根据市场研究公司Gartner的预测,2020年全球IT支出有望达到3.87万亿美元。IDC公司最近发布的报告称,未来4年内全球数字化转型支出预计将超过6万亿美元,而且单在今年年内,全球企业在数字化转型方面的支出就将超过1万亿美元。尽管经济衰退、贸易战和关税等带来了不确定性因素,但IT支出依然持续增长。IT是推动业务发展的引擎,数字业务及其生态系统的发展,将IT与各种业务捆绑在一起,与企业的生存息息相关。

随着互联网及传统行业公司逐渐转向数据驱动的运营方式,企业软件继续展示出强劲的增长势头,而保障软件质量的测试,也被赋予了新的意义。IT软件质量保证团队手动检查应用的功能而不与开发人员协同作战的时代早就已经过去了。如果软件开发企业能够在软件开发过程中更多地重视软件质量问题,并尽可能在软件开发生命周期的早期就发现软件中存在的漏洞,那么就能够节约大量的成本。而这也正是小米金融测试主管高文辉一直致力于研发的核心技术问题。

高文辉毕业于北京工业大学, 已获VCP(VMware Certified Professional)证书认证。 曾在微软中国工作过多年,是Microsoft中国研发中心高级软件开发工程师,同时也曾是Adobe中国研发中心的高级测试工程师。他指出,,随着AI和机器学习技术的不断成熟和发展,我们正在看到更多应用它们来解决质量问题的实践,测试正在变得越来越智能。看看国内头部公司的实践,就会发现智能化、自动化已成为主旋律:小米金融打造了Omni UI自动化测试集成框架,其借助先进的智能化技术以及可视化、产品化的方式,让整个测试工作变得更简单;360搜索通过CI/CD全流程自动化、功能、性能、接口测试自动化,完善的数据分析系统来保障线上服务质量;网易通过OverMind平台,从需求到研发,到测试,到上线,把各个环节常规所需要用到的平台和工具都进行串联打通。

高文辉认为,2020年测试行业将呈现如下趋势:

1.测试的未来:AI+测试,更智能的测试

通过将 AI 与自动化测试相结合,有助于自动化、全路径探索应用的各种显在或是潜在问题,提取特征训练进行业务功能的识别,并智能生成测试报告。AI 的加入还有助于实现对功能模块的自动探索以及执行过程的可视化,使得测试环节定位更加迅速准确。

从2019年初开始,高文辉及其技术团队就已逐步加大AI自动化测试在测试中的比例,AI自动化的测试管理和测试用例创建能够显著降低测试时间与资源的浪费,大大加快软件上市的进程。AI和机器学习可以通过加强自动化测试、增强人工测试人员的能力等方面来影响软件测试工作,以达到更高的质量要求和更紧迫的时间要求,这对于提升小米金融部门的软件测试效率效果明显。

2.测试自动化程度越来越高

测试自动化能够帮助测试团队将他们的时间和精力专注到测试用例上,而不必过多的管理测试需求。自动化测试负责跟踪和管理所有的测试需求,以及测试那些需要涉及到的测试类型,包括测试周期的缩短、测试覆盖率的提高和更早发现bug的能力,有助于确保高质量的软件交付。

高文辉领导的小米测试部研发了系统读入被测软件的UI模型(由用户按照软件的UI逻辑和用户行为逻辑生成),分析用户的行为路径来自动生成可执行的测试用例,这样工作流程的改变只需要修改UI模型,系统可以重新生成测试用例代码,大量节省维护时间,提高工作效率,同时,基于Junit5框架生成的代码,可以根据需要很容易加入对批量数据测试的支持。

高文辉坚信, 越来越多的专业人员会结合使用手动和自动化测试方法,来相互补足短板,并达到相得益彰的效果。

3.大数据测试成为必然

随着大数据工程和数据分析逐步的进入新的阶段,大数据测试将成为必然,也必定成为未来的一个热门的职业方向。大数据时代的到来,颠覆了以往对数据的使用方式,想要保证数据执行,软件质量,测试质量,数据使用场景等,就需要对软件进行更全方位的思考,性能和功能测试是关键,大数据处理必须是批量的,实时的、可交互的。

高文辉非常清楚,小米金融业务开辟之初靠的就是大数据的分析与测试,小米金融前期的主要客户,是针对小米生态链内部的用户提供服务, 因此其风控系统的个人数据来源分为两部分——自有生态链的用户行为数据、可以共享购买的外部渠道数据。

小米金融根据自身的数据测算,已经实现对约5000万用户进行了预授信——这一比例约为小米生态链用户的1/6。可以说,大数据对小米金融的开疆拓土起到了至关重要的作用。

5.人工智能项目的测试,数据最重要

 小米金融测试部门依托的用户数据非常重要,而其来源主要就是小米用户,高文辉介绍说:“每个人可能都会有一两部手机,但是家里的智能设备产品加起来可能有十几个、二十几个。现在小米智能设备出货量超过 3700 万,未来这个数字会远远大于手机。”正是因为手机和智能设备被用户活跃地使用,才产生了真正的高质量大数据。

“我们全线的产品或业务的大数据,全部汇总到一个数据工厂,每天的数据量高达 200 TB。”高文辉说,“数据的存储成本很高,如果你存了大量的数据,但不能够发挥价值的话,还不如不存。我们通过对数据的处理和挖掘,让它可以反过来训练我们的算法,训练各种各样的产品,让它们做到真正智能化。”通过这样庞大数据进行的测试,得出的数据才更具有说服力。

高文辉及其团队善于利用人工智能来找出数据与用户之间的的关联。不管是机器学习,推荐系统,图像识别还是自然语言处理,都需要测试数据来进行运行测试。而数据是人工智能的根本,拥有的数据越多,越丰富,越真实,训练出的模型效果就越好。

6. 安全是重要的一环,在开发的各阶段添加安全措施及手段

企业需要从一开始就创建一个安全的软件,而不仅仅是软件的编码和测试阶段。如果企业能够在软件开发过程中更多地重视软件安全问题,并尽可能在软件开发生命周期的早期就发现软件中存在的安全漏洞,那么就能够节约大量的成本。企业需要有规划的做安全测试,将安全风险大大降低,并使企业的安全目标和企业整体业务目标保持一致。

2019年,小米金融、360金融宣布加入阿里巴巴与公安部刑侦部联合创建的ISWG(Internet Security Working Group,简称“互联网企业安全工作组”)。作为小米集团旗下的金融科技服务平台,小米金融在反诈领域的实践探索颇多。依托大规模机器学习、复杂关系网络、知识图谱等前沿技术的优势,小米金融能够对用户行为的预先判断,有效识别多种风险,且在贷中贷后等各环节,实时动态监控并调整策略,可实现全生命周期的风险防控。

小米始终重视对用户服务、品质的坚持。高文辉提到,“让全球每个人都能享受科技带来的美好生活”是小米的愿景。提升安全意识、保护用户数据、财产的安全和隐私则是小米所肩负的责任和义务。

高文辉总结道,“随着创新技术和流程的不断涌现及落地,这对测试行业来说不仅是挑战,也是新的机遇。测试智能化、自动化是未来几年测试行业最重要的趋势之一,随着越来越多的智能化技术在测试领域的应用,测试的效率和质量都会得到进一步提升。小米金融也会继续加大在智能测试领域的投入,与合作伙伴一起,探索更多把自动化测试的应用场景并实现落地。”(施挺)