24、软件持续交付与部署实践全解析

软件持续交付与部署实践全解析

1. 端到端测试

在软件测试过程中,端到端测试是保障软件质量的重要环节。它主要包含两种类型的测试:
- Q3测试 :这是对整个解决方案的验收测试,通常是发布前的最终验证。这类测试常由alpha和beta用户手动执行,确保软件在实际场景中的可用性和稳定性。
- Q4测试 :主要测试系统的整体质量,包括非功能需求(NFRs)。它在生产环境中验证系统,确保系统在实际运行时能满足各种性能、安全等方面的要求。

2. 测试数据管理

为了确保测试环境与生产环境的相似性,测试数据的管理至关重要。使用与生产环境相似的数据进行测试,可以得到更真实的测试结果,增强对解决方案的信心。测试数据主要有以下两种来源:
- 真实生产数据 :可以从生产数据备份中恢复到测试环境,但需要去除其中的隐私信息。
- 合成测试数据 :由数据生成工具(如DATPROF Privacy和Gretel)创建的假数据。其优点是无需进行匿名化处理来删除隐私信息。

无论使用哪种类型的测试数据,都应使用版本控制工具进行管理,对于大型二进制数据,可使用工件仓库软件。

3. 服务虚拟化

服务虚拟化可以让测试环境在缺少生产环境可用资源的情况下,表现得像生产环境一样。生产环境可能对某些关键组件有重要依赖,但由于以下因素,这些组件难以复制到测试环境:
- 组件尚未完成开发。
- 组件由第三方供应商或合作伙伴开发。
- 测试环境对组件

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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