测试智能化的机会在哪里？| ArchSummit

“在开发领域从理念（敏捷开发）、架构（微服务、动态化）、方法论（领域驱动开发）、实践（开源、组件化开发）等方面全方位变革的时代，软件测试领域并没有形成系统化的应对，我们正在掉队……”美团优选测试团队负责人李永刚在接受 InfoQ 采访时谈到。

产品发布周期越来越短，测试技术跟不上，这就是掉队。虽然测试窗口在不断缩小，但测试效率并没有大幅度提高，这就导致了很多潜在问题遗留下来，线上系统故障率急速攀升。而人工智能的发展使得测试提效成为可能。

智能化测试值不值得做？应该如何做？业界有哪些实践？是不是大家都可以做智能化测试？在即将到来的 12 月 2 日和 3 日，由 InfoQ 主办的 ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）上，我们携手出品人美团李永刚，共同邀请了业界专家来分享智能化测试落地实践。目前已上线两个议题：

议题一

随着竞争趋烈，产品迭代升级不断加速（周期由周 > 天 > 按需）。如何在提升质量的前提下，不断地降低单需求人力成本和交付周期，是质量团队的核心目标 (提质增效)。测试的本质是在有限时间规避风险，包含减少风险发生的概率和风险发生产生的危害，因此以风险驱动的交付模式可作为达成目标的重要手段。在百度，基于风险驱动交付的交付模式落地后，质效提升明显，约节省 500 天的人耗，召回 Bug80+ 例，助力无人值守目标达成。

演讲提纲

1、百度交付模式
  a. 概要和应用场景
  b. 痛点和挑战
2、风险驱动交付模式构建技术
  a. 风险驱动交付模式介绍
  b. 质量风险评估系统建设和应用
  c. 无人值守模式建设和应用
3、未来展望

议题亮点

通过基于风险驱动的交付模式，可以使得风险可感知，并且可以将人工定性的判断定量化，提质增效。

分享嘉宾

黄佳鑫，质量效能研发部 / 资深测试开发工程师，2015 年加入百度质量效能研发部，研发质效策略专家，致力于研发质效提升方案，期望通过数据 +AI 策略，最大程度平衡及提升交付质量和效能。在计算智能和感知智能方面拥有丰富的实践经验，目前负责打造基于风险驱动的交付模式。

议题二

在美团微服务架构质量体系的建设中，美团采用了智能化的解决方案——服务链路分析。服务链路分析的整体思路是基于大数据挖掘和机器学习，自动学习微服务架构的链路关联关系和链路上运行的数据规律，深入理解和透视业务系统，产出依赖关系图，服务链路类别，接口参数场景，各类耦合方式的规律及变更等核心基础数据，然后基于这些基础数据解决测试范围评估，海量接口自动化 case 生成和效果评估，压测效果评估，可测性以及问题排查等质量挑战。目前服务链路分析已经在美团优选各个业务域落地，可以支持各提测变更的质量策略推荐和数千个接口的用例推荐。本次分享将为你分享美团微服务架构质量体系建设，期待对你有所启发。

演讲提纲

1、微服务架构对质量的挑战
2、解决方案介绍
3、实践效果说明
4、未来展望

议题亮点

1、图数据库在质量领域的应用
2、链路结构和链路属性的理解
3、聚类和挖掘等机器学习算法在质量领域的应用

分享嘉宾

王昭，美团优选测试部工具链组负责人，拥有十余年测试经验，目前在美团负责优选服务链路分析，解决测试范围评估、海量接口自动化 case 生成和效果评估、压测效果评估、可测性、问题排查。曾于 2012 年加入百度质量部，负责 Spider 架构测试，于 2014 年加入阿里巴巴，先后在阿里妈妈，蚂蚁金服等负责算法测试建设。

更多议题持续上线中...

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