AI驱动的精准测试：提升软件质量与效率

在2020年的全球软件质量与效能大会上，宋泽坤，作为360中台的效率平台开发高级工程师，分享了一篇关于如何利用AI算法实现精准测试的深度内容。面对敏捷开发体系中快速的产品迭代和测试周期短的问题，他强调了精准测试的重要性，旨在解决测试人员在短时间内进行大量自动化和手动测试脚本执行、代码覆盖率分析以及评估用例和代码对应关系方面的挑战。 首先，宋泽坤阐述了需求背景，指出在敏捷环境下，由于测试周期短、产品影响广泛，可能导致测试错误增多，且回归测试需处理大量脚本，耗费时间。此外，人工评估测试范围具有门槛，要求开发者具备特定语言技能，且用例和代码变更难以直接关联。 针对这些挑战，宋提出了精准测试的关键技术解决方案。他首先介绍了代码覆盖率统计的方法，例如在Android上使用开源工具Jacoco进行二次开发，而在Windows平台上通过VSPerfCmd和VSPerfMon工具进行性能监控。Java服务端则利用了Jacoco的on-the-fly特性。 对于用例和代码之间的关系，宋构建了网络模型并训练分类函数，通过实时统计Android的代码覆盖率，以及在Windows上针对单个任务进行分布式的统计。他强调了特征工程在模型中的重要性，通过数据特征提取，为模型的预测和训练提供了基础。 精准测试的实现步骤包括搭建网络模型、建立用例与代码的对应关系数据库、数据特征提取、模型训练、预测代码变化对测试范围的影响，以及通过Web界面展示测试结果。例如，通过Case1展示了如何针对Android APK应用进行代码覆盖率分析，从执行、数据处理到模型预测和代码差异分析，最后提供case重排的推荐。 宋泽坤还提到了Case2和Case3，分别关注Android的整体架构下的自动化和功能用例，以及代码比对的不同应用场景。项目源码的上传和标记状态也被纳入考虑，如VSPerfCmd.exe和VSPerfMon.exe在Windows项目中的应用。 总结来说，宋泽坤的分享详细探讨了如何通过AI算法精确匹配代码变更与测试需求，从而优化测试策略，提高自动化测试效率，降低人为错误，这对于软件行业的持续集成和持续交付有着重要的实践价值。