨学科融合为软件质量保障带来的新机遇。
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