测试工程师职责 评估对用户的影响以及软件产品整体目标上的风险 从用户的角度来思考质量方面各种问题 从开发角度来看,测试编写用户使用场景方面的自动化用例代码 从产品角度来看,他们评估整体测试覆盖度,并验证其他工程师角色在测试方面合作的有效性 测试质量理念: 质量不是被测试出来的,这句看似陈词滥调却包含着一定的道理。 虽然质量不是被测出来的,但同样有证据表明,未经测试也不可能开发出有质量的软件。 质量不等于测试,当你把开发和测试放到一起,就像在搅拌器里混合着水泥和砂石, 浇铸成了混凝土, 坚不可摧, 这就是质量. ? 质量不等于测试,测试不能保证质量,质量是内建的,不是外加的 质量是开发过程的问题,而不是测试问题 开发对质量负责 开发、测试相融合 写一段代码就立刻测试这段代码,完成更多的代码就做更多的测试,开发完成 质量需要每一个人的贡献,而不专属于“测试”工程师。我们越不让开发考虑测试的事情,把测试变得越简单,开发就越来越不会去做测试。如果测试是一个独立的部门,这个问题更严重。
图片2.确定关键变量首先,找出所有可控的质量指标和相关参数,包括每个过程的控制点、控制内容、数据类型和适用的控制图。 5.采取措施提高质量质量管理人员可以根据SPC软件的统计分析结果和企业的实际情况,采取措施持续改进质量。6.公布实施结果。
背景 最近团队中把只会做功能测试的测试岗位去掉了,那么软件质量的保证就落到了开发人员和产品人员的工作职责中了,不说这完全是一件坏事,这为开发岗位提出了更高的要求。 主要内容 软件测试的主要内容是: 测试工程师做的最多是界面测试,而研发工程师由于实际工作环境的限制,可能只做过少量的单元测试和少量的单接口功能测试; 那如何在没有或者缺少测试工程师的情况下保证基本的软件功能的质量呢 那就是研发工程师去做接口测试这个事情,这个是跟业务逻辑最近的测试工作。至于单元测试,当然也要做,但是那本来就是属于研发工程师的本质工作,这里不讨论。 那么结合新的团队情况,软件测试的情况变成了下面这样: 研发工程师通过接口测试最大限度的保证了提供的接口的高质量,界面测试交给前端工程师和产品人员去做; 在满足接口测试的基础上,单元测试可以少做或者不做 在研发工程师写完接口测试代码之后,挂接到持续集成工具中,就实现了接口的自动化测试,研发的产品质量更上一个台阶。
实验设计在整个质量控制过程中起着非常重要的作用。实验设计是提高产品质量和工艺流程的重要保证。作为一名质量工程师,你当然应该知道一些事情。什么是DOE? 作为产品设计工程师,您需要:1)做敏感性分析;2)建立产品尺寸和其他特性的公差;3)确定零件的特性;4)使用低档材料或不降低陈皮成本;5)减少变质等。 作为过程工程师(PE)、设备工程师(ME)或质量工程(QE),您需要:1)过程能力Cpk研究;2)研究各种工艺参数之间的相互作用和关系及其对产品特性的影响;3)不考虑设备能力和操作方法对产品特性的影响; 日本工厂常说:“不了解DOE,就是半个不合格的工程师!”
作为测试工程师,我对软件质量管理的理解早已超越“找Bug”的层面——它是一场贯穿产品全生命周期的价值守护战。 测试工程师的核心竞争力正在变化。过去是找bug的能力,现在是用工具提升效能的能力,未来可能是质量数据建模能力。谈到软件质量管理,人们经常会提到软件质量控制和软件质量保证。 业务损失(用户流失率 × 客单价)输出《风险评级报告》驱动修复优先级二、测试工程师的三大角色进化三、撕掉“质量警察”标签:推动全民质量1. 测试右移:让用户成为测试者生产环境监控:配置业务链路端到端探针(如订单创建成功率<99.9%自动告警)灰度发布:用流量染色对1%用户试跑新版本,对比崩溃率/转化率测试工程师的核心竞争力正在变化。 四、测试工程师的质量宣言及核心能力我们不是最后的防线,而是最早的灯塔在需求混沌时照亮可测性 → 预防比拦截更有价值在迭代狂奔时守住底线 → 速度不应以用户信任为代价在故障爆发时定位根源 → 每一次复盘都是系统升级的机会真正的质量管理者
对此,亚马逊工程师 Rishabh Misra 分享了他关于如何识别、抓取和构建一个高质量的机器学习数据集的心得,雷锋网 AI 科技评论编译整理如下。 本文的重点是通过真实的案例和代码片段解释如何构建高质量的数据集。 本文将参考作者收集的三个高质量数据集,即服装尺寸推荐数据集、新闻类别数据集和讽刺检测数据集来解释不同的点。 如果您希望收集和构建一个高质量的数据集,那么您可能处于以下两种情况之一: 您正在寻找一个数据集去解决特定的问题 [已知问题]。 您正在寻找可用于解决有趣问题的数据集 [未知问题]。 如果找不到单个数据源,请查看是否可以组合多个数据源的数据来构建数据集:讽刺检测数据集是将多个源的数据组合起来以构建完整且质量良好的数据集的完美示例。 高质量数据集的一个标志是,它还可以用于解决有趣的实际问题,或者能够对某些现象提供有趣的见解。
支付链路的质量底线是什么? ——测试平台如何构建稳定可靠的支付防线? 在所有业务链路中,支付 永远是最敏感、最关键、风险最高的一环。 这篇文章,我从“质量底线”与“测试平台建设”两个角度,聊聊支付应该怎么做、怎么测、怎么守。 一、支付链路的质量底线:不能退让的 7 件事 一句话概括: 支付的底线,就是金额正确、状态一致、流程可恢复、账务可追溯。 拆成细项,是所有支付系统必须守住的 7 条红线。 测试平台需要做的,不只是“跑用例”——而是构建一整套支付质量防线。 下面是从测试平台视角出发,可以落地的能力体系。 (E)质量左移:研发阶段提前兜底 10|静态扫描:把金额风险提前消灭 自动识别: 金额来自客户端(高危) 无幂等保护 金额计算精度不一致 回调未做锁或并发保护 让高风险问题不进入联调环节。
在质量管理过程中,一个核心的概念就是 "质量成本" ,但是很多人对它并不是很了解,今天这篇文章,芒果就来介绍一些 “质量成本” 有关的知识。 预防成本:为了预防故障而支付的费用,包括质量策划、人员培训等费用。 3. 鉴定成本:为了评定质量而进行各种检测活动所产生的费用,包括检验设备、检测人员工资等费用。 4. 失败成本:产品不能满足质量要求而产生的损失,包括交付前的返工、停工、质量事故处理以及交付后的产品售后维修、客户赔偿等费用。 5. 利润:销售收入减去各种成本后结余的资金。 然而,很多人却忽视了收入构成中质量成本的重要性,从下图展示的现代质量模型中我们可以看到,随着产品的合格率升高,预防成本和鉴定成本有所升高,而失败成本(故障成本)有所下降,通过有效的质量管理方法,保持质量成本 现代质量模型,摘自网络 思考: 你所在的企业有关注质量成本吗?如果有,是通过什么方法进行调节的?
数据质量评估软件Fastqc图片(rna) Mar402 20:38:07 ~/project/Human-16-Asthma-Trans/data/rawdata #-t 6 同时对这6个文件进行质控 fastq.gzfastqc运行#方法一:直接运行 #缺点霸占控制台和时间fastqc -t 6 -o ./ SRR*.fastq.gz#方法二:在命令前后加上nohop & 使用FastQC软件对单个fastq文件进行质量评估 multiqc *.zip -o ./ #-o 整合到当前目录再将整合的网页版文件下载到本地 (pic Multi QC)图片·对于转录组数据中的%Dups只要不超过80%即可图片图片图片图片图片过滤低质量是否需要过率低质量主要看 --per base N content、sequence quality Histograms 、adapter content 图片图片单个样本过滤低质量运行(rna) Mar402 20:59:04 SRR1039510_2_val_2_fastqc.zipSRR1039510_1_val_1.fq.gz SRR1039510_2_val_2.fq.gz多个样本过滤低质量运行
最近,公司安排了一系列质量培训的线下课程,芒果作为测试与质量部的一员,也加入到质量知识的学习之中。 上次培训的内容是《质量意识与管理》,课程中为了讲述质量的重要性,列举了质量与个人的关系,里面的一些案例非常有意思,芒果想在这篇文章和大家分享。 上面的这个故事虽然看似不合常理,例如军方严格要求良品率达到100%,但是也确实强调了质量的重要性,在一些重要领域,品质问题上是没有折扣可言的,因为即使是成功率达到99.9%,只要还有0.1%的概率,质量问题就可能导致一个家庭的悲剧发生 质量与我们每个人息息相关,注重品质,从自身出发,最后也是对自己负责。
用户需求是衡量软件质量的基础。 除满足明确定义的需求外,还要满足隐含的需求。 ? 因此评审对于保证软件质量和降低开发成本都极为重要。 评审可以在软件项目的任何阶段执行,不必等到软件可运行之后,因此可以尽早发现和消除缺陷,提高软件质量,并降低开发成本。 工作过程和工作成果符合既定规范,也并不意味着产品质量一定能得到保证。 因此过程检查只是保证质量的一个必要条件,而不是充分条件,它还需要与技术评审、软件测试、缺陷跟踪、过程改进等各方面措施互相配合,共同促进软件质量的提高。 过程检查计划一般包含在软件项目质量管理计划中。
对此,我们很荣幸地邀请到了来自声网的视频算法工程师郑林儒老师,来和我们聊一聊为了满足用户需求,针对不同场景选取哪种视频质量评价方法才是最优解。 郑林儒 声网 视频算法工程师 郑林儒,声网视频算法工程师。上海大学工学硕士,现于声网视频算法部门担任算法工程师。 主要负责图像、视频质量与视频QoE评估,模型压缩以及视频编解码等研究,推动相关模型在移动端的应用。 郑林儒:现在主要负责图像、视频质量与视频QoE评估、网络模型压缩以及视频编解码等研究,推动相关模型在移动端的应用落地。 LiveVideoStack:目前传统的一些客观质量评价算法可能有一定的局限性,具体体现在哪些方面?
当选择一个商品的时候,我们常挂在嘴边的一个词就是“质量”,这是影响我们选 择的一个很重要的指标。这一篇我们就来探讨一下什么是软件的质量。当然,都是个人的一些观点,不同意可以拍砖或者来探讨。 质量这个词用得 太普遍以至于混乱,有时候它表示质量这个指标,有时候它隐含质量好的意思。 而且不可避免的,好的质量常常和它的反面联系在一起,就好像以前的“质量万里 行”,或者现在的3.15,列出的都是质量方面的问题,好像很少宣扬质量好的产品。 所以很多时候,我们看质量是从反面(缺陷,或者质量不好的地方)来看 的。在下面讨论的时候我们也会用或正或反的例子来看。虽然是在探讨软件的质量,但是为了便于理解,可能也会举别的产品的例子。 所以下面我们得出质量的第一个方面。
项目质量 项目质量体现在性能和使用价值上,即项目的产品质量。项目质量是应顾客的要求进行的,不同的顾客有着不同的质量要求,其意图已反映在项目合同中。因此,项目合同通常是进行项目质量管理主要依据。 、质量保证和质量控制以及质量改进来使其实现所有管理职能的全部活动。 其实质量管理就是为了实现质量目标而进行的所有质量性质的活动。在这里,我们看一下质量保证和质量控制的区别: 质量保证(QA):质量管理的一部分,致力于增强满足质量要求的能力。 质量保证和质量控制也是我们项目质量管理的两个重要过程,后面我们就会具体的学习到。除此之外,还有质量方针和质量目标也是需要我们了解的。 全面质量管理有 4 个核心特征:全员参加的质量管理、全过程的质量管理、全面方法的质量管理和全面结果的质量管理。
数据,最终是要服务于业务价值的,因此,本文不会单纯讲解理论,而是会从数据质量监控这一数据的应用为出发点,为大家分享居士对数据质量的思考。 通过本文,你将获得如下几方面的知识点: 数据质量核心关注的要点 从数据计算链条理解,每一个环节会出现哪些数据质量问题 从业务逻辑理解,数据质量监控能带来的帮助 实现数据质量监控系统时要关注的点 数据质量监控面临的一些难点和解决思路 0x02 数据处理各环节的数据质量 数据质量监控之所以难做,是因为在数据的各个环节都会出现数据质量的问题。因此,本节将以一个典型的数据处理链条为例,为大家分享在每个阶段容易出现哪些数据质量问题。 0x03 业务流程各环节的数据质量 聊完数据处理,我们继续聊一下业务流程。数据最终的价值是要服务于业务的,因此数据质量最好也是能从解决业务问题出发,因此,本节从典型的业务场景来讲解数据质量该怎么做。 0x04 如何实现数据质量监控 前面分享了数据质量关注的点,以及从技术和业务角度会如何关注数据质量,本节将简单地分享一下如何实现数据质量监控。这里将分两个角度:宏观的设计思路和技术实现思路。
质量保证与质量控制 项目质量管理的两个核心过程就是实施质量保证和控制质量。 实施质量保证 质量保证通过用规划过程预防缺陷,或者在执行阶段对正在进行的工作检查出缺陷,来保证质量的确定性。 实施质量保证的活动包括: 制定质量标准 制定质量控制流程 提出质量保证所采用的方法和技术 建立质量保证体系 实施质量保证的内容包括: 要制定出切实可行的质量管理计划 应安排独立于项目组的 QA 人员负责 质量审计:又称质量保证体系审核,是对具体质量管理活动的结构性的评审。 强有力的领导(包括制定公司质量管理方针、选择质量标准或制定质量要求、制定质量控制流程、提出质量保证所采取的方法和技术、提供相应的资源) 建立组织级项目管理体系 建立组织级质量管理体系 建立项目级激励制度
一、质量成本 克劳士比的一个核心思想就是质量免费,而我们知道,质量活动,总是要有成本的,这个成本称为质量成本,而质量免费的理念其实挺简单,就是通过质量活动而节约的成本,多于质量成本,这样子,质量提升了, 那么既然有种方法,可以节约成本,而且还提高质量,那么何乐而不为呢? 问题的关键是,这件事有这么简单吗? 《质量免费》中,把企业分为五个阶段,并给出了不同的质量成本,下面简单列一个。 2.5% 上表想告诉我们两件事: 1、 随着对质量管理成熟度越来越高,所花的质量成本越来越低 2、 质量成本不好统计,可能统计出来的是3%,实际上却可能是18% 好了,现在问题来了,我们担心的是, 我们显著提到前期的质量成本,能否最后节约成本,做到质量免费? 是加强质量意识宣传,还是做各种质量审计?是做质量回溯、惩罚责任人,还是赞赏优秀者?
本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能,但是它确实至关重要的。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了,本文主要讨论下面三个主题: 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 数据校验 文中会涉及到数据仓库其它的一些知识点,请参考之前的文章。 元数据系统:数据质量监控本来也算是元数据系统的一部分,我们这分开来讲,但是无论如何,在配置表的告警信息时,还是要和元数据系统结合的。 ? 下面会分开来分析一下这几个组件。 主要就是说如何判断自己的数据是正常的、可以被信任的,这一块在数据质量中应该是十分重要的。 方法的话可以有交叉验证、异常波动监控等,暂时先不分享了,后面自己理清楚了再说。在这里就当提个醒。 0xFF 总结 本篇主要分享了一些和数据质量监控相关的内容,有一些泛泛而谈的感觉,但是理清思路后很多实现起来也是很简单的, 想做个简单能用的出来,用python半天就能搞定。
QoS(Quality of Service)是服务质量的简称。对于网络业务来说,服务质量包括哪些方面呢? 广义上讲,服务质量涉及网络应用的方方面面,只要是对网络应用有利的措施,其实都是在提高服务质量。因此,从这个意义上来说,防火墙、策略路由、快速转发等也都是提高网络业务服务质量的措施之一。 服务质量相对网络业务而言,在保证某类业务服务质量的同时,可能就是在损害其它业务的服务质量。因为网络资源总是有限的,只要存在抢夺网络资源的情况,就会出现服务质量的要求。 而如果限制BT下载占用的最大带宽为50Mbps,也就提高了其他业务的服务质量,使其他业务能够占用最少50Mbps的带宽,但这是在损害BT业务的服务质量为前提的。 五、附加实验: 思考并验证 QoS是使用差分服务来实现对不同业务服务质量保证的,保证了带宽和延迟。试想一下,不使用QoS,通过增加带宽的方式是否可以彻底解决服务质量问题?
被滥用的instanceof instanceof滥用, 或者直接强转, 大都数情况可以用方法override, 而且应当避免使用isA(), isB()之类的写法; 比如sonA和sonB都继承自parent, 其中sonA和sonB想对parent里方法move()各自拥有独立的实现; 1 // 错误写法1 2 void test(parent p) { 3 if (p instanceof sonA) { 4 ((sonA) p).moveA(); 5 }