可靠性与性能工程-2024上海站_QECon全球软件质量效能大会-橙柚科技

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深圳站 · 2024年5月24-25日

上海站 · 2024年9月20-21日

北京站 · 2024年10月25-26日

优惠倒计时

专场：可靠性与性能工程

在SaaS时代，软件的可靠性和性能至关重要。本论坛汇聚了行业内的顶尖专家和创新思想，旨在探讨如何通过最佳实践和前沿技术提升软件的稳定性和响应速度。我们将分享成功案例，深入分析性能测试和监控的最新趋势，帮助您在激烈的市场竞争中脱颖而出。无论您是开发者、测试工程师还是架构师，这里都是您获取灵感、交流经验的理想平台。

专场出品人：冯翠琴

专场出品人：吴骏龙

华为某产品测试总监

前Wish中国测试总监

华为某产品测试总监，从事测试工作十多年，工作经历涉及云、无线通信产业，对大规模商用产品/解决方案的质量保障、测试工程能力建设有丰富经验；长期专注测试技术发展，在测试设计、测试评估、DFx测试（可靠可用、性能过载、安全隐私）有深入探索。

前Wish中国测试总监，前阿里本地生活高级测试经理，腾讯云最具价值专家TVP，中国移动通信联合会ICT专家级讲师，毕业于中国科学技术大学，硕士学位。在软件质量体系、服务容量保障、服务稳定性建设、软件研发效能等领域深耕多年，拥有多项国内外专利。多次受邀于业界各技术大会发表演讲和担任出品人，传播先进理念和方法论。极客时间《容量保障核心技术与实战》专栏作者，畅销书《软件研发效能提升之美》作者，另著有《软件研发效能实践指南》、《现代软件测试技术之美》、《深入浅出全链路压测》等书籍。

张璇

华为云计算主任工程师

华为云计算主任工程师，在华为从事测试工作10+年，工作经历涉及云及无线通信领域。业务主攻方向为DFx测试（非功能性测试），在性能、可靠可用和安全隐私有丰富的测试经验。现任华为云某解决方案DFx TSE，负责DFx测试设计及测试能力建设工作。

待定

大规模复杂云解决方案下可靠性测试系统实践

随着各行各业用云深度不断加深，客户对可靠性的诉求越来越强烈。尤其是政府、企业等大客户，对云解决方案提出了更高的质量要求。但面临大规模、超复杂的云解决方案，可靠性质量保证工作挑战巨大，需要在解决方案技术、可靠性测试技术、测试工程技术等多方创新，解决被测对象复杂度高、故障可注入性差、测试工程与生态演进等问题。

内容大纲
1. 问题背景
1.1 云解决方案与云服务可靠性的挑战差异
1.2 除混沌外怎么打好可靠性的固定靶
2. 解决方案及实践分享
2.1 灵魂：云解决方案下可靠性测试模式和方案
2.2 肉体：基于测试系统的测试工程方法
3. 工具平台
3.1 自建工具、平台思路分享
3.2 开源工具、平台推荐

听众收益
1. 【启发、借鉴】大规模、复杂云解决方案的可靠性挑战与应对思路（与云服务的差异）；

2. 【启发、借鉴】测试系统的理念与实践分享；
3. 【直接采用】可靠可用测试模式及方法。

刘冉

QECon 测试与质量专家

曾任Thoughtworks软件测试和质量专家顾问（11年）、以及Myriad/Esmertec首席软件开发工程师（6年），超过20年软件开发和测试工作经验。作为咨询师服务过国内多个头部银行，保险公司和通信厂商，也服务过国外头部银行和保险公司。作为测试工程师，做过多种类型系统的测试分析，测试策略，测试设计以及测试工具和自动化测试系统的开发等。作为开发工程师做过嵌入式系统和应用的开发、嵌入式JVM和浏览器的移植、Linux系统内核裁剪和定制化开发。

待定

容量规划的体系与实战

容量规划是确保系统在不同负载条件下稳定运行的关键步骤。它通过预测和分析资源需求，避免系统过载或资源浪费，保障用户体验和业务连续性。随着业务增长和用户需求的变化，容量规划能够帮助企业合理分配资源，避免性能瓶颈和潜在的服务中断。

然而，容量规划也面临一些痛点。首先，准确预测未来负载需求具有挑战性，特别是在业务快速变化的环境中。其次，如何在性能和成本之间找到平衡，避免资源过度分配或不足，也是一个难题。

在进行容量规划时，需重点考虑以下几点：利用历史数据和预测模型进行负载预测；定期进行性能测试和瓶颈分析；采用自动化和弹性扩展技术，动态调整资源配置；并结合业务需求和技术发展，持续优化容量规划策略。

内容大纲
1. 引言
1.1 什么是容量规划？（定义与重要性）
2. 容量规划的基本体系
2.1 容量规划的核心目标
2.2 容量规划的关键步骤
2.3 容量规划的工具与方法
2.4 容量规划的常见挑战与对策
3. 容量规划的实战经验
3.1 一个支付系统真实案例的展示与分析
3.2 成功的容量规划经验
4. 容量规划的未来趋势
4.1 全面拥抱云计算与弹性计算
4.2 自动化与智能化

听众收益
1. 理解容量规划的重要性
2. 掌握容量规划的核心步骤与方法
3. 学习实战中的最佳实践与应对策略
4. 探索未来容量规划的趋势与技术

刘敏文

腾讯魔方工作室

性能专项负责人专项测试专家

腾讯游戏高级专项测试工程师，目前主要负责魔方工作室群射击线后台质量保障，保障暗区突围手游国服、暗区突围手游国际版Arena Breakout，暗区突围端游，王牌战士2国服和国际服，洛克王国手游等产品的后台性能、稳定性、容灾，建设后台质量保障方案，平台和工具开发，2011年毕业校招加入腾讯，从事过工具开发，白盒测试分析，项目代码评审，研发经验集沉淀等工作，擅长linux下服务端编程，熟悉腾讯游戏通用分布式海量服务架构。

待定

大型 UE4 高 PCU 游戏后台性能体系

问题：近年来项目上线首日开服即炸服案例比比皆是，严重影响玩家口碑和收入数据，FPS游戏对延时敏感，局内战斗服务器性能差将严重影响对局体验，造成玩家流失。

痛点：

1.在市场买量推广之前，对外的删档测试都是小范围进行，不可能有如此大规模的用户进行真实验证。

2.大型游戏后台业务本身逻辑复杂，模块众多

3.现网部署和内部测试环境差异大，网络链路长（边缘加速EO->CLB->RS->专线）。

4.周边依赖组件多。如何全方位保障到方方面面，如何模拟海量接近真实场景的全链路压力，如何保障单局核心性能都是巨大的难题。

思考：高效的压测工具降低开发和测试成本，满足压测全场景覆盖，工业化研发配套的工业化测试平台建设。海量压测实施，百万级pcu现网压测。UE DS压测方案创新，核心单局DS性能持续监控。

内容大纲
1. 问题及知识背景
1.1 开服炸服案例回顾
1.2 UE4 FPS 后台架构分享
1.3 后台性能需要测什么？
2. 局外性能测试方案
2.1 新型压测工具核心实现
2.1.1 过往局限性，我们需要一款什么样的性能工具
2.1.2 协程实现，编码门槛要求降低和编码效率的提升
2.1.3 工具架构和协议拓展
2.1.4 高性能benchmark数据
2.2 工业化研发下持续测试平台
2.2.1 工业化背景下（人员多、项目大，版本节奏快，提交次数爆炸），人工执行的痛点（无法响应，需要关注

内容太多）
2.2.2 平台核心能力（自动部署和测试/服务侧和工具端数据集成/数据趋势/监控预警/自动火焰图/打通研发平台/

问题追踪）备注：web平台常规的任务管理结果管理那些不讲。
2.2.3 平台架构设计（发压工具/web平台/部署/数据采集）
2.3 百万级在线现网全链路压测
2.3.1 内网压测和现网的区别
2.3.2 云原生（部署/弹性扩容/平台一体化调度）
2.3.3 测试场景设计
2.3.4 可观测能力和监控告警，消息触达和提单（外网运维同级监控，腾讯云监控/蓝鲸业务监控面板/压测平台侧

指标/企微通知/提单）
3. UE DS性能测试方案（先科普下DS是什么，DS：UE4专用服务器）
3.1 Linux客户端的DS压测方案
3.1.1 业界方案调研和比对
3.1.2 方案实现要点（Linux客户端编译/驱动/数据采集/局外带入）
3.1.3 方案验证和单机承载
3.1.4 方案进阶：上云
3.2 DS性能分析能力建设
3.2.1 问题分析难点
3.2.2 Stat/Utrace解析处理
3.2.3 DS性能分析平台简介（Stat解析关键指标趋势监控/版本比对功能/Tick监控）

听众收益
1. 如何做一款好的游戏性能测试工具和平台。
2. 大DAU海量服务的后台性能保障方案。
3. UE DS性能测试方案技术实现。
4. UE DS自动化测试管线和问题分析。