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《 自动化测试最佳实践:来自全球的经典自动化测试案例解析》一一0.1 管理层问题

0.1 管理层问题从许多案例研究中可以清晰地了解到,管理层的支持力度关系到自动化测试的成功与失败。举例而言,第4、6、11、17和20章都叙述了管理层支持欠缺导致自动化测试失败的情形。0.1.1 自动化测试目标制订一个合适的目标对自动化测试的成功实施至关重要!这似乎是显而易见的,但令人惊讶的是,在没有任何清晰目标或仅仅是只有一些模糊的陈词滥调作为目标(如“更快的测试”、“做得更好”、“节省时间”)的情况下,一个自动化测试就开始了,这类事情经常发生。目标越具体,自动化测试越有可能得到好的评价并取得成功。将软件测试所要达到的目标与自动化所要达到的目标区分开来是很重要的。自动化是运行测试的一种方法,无论这些测试是好还是坏。一个好的测试目标是发现许多bug。这没有必要成为一个好的自动化测试目标:在近期对项目进行一些改动之后,需要进行回归测

是否到了该使用云监控工具的时候了?

企业工作负载越来越多地迁移到云中,IT人员是时候使用下一代网络所需要的云监控工具了。 几乎所有企业现在都使用某种形式的云服务。其中,有超过97%的企业在使用软件即服务(SaaS);有超过42%的企业在使用平台即服务(PaaS);最后有超过53%的企业在使用基础架构即服务(IaaS)。 但是,这些应用的宽度与深度并不匹配。通常情况下,只有不到四分之一的企业应用程序通过SaaS交付。在使用IaaS和PaaS的企业中,半数企业都只是将不到3%的工作负载部署到云中。 但是,部署场景处于变革前沿。随着满意度的不断增加,加上集成与安全技术的不断成熟,运行在云中的工作比例在快速攀升。到2020年,我们预计有50%的企业工作负载运行在外部云。 引起这种变化的动因是DevOps技术和文化在越来越多的组织中传播,以及真正的私有云出现。这种技术都非常依赖于资源的自动化和编制:工作负载在各个位置上不断地扩大、缩小和来回移动。所有这些都在编制工具的命令行中自动完成,它们可以从一个应用程序容器上分配任何东西,小到一个微服务,大到一个复杂应用架构(包括容器、虚拟机)、服务器(外加存储、网络和安全)都可以。 相关技术...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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