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    容器云平台企业落地之向左走和向右走

    前不久,和一个朋友讨论了一些关于企业云平台的问题。我们所讨论的问题包括企业云平台的定位(上资源型平台还是PaaS平台?和公司的数字化战略是什么关系?)、技术选型(他们有VMware虚拟化平台,现在要上云平台,是上OpenStack云还是Kubernetes云?)、落地方式(谁来买、谁来建、谁来运营、谁来用、谁来统筹协调等)等。朋友的团队是研发团队的一部分,已经在做 CI/CD 的一些尝试,也有自己搭建一个基于Kubernetes的容器云平台,现在想进行推广,不想一开始就遇到很多的问题。朋友感叹他们单位IDC事业部的不配合,他们不接受容器云平台落到IDC;还感叹到其他研发团队的不配合,他们开发的应用不落到这个平台;还感叹公司领导想推动上云,但是一直没提出上云战略,因为很多原因,一直想招聘的技术负责人也没到位,还没想好来了后放在哪个层面,负责哪些事情。这个平台,仅仅在前期阶段,居然就牵扯到那么多部门之间的利益关系,实在是有些超乎他当初的想象。

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    介绍功能测试中故障模型的建立

    故障模型是将测试人员的经验和直觉尽量归纳和固化,使得可以重复使用。测试人员通过理解软件在做什么,来猜测可能出错的地方,并应用故障模型有目的地使它暴露缺陷。下面介绍功能测试中故障模型的建立。 1. 概述 故障模型是软件测试的基础,也是一个判断测试方法是否成熟的重要标志。在测试的过程中,要确保每一个目标状态都被测试,那么测试必须是系统的;为了最终定位软件缺陷,所以测试必须是集中的;测试需要使用大量的测试用例和重复性测试,因此测试必须是自动的。若要满足上述三个测试条件,我们必须建立故障模型。 故障模型是将测试人员的经验和直觉尽量归纳和固化,使得可以重复使用。测试人员通过理解软件在做什么,来猜测可能出错的地方,并应用故障模型有目的地使它暴露缺陷。它具有一定的形式和足够的信息对错误进行预测,因此对测试人员来说,构造一个准确的故障模型,是选择测试策略、设计测试用例和测试执行的基础。在建立故障模型时,希望故障模型在框架上是通用的,但是建立具体的故障模型时一定要针对具体的软件类型、应用环境、甚至开发工具才有意义。一个成熟的故障模型必须具备下列条件: 1)该模型是符合实际的:大多数系统中存在的故障都可以用该模型来表示; 2)模型下的故障个数是可容忍的:模型下的故障个数一般和系统的规模是成线性关系; 3)模型下的故障是可以测试的:存在一个算法,利用该算法可以检测模型中的每一个故障。 本文将从软件的功能和技术特点出发,如软件的输入、输出、数据以及处理等,分析在软件功能测试过程中,我们通常应建立的故障模型及按照故障模型所提供的缺陷类型寻找尽量多的缺陷。 2. 输入型故障模型 主要是对用户的各种输入进行建模,因为用户的输入是无法预期的,可能的组合状态也是千变万化。软件功能除了能让正确的输入得到正确的输出之外,还必须对非法和不合逻辑的输入进行处理,防止因数据异常造成不可挽回的错误。典型的建模方法有: 1)使用非法数据:从输入数据的类型、长度、边界值等方面考虑,测试软件是否允许不正确的输入进入系统并进行处理,是否有错误处理代码,代码是否正确。 2)使用默认值输入:检测软件中所使用的变量是否初始化,是否将非法数据默认为合法边界内的某个合理值。 3)使用特殊字:检测软件是否正确处理了特殊字符和数据类型。 4)使用使缓冲区溢出的合法输入:输入超过允许的最大长度的数据,检测软件是否检查字符串/缓冲区的边界。 5)使用可能产生错误的合法输入组合:测试多个输入值的组合,确认这些值的组合是否会互相影响而引起软件失效。 6)重复输入相同的合法输入序列:检测软件是否考虑了循环处理的边界。 3. 输出型故障模型 软件的输出通常是最直观也是用户最关注的,输出型故障模型就是从软件输出角度出发,分析造成故障的可能原因。例如通过一个正确的输入在不同情况下产生不同输出的情况可以对输入和输出的关系进行进一步验证;可采用列举等方法,强制软件产生不符合业务背景知识的无效的输出,从而进行处理,规避不必要的错误;强制修改输出的属性、查看输出结果,测试初始化代码和修改代码是否同步;检查用户界面刷新情况,在不同的操作下测试界面刷新时间是否正确、界面刷新区域计算是否正确。 在大多数的软件中,功能输出的正确与否直接决定了软件实现的好坏,输出型故障模型所覆盖的故障也占有相当大的比例。因此,我们在测试过程中应建立这种故障模型,从故障结果进行分析,判断造成故障的影响因素。 4. 计算型故障模型 对于部分软件程序,常需要进行大量的计算,因此该模型应该尽可能包括关于计算方面的各种错误。包括变量的定义与使用方面的错误;数据的冗余;数组变量的越界错误;数据类型不匹配的错误;还有数据操作方面错误,包括函数调用参数传递错误、赋值语句错误等。 在建立计算型故障模型的时候,要定义数据并且对这些数据执行各种故障操作,尽可能使模型比较完善。体现在功能层面上,可以使用非法的操作数和操作符组合来验证计算要求的合法性、强制使计算结果溢出考虑数据结构存储的正确性、同时对数据进行操作检测数据共享性等方法来建立故障模型。 5. 流程型故障模型 这是一种程序控制流的故障模型,是对在程序中同样占很大比例的循环结构和分支结构建立的模型。循环故障主要包括永不循环故障和死循环故障,这主要是由循环条件错误引起的。循环条件的错误中包括变量错误和运算符错误,在未执行循环之前,循环变量的初值设置出错以致永不循环;进入循环以后,循环变量的值不作修改以致发生死循环。 而分支故障则包括判定条件故障和谓词结构故障,由于判定条件的出错或者变量初值设置错误而导致不执行分支结构;对于进入了分支结构的执行,可能因为谓词的错误而提前退出分支结构。 由此可知,流程型故障模型很可能是由一串连续的故障所组成的。因此在软件功能测试中,我们可以通过判断软件流程是否正确执行、功能分支是否覆盖全面、循环操作是否正常结束等方法来检测软件流程的正确性。 6. 资源型故障模型 资源型故障模

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    煤老板转型“云计算”恐是借机圈地

    “云计算”随着大数据而兴起,如今已几乎无人不知。山西省表示要从资源型产业向高新科技转型,有一半的城市都在建“云计算”中心。 其实,全国都在掀起“云产业”“大干快上”的风潮,至少有28个省市正式宣布打造“云基地”,只是山西尤其突出,厂家、商家甚至政府都不惜投入巨资,俨然一副煤老板和煤炭大省一夜之间要变为“云老板”和科技大省的样子。据称,原因是山西能源丰富价格便宜,可以为“云计算”保持充足电力资源,而且山西急于转型给了很多优惠政策。这些理由听着真耳熟,换几个名词完全就是招商引资那一套。 的确,“云计算”将来大有

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    分布式云计算实践,你想了解的这里都有!

    云计算在过去十年已悄然改变了人们的生活方式和企业的商业模式,未来可能还会继续重塑新的产业格局。随着人工智能、物联网等新兴行业的不断涌现,作为云计算底层技术的核心代表——分布式技术,又赋予了云商哪些技术能力来满足用户日益复杂的业务需求?所谓分布式技术,就是把一个业务拆分成不同的子业务,分布在不同的机器上执行。相对于采用单机集群部署可能带来的系统庞大复杂、难以维护、单点故障、扩展性差等问题,云计算架构里更多采用的是分布式技术,主要原因是其在大规模扩展能力、资源池化、硬件故障容错能力、性能提升等方面都有着巨大的优势。那么,分布式技术在具体的云计算产品中有哪些应用实践?针对这个问题,5月28日UCloud TIC(北京站)“分布式云计算实践”技术专场,四位UCloud资深技术专家分享了各自的技术经验与实战心得。

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