【.com原稿】测试从业者新动向“过去，如果测试人员不够，我们会增加测试人员，直到有足够的测试人员饱和。我们必须从架构层面改变，达到一定量后，我们需要换个角度看问题，不是从0到1，而是要找到一个从0到1的架构过程。”云测院首席讲师、TestOps架构师陈骥在第二届NCTS中国云测峰会上发表演讲。而这也从侧面反映了两个问题；1、未来5到10年，测试行业将快速发展，这将导致更大的人才缺口，测试人员将成为软件企业生存的命脉。不会，产品做出来之后就会消亡。2、人才缺口较大的原因之一是很多测试人员的技术水平由于知识不系统或知识不扎实，只能做简单的工作。事实上，企业需要更多技术水平稍高的人才。.如何解决这两个问题？还需要从技术人员自身做起；软件测试工程师必须规划自己的职业发展规划；这需要从以下几点入手：1.转换构建架构思路，从局部到整体看问题。2、从量化到进化，你的工作量和工作能力是有限的。你可以提高自己的能力来做更多的事情，但你不能做所有的事情。3.从赋予自己权力转变为赋予他人权力。检测行业技术发展日新月异，尤其是近期检测行业向自动化、智能化方向发展；技术从业者必须适应变化，掌握新技术，才能立于不败之地。检测行业技术实践概述从信息化、数字化到智能化，互联网作为IT能力的载体，正在很大程度上改变IT技术的研发趋势和应用模式，重构检测行业的业务体系。整个人类社会。新技术、新商业模式的出现颠覆了传统的商业生态，改变了人们的社交习惯。企业正在经历一场深刻的变革，随着互联网和传统行业的企业逐渐转向数据驱动运营，测试也被赋予了更多的意义。测试变得越来越智能，而机器学习正在彻底改变它。图片领域的测试实践阿里巴巴测试开发专家巴图在第二届NCTS中国云测试峰会上分享了传统软件公司与互联网公司在软件发布流程上的差异，并指出了以下三点：1.自动化页面用例的生成是阿里测试智能探索的一部分；2、测试平台需要更好的稳定性和自动化运维；3、测试平台需要建立bug闭环，统计一段时间内截获的bug数量，才能体现平台的真实价值。此外，阿里巴巴技术专家于瑶也在她的分享中指出，“自动化能力或多或少是稳定的，我们非常关注算法能力，正在探索基于图像的算法是否能真正检测到页面。”目前市面上常用的平台测试存在一定的问题：一是基于Appium/Uiautomator；二是应用入侵；最后就是以伽利略为代表的天华产品。这些平台虽然简单易用，但普遍的问题是需要手动编写脚本。借鉴上述平台的经验，阿里巴巴自己的解决方案是会场级、H5化，结合图像算法，做到便捷轻量化，进而适配不同业务方的不同业务场景。业务方发布的时候，会在阿里的应用上测试，确认没有问题后发布。测试如何帮助研发团队提高绩效。汽车之家温小龙、海峰教育吕立伟、中国卓越测试中心陈小鹏讲师在分享技术时也带来了测试如何帮助研发团队提升绩效的一些启示：1.自动化测试在设计上要做到尽善尽美；因为自动化测试本质上是按照测试的设计来执行的，只是执??行的手段不同罢了。当设计出现问题时，无论自动化测试如何执行，仍然会遗漏问题。因此，自动化测试并不能解决所有问题，这从一开始就从设计开始。2、在做自动化测试的时候，CICD和DevOps一定要结合起来，因为只有打通从idea到实现到最终交付到市场的整个链条，实现业务端的敏捷，自动化测试才能发挥出最大的价值。3、测试要以人为本；研发效能提升体系基于组织架构转型助力、工具体系赋能、人才文化。一个公司最重要的是它的人。任何一家公司都不可能完全依靠制度来生存。公司的文化建设非常重要。要提高人的主观能动性、团队合作意识、工作能力和意愿，以及公司的文化氛围。京东物流大数据算法高级测试与开发工程师范宇在主题演讲《如何让配送地址更准确——带你走近京东物流大数据算法测试探索之路》中指出，“要做算法测试，首先要建立算法测试模型，然后获取真实有效的历史数据，然后再进行算法测试。”完成算法相关接口的调用。最后，我们要完善我们的测试流程。”微信小程序上线后，京东物流需要智能提取地址的技术支持，主要是自动提取关键词和图片识别地址，最终通过建立算法实现模型，这期间需要对算法进行测试，京东物流测试团队首先建立算法测试模型；其次获取历史数据进行回归测试；第三部分调试算法相关接口；测试比较完善过程。下一代测试产品iTestin技术解密测试智能化是未来几年测试行业最大的技术趋势之一。随着越来越多的智能化技术在检测领域的应用，检测效率和质量将得到进一步提升。TestinCloudTest致力于为测试行业带来领先的技术。通过融合自然语言处理、文本识别、图标识别等技术的下一代AI测试产品iTestin，提高了测试的易用性和工作效率，大大减少了脚本调试和脚本编写。维修费用。为了支持以自然语言编写的自动化测试脚本语言的稳定高效执行，需要高精度、高效率的AI算法来提供可靠的识别结果。Testin云测在业务理解、数据理解、数据准备、算法建模、性能评估、模型部署等全流程实现了全面提升，形成了AI技术在测试领域的最佳实践。自然语言处理：降低操作门槛用iTestin实现周杰伦《说再见》的播放iTestin将AI智能作为考试技术升级的重要推力，通过基于自然语言的脚本录制功能支持自然语言的交互方式语言来完成测试自动化操作。传统的测试脚本需要大量的人工干预。通过手动选择目标控件实现脚本的录制和维护。iTestin，一种全新的自然语言脚本，大大降低了脚本录制的难度，大大提高了产品的易用性和脚本化。维修效率。OCR文字识别：实现跨平台脚本能力，降低脚本维护成本目前，大部分应用倾向于在两端采用相同的UI设计，即相同的UI界面和操作体验，以期在端上有相同的体验Android和iOS结束。企业希望减少脚本维护的人力投入，同时在未来有新的脚本添加时，逐步将Android和iOS脚本统一成一套脚本，进一步减少脚本维护的投入。Testin云测试仅依靠UI界面截图的OCR和图标识别技术，使得Android和iOS使用同一套UI自动化测试脚本成为可能，实现跨平台的脚本能力，大大降低脚本维护成本。在训练OCR检测识别模型时，数据是最关键的输入，数据的准确性和多样性对模型的准确性和泛化能力起着决定性的作用。TestinCloudTest拥有自己多年积累的应用测试数据，并拥有专业的AI数据采集和标注团队对数据进行处理。图标识别技术：进一步提升用户体验和自动化测试稳定性图标识别技术是除OCR之外支持TestinCloudTest自动化测试的另一项关键技术。目前大多数应用都采用设计简单的线形图标，导致原有可靠的模板匹配和特征点匹配技术失效。在实际测试中，现有最好的图标识别技术，正样本准确率仅为66.87%，负样本准确率为91.16%，单个图标识别时间为1532ms。TestinCloudTest识别线条图标的简单设计，专门设计了图标相似度判别算法，大大提高了图标识别的准确率和正负样本的区分能力。正负样本最终准确率均高于测试数据集。均超过97%，单个图标的平均识别时间为319ms，实现了业界领先的识别精度和性能。此外，Testin利用自身数据积累优势，利用深度学习目标检测技术，自动识别定位应用上的常用图标，进一步提升用户体验和自动化测试的稳定性。测试行业的未来是智能化。当前，中国企业正在经历深刻的数字化转型。随着互联网和传统行业的企业逐渐转向数据驱动运营，测试也被赋予了更多的意义。iTestin正是在这样的背景下应运而生。自动化、智能化的用户体验，也在默默地为测试的进步贡献着自己的力量。如今，在AI技术的加持下，测试变得越来越智能的同时，也在为测试行业带来革命性的变化。让我们期待更多的改变。【原创稿件，合作网站转载请注明原作者和出处为.com】【NCTS峰会回顾】阿里巴图：基于图像比对的页面自动化测试实践【NCTS峰会回顾】阿里余姚：基于图像智能算法的终端h5页面到测试效率和轻量级解决方案【NCTS峰会回顾】云测院陈骥：测试开发到测试架构之路【NCTS峰会回顾】中国测试卓越中心陈小鹏：基于BDD的敏捷测试案例分享【NCTS峰会回顾】汽车之家温小龙：QA团队的精准测试实践之路【NCTS峰会回顾】京东物流范宇：如何让送货地址更准确——带你走近京东之路物流大数据算法测试与探索【NCTS峰会回顾】前海峰教育陆立伟：全方位研发效率管理与提升体系建设【责任编辑：船长TEL：（010）68476606]
