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【職業經驗】如何體現測驗工程師的價值

2021-01-19 07:18:27 其他

作者:歸鄉云

 

?2020 年過的很快,眨眼間就到了 2021 年,最近看了幾篇行業同僚的年終總結,想著自己也要回顧過往,總結得失,看看能否指明自己接下來一年前進的方向,于是有了這篇文章,

前段時間參加了公司的培訓《如何做好一場分享》,今天就直接拿其中部分理論來試試手吧,直接從主題開始說起,要講清楚 “如何體現測驗工程師的價值” 這件事,我們分三個層面來談,即 Why、What、How,

  1. Why
    為什么要談論這件事,因為作業中會面臨很多棘手的情況,無法直接體現測驗作業的價值,比如,發現的 Bug 越多是不是代表隱藏的 Bug 越少,產品質量越好,不一定;發現的 Bug 很少是不是代表隱藏的 Bug 越多,產品質量不好,也不一定,拿這個例子舉例是因為測驗工程師日常的絕大多數作業都在于此,如果平時作業很努力,但是產品質量卻不是很理想,會讓人產生挫敗感,從而自我懷疑,我到底有沒有價值,

  2. What
    那么測驗工程師的價值是什么,最重要的是保證產品質量,但是這里又有一個問題,把整個產品質量拋給測驗團隊來兜底是不可取的,測驗團隊只能保證產品質量的下限,產品質量的上限是整個團隊共同努力的結果,撇開質量這一點,另一點則是效率,也是老生常談的測驗開發比了,如何做得既快又好,是體現自身價值的關鍵,

  3. How
    圍繞著既快又好這一關鍵點,接下來我會結合過去這一年的作業經驗,來談談我們的作業是如何開展的,哪些做得好的需要繼續保持,哪些做得不好的需要改進,

3.1 從流程上談質量

 

 

上圖描述的是我們一個需求的生命周期,黃色部分是我作為團隊里的一個 Member 日常需要負責的作業,解釋下 “PFB” 即 Preview Feature Branch,因為同時會有很多個需求在進行開發,所以會有很多個分支在測驗,最后將一個版本內的所有需求合進版本分支,

在需求終審結束后,測驗需要及時輸出測驗用例,以及提供 P0 用例用于開發自測,保證提測后主流程暢通,至于如何制定提測標準暫且不表,

Test PFB 環境測驗結束后,會有一個 QA UAT PFB 驗識訓節,該流程主要是為了保證交付的 UAT 版本質量,此前因為 UAT 分支無人管理而頻遭投訴,無奈之下只能投入部分人力進行質量控制,

接下來到了發版階段,需要進行 Staging 回歸測驗,Liveish 環境驗證,再部署到 Live 環境,則該版本需求生命周期結束,

為了保證迭代速度,每個版本之間都是間隔并行的,什么意思呢,假設有 A B C 三個版本,C 版本的需求本周處于測驗階段,而上一版本 B 的需求本周處于 UAT 階段,上上版本 A 的需求則本周需要發版,

細心的同學可能會發現,一個需求要在多個環境中重復測驗,即使質量有所提升,但對 QA 來說是非常痛苦的,且沒有太多人力可以投入,所以目前在 UAT 和 Staging 階段對于新需求只保證主流程,舊功能則依靠自動化保證質量,

3.2 從效率上談質量

 

 

上圖是我們介面自動化平臺的主要功能,QA 在平臺中撰寫介面自動化用例后,即可用于日常監控和版本回歸,從而盡可能減輕一部分重復作業,撰寫的用例要求盡可能適用于 4 個環境,且需要隨著產品迭代不斷增加新功能的用例,保證覆寫足夠多的場景,

自動定位系統的作用是如果有用例失敗,根據請求的全域唯一 Trace-ID,去對應容器中將日志搜索出來,寫入用例的結果中,以便于 QA 定位問題,減少查日志的作業耗時,

PIC(Person In Charge) 系統則是配置了各個模塊對應的 DEV PIC,如果有用例失敗,則會自動發送郵件提醒 DEV 處理,為了避免打擾,以及誤報的情況發生,此處增加了人工確認環節,目前并沒有開啟自動發送郵件功能,

整個平臺的初衷是想結合介面自動化打造一套監控體系,一是保證各環境的穩定性,二是可以避免日常測驗作業因為依賴方的各種問題造成的阻塞,但實際情況卻并沒有因此改善,首先對于監控任務中失敗的用例,QA 完全沒時間去處理其為何失敗,其次依賴方的問題目前仍舊要靠私下解決,所以目前平臺最大的價值還是在于 Staging 階段的自動化回歸,

3.3 從創新上談質量

 

 

如今測驗左移右移概念提及的比較多,核心思想有兩點,一是盡可能早的發現問題,二是時刻監控產品質量,

第一點,從 3.1 的流程圖中,參與需求終審和組織用例評審都是為了確保產品,開發,測驗對需求的理解達成一致,盡可能避免產品設計和功能實作不一致的情況發生,

上圖中,黃色部分是我們當前已開展的作業,靜態代碼掃描其實是有做的,結合 GitLab 的掃描插件在 Commit & Merge 時進行掃描,但目前形同虛設,并沒有人關注掃描結果,

單元測驗,實際上完全依賴于開發對于自己的代碼是否有 Ownership,我認為依靠 QA 去做單元測驗是不現實的,且效率非常低,除非說實作 TDD(測驗驅動開發) 模式,拋開 TDD 不談,光推行單元測驗就是一個非常難的事情,

介面測驗,由于目前已經有比較完善的用例集,想把介面測驗結果作為條件之一放進提測標準中,但是目前介面測驗沒有集成到 Jenkins 中,且提測標準應該達到多少通過率,如果達不到,失敗的用例又該誰來處理,想來想去發現這些事還是落到了 QA 身上,實在是分身乏術,

代碼覆寫率,曾經有嘗試過,結合 Coverage.py 做了一個 Demo,也算是實作了想要的功能,但是不太了解 Python 專案的構建方式,如何融入 Gunicorn 中,如何接入專案代碼中也沒搞清楚,且后來團隊技術堆疊由 Python 切換到 Golang,由此被擱置,

線上日志監控,當前主流的做法是 ELK,即 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三者結合,分別負責日志的搜索、存盤和展示,但實際上這些仍舊是不夠的,ELK 只是提供了一個日志搜索平臺,真正要做到監控,還需要 Node Exporter、Prometheus、Grafana 三者合作,收集日志中的資料進行展示,如介面 Latency、QPS、200、400、500 等等,

總結

對自己的作業進行了一番梳理和回顧,能改進的地方還有很多,能做的事情也還有很多,一方面因為自身能力不足,另一方面也因為時間有限,許多地方仍舊沒有做好,希望新的一年能夠有所進步,

彩蛋:可能有小伙伴疑惑沒有提及到性能測驗、兼容性測驗、UI 自動化這些,UI 自動化有在實踐,但還沒有真正派上用場,是一個做不好可能會有負收益的活;由于我就職于電商公司,每次大促前會有性能測驗;兼容性測驗由于 UI 自動化沒開展,自然無法結合 UI 自動化做兼容性測驗,處于放棄狀態,雖然我也搗鼓過 STF 這玩意兒,


 

 

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