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新一代互联网测试团队:方法、技术与实践    
 
钱承君
百度 测试架构师,测试经理
报名课程   3232 次浏览    1100 次 
时间地点:上海 北京 深圳 根据报名开班
课程费用: 5700元/人
企业内训: 可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册
随着互联网时代到来,越来越多的传统企业开展转型之旅,质量团队的定位也已发生显著变化,从“坚守质量”过渡到“平衡质量与效率”,从“验证吻合需求(verification)”过渡到“全方位质量保障”。业内交流时经常遇到这样的困扰,传统的质量团队感知变局期望重新思考自身定位,限于行业视野、人员配置、历史包袱等诸多原因无法走出转型第一步。本次培训期望引入诸多国内外企业的转型思路与当前团队现状,为测试从业人员与团队管理者开拓视野,辅以方法、技术、实践的案例分享与行业前沿经验,为团队提升与变革打开一扇窗口。
培训目标
为测试人员提供行业前沿技术与实践分享,开拓视野,明确职业路径与目标。
为管理人员提供行业案例与经验,作为团队提升、变革、决策的参考。
为质量团队提供质量保障的最佳实践与技术,并展望质量工作的外延与可能性。
提供按需咨询服务,以解决具体和实际困难为导向。
培训对象:期望向互联网模式转型,以此为目标计划开展变革的传统质量团队。
学员基础:有两年以上测试行业工作背景,对测试工作有实际认知。
授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练
培训内容: 2天
引子 向传统质量团队提供一线互联网团队质量实践,期望协助团队启动变革与转型。实际授课内容可按实际需求定制,包含但不限于:主流行业测试团队历史与现状;测试团队管理引导与绩效考评;度量与过程质量改进;测试自动化与持续集成;主流测试工具原理与实践;测试设计与测试策略。这些内容从“道”到“术”,涵盖了一个传统质量团队向新一代互联网化团队变革过程需要的大部分信息与实践经验。
穿插内容---讲师介绍、课程介绍、互动。 1. 暖场
1) 讲师自我介绍
2) 课程安排综述
2. 穿插环节(安排在课前或课中休息)
1) 企业事前准备遇到的问题
2) 当场收集听众遇到的问题
3) 回顾、或前置和提问相关的授课素材
3. 课程回顾
1) 综述每一环节要点,复习全程内容
2) 确保解答团队遇到的实际问题
4. 课程后小范围交流互动

行业综述---主流互联网企业的测试团队相关综述 1. 行业变迁趋势
a) 欧美主流测试业界与学界的会议分享
b) 互联网化对质量工作带来的变化
2. 境外主流企业实践
a) Facebook
b) Google
c) Amazon
d) Microsoft
3. 境内主流企业实践
a) 腾讯、阿里、百度
b) 百度质量团队的前世今生
c) 国内测试行业遇到的挑战与机遇
4. 新一代质量团队的职能
a) 传统职能:测试设计、测试执行
b) 过程管理:协助提升研发效能与可控性
c) 衍伸职能:线上质量、产品体验、工具、技术服务输出
d) 协助提升产品质量与品质的案例
e) 测试能力的独立价值

前沿测试实践---前沿测试实践 剖析整个互联网企业研发过程中 1. 几种典型业务场景与质量体系取舍
a) 业务、应用类(例如手机应用)
b) 架构、基础服务类(例如中间件)
c) 数据产品类(例如报表)
d) 成熟业务,低变更业务
2. 完整研发过程全景
a) 需求
b) 开发
c) 测试
d) 集成
e) 发布
f) 运维
3. 影响迭代效率与质量的常见因素
a) 研发团队质量意识
b) 缺陷定位速度
c) 集成过程冲突与失败
d) 环境依赖、环境一致性
e) 测试设计与执行
4. 对应的解决方案与实践
a) 测试设计、基于风险的质量分析
b) 自动化
c) 敏捷、持续集成、持续发布
d) 环境维护
e) 发布环节与发布模式
f) 发布后测试
g) 测试前移、测试后移


测试工具体系---质量工具的原理、选型、实践 1. 研发过程的工具应用
a) 静态代码检查
b) 代码评审、代码走读
c) 单测、自测支持
d) 辅助自测的独立密闭环境
e) 度量驱动研发过程改进
f) 系统可测性改造
2. 测试过程的工具应用
a) 测试设计管理:测试策略、风险分级
b) 测试过程管理:分支管理、持续集成
c) 测试效率:自动化框架、自动化案例维护
d) 进一步提速:分布式案例执行、持续发布
e) 提升测试质量:测试覆盖工具与原理
f) 环境维护、搭建、上下文同步、云与虚拟化技术应用
g) 性能测试难点与关注点
h) 提升:APM市场、performance benchmark、性能一体化、性能诊断
i) 异常测试相关
j) 架构案例设置与管理
k) 质量问题分析、追踪、闭环
3. 发布过程的工具应用
a) 发布过程自动化
b) 预上线过程演练与验收
c) 小流量发布
d) 监控与排查
4. 新领域的探索与案例
a) 网页、手机应用自动化的前沿探索
b) 用户行为数据与用户体验分析
c) 构建反馈体系与质量闭环
d) 数据评测与数据质量
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