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大数据应用测试质量域的六大挑战
发布时间:2020-05-20 浏览次数:30次

在思考搜索推荐广告系统是如何测试的之前,我们首先要定义问题域,即要解决的测试问题是什么,我们的思路从以下几个方向展开。

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1  功能性测试与验证

除了正常的请求与响应的检查之外,大数据的“大”主要体现在数据的完整性和丰富性。一个搜索推荐引擎的好坏很大程度上取决于其内容是否足够丰富,召回是否足够多样。另外,算法带来搜索推荐结果的不确性,但也给我们的测试验证工作造成了麻烦。所以,数据的完整性和不确定性校验也是功能测试的要点。

2  数据更新的实时性如何测试

总所周知,对于一个搜索或者广告的在线计算引擎,其内部的数据在不停地发生更新,或者出于商家在商品信息上的变更,也可能是因为广告主在创意甚至投放计划上的变化,这些更新需要实时反馈在投放引擎,否则会出现信息不一致甚至错误。如何测试和验证这些变更的及时性,即保证一定的并发带宽又保证更新链路的响应时间,这是需要测试重点关注的一个问题。

3  数据请求响应的及时性如何测试

在线服务都要求低延迟,每次 query 服务端需要在几十毫秒内给出响应结果,而整个服务端的拓扑会有大概 30 多个不同模块构成。如何测试后端服务的性能和容量就变得至关重要。

4  算法的效果如何验证

搜索推荐甚至广告的返回结果需要与用户的需求和兴趣匹配,这样才会保证更高的点击率与成交转化,但如何验证这种需求与结果的相关性,或者如何测试一个算法的效果,这是一个非常有趣且有挑战的话题。

5、AI 算法系统的线上稳定性如何保证

线下发布之前的测试是对代码的测试验收,并随着缺陷的发现与修复,提升的是代码质量。而线上的稳定性运营是为了提升系统运行的稳定性,解决的问题是:即便是一个代码质量一般的系统,如何通过技术运维的方法来提升系统的高可用性与鲁棒性,并降低线上故障的频次与影响,这一部分也被称为线上技术风险领域。

6、工程效率方向

这是对以上几个部分的补充,甚至是对整个工程研发体系在效率上的补充。质量与效率是一对孪生兄弟,也是同一个硬币的两面,如何平衡好两者之间的关系是一个难题,质量优先还是效率优先,不同的产品发展阶段有不同的侧重点。我们的工程效率,力在解决 DevOps 研发工具链路,用以提升研发的工程生产力。

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