MTSC 2020 深圳站精彩議題前瞻，持續更新中

中國網際網路測試開發大會 Mobile Testing Summit China（簡稱 MTSC）是由國內最大的移動測試技術社群 TesterHome 發起的軟體測試行業技術會議，大會以“軟體質量保障體系和測試研發技術交流”為主要目的。MTSC 大會於 2015 年舉辦第一屆至今，已成功舉辦了五屆，共有 1000+ 家企業，10000+ 測試工程師、測試經理、CTO 參會，受到了全行業的廣泛關注，是中國網際網路質量保證行業的頂級會議。

MTSC2020中國網際網路測試開發大會 深圳站，將於 2020 年 11 月 20 日至 21 日在深圳寶立方國際酒店召開，將再為中國質量保證行業奉上一場為期 2 天的技術盛宴，屆時 1000+ 來自世界各地的測試精英們匯聚一堂探討交流，為提升全球軟體質量添磚加瓦。

MTSC2020深圳站 時間地點：2020 年 11 月 20 日 至 21 日 | 中國·深圳寶立方國際酒店

MTSC 2020 深圳站精彩議題前瞻

MTSC大會技術委員會公佈了一批議題，讓我們一起來看看，更多議題請關注後續

基於k8s的自動化混沌工程實踐

講師介紹：
王丹丹， 第四正規化機器學習平臺研發部 高階測試開發工程師
大連理工大學計算機碩士，先後就職於百度及第四正規化，擁有超過5年豐富的軟體開發及測試經驗。長期負責機器學習平臺的測試工作，專注探索基於k8s的測試體系的建設。先後推進並實施了正規化的混沌工程，穩定性評測等基於k8s的解決方案。

議題介紹：
在微服務大行其道的今天，要為動輒幾十上百的模組服務分別注入不同等級的故障並分析其影響變成了越來越難以完成的工作。 所以我們結合以往混沌工程的經驗以及k8s為產品帶來的獨特優勢，實現了自動化混沌工程服務。 可以實現自動的故障注入與恢復，測試分析，實時監控等相關功能。

大綱：
1.混沌工程簡介，現狀以及實施難點
2.k8s為我們帶來的挑戰與機遇
3.多種故障型別的注入以及測試方式的講解
4.自動化混沌工程的解決方案

聽眾收益：
1.瞭解混沌工程實踐經驗以及自動化的方式
2.開源解決方案，較少需要自己造輪子，容易複製

微服務平臺中業務服務的全棧監控

講師介紹：
餘超， 第四正規化質量部團隊測試專家
曾任職於百度和freewheel資深測試開發工程師。2017年任職第四正規化質量部團隊，負責搭建AI平臺產品的CICD流程，實現AI產品的快速交付和自動化測試。熟悉AI產品的演算法業務，擅長服務端測試，大資料測試，使用容器技術保障多併發情況下的CICD流程。對kubernetes微服務架構平臺的高可用性、穩定性測試有著豐富的經驗。

議題介紹：
正規化先知平臺是大規模分散式機器學習的全流程平臺，底層是基於kubernetes, mysql, elasticsearch, prometheus等開源系統構建的微服務環境，通過CICD流水線構建並在其基礎上實現介面測試和UI自動化測試。那麼在這一整個過程中如何對服務平臺進行全方位監控，確保其持續穩定的服務就是急需解決的問題。 圍繞這一問題正規化質量部在日誌檢視，監控報警和Tracing實現的全鏈路追蹤上進行了多方位的探討調研、設計實現和測試等工作，使其服務於微服務模組的功能、效能、高可用和穩定性測試。

大綱：
1.微服務給監控帶來的挑戰；
2.微服務平臺產品如何進行全方位監控；
3.業務服務的全棧監控實現；

用強化學習為遍歷測試尋找更好的啟發式搜尋策略

講師介紹：
張釗，位元組跳動產品研發和工程架構部 測試開發專家
目前就職於位元組跳動。擁有超過10年的軟體開發及測試經驗和超過5年的Monkey開發經驗。2019年至今，負責Fastbot、Fuzz等穩定性測試工具開發，持續探索智慧化測試體系的建設。

議題介紹：
APP的穩定性是APP產品測試的重要一環，儘早發現穩定性問題，對於產品品質意義重大。目前，位元組的穩定性測試面臨的挑戰有：(1)產品形態眾多，APP結構複雜，同時帶有伺服器動態資料，如何在複雜條件下提供更全面的穩定性測試服務？(2) 基於模型的測試(Model-Based Testing)在學術及工業界實踐多年， 如何避免傳統DFS等搜尋演算法帶來的建模迴圈問題？(3)如何利用AI手段，在有限的時間內，覆蓋更多場景？本次分享將介紹我們團隊在這幾個方面的探索和當前取得的初成果。

大綱：
1.多智慧體協同遍歷的工程實踐，MBT與AI的高效結合提升測試覆蓋能力，啟發式搜尋、樹搜尋、強化學習等手段的工程應用。
2.背景介紹
3.問題分析及解決: 動態資料的模型化
4.問題分析及解決: 有效的遍歷演算法
5.總結

聽眾收益：
瞭解穩定性測試中遇到的難題以及從我們團隊的解決方案中獲取一些啟示。瞭解智慧化穩定性測試的工程實踐

流量回放在酷家樂的演進歷程

講師介紹：
肖昌奔（肖邦），酷家樂研發部質量效能部 使用者平臺線測試經理
在酷家樂近3年的時間裡先後從事測試架構師和測試經理，在如何有效高效進行自動化測試方面有比較多的研究，一直在探索流量回放體系的建設與落地。

議題介紹：
在面臨系統重構、拆分、中臺化時，如何有效高效的進行迴歸測試是個很大的難點 ：
1.如何儘可能的覆蓋廣的測試範圍？ 2.如何保證釋出的變更更不不影響已有邏輯？3.在此前提下如果做到高效？
基於這點，我們結合了公司內部的一些資源平臺，實踐了一套流量回放的體系，已經在多條業務線有較好的實踐。

大綱：
1.現狀介紹
2.探索實踐: diffy（讀請求）
3.探索實踐: repeater（寫請求）
4.探索實踐: 精準測試
5.探索實踐：diffy、repeater、精準測試融合
6.總結展望

聽眾收益：
瞭解流量回放在實際落地過程中遇到的問題以及解決思路，給人啟發

酷家樂全鏈路效能提升體系

講師介紹：
高明國，酷家樂/質量效能部/測試架構師
10餘年測試行業經驗，先後就職於安居客/攜程/挖財/酷家樂公司。一直專注於自動化測試領域、工程效能體系建設（產研協同一體化平臺/測試效能工具研發和落地/穩定性等領域），擁有豐富的工程效能建設和落地經驗。

議題介紹：
從梳理研發過程的痛點問題出發，結合管理者的困惑和產研一線同學的對低效的厭惡，介紹酷家樂如何從0到1的做產研效能的提升，並通過全流程體系的搭建和落地經驗，希望給大家提供一些效能提升的思路和經驗。

大型3D圖形渲染質量保障實踐

講師介紹：
吳鑫璐，酷家樂渲染測試經理
畢業於中國科學技術大學計算機專業，先後就職於華為、pptv及酷家樂。在酷家樂歷任搜尋演算法測試經理，渲染測試經理。先後完成搜尋、渲染測試體系的搭建。

議題介紹：
在微服務化盛行的今天，面對每天數10億的請求量，大量對接方以及每週高頻釋出的情況下，如何構建中臺測試體系？
面對大型3D渲染場景，如何保障鏈路穩定性，如何精準評估渲染效果以及渲染效能？
本次分享將介紹我們團隊在渲染引擎、渲染後臺、渲染中臺以及業務方做的分層測試，如何在每個環節剛剛好地保障渲染鏈路的質量。

大綱：
1.背景簡介
2.分層測試：分為渲染引擎測試、基於精準測試的中臺測試、渲染效果測試、端到端測試
3.穩定性建設：全鏈路壓測、基於混沌工程的故障演練、線上監控
4.線上反饋：渲染全鏈路定位

聽眾收益：
可以瞭解中臺測試的一些套路，影像測試的一些方法，穩定性建設的一些思路。

機器學習質量保障建設

講師介紹：
艾輝，《機器學習測試入門與實踐》一書作者，目前在融360主要負責AI產品的質量保障工作。
之前在餓了麼擔任高階技術經理，負責使用者產品、新零售產品的質量保障工作。
曾多次受邀在行業大會做Topic分享，如：MTSC、NCTS、GITC、Top100、A2M等，長期專注在AI測試與工程效率方向。

議題介紹：
機器學習專案測試全流程，機器學習質量保障建設，機器學習測試工具平臺實踐。

大綱：
1.機器學習概述介紹
-機器學習的應用場景
-機器學習的基礎概念
-機器學習的生命週期
-機器學習的系統架構
-機器學習測試必要性

2.機器學習測試流程
-機器學習測試的定義
-機器學習測試的分層
-資料質量保證的關鍵
-特徵測試分析的難點
-模型效果評估的方法
-機器學習測試的特性
-機器學習測試全過程
-與傳統軟體測試差異

3.機器學習測試技術
-資料質量工具設計
-特徵測試自動分析
-模型評估平臺實踐
-機器學習開源工具

4.機器學習測試挑戰與機會
-機器學習測試研究時間軸
-機器學習測試面臨的挑戰
-機器學習測試未來的機會
-機器學習的質量保障體系

聽眾收益：
對機器學習有基礎的認識，對機器學習測試有全貌的理解，對機器學習測試技術實踐有啟發與借鑑，能夠基於公司所用到的機器學習場景業務做質量保障探索與實踐。

樹莓派在智慧硬體測試中的應用

講師介紹：
楊帆，資深測試開發工程師
10年軟體測試經驗，資深測試開發工程師，目前從事智慧硬體、IoT類產品測試，熟悉python、java、go等語言，開發過多款測試工具和自研測試管理平臺。

議題介紹：
介紹如何利用樹莓派進行智慧硬體的測試，在軟硬體結合的場景中如何利用感測器解決傳統“不可測”和“不方便測”的問題

質量視覺化，讓資料為質量說話

講師介紹：
孔令雲，廈門美柚股份有限公司 測試總監
天津大學軟體工程碩士，先後就職於寶寶樹、美柚等網際網路公司，主要負責測試團隊管理及全流程質量保障工作。

議題介紹：
產品研發過程中可能經常會遇到如下問題：
1）開發提測質量差怎麼辦？
2）測試時間被壓縮怎麼辦？
3）產品說這是老闆需求，特別急，必須上，怎麼辦？
4）什麼？我都提bug了，為什麼到現在都沒人通知我需求變了？
本topic結合本人多年質量管理經驗，通過量化質量指標並將其視覺化，以期解決研發過程中的上述問題

大綱：
1、背景介紹
研發現狀
質量相關問題
需求總是變、開發提測質量差、測試時間被壓縮的主要原因分析
需求總是變，主要原因有哪些？
測試時間被壓縮，主要原因有哪些？
2、質量視覺化的資料及意義
3、質量資料採集及應用效果
提測前指標：
產品：需求變更率
開發：提測及時率、提測通過率、bug日清率、bug一次關閉率等
提測卡口：冒煙測試通過率>95%
測試指標：
構建成功率
自動化測試覆蓋率、BUG DI指數
App/api效能
上線卡口：bug關閉率>95%、BUG DI指數<10
上線後指標：
App crash率
漏測率、回滾率、補丁包更新率
監控報警及時率
線上問題處理時效
4、質量視覺化平臺未來展望

聽眾收益：
本次分享主要介紹我們團隊通過量化質量相關指標、搭建質量視覺化平臺、公示質量資料等措施，在解決上述問題過程中的一些探索、當前取得的一些效果以及未來展望。

中國太保自動化測試探索之路

講師介紹：
彭春紅，中國太保/自動化測試高階工程師
先後任職於中國惠普、太平洋保險，9年自動化測試領域深耕。目前擔任中國太保集團UI自動化測試平臺建設和自動化專案實施推廣主要負責人，帶領團隊研發零程式碼自動化測試平臺，解決了自動化測試入門門檻高、維護成本大、難以推廣的問題，促進太保測試模式轉型，提升迴歸測試效能，高效科技賦能。

議題介紹：
本次分享將圍繞中國太保集團UI自動化測試平臺建設和自動化專案推廣方案進行，對自動化測試中常見的痛點、難點問題給出解決方案和思路。通過本次學習你不僅可以學習UI自動化測試平臺從無到有，從有到精的探索方法，而且可以收穫整套可落地執行的平臺推廣方案，讓自動化測試有效的運用到軟體測試中。

MTSC 2020 深圳站早鳥票已售完，七五折票火熱銷售中，月底截止

本次深圳大會早鳥票已售完，七五折票火熱銷售中月底截止，欲購從速！

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票務聯絡（可以開發票-會議費）：靜靜 15801303088，文文 18017543177 微信同號
商務合作：bd@testerhome.com 徐士釗-15910532052 微信同號

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