千丁性能测试执行过程终需要多机配置jmeter集群，配置过程记录：1、软件安装目前有IP从【91--100】10台阿里云服务器均已经安装好5.0版本jmeter(安装jmeter需要java环境，环境变量配置等)2、修改jmeter配置agent代理功能(具体负责执行脚本的jmeter)依次修改92--100机器Jmeter安装目录下/bin目录下的jmeter.properties文件作为age
在《全面的质量保障体系之测试用例分级》中提到用例分级的最主要应用于回归测试；用例分级应用的主要问题，很多公司都建立了用例分级管理体系，但是真正使用时因为不同的人对于业务的理解不同，所选取的用例策略就不同。比如同样是登录对于IM的聊天业务影响，有些人认为这个影响非常大，需要对聊天业务的所有用例进行回归测试；有些人则觉得这个影响不是很大，只要测试聊天功能的BVT、高两个级别的用例就可以了。到底该如何选
前言算法领域也是测试同学在逐步介入和深入的领域，但这个领域的测试具有极为明显的特殊性——输出具有不确定性，算法设计技术思路和一般的工程类项目不同，允许有badcase存在，结果短期内不一定可见等。因为广告、信息流等业务跟算法结合紧密，团队内也在探索算法测试的方案，方法。本文给出了实际工程中最为常用的算法——推荐算法、最优化算法、预估算法、分类算法以及它们的应用场景，想入门算法领域的同学可以作为一个
软件测试实施中，综合运用测试策略，就是根据项目的实际情况协调好手上有限的测试资源和要素，从项目整体上分析测试难点、破解测试痛点、控制测试风险，在恰当的测试阶段运用恰当的测试方法和技术，面向目标，提纲挈领，让测试任务相关的人、事、物等要素发挥协同效应，力争在有效时间内产生最佳的测试效率和测试交付。1.测试策略的重要性任何一个测试项目都会受到范围、时间、质量、成本等因素的制约，这里的测试资源和要素简言
在DOIS2019DevOps国际峰会（北京站）上做了一个演讲，题目是：打造业务驱动的DevOps智能闭环（后经听众投票，获得金牌讲师）。本次演讲主要强调业务驱动的DevOps，并能基于运维数据更好地为需求、设计和运维等提供智能支持或决策服务。本演讲从三个方面阐述主题：快速回顾了DevOps的起源，从现代软件工程、SaaS谈起，讲解如何演化到DevOps，结合自己过去20年的经历感受，让这个过程有
谈起软件测试现状，人们最关心的是什么？薪水、测试:开发比、测试技术...？从Practitest调查报告（以下参考材料——截图，均来自这个报告的中文版，感谢于洪奎先生领衔的中文翻译团队，本文最后附完整报告下载方式）看，过去几年薪水没有明显变化（其实有变化），和欧美距离依旧比较大；甚至年限越长，咱们的薪水比非洲从业人员还低不少，会😹？可以看看这篇文章：头条：国内软件测试人员薪水初步报告可能在非洲物
在DOIS2019DevOps国际峰会（北京站）上做了一个演讲，题目是：打造业务驱动的DevOps智能闭环（后经听众投票，获得金牌讲师）。本次演讲主要强调业务驱动的DevOps，并能基于运维数据更好地为需求、设计和运维等提供智能支持或决策服务。本演讲从三个方面阐述主题：快速回顾了DevOps的起源，从现代软件工程、SaaS谈起，讲解如何演化到DevOps，结合自己过去20年的经历感受，让这个过程有
InfoQ昨天发表了一篇文章：《InfoQ2019年测试技术报告》（见：https://www.infoq.cn/article/tPm-uCBjfjLPRCETr7Db）。首先，中文标题就不妥，其英文标题是2019StateofTestingReport（https://www.infoq.com/articles/2019-state-testing-report/），正确的翻译：2019年软
林冰玉BY林子8月5日3年前的旧文重发。我在TiD2019大会《微服务测试》track提到测试右移，也就是生产环境下的QA，想了解更多详情的欢迎关注本文。2015年11月ThoughtWorks发布的技术雷达提到一个新的主题——产品环境下的QA（QAinProduction），2016年4月再次提到。这个主题第一次出现在技术雷达，就深深的吸引了我，当时我就给测试团队成员转发了这个内容，但同时脑子里
这几天在重新部署我的云服务器上的k8s新版本玩，打算试一下k8s新版本的特性。一堆服务的装，过程也是艰辛。总是会遇到网上都查不着的问题。还有一些是网上说的错误的解决方法。不再多说，否则跟文章名不相符了。加了prometheus和influxdb、grafana做监控之后，也是想测试一下，看一下有数据的样子，于是拿出jmeter，配置上backendlistener。在grafana中加上个dash
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