業界前沿

2016及以后的自動化測試趨勢
測試自動化的博客joecolantonio.comtesttalks主持者和創始人，Joe Colantonio帶來了15年的自動化測試經驗，他分享了他的專業知識和預測如何從2016自動化測試的魅力中獲取成功。Joe預測： 未來將是Dev + Test + Ops的模式；我們正朝著行為驅動開發（BDD）的模式發展；2020，Selenium WebDriver將成為功能測試執行標準等等。查看視頻

淺談Docker在測試領域的應用
Docker是PaaS供應商dotCloud開源的一個基于LXC的高級容器引擎，盡管Docker項目很年輕，然而它的發展勢頭如此之猛已經讓很多人感嘆不已了。Docker的容器技術本身不是什么新鮮玩意兒，但是它所具有的一些特性，例如輕量級虛擬化、秒級啟動、鏡像分層等，影響并改變開發-測試-運維模式。

度量和提高代碼質量
在Aigle Practitioners 2016大會上，Boris Modylevsky做了一場關于度量和提高代碼質量的演講：度量代碼質量的重要性及如何使用度量提高代碼質量，將靜態代碼分析工具集成進持續集成過程，測試覆蓋率分析和測試自動化，將代碼分析工具集成進持續集成過程以及測試覆蓋率分析可以帶來什么好處。

“穿實驗服的猴子”：Netflix的應用型故障測試研究
故障測試的最終目的，是為了當真的有故障發生時，生產環境不會停止服務，并且整套系統可以在沒有人為干預的情況下，非常優雅地通過降級（degrade）將發生故障的部分組件排除出去。

測碼奔騰

Supercell游戲主管：我們是如何做手游的
Cristian 發表于《GameLook》
從2010年成立至今，Supercell僅憑三款游戲就連續兩年奪得了全球手游收入冠軍，估值超過了55億美元，前不久發布的《皇室戰爭》再次霸占了全球多數地區收入榜Top 10的位置。在3月份的2016 GDC大會上，該公司的游戲主管Jonathan Dower介紹了高質量游戲的定義以及內部的游戲研發流程，測試標準，還講述了如何決定停掉一個項目。

Twitter的A/B測試實踐：檢測和避免A/B Test中bucket不平衡問題
在軟件開發中， A/B測試實驗提供了一個有價值的方式來評估新特性對客戶行為的影響。本文將介紹一種自動檢測潛在“錯誤（buggy）”實驗的簡單技術：對用戶進入“實驗桶（experiment bucket）”的不平衡進入率進行檢驗。分桶不平衡檢測非常強大，它是一種判斷實驗是否正確配置的簡單易行的方法。要驗證實驗結果，這是頭等大事，將其內置到工具鏈中，可幫助我們節省大量的調查和分析時間。通過自動檢查帶有明顯偏差證據的實驗，大幅降低了檢測問題所需的時間，同時增強了實驗者對實驗結果的信任度。

基于 Node.js 的自動化測試-Macaca?- 自動化測試實踐總結
模塊化做的是否高質量，用例架構設計是否合理，直接決定后面的復用性，和整體的維護成本。Node.js 基于CommonJS，對模塊化的支持非常好。模塊化不止是代碼結構上的模塊化，而是從用例的可分層開始考慮，將各層次的測試按照業務生產上的需要，進行合理劃分，做到真正意義上的模塊化。好的自動化測試設計還要包括：允許合理mock、基于業務擴展、數據驅動、行為驅動、控制復雜度等等。

移動app云測試平臺的對比與分析
測試移動app時最耗時的是在各種測試設備進行測試，云測試看似是解決這一問題的有效途徑。主流的云測試平臺都支持對原生native，混合hybrid和Web app的測試，這些測試包括：兼容測試、腳本測試、性能監控和分析、功能測試、持續集成。本文分別對國內外主流的幾個云測試平臺進行對比，幫助測試人員選擇哪種云測試平臺來協助進行各種測試。

使用靜態分析技術找到“真正”的代碼質量缺陷與安全漏洞
絕大多數的研發團隊都將測試工作放在研發階段之后，Bug 的調試分析和回歸測試工作需要大量的人力/時間成本。代碼靜態分析技術作為有效的白盒測試手段，能夠直接定位到代碼中的質量缺陷和安全漏洞，達到“早期發現，早期修復”的目標。但另一方面靜態分析技術普遍存在誤報率高性能較差的問題。本主題將通過真實的質量缺陷和安全漏洞實例詳解代碼靜態分析的技術原理誤報消除和實際應用。查看視頻

測試人生

向左走向右走：測試的搖擺
Laurent Py 發表于 《Hiptest》
當研發模式從瀑布流到敏捷到隨后的DevOps，會如何影響測試？以前，測試基本上都在開發階段之后和產品上線之前完成。目前，部分測試活動已經向左移：測試在開發階段之前設計。這就是行為驅動開發（BehaviorDriven Development，BDD）的實踐，這使得團隊成員對他們的最終產品的定義理解相同。然后，我們需要向右走：測試（A/B測試）和直接在產品中監控。有的時候，錯誤的行為可能不是源于代碼的錯誤，而僅僅是一個壞的用戶體驗或者數據達到一定量的時候才會出現。

為什么未來是全棧工程師的世界？
經常看一些關于全棧和專家的技術文章，就會發現不同的人在強調不同的方向。大公司的文章喜歡強調成為某個領域的專家，小公司喜歡小而美的團隊——全棧工程師。專家們也在強調“一專多長”，因為單純依靠于一個領域的技術而存在的專家已經很少了，技術專家們不得不依據于公司的需求去開拓不同的領域。專家存在跨領域的學習障礙——套用現有模式，而全棧雖然懂得如何學習新的領域但也存在學習障礙——如何成為專家。如果讓你選擇，專家or全棧？

Google的產品質量之道
JamesWhittaker是Google的測試總監，曾任微軟構架師，Google保證產品質量的方法和很多公司是不一樣的。Google沒有一個龐大的測試部門，相反，部分測試工作委派給了開發人員。這是因為，Google認為要保證質量，預防勝于檢查。因此，在Google，測試人員不用做測試是眾所周知的，他們只要“確保他們開發人員有自動框架和相關流程”進行測試即可。

如何測試的核心價值和能力是什么？
測試的核心能力有兩個：對需求的理解和把握和對產品失效規律的把握。對需求進行分析，得到產品的測試范圍，并確定我們的測試目標（驗收標準）；結合設計，得到產品的測試重點、測試難點，測試深度和廣度。同時還需要結合我們對產品失效規律的把握，基于風險來進行測試。我們所有的測試，要"測什么"，"怎么測"，都是圍繞上面來進行的，我理解這才是最核心的測試技術--定好測試策略。

寫在結尾

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的2016及以后的自动化测试趋势 -《测试技术六月刊》的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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