自动化测试-北京站_QECon全球软件质量效能大会-橙柚科技

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深圳站 · 5月12-13日

北京站 · 7月28-29日

上海站 · 9月22-23日

优惠倒计时

聚焦测试自动化真正降本提效：基于低代码和分层自动化框架降低自动化门槛，通过精准测试降低回归测试执行工作量，自动化失败用例快速智能分析，大规模自动化工厂和海量测试环境调度管理。覆盖金融、IT，电信等多个行业自动化测试方案。

专场：自动化测试

专场出品人：陈磊

前京东测试架构师阿里云MVP 华为云MVP

中国商业联合会互联网应用工作委员会智库专家，中关村智联软件服务业质量创新联盟软件测试标准化技术委员会委员，中移联合智库，Asian Journal of Physical Education &Computer Science in Sports编委会委员、EXIN DOM。图书《接口测试方法论》、《持续测试》、《软件研发效能权威指南》作者，担任过《测试敏捷化白皮书》编委。在研发效能提升、手工测试团队自动化测试转型实践、智能化测试等方面有多年实践经验，公开发表学术论文近30篇，专利20余篇。

张晓庆

快手高级架构师

曾在滴滴担任高级技术专家，主导滴滴专快顺风车等多个业务线的压测方案建设和常态化压测；现在快手担任高级架构师，负责压测及测试环境等领域。

擅长领域：性能压测、测试环境、研发效能

待定

后全链路压测时代

全链路压测已有超过10年的历史，逐渐沉寂，事实上，无论传统的电商、打车、外卖等交易类业务，还是短视频、直播等新业务形态，线上系统的稳定性压力一直存在。大厂普遍建设的全链路压测，存在成本高的问题。而性能压测领域，有很多场景，除了重要活动，还有例行化探测线上系统容量、扩缩容、变更代码的性能验证，应该有成本更低、更合理的选择。本文结合快手稳定性压测的实际情况，介绍快手的最佳实践和进展。

1. 重要活动压测与例行化压测
2. 链路级的例行化压测
2.1 线上核心链路的例行化压测
2.2 边压边缩容的链路级动态压测
3. 模块级的例行化压测
3.1 离线/实时流量回放
3.2 线上摘除实例
3.3 api/rpc哨兵压测
4. 嵌入流水线的性能准出机制
解决痛点的主要思路：
1. 区分活动压测与例行化压测，区分不同的使用场景，设计出更合理、更低成本的压测方案
2. 结合研发测试流程，把压测与性能准出内置到测试准出阶段

不同场景下如何采用更合理的压测方案，各种压测方案的优劣、使用场合

内容大纲

听众收益

茹炳晟

腾讯Tech Lead

腾讯研究院特约研究员

腾讯Tech Lead，腾讯研究院特约研究员，中国计算机学会(CCF)TF研发效能SIG主席，“软件研发效能度量规范“标准核心编写专家，中国商业联合会互联网应用技术委员会智库专家，中国通信标准化协会TC608云计算标准和开源推进委员会云上软件工程工作组副组长，腾讯云、阿里云、华为云最具价值专家，年度IT图书最具影响力作者，多本技术畅销书作者，著作有《测试工程师全栈技术进阶与实践》《软件研发效能提升之美》《高效自动化测试平台:设计与开发实战》《软件研发效能提升实践》和《软件研发效能权威指南》，译作有《持续架构实践》和《现代软件工程》（即将出版），国内外各大技术峰会的联席主席，出品人和Keynote演讲嘉宾。公众号“茹炳晟聊软件研发”主理人。

待定

类chatGPT大语言模型在自动化测试的前沿应用与案例分享

类chatGPT大语言模型在自动化测试领域的应用具有重要价值。通过使用类chatGPT大语言模型，可以自动生成API测试用例，提高测试效率和准确性；同时，可以强化Monkey测试，提高测试的深度和广度。此外，类chatGPT大语言模型在App测试中的应用也可以帮助识别问题和缺陷，并生成相应的测试用例和报告。除了以上应用，类chatGPT大语言模型还可以实现自动化测试的智能辅助，以及知识库管理和维护等功能。未来，随着人工智能技术的不断发展，类chatGPT大语言模型在自动化测试领域的应用将更加重要。

1. 使用LLM实现API测试用例的自动生成
2. 使用LLM强化Monkey测试的探索深度和广度
3. LLM在App测试中应用的完整案例解读
4. 更多的探索与前沿案例

内容大纲

余萝

成方金科测试部开发工程师

成方金科测试效能团队开发工程师，目前主要负责成方金科界面自动化测试框架（CFUI）开发，推广与运维，专注于提升框架的易用性与稳定性，最大程度地提升测试用例的编写效率；作为前端负责人带领团队完成了成方金科多个系统的前端建设，擅长以工程化思维提升团队效率；曾建立创业公司，开发并运营了一款移动端社交产品。

擅长领域：长期从事于金融公司工具类产品开发，擅长以产品经理的思维，工程的技巧提升工具的效率与使用体验。在前端开发、工程效率等方面有丰富实践经验。

待定

面向自然语言交互的UI自动化测试框架

UI自动化测试长期面临着”用例脚本编写难度大“，”用例运行稳定性差“，”用例可阅读性与可维护性差“等众多问题。UI自动化测试一直以来收益较低。成方金科作为金融科技类公司，公司有一套自研开发框架，各系统有着相对统一的技术栈。基于公司特性，我们研发的UI自动化测试框架（CFUI）提供了数倍于Selenium的测试用例编写效率，在本次分享中，我们将会介绍成方金科在CFUI建设过程中的一些实用的设计思路和开发实践，并通过具体实例阐述如何通过这些设计思路解决了“脚本编写难度大”，“运行稳定性差”，“用例可阅读性与可维护性差”这些长期困扰功能测试人员的问题。

1. 界面自动化测试目前存在的问题
2. 我们的终极目标 - 像写文字性功能测试用例那样写自动化测试用例
3. 成方金科界面自动化测试框架CFUI应用实例
4. 成方金科界面自动化测试框架CFUI设计思路

a. 设计思路 - 简化组件操作步骤，大幅提升用例编写效率

测试用例脚本编写过程中，elementUI等前端组件的操作通常需要好几个步骤来完成（譬如时间选择控件需要依次点击选择相应年，月，日以及相应的翻页），增加了脚本编写难度。CFUI对elementUI的前端组件进行了封装，基本做到了一行代码即可完成各种组件操作，大幅减少了脚本行数，提升了用例编写效率。为了方便用户记忆，减少框架API数量，对于文本框，下拉，日期控件，时间控件，级联选择器等多个组件的操作提供了统一API。

b. 设计思路 - 优先使用基于文本的查找方式，提供符合直觉的用例编写体验

提供符合直觉的用例编写体验，像写文字性功能测试用例那样写自动化测试用例一直是我们的追求。CFUI提供了基于文本内容进行元素定位，并将其作为推荐首选定位方式。基于文本内容的查找定位方式，不仅可以让测试人员无需打开f12，即可编写测试用例，同时做到了一定程度的测试用例与项目具体实现方式的解耦（css，xpath等定位方式依赖开发具体实现方式，而文本只依赖于需求）。针对页面上可能存在多个相同文本元素的场景，CFUI提供了上下文设置，解决了元素定位时的混淆问题。同时基于文本的定位方式，极大地增加了代码的可阅读性。

c. 设计思路 - 不一样的方法层面的数据驱动模式，减少测试数据冗余

UI自动化测试用例通常需要横跨多个页面，进行多个操作步骤（譬如先查询再编辑）。两个不同的测试用例，可能存在前一个步骤（譬如查询）的测试数据是一样的，按照传统数据驱动模式，绑定在测试用例上面的测试数据会存在一定的冗余。CFUI创建了一种在Page Object Model模型的基础上，将测试数据与页面方法进行绑定的MethodData数据驱动模式，很好地减少了测试数据冗余。

d. 设计思路 - 为元素自动注入id，提供多样元素定位查找方式

页面元素定位是UI自动化测试过程中的一个关键步骤。在元素缺乏css，id，name等唯一性标识时，缺乏一种稳定的定位方式。我们通过编辑器插件，在编辑器层面自动为元素添加了唯一性标识id，方便了元素的定位查找。同时相较于原生Selenium，CFUI还提供了通过placeholder，label，role定位元素等多种方式。

5. 自动化录制脚本实践

听众可以从演讲收获一些实用的、成本较小但有效的UI自动化框架设计思路。根据自己公司具体实际情况，将这些设计思路应用在自身框架设计中，可以提升自动化测试脚本编写效率。

内容大纲

听众收益

施亮

哔哩哔哩资深开发工程师

哔哩哔哩资深开发工程师，B站工程效率(EP)团队负责人，目前专注于公司CI相关的编译、流水线编排平台以及质量保障体系的测试工具平台，从多维度保障、提升公司的研发效率与研发质量。毕业后曾就职于SAP和百度，从事过各类效率工具、质量保障等平台的研发工作。

擅长领域：效率工具、质量保障

待定

自动化API测试在B站的实践

解决api test缺少接口元信息和需要手动建立case的问题

1. 常规接口测试的痛点
1.1 B站过往的问题
1.2 问题总结出的痛点

2. 接口元数据的采集
2.1 常规方案：沟通文档
2.2 自动化采集
2.2.1 Proto
2.2.2 框架能力kratos等
3 测试Case的采集和生成
3.1 基于人工的测试录入
3.2 基于元信息的case生成
3.3 基于流量回放的case采集
4. 自动化能力的推进
4.1 与全链路压测
4.2 与持续集成
5. 内部产品化方案
5.1 akali平台

....

内容大纲

听众收益

赵雯逸

平安银行金融科技部

精准测试平台产品负责人

软件产品设计资深从业者，从业13年。参与过多个自动化测试平台、财务类平台、大数据类平台的产品设计与实施工作。目前主要负责平安银行精准测试平台的产品设计与管理工作。在平安内部培训讲师，主讲多个内部培训课程。

待定

平安银行精准测试平台建设与应用实践

随着平安银行云原生转型的逐步深入，行内基于微服务构建的云原生应用也越来越普遍。精准测试作为帮助团队快速发现和修复潜在的问题、保障云原生应用和系统可靠性、实现持续集成和持续交付的有效手段，已成为我们重点关注和建设的代表性技术。通过建设精准测试平台，平安银行整体的测试能力向更加数字化、精细化的方向发展。精准测试平台通过代码数据的实时染色，可视化地展示了版本、应用的测试效果和自动化建设的落地情况，助力团队快速发现和解决问题，极大提升了我行应用和服务的可靠性。本议题分享我们如何通过建设自动化案例和代码的精准映射能力，提升自动化回归的有效性，同时也赋能开发、测试人员快速定位问题的能力。

1. 平安银行精准测试平台的建设背景（基于行内的痛点：测试案例的编写、执行及问题定位分析的人力成本持续增长，急需

建立一套可视化的精准测试平台，提升测试ROI）

2. 基于实时代码覆盖率的精准测试平台设计思路及技术路线（基于字节码ASM类增强技术）
3. 自动化代码覆盖率精准识别的应用实践（自动化代码覆盖率精准识别，建立案例和代码的一一映射关系，是精准测试的基

础，我们在字节码的基础上，通过底层插桩，确保了实时性）

4. 智能推荐及问题定位（建立精准测试配套的知识库和问题定位功能，作为平台能力的有效补充，助力测试人力成本最优

化，降本增效）

5. 平台优势亮点展示（实时性、精准性、投入相关的成效展示）

1. 听取一个金融行业企业真实的精准测试平台从建设到落地的完整经验

2. 了解精准测试平台的实践应用效果和独特心得

内容大纲

听众收益

林凯杰

腾讯高级测试开发工程师

十年测试开发经历，先后就职于百度、腾讯，当前在腾讯IEG魔方工作室群负责项目的质量保障与研效提升。

在自动化测试领域有全面的实战经验，落地项目包含导航、TOS、应用宝、火影手游等，产品形态涵盖操作系统、移动应用、手游端游，技术栈覆盖 Web、客户端、后台，模块化涉及 SDK层、UI层、接口层。

作为腾讯代码委员会成员，始终在工程效能实践一线保持探索，借助工具化平台化沉淀能力与解决方案，在追求稳定高效的同时，坚持清理技术债务，追寻技术领域的 NeverLand，用自动化筑起城墙，为测试质量保驾护航。

待定

移动游戏自动化从基础到专精的探索实践

相较于应用自动化，游戏自动化起步晚、选择少，如何在人力密集型的游戏测试中，运用有限的自动化能力覆盖更多项目流程的质量验证？在基建能力搭建过程中，如何在人力有限的条件下，同时满足更多项目应用的通用化设计以及更好落地效果的定制化诉求？仅有的UI自动化校验能力少、效率低、稳定性差，对于能力拓展、效率提升、稳定性提升，从能用到好用又有哪些有趣的实践？带着这样的思考，让我们一起来看看手游自动化的探索之路吧。

1. 游戏自动化框架：

功欲善其事，必先利其器，必须夯实自动化基础能力建设，才能基于其上做出更快的需求响应和稳定高效的执行结果。执行链路节点环境，采用上云、镜像化等方式，保持环境的稳定与可拓展，降低部署成本；过程能力沉淀，采用微前端、微服务方式实现能力的复用与重组，以解决方案视角向用户呈现，且在保持通用性的同时借助 Open Api 的设计满足定制化需求的二次开发；自动化层级交互能力，由基础的元素识别模拟用户行为，结合引擎指令、后台指令的方式实现更高效稳定的场景构造，以引擎、设备等中间层级抽象实现用例的跨平台运行效果。

2. 游戏自动化应用：

由浅至深，以最基础的功能自动化开始，做测试流程中的包可测性验证、核心场景回归、重复多量的执行验证；至基于自动化稳定控制变量的特性拓展的性能自动化测试，运用自动跑图、录制回放方式实现固定场景的性能数据采集，版本横向对比以把控游戏性能影响；再到针对游戏特性的场景构造能力、校验能力设计，完成游戏精细化测试的实践过程。

3. 预研方向和展望：

除基础的自动化能力应用方向之外，对于游戏自动化更多通用方向的探索与能力展望。

1. 游戏自动化框架设计、平台化设计的选型与考虑
2. 游戏自动化能力弱选择少，可以从哪些维度做效率及稳定性提升
3. 游戏自动化除基础功能外，针对项目特性有哪些有效的探索实践

内容大纲

听众收益