课程费用

5800.00 /人

课程时长

2

成为教练

课程简介

大数据产品不同于以往传统软件的区别之一是数据的吞吐量巨大,必然采用分布式架构来解决海量数据处理请求以及并发的计算处理需求。往往在公司转型时期,我们有着丰富传统软件测试经验的工程师也会茫然不知所措,有种盲人摸象的感觉。本课程致力于系统梳理大数据测试的特殊需求以及实施推荐,课程独立于任何大数据产品和解决方案,确保学员在各自的公司大数据产品上均可借鉴并指导实施大数据测试。

目标收益

通过本课程的学习,您将对大数据测试有个整体的认识,摆脱闻“大”而恐的情况。将有能力规划自己公司的大数据测试,对于可能遇到的风险和依赖有充足的预判和分析。能够建立大数据测试相关配套服务,例如数据生成,状态监控以及自动化测试等。

培训对象

各级别软件测试工程师,全栈工程师,软件测试经理

课程大纲

大数据基础 1. 概念
a. 5V模型
b. 实例讨论
2. 业界主流大数据解决方案
a. ELK
b. Hadoop
3. 大数据产品分类介绍
a. 开源技术
b. 商业产品
大数据测试与传统软件测试 1. 数据
2. 基础设施
3. 验证方法
测试准备 1. 测试框架选择
2. 测试环境基础
3. 数据生成
4. 数据抽样
功能性测试 1. 分布式单元测试
2. 数据处理过程验证
3. 数据质量验证
4. 数据存储验证
5. “map reduce”验证
6. 输出验证
7. 高可用性验证
8. 一致性验证
非功能测试 1. 迁移测试
a. 用户场景研究
b. 目标设定
c. 测试设计
i. 版本到版本迁移
ii. 数据迁移
iii. 拓扑迁移
2. 可扩展性测试
a. 扩展需求分析
b. 目标设定
c. 测试设计
3. 可靠性测试
a. 灾难定义
b. 灾难注入
c. 测试设计
基准测试 1. 业界标准介绍
a. Spec
b. GLDS
c. TPC
2. 微基准
3. 组建基准
4. 系统基准
测试执行 1. 测试管理
2. 自动化测试
3. CI/CD
4. 覆盖率分析
5. 测试拓扑解耦
产品质量评估 1. 延迟
2. 吞吐量
3. 容错率
4. 可扩展性
大数据基础
1. 概念
a. 5V模型
b. 实例讨论
2. 业界主流大数据解决方案
a. ELK
b. Hadoop
3. 大数据产品分类介绍
a. 开源技术
b. 商业产品
大数据测试与传统软件测试
1. 数据
2. 基础设施
3. 验证方法
测试准备
1. 测试框架选择
2. 测试环境基础
3. 数据生成
4. 数据抽样
功能性测试
1. 分布式单元测试
2. 数据处理过程验证
3. 数据质量验证
4. 数据存储验证
5. “map reduce”验证
6. 输出验证
7. 高可用性验证
8. 一致性验证
非功能测试
1. 迁移测试
a. 用户场景研究
b. 目标设定
c. 测试设计
i. 版本到版本迁移
ii. 数据迁移
iii. 拓扑迁移
2. 可扩展性测试
a. 扩展需求分析
b. 目标设定
c. 测试设计
3. 可靠性测试
a. 灾难定义
b. 灾难注入
c. 测试设计
基准测试
1. 业界标准介绍
a. Spec
b. GLDS
c. TPC
2. 微基准
3. 组建基准
4. 系统基准
测试执行
1. 测试管理
2. 自动化测试
3. CI/CD
4. 覆盖率分析
5. 测试拓扑解耦
产品质量评估
1. 延迟
2. 吞吐量
3. 容错率
4. 可扩展性

课程评论

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