互聯網的發展催生了大數據行業的誕生和發展。大數據平臺和大數據應用成為了各家排兵布陣的重要之地。那么,從測試的視角來看,大數據平臺和應用的測試,我們應該關注哪些點呢?
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換個姿勢看問題。今天我們從問題域的角度來聊一聊。
什么是問題域?
指的是問題的范文,問題之間存在的關系和可能邏輯空間。
比如,在測試過程中我們面臨的“xx接口是否正常?”這樣的問題,我們可以將它歸納到某個與之有關的問題域中(比如功能測試)。
在我們測試的時候,經常會先入為主的提出:功能測試、性能測試、壓力測試等等分類。然后在對應的測試類型中設置問題,觀察軟件或系統的反應,從而解決我們的問題,并依據我們的期望判定問題答案的正確性和優異性。
舉例說明
現在,讓我們逆向思維:開始腦洞
——提出問題——然后規劃問題域。
01
開始腦洞
在開始本文的主要內容之前,我們先看一個,下圖1是百度搜索主頁面,我們先來腦洞一些問題吧。
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圖1百度搜索主頁
02
提出問題
1、“我搜索‘周杰倫’會是什么結果?能不能幫我找到周杰倫的電話號碼?”
2、“我想什么都不輸入,能不能點擊搜索按鈕?”
3、“我點擊相機圖標會是什么結果?如果我拍一朵不認識的野花,能幫我找到它的名字嗎?”
4、“這個推薦是我想喜歡的嗎?”
5、“熱搜是實時的嗎?”
6、“怎么看上海的天氣?”
7、“語音播報正不正常?”
8、“我要是輸入一大堆亂碼或無意義的文字,是什么結果?”
還有沒有其他問題?我想答案是肯定的。那么,我們來分分類,找找所屬的問題域。
03
規劃問題域
明顯,如果我們從傳統的測試分類來看,1-8都可以歸納到功能性測試與驗證上。但是,從大數據平臺和應用的角度出發(百度搜索能算的上一款大數據應用,我想大家應該認同吧),還有其他的問題域劃分。
比如:
1、數據提取驗證;
2、數據更新的實時性測試;
3、算法效果驗證;
4、響應及時性;
5、算法穩定性;
6、數據轉換和傳輸驗證;
7、數據加載和顯示驗證;
以及其他問題域。
為什么要如此劃分?因為有兩個方面原因:
一是從平臺和應用的角度出發;
二是從大數據本身特點出發。
大數據應用(比如淘寶)除了我們認知的基礎大數據平臺之外,還涉及一定的算法推薦(比如猜你喜歡)。所以我們不僅要考慮平臺,還要考慮應用本身。
那么,我們再進一步劃分下大數據平臺和應用測試的問題域。大數據平臺主要是為上層應用提供支撐,例如:數據采集、數據提取、數據轉換等功能。因此,我們可以將:
1、6、7歸到平臺問題域;
將2、3、4、5、歸類到大數據應用域。
我們主要簡單講講,對于這些問題域,我們需要關注的一些重點問題。
大數據平臺問題域
01
數據提取驗證
大數據平臺的數據來源可以有、音頻、文字等等,所以在各個渠道入口,我們需要驗證數據提取的正確性和高效性。
舉個例子:淘寶平臺的搜索框功能測試,我們需要驗證文字檢索、檢索等等方式。
02
數據轉換和傳輸驗證
因為數據來源的多樣性,我們還需要關注數據在轉換和傳輸過程中的正確性。
舉個例子:試想一下,淘寶軟件是如何將轉換成數據進行搜索的?
03
數據加載和顯示驗證
所有的系統或軟件,最終都要以一種“合適”的方式展示給用戶。這是一項基本能力,也是一項基本測試項。
舉個例子:瀏覽淘寶頁面時,頁面布局和大小,是否與你的手機尺寸相適應?是否清晰?
大數據應用問題域
01
數據更新的實時性測試
對于大數據應用來說,數據的實時性更新非常重要,是一個測試的要點。因為數據是不斷產生的,而應用需要及時地將數據經過處理呈現出來。
舉個例子:當你在淘寶搜索你想要的物品時,替換關鍵字搜索,結果是否實時更新?或者,你在頭條等平臺發表文章,成功后是否能夠被及時搜索到?
02
算法效果驗證
這個問題,相比應該很好理解。所謂算法效果驗證,值得就是針對大數據應用的一些檢索算法、計算模型等方法的驗證。
舉個例子:如何驗證頭條的限流算法?從應用層來說,發表一篇包含違禁關鍵詞的文章,看看是否被限流或者不能公開發表?
03
響應及時性
響應及時性在常規系統或軟件中也是一個常測試的功能。通俗來講,可以理解為效率性測試。對于大數據應用來說,響應及時性尤為重要。因為大數據應用本身的數據量特定,及時響應成為了一個業務難題和重要的命題。
舉個例子:在雙11大促活動中,試試搜索某個商品,是否及時顯示?搶單是否成功?
04
算法穩定性
算法穩定性其實可以和算法效果驗證并站一排。一個是功能驗證,一個算是性能驗證。穩定性測試需要長久的時間積累和驗證,或者在不同環境下測試。
舉個例子:雙11大促活動時,商品推薦算法是否穩定?廣告推薦算法受眾是否符合規則?
總結
我們經常是從測試問題分類然后細分測試問題,但是有時候,我們不妨換個角度,先列舉出許多問題,然后劃分問題域,最后再從問題域拓展出相關領域。
也許,這可能會成為一個啟發點,你說呢?
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