基于自动化测试报告的结果分析一直是困扰测试人员的难题，我们都希望能够快速获悉测试执行失败后的根因。但一方面，测试报告的结果分析过程中会遇到很多噪音的干扰，对分析效率造成影响；另一方面，分析过程重度依赖人的经验，准确性可能会大相径庭。这引发了我们的思考，能否将人工智能技术引入到测试报告的分析工作中，继而解决这些问题呢？答案是肯定的。本次分享，我们将介绍自动化测试报告的智能分析技术，通过一个真实的案例，串联起智能分析的各个环节和要点，希望能为你带来启发。

演讲提纲：

1. 自动化测试的传统流程和痛点
2. 测试报告分析的难点
3. 测试报告智能分析的原理和案例
   • 基本流程
   • 核心算法
   • 特征选取
   • 相似度计算
   • 特征权重
4. 实践过程中遇到的一些问题
   • 样本失衡
   • 样本更新迭代
   • 繁重的计算量
   • Bad Case
   • 优化后的流程
5. 未来展望

你将获得：

• 了解测试报告分析的难点和突破口
• 了解通过人工智能技术分析测试报告的原理
• 了解人工智能技术分析测试报告的相关落地实践

在开源理念盛行的当下，无论是开发工程师、测试工程师还是运维工程师，工作中都会或多或少应用到开源工具或者开源代码库。我们在研发内部测试平台时，引入了很多开源技术，在一次新技术的探索中接触到了智能化单元测试框架 EvoSuite，通过对该技术的深入研究，发现 EvoSuite 的沙盒机制包含测试脚本生成、测试数据设计、自动的解耦等功能，为被测试的函数建立一个沙盒机制，从而可以达到更完美地覆盖，并可以通过变异测试证明生成测试用例的有效性。我们的团队将这种解题思路应用到接口测试方向上，用智能化测试的思路解决接口测试问题，也为被测试的微服务接口建立一个沙盒机制，从而能够保障被测试接口的质量，并保证智能化测试的有效性。本次分享会详细分析 Evosuite 的沙盒机制，我们团队利用这种机制建立自己的接口测试平台时，用到了各式各样的开源工具，我将会分享相关过程以及如何应用这些开源工具，希望能给行业小伙伴带来一些启发。

演讲提纲：

1. 智能化测试离我们并不远
   • 智能化测试是什么
   • 智能化测试下的分层测试模型
2. 智能化单元测试 EvoSuite 的机制
   • 智能化单元测试技术
   • EvoSuite 简介
   • 智能化单元测试的解题思路
3. 沙盒机制下的智能化接口测试
   • 基于二进制的测试脚本生成
   • 实体属性机制的测试数据服务
   • 基于流水线的自解耦和耦合机制
4. 拥有智能化接口测试的流水线运作方式
   • 流水线的运行过程

你将获得：

• 清晰认识智能化测试的现状
• 充分理解 EvoSuite 的沙盒优越性
• 获得从开源思路到自己落地实践的过程

围绕微服务架构的特点，系统性介绍企业级 API 测试的技术难点与对应的解决方法。在微服务架构下，测试用例数量指数增长，测试依赖变得空前复杂，低成本的测试环境维护也变得非常困难，我们迫切需要一套体系化的测试理论与方法克服这些问题。本次分享将重点讨论如何使用消费者契约和流量录制回放来解决测试用例数量和环境依赖的问题，同时基于实际项目中的真实案例，还会讨论 API 测试的后向兼容性问题以及主流的应对方法，最后介绍变异测试在 API 接口测试有效性上的新探索。

演讲提纲：

1. 传统 API 测试体系概述
2. 传统 API 测试体系在微服务架构下遇到的挑战
3. 微服务架构下基于消费者契约的 API 测试
4. 基于 jvm-sandbox-repeater 流量录制与回放
5. 微服务架构下 API 接口后向兼容性测试的难点与解决思路
6. 微服务架构下 API 接口测试的测试环境难点与解决思路

你将获得：

• 深入理解微服务架构下 API 测试的难点
• 掌握企业级消费者契约 API 测试原理
• 破解接口后向兼容性测试的难点

随着现代 Web 系统服务化的高速发展，Web 服务的数量急速增加，其复杂度越来越大，服务互相之间的依赖也越来越多。针对这样大规模和高复杂度的 Web 服务系统进行测试，是非常困难的，尤其是当测试环境本身不稳定、依赖服务频繁更新、测试数据创建困难时等更是如此。通过服务虚拟化技术可以有效地解决这些问题，并且大大提高测试效率，从而降低测试难度和成本。

演讲提纲：

1. 规模化微服务测试的现状和问题
   • 测试环境被多个团队共同使用
   • 测试数据准备需要花费大量时间
   • 服务部署或网络等问题导致测试环境不稳定以及版本不匹配
2. 服务虚拟化的架构、创新和技术重点
   • 采用集中化透明代理架构
   • 统一配置和管理所有依赖服务
   • 统一定制化各种不同类型的服务模拟
   • 更易于云化
3. 一个在线支付项目的落地实践
   • 业务背景和项目架构
   • 实践的方案和具体过程
   • 结果：大大提升测试效率和稳定性，并且完美支持了高性能性能测试
4. 总结

你将获得：

• 了解大规模微服务测试中的服务依赖困难
• 了解服务虚拟化是什么和它解决什么问题
• 了解服务虚拟化的架构与实践
• 了解服务虚拟化的开源工具
• 了解真实项目中的实践情况