专场出品人:师江帆 博士
专场出品人:徐琨
龙测科技 创始人
Testin云测 总裁
2012年获得美国內布拉斯加大学林肯分校计算机科学与工程系软件测试方向的博士学位,其所在的测试实验 室ESQuaReD是全美Top5的软件工程实验室。据Google Schoolar统计,他的论文被引用接近900次,并收录在多个国际顶尖软件测试会 议及杂志。
拥有16年IT管理经验、统筹过多个千万级别用户的移动互联网产品研发和运营推广,具备全方位的移动互联网产品经验,对移动互联网有深刻理解。历任Testin云测技术副总裁、CTO、现任Testin云测总裁一职。曾获评“2014 TOP50最具价值CTO”、“融智库第一届理事会常务理事”、“2017年度中国IT年度人物杰出CTO”等奖项
专场:数智化测试技术实践 
数字化浪潮、智能化浪潮相继袭来,让“软件定义一切”正成为现实,涌现出越来越多的软硬件混合系统,软硬件边界也变得越来越模糊,再叠加上软件的高复杂度、智能化、快速的软件发布,给测试带来了巨大挑战。因此,我们需要基于机器学习、深度学习、大数据、测试建模等探索新的测试方法和技术,构建下一代的测试工具或平台,以提升测试的效率和覆盖率,并能进一步实现测试过程的可视化、软件行为的可感知及可理解。该专题将通过一些实际落地案例的分享,给大家展示上述数智化测试技术的落地经验及其成果。
1. 建立失败用例聚类专家经验库,通过对相同报错用例的聚类,实现一次分析可批量解决同类失败用例问题,避免相同原因导致的失败用例的重复分析
2. 采集单用例历次执行关联的调用链日志、业务日志、执行的业务代码、环境配置,建立用例多源数据画像
3. 基于用例的时空关联数据,采用调用链数据参数级正常模式提取技术,以及通过聚类、谱分析、图神经网络等方法对用例多源数据的关联性以及失败用例间的关联性挖掘,实现失败根因的智能推荐
4. 引入基于反馈数据的排序学习模型,通过LambdaMART模型学习测试人员对推荐结果反馈,提升推荐的准确性
云化场景下微服务上线节奏快,对服务质量的快速反馈带来了很大的挑战。当前用例执行速度已达到了分钟级,但是失败用例的定位分析耗时依然长达数小时或天级,无法满足快速质量反馈的诉求。
通过本议题的学习可了解到华为云失败用例原因自动定位能力的构建思路,可供业界其他厂商借鉴参考,快速构建失败用例自动分析能力
13年软件行业测试经验,长期从事测试技术建设和测试能力开发工作,致力于Cloud Native系统的测试架构、测试服务化、数据驱动和测试智能化等方面的研究,通过测试技术持续创新,构建高效测试能力。

擅长领域:云化测试架构、自动化、数据驱动测试、测试智能化
谢冬梅
华为云 测试技术专家
待定
待定
华为云基于多源数据画像的失败用例智能分析
内容大纲
听众收益
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