Video @Scale 2019的演讲,演讲者是来自亚马逊Resilience Engineering部门的Olga Hall,演讲题目为“Video load testing”,演讲介绍了亚马逊的视频服务的演进过程 ,以及如何进行负载测试。 从人工手动进行负载测试,到建立常青树计划,到添加工程分支,到实现内部的各种工具,再到现在的全自动的部署测试,亚马逊服务在进行不断升级。现在,Prime Video可以每周运行3次全自动的部署测试。 为此需要做常规的负载测试,例如服务能以多快的速度进行扩展部署等等。 负载的变化会如何影响服务的性能? 为此需要进行性能测试,包括在不同负载下的视频延迟、下载通量、误码崩溃等方面的性能。 附上演讲视频: http://mpvideo.qpic.cn/0bf2baaauaaadaaful3ek5pfacgdbieaacqa.f10002.mp4?
短视频编辑SDK测试有一段时间了,因此抽时间对编辑SDK的相关内容进行简要复盘。功能说明短视频编辑SDK支持gif,不同格式的图片,视频文件的拼接导入,编辑,添加特效,合成导出等功能。 由此,也需要我们在测试过程中对相关知识进行学习了解,譬如常见的音视频文件格式,视频数据的颜色空间等。 输入素材文件的格式类型在根据需求实际测试过程中,我总结出以下需要覆盖的素材文件类型(测试设备主要为iPhone设备)由于源素材的格式类型众多,确实会在一定程度上增加测试的繁琐性。 那么在实际测试过程中不可忽视的就是相关操作的叠加。假设我们导入一段时长20s的视频,从视频的起始位置到结束位置添加背景音乐后,对其进行2倍速变速操作。 此时视频的播放时间为10s,那当前的视频导出后时长是否正确,源素材的音频轨和背景音乐是否依照预期叠加,源素材文件和背景音乐是否在对应的时间线上同步变速等,则是需要着重关注的地方。
什么时候进行性能测试? 在功能测试完成,所有的功能都比较稳定的时候,才可以做功能测试,一般在测试的中后期执行 性能测试术语 1.并发数: 广义并发数:同一时刻向服务器发送Http请求的用户数量;(有可能不是同一个功能) 在线用户数 性能测试类型 1.负载测试: (运行15min左右) 并发测试:在一定的软硬件环境下,系统的其他指标不变,测试系统在不同用户量访问级别下,系统性能的表现 容量测试:在一定的软硬件环境下,系统的其他指标不变 ,测试系统数据库数据量在不同的级别下,系统性能的表现 2.压力测试: 高于系统的最高负载,去运行系统,查看系统的表现 3.可靠性测试(疲劳测试): 低于系统的最高负载,去运行系统,查看系统的表现 4.配置测试 ,比较每次测试结果,从而确定各个因素对系统性能的影响。
话接上回(测试基础10问-上),继续问答之旅,答案是什么并不重要,重要的是引发一些思考。学问学问,边学边问。 06 测试是否需要过早的参与产品需求讨论? 很多测试人员会以挖掘出一个经过N个步骤(N大于10之类的),才会出现的缺陷为荣。个人并不是很认可这种观点。从用户的操作行为来看,可能永远无法发现这类问题。 10 测试有没有钱途 这个问题本来想放在第一问的,毕竟是大家最关注的问题。但个人觉的这也不是个问题。 测试的天花板也没有你们想的那么低。没事多看看招聘信息,多和行业高手互动。测试还是大有可为的。 10问聊完,大家对测试是否有新的认知呢? 在整理这10问题的时候,自己也做了更多的思考,测试这份职业还是比较好玩的。个人从事测试10多年,还是热爱这个行业的。测试相关的问题,欢迎沟通交流。 END 标星、点赞、关注三连走起,感谢支持。
由于 YouTube 不提供下载,所以你可以通过上百的站点,脚本,扩展和程序下载 YouTube 视频。最初,适合下载的格式是 FLV,这种格式只能使用 Adobe Flash 来播放。 然后 YouTube 开始测试高清晰视频(包括 MP4),所以现在可以把 YouTube 视频导出成 MP4 格式。 video_id=ID&t=SIGNATURE&fmt=18 ID 不用说就是 YouTube 上每个视频的唯一 ID。 然后当你在 YouTube 上浏览到你喜欢的视频的时候,点击下刚才的那个 bookmarklet 就会弹出一个下载窗口。 自己也开始提供视频下载了,在美国新任总统奥巴马的 YouTube 频道 ChangeDotGov 中,在视频播放器的下方已经有下载链接: YouTube 视频下载链接 虽然正如上面说的,我们可以通过很多网站或者程序下载到
视频的 A/B 测试不仅仅是调整建议或挑选完美的缩略图的问题。视频的每个方面都受益于快速实验,包括基础设施--流媒体算法、编解码器、比特率、缓存策略、网络拥堵控制算法。 像 Facebook、YouTube、Etsy、Amazon、Spotify 这样的公司,运行的实验是其他公司的 10 倍。 找到一种方法来快速而廉价地测试一个想法,主讲人体会到了向用户学习的实验是多么强大。 在视频链路的每一层都建立了新的功能,把它们作为 AB 测试发给用户,并在决定这个变化是否对我们的用户有好处之前捕捉到对指标的影响。 功能发布前会自动进行 A/B 测试 在视频链路的每一层,从产品和用户体验到我们用来传输视频的网络协议,都因为实验而不断发展。
媒矿工厂盘点了本年度视频技术的一些代表性技术,总结成以下10个方面。 1.新一代视频编码标准正式公布 ? /21/networking-traffic/how-facebook-is-bringing-quic-to-billions/ 【10】https://blog.chromium.org/2020/ 10/chrome-is-deploying-http3-and-ietf-quic.html 5.视频流媒体核心技术ABR算法研究平台及新Benchmark ? NSDI20会议发表基于机器学习的新ABR算法Fugu,获得community reward paper,提供开源平台供研究人员进行拥塞控制及ABR算法测试。 此外,ITU-T今年也推出了新一代流媒体无参考视频质量评估模型P.1204,适用于H.264、H.265和VP9编码的UHD/4K、60fps、10bit视频序列,该模型可以部署在分发系统中的任何位置,
测试通过执行软件的一系列操作,旨在发现潜在的错误、缺陷或问题,从而确保软件能够按照预期工作。而软件测试往往覆盖了不同的层次和类型,其中单元测试是针对软件中最小的独立单元(通常是函数或方法)进行的测试。 单元测试通常由开发人员编写,用于验证代码的正确性。 2、单元测试 单元测试是软件开发中的一种测试方法,用于验证代码中的最小单元(通常是函数或方法)是否按照预期工作。 单元测试旨在隔离和测试软件的各个独立部分,确保每个部分的行为都是正确的。 Python 中,单元测试是通过使用 unittest 模块来实现的。 这两个方法在每个测试方法执行前后分别被调用,以确保测试环境的准备和清理。 setUp:在每个测试方法执行之前调用。 通常用于准备测试环境,例如初始化变量、建立测试数据等,或在测试之前创建对象或设置必要的资源。 tearDown :每个测试方法执行之后调用。
最近在找资料的时候,翻出了早期从别的地方看到的关于测试基本知识30问。重新看了一遍,有很多感慨,原来自己也踩过那么多坑。故重新梳理了下,精简成10问,一起来看看那些看似小白,但又不太好回答的问题。 01 我适合做软件测试么? 个人认为,没什么合适不合适的。测试不需要天赋异禀,只要你努力,达到中上水准的测试能力基本没啥问题,还到不了拼天赋的情况。 02 软件测试很简单么? 在软件测试的初期,你可能只是需要按照别人给定的测试用例,机械地去执行就可以了,那是相对简单的。但是接下来,你需要形成自己的测试思维,结合业务去做用例设计。 3~4年之后,你要学习从整体上把控项目的测试进度,根据版本特性去制定测试策略,考虑测试的有效性和充分性。同时,需要通过一定的技术手段去提升测试效率。 去做更多的测试左移和右移。测试人员不应当把自己局限在测试的职责范围内,不断扩充自己的边界,不好么?测试难不难,取决于你的自我要求,市场会给你真实的答案,没事多看看相关的招聘信息。
一、前言 视频轮询在视频监控系统中是一个基础的核心功能,尤其是上了大屏以后,这个功能是必须的,根据预先设定的轮询间隔逐个加载视频到预先设定的通道画面数中,轮询间隔、轮询画面数、轮询采用的码流类型(主码流 摄像机通过同轴视频电缆将视频图像传输到控制主机,控制主机再将视频信号分配到各监视器及录像设备,同时可将需要传输的语音信号同步录入到录像机内。 双击摄像机节点自动播放视频,双击节点自动依次添加视频,会自动跳到下一个,双击父节点自动添加该节点下的所有视频。 摄像机节点拖曳到对应窗体播放视频,同时支持拖曳本地文件直接播放。 视频拖动到通道窗体外自动删除视频。 鼠标右键可删除当前+所有视频,截图当前+所有视频。 录像机管理、摄像机管理,可添加删除修改导入导出打印信息,立即应用新的设备信息生成树状列表,不需重启。 默认超过10秒钟未操作自动隐藏鼠标指针。 高度可定制化,用户可以很方便的在此基础上衍生自己的功能,支持linux系统。
小编这次分享主要是视频相关的专项测试,音频相关的暂不涉及。 我们直接切入正题,关于视频通话质量对比,需要一些对比项,这里是从以下5个方面进行数据对比:码率、帧率、分辨率、清晰度、时延。 测试时,需要等待视频通话稳定一段时间,取的数据才有意义,取最大、最小值都意义不大。视频通话分别率刚开始可能会低一些,等网络稳定后视情况,应该会增加分辨率,所以取的分辨率需要等稳定后再取。 上面说了手机APP分辨率、码率、帧率的测试方法,接下来说一下时延和清晰度。 视频专项测试方法 视频清晰度测试方法 ? 具体操作如下:在音视频实验室,有专门的设备。 到此,手机APP五项性能数据测试方法就全部介绍完成;接下来介绍同类型的产品视频通话,这5项数据需要如何获取。想要得到码率、帧率、分辨率这些数据只能通过一些其他方法。
经过前辈指点方向,我网上找了rtmp视频的测试工具,简直了,原因竟然是!。。。后台给我的地址格式不正确。 听说rtmp协议有自己的解码规范,所以地址也是有规范的。 我之所以是没有往地址方面想,是因为我们俩手机安装了easyrtmp和easyplayer进行测试,一个推流一个拉流,没毛病,我就以为地址是正确的。。操心阿。 总之,我学到了啥都应该首先应该测试资源是可用的。 /objs/sb_rtmp_load -c 1 -r rtmp://127.0.0.1:1935/live/livestream 上面的地址换成自己要测试的地址就好。
星云测试 http://www.teststars.cc 奇林软件 http://www.kylinpet.com 联合通测 http://www.quicktesting.net
验收测试 为了消除这些问题,就需要验收测试。 所说的验收测试更偏重于需求确认,对需求的跟踪。 要与客户保持沟通,是客户对可交付成果的验收测试,开发与 QA 做能覆盖所有需求的自动化测试。 测试不是额外工作,是节省时间和金钱的方法。 不要被动接受别人提供的测试,不能因为测试这么要求,就必须这么办。 持续集成,从测试角度来说,单元测试,功能测试,系统测试,验收测试一整套流程。 验收是项目阶段末或收尾做的,开发过程中要经常单元测试,集成测试。
下面是最流行的连续测试资源列表: continuous Testing eBook: 持续测试提供与开发中的应用程序相关的业务风险的实时、客观评估。 The Relationship Between Risk and Continuous Testing:了解业务风险和持续测试之间的关系,对持续测试的误解,以及如何帮助业务和技术经理在发布范围、时间和质量之间做出更好的权衡决策 学习关键的开发测试过程,以增加您的持续交付系统,以减少软件缺陷的自动发布的风险。 持续测试将带来三大商业利益。 1)连续测试驱动SDLC的中央决策系统,提供对应用程序健康状况的实时、可量化的评估。 2)持续测试建立了一个安全网,使软件开发人员能够更快地将新特性推向市场。 3)持续测试可以让管理者做出更好的权衡决策。
最近有些空闲,有点时间,想录个视频,给粉丝看看。 本人使用Java语言基于httpclient做了一个测试框架,包括功能、自动化和性能测试的能力,之前都是写一些文章分享一些案例,打算做一些新的尝试,希望效果能比文字更好一些。 本系列视频内容也是多基于这个框架来讲,番外的视频另说。 首先录了一个HTTP接口扫盲的视频,主要分享了一些HTTP基础,力推一本书《图解HTTP》,可以从之前的文章获取图解HTTP脑图。 dis_k=30ac828cab47ae08b5684e4abafa1eae&dis_t=1584944668 下面是介绍测试框架中接口功能测试最重要的两个类ClientManage和FanLibrary 这个类里面的内容是不用更改的,只要几个配置还有一个初始化方法(性能测试专用),性能测试使用的以后会专门讲解。如果你想直接上手框架做测试,请等下期视频。
TDD 的三项法则 先写单元测试代码,然后再编写被测试代码。 一个单元测试失败,就停止编写测试代码,即保证每一次都是成功的,从这角度说,可以保证后续集成测试出现的 bug 变少。 产品代码恰好能够让当前失败的单元测试成功通过即可,不要多写。即写了必要的产品代码,就别写了,再先写测试代码,再写产品代码,不要多余。 TDD 的优势 确定性:就是无论改了什么,只要保证单元测试都覆盖到,只要保证单元测试都通过了,就可以确定代码没什么问题了,可以交付。 缺陷注入率:因为每写一点代码都要先测试,所以能够减少引入的缺陷。 文档:单元测试即文档,如果是遵循 TDD 的程序,只要看到单元测试,就能明白函数如何调用,什么参数,对象如何创建。 设计:比如一个函数调用其他函数,因为要单元测试,必须将两个函数解耦。 测试先行,会迫使你去考虑什么是好设计。事后写测试是防守,先写测试是进攻,强迫自己必须写出能够单元测试的解耦的代码。 专业人士的选择:TDD 是专业人士的选择。
4.3 缺陷定位算法 前置条件:有测试数据,测试用例有提交Bug 精准测试云平台根据测试用例的运行情况和测试用例覆盖到的函数这些信息,通过一定的计算,可确定每个函数可能存在缺陷的可疑度,然后针对可疑度较大的函数进行查看 在选择测试用例的时候,需要选择功能相近的测试用例(如登录成功和登录失败两个测试用例就是功能相近的测试用例),如果不能手动筛选出来测试用例,只需要运行聚类功能,对测试用例进行分类。 图78选择测试用例 4.4 最小测试用例集 前置条件:有测试数据。 精准测试云平台根据所有测试用例的覆盖块情况,计算出覆盖到所有块所需的最少的测试用例的集合,由于到后期测试用例越来越多,测试用例冗余也会越来越明显,主界面选择企业项下的最小测试用例集,弹出界面,点击界面分析按钮 ,得到最小测试用例列表,点击每个测试用例详细信息可查看该测试用例覆盖到的块信息。
Rust 不同的测试方式 本文主要探索了在 rust 中进行单元测试和集成测试的一些方式, 虽然是讲 测试为主,但是作者从 DI(依赖注入)的视角讲述了使用 cfg 来实现不同的环境进行不同的初始化的一些思路
项目地址:https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 由于作者没有给出视频检测代码。 下面测试通过自定义模型视频检测 from __future__ import division from models import * from utils.utils import * from imgTensor = transforms.ToTensor()(PILimg) #基于pytorch的yolov3 从github拉的 # yolov3如何改进成可以对视频进行实时分析 这里的图片是BGR的 是opencv读取的 #进行转换 #转换使用自己写的函数 #前面的都很简单 都是从detect的代码复制过来的,加了一个打开视频