軟件行業長期存在一個痛點（diǎn），即測試效果無法度量。通常依賴於測（cè）試人員的能力和經驗，測試結果往（wǎng）往不可控，極端（duān）情況下同一（yī）個業務功能，即使是（shì）同一個人員在不同的時間段，測試場（chǎng）景和（hé）過（guò）程也（yě）可能不一（yī）致，從而無法有效地保障軟件產品質（zhì）量。
質量總監總是抱怨：每一次版本（běn）發布時，時間並不是很充分，我們不確定這些需求代碼變動到底影（yǐng）響範圍有多大，無法精準地評估（gū）出測試範圍，要麽執行完整的全回（huí）歸測試，花（huā）費大量的時間，嚴重影響交付效率；要麽靠個人經驗和（hé）主（zhǔ）觀能力，有選擇的驗證部分功能，很容易忽（hū）略出（chū）問（wèn）題的業務場景，導致漏測現象和bug泄露。
測試人員總是抱怨：這（zhè）個任（rèn）務明明隻（zhī）需要改A需求，為啥（shá）會影響到B需求？谘詢對應的開發（fā）人（rén）員，反饋為（wéi）所有（yǒu）功能都需要重測（cè）。
多年來，許多大型（xíng）企業都（dōu）嚐試過各種不（bú）同（tóng）的方法，比如提升測試人員技能、標準化流程、加大（dà）需求評審的投資等等，但這些措施（shī）隻能暫時緩解問題，最終軟件產（chǎn）質量還是不盡人意。
有沒有（yǒu）一種解（jiě）決方案或者工具可以量化、數字化地解決這個問（wèn）題呢？
可度量的測（cè）試體係（xì）-精準測試（shì）
先（xiān）來（lái）回答一下什麽叫精準測試，它涉及軟件測試、數據分析、機器（qì）學習（xí）等（děng）多個交叉（chā）領域。其目的是通過（guò）收集和分析測試數據，預測軟件缺陷的位置和嚴重程度（dù），從而提高測試效率和準確性。
精準測試（shì）主要包括以下幾個方（fāng）麵：收集覆蓋麵廣（guǎng）、質量高的測試數據是實現精準測（cè）試的基礎（chǔ）。測試數（shù）據包括測試用例、代碼變動、業務工單、API接口等所有（yǒu）過程數據，這需要采（cǎi）用自動化測試工具、人工測試等手段，在不同的測試階段獲取足夠的有效數據。同時，建立測試數（shù）據管理平（píng）台（tái），對測試數據進行分（fèn）類、存儲、分析和（hé）共享，以便在測試過程中為測試人員提供支持。
基於機（jī）器（qì）學習和數據挖掘技術，分析曆史測試數據，挖掘出潛在的測試（shì）用（yòng）例覆蓋不足和（hé）冗餘（yú）。通過對測（cè）試用例進行優化，可（kě）以提高測試覆蓋率和降（jiàng）低測試成本。
通過對測試（shì）數據（jù）的分（fèn）析，建立軟件缺陷預測模型。該模型（xíng）可以根據測試數據預測軟件中可能存在的缺陷位置和嚴重程度，從而幫助測試人員優先處理高風險的缺陷，提高測試效率。
通過大數據（jù）和機器學習技術，為測試人員（yuán）提供輔助決策支持。例如，在測試過程（chéng）中，根據測試數據為測試人員推薦合（hé）適的測試（shì）策略、測（cè）試用例和缺陷處理方法等。
將測試數據進行可視化處理，使測試人員能（néng）夠更直觀（guān）、快速地了解軟件測（cè）試狀況。可視化分析可以幫助測試人員發現測試過程中的問題和改進方向，提高（gāo）測試效果。
將需求、代碼、用例建立（lì）映射關係，通過數（shù）字化、可量化（huà）的數據判斷（duàn），實現代碼覆蓋率（lǜ）的可衡量性，從而提高測試效率，提高（gāo）版本質量。
精準測試從2012年開始提出和發展，至今已經過了10年多的（de）曆程（chéng），越來（lái）越多的企業發現它的價值點，但是落地卻很困難，行業內的（de）質疑聲也一直存在（zài），並沒有形（xíng）成一個通用、完整的解決（jué）方案，無法適配不同公司的產品業務。
總結一（yī）下，難點主（zhǔ）要有如下方麵：
打造精（jīng）準測（cè）試框架是解決（jué）這（zhè）些難點的（de）最重要和有用的方案。為了實現這一目標，我們可以圍繞三個核心特征來定義企業級平（píng）台：平台底座、價值變現和用戶體驗。
平台底座是技術架構的基礎構建，它包括四個主要部分：數據采集、代碼（mǎ）插樁、正向追溯（sù）和數據存儲（chǔ）。
數據采集：通過（guò）過多種消息中間件（jiàn），利用流量隔離的技術並行采集，自（zì）動化采（cǎi）集數據並入庫（kù），提升執行效率，解決數據采集困（kùn）難的問題。
- 使（shǐ）用調用鏈做流量隔離，實現並（bìng）行采集，這（zhè）也是精準測試落地到人工測試的基礎條件，其最大的優勢為：
- 使（shǐ）用（yòng）類似kafka做（zuò）消息管道，利用其（qí）高可靠，高性能的優勢，支撐了每秒百萬級的消息處理（lǐ）。
代碼插樁：使用JAVA Instrumentation，無侵入的對業務代碼插樁，在容器化基礎（chǔ）上，進一步標準（zhǔn）化啟動腳本，隻需修（xiū）改（gǎi）環境變量即可（kě）控製是否插樁（zhuāng）使用調用鏈數據或者Agent插件注入（rù）來形成插樁方式。
- 無（wú）侵入性：此技術不會改變業務代碼，不會對應用程序（xù）的功能產生（shēng）負麵影響。
- 靈活性：通過容器化、環境變量控製動態插樁的（de）方式，可以在不修改代碼的（de）情況下，根據環境輕鬆切換不同的插樁策略（luè）。
- 標（biāo）準化和可擴展性：使用容器化技術（shù）和標準化啟動腳本，可以使插樁過程可複製，方便在多個項目或環境中應用。
正向追溯（sù）、反向追（zhuī）溯：通過數據采集和存儲建立的映射關係以及覆蓋率報告，可以更好地理解業務需求與代碼實現之間的關係，評估測試的效果，並擴展建（jiàn）立需求、用例、代碼片段（塊/行）和版本基線的（de）基礎映（yìng）射關係，通過正向追溯和反向追溯的方式增強項目管理、變更管（guǎn）理和持續改進（jìn）的能力。
數據存儲：精準測（cè）試過（guò）程（chéng）中會產生大量數（shù）據，鏈路結構的特性使得數據存儲和管理變得（dé）複雜。為了應對這種情況，建議使用非關係型數（shù）據（jù）庫進行數據存儲。例如，可以使用類似ElasticSearch、Neo4j、ClickHouse等數據庫來支持精準測試（shì）數據。這些數據庫能夠處理百億級別的數據量，並（bìng）實時維護覆（fù）蓋率數據的（de）追溯關係。通過使用（yòng）這些（xiē）數（shù）據庫，我們（men）可（kě）以（yǐ）提高數據存儲和查（chá）詢的性能，更好地管理精準測試數據。
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高性能：ElasticSearch具有（yǒu）強大的全文搜索功能和數（shù）據分析能力，而Neo4j則擅長處理圖結構（gòu）數據，ClickHouse具備高壓縮比，低存儲成本（běn），都是為處理大規模數2據和複雜查詢而設計的。
- 可擴展性：具有（yǒu）水平擴展的能力，可以隨著數據量的（de）增加自動進行分片和負載均衡，確保係統的可（kě）伸縮性。
- 實時性：可以實時更（gèng）新和查詢數據，對於需要實時反（fǎn）饋的場景非常適用。
- 開放性：開源組件，可以自（zì）由（yóu）使用和定製，同（tóng）時也提供了豐（fēng）富的API和工（gōng）具，方（fāng）便進行二次開發和維（wéi）護。
價值變現：精準（zhǔn）測試平台的價值主要表現（xiàn）在針對企業不同實際業務，通（tōng）過多元化業務場景（jǐng）功能來實現。例如覆蓋率視圖等基本價值能力在此不再贅述，本段重點介紹代碼染色和用例（lì）智能推薦。
代碼染色：代碼染色是一種通（tōng）過分析代碼邏輯和結構（gòu），為代碼片段賦予顏色（sè）標記的技術（shù）。精準測試平台利用代碼染色技（jì）術，通過Bug泄露情（qíng）況，代碼變動頻率（lǜ）等多種維度的數據聚合，將代碼中的重要程度直觀地展示出來，幫助開發人員快（kuài）速發現和定位問題。同時，代碼染色還可以提示開發人員某些（xiē）代碼（mǎ）片段可能（néng）存在的潛在風險，從而提前預防和解決潛在問題。
- 故障率維度：根據數據積累，每個故障泄（xiè）露對應的代碼文（wén）件，可以（yǐ）定義文件引起的故障率，一般來講，此類高危定（dìng）義的權重最高。
- 外部依賴維度（dù）：核心程序被調用情況，可以在一（yī）定程度上定義代碼的重（chóng）要程度，通用的就是扇入扇出。
- 修改頻（pín）率：每個文件的修改頻率，在一定範圍內會影響Bug的泄露，一般修改頻率越高，引起問題的幾率會增大。
- 自身代碼複（fù）雜程度：代碼的（de）易維護程度，越難維護出（chū）問題幾率越大，比如（rú）圈複雜度（dù），重複代碼度。
用例智能推薦和變更範圍分析：常見的技術是使用建模語言（UML）和工具來創建業務模（mó）型、用例模型和代碼模型，通過類圖和業務模型之間的關聯來（lái）建立業務和（hé）用例與代碼之間（jiān）的映射（shè）。
- 根據需求、用例和代碼變動（dòng），從追溯映射數據庫中智能匹配現（xiàn）有場景用（yòng）例，用例最小集+有效場（chǎng）景（jǐng）覆蓋，並反饋給開發和測試人員，讓測試更（gèng）清（qīng）晰和準確（què），有效提升測試效率。
- 依據（jù）代（dài）碼變動片（piàn）段信息，分（fèn）析出關聯影響，提供變更的函數、接口、功能、菜單以（yǐ）及對應的業務列表，精準地評（píng）估影響範（fàn）圍，同用例智能推薦（jiàn）融合使用。
用戶體驗：用（yòng）戶體驗是精準測試落（luò）地的關鍵（jiàn）點，我們可以從易用性和交互性著手，盡可能的（de）降低測試/開發的額外工作（zuò）量，降低額外的資（zī）源和環境，開箱即用（yòng），從而（ér）幫助用（yòng）戶提高工作（zuò）效率、增強用戶（hù）滿意度、降（jiàng）低錯誤率，我們可以在下麵兩個方麵考慮：
係統（tǒng）快照：將用戶的（de）測試操作，通過插樁和流（liú）量監控，形成step by step的測試（shì）用例。
- 一鍵生成文本測試用例。通過瀏覽器（qì）插件事件監聽API，流量監聽API，以及（jí）本（běn）地Gotest流（liú）量監聽工具，自動記錄人（rén）工測試（shì）的操作過程。
- 采集代碼覆蓋率信息。將文本用例，手工（gōng）測試，代碼覆蓋率三者整合（hé），可以很大程度上（shàng）提高測試效率，豐（fēng）富用例代碼關係庫。
插件能力（lì）：提供瀏覽器插件、任務單一鍵錄製、接（jiē）口插件等能力，用戶無需額外投入學習成本，解決易用性低的痛點。
最終形成DevOps的全場景價值平台，解決（jué）價值鏈單一問題，實現從數據版本匹配覆蓋率到（dào）整合需求任（rèn）務單管理、嵌入DevOps流程，形成質（zhì）量門禁和（hé）多維度（dù）度量統計視圖的全方位改進，實現全鏈路效率提升（shēng）。通過精準測試完整體係，可以（yǐ）更高效地管理和監（jiān）控軟件開發過程，提高軟件質量，降低開發成本，同時增強團隊協作和溝通。
采集側：考（kǎo）慮無（wú）調用鏈應用（yòng）的接入，適配更多的業務產品（pǐn）情況，進一步（bù）提升精準測試的覆蓋範（fàn）圍（wéi）
易用性：易用性能力的進一步（bù）提升（shēng），在任務單處理環節，用（yòng）戶可以一鍵式的采集（jí）流（liú）量信息；根據流（liú）量信息自動生成（chéng）測試用例和測試（shì）快照，進一步提升測試效率（lǜ）
AI分析（xī）：用例（lì）推（tuī）薦更加（jiā）AI化，同GPT融合，能（néng）夠分析出有效用例
缺陷分析能力：基（jī）於業務（wù）場景、任務單、測試用例（lì）數據，能夠分析出漏測點，提示並補充測試