案例分析丨大數(shù)據(jù)平臺和應(yīng)用測試，應(yīng)該關(guān)注哪些點？

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展催生了大數(shù)據(jù)行業(yè)的誕生和發(fā)展。大數(shù)據(jù)平臺和大數(shù)據(jù)應(yīng)用成為了各家排兵布陣的重要之地。那么，從測試的視角來看，大數(shù)據(jù)平臺和應(yīng)用的測試，我們應(yīng)該關(guān)注哪些點呢？

換個姿勢看問題。今天我們從問題域的角度來聊一聊。

什么是問題域？

指的是問題的范文，問題之間存在的關(guān)系和可能邏輯空間。

比如，在測試過程中我們面臨的“xx接口是否正常？”這樣的問題，我們可以將它歸納到某個與之有關(guān)的問題域中（比如功能測試）。

在我們測試的時候，經(jīng)常會先入為主的提出：功能測試、性能測試、壓力測試等等分類。然后在對應(yīng)的測試類型中設(shè)置問題，觀察軟件或系統(tǒng)的反應(yīng)，從而解決我們的問題，并依據(jù)我們的期望判定問題答案的正確性和優(yōu)異性。

舉例說明

現(xiàn)在，讓我們逆向思維：開始腦洞

——提出問題——然后規(guī)劃問題域。

01

開始腦洞

在開始本文的主要內(nèi)容之前，我們先看一個，下圖1是百度搜索主頁面，我們先來腦洞一些問題吧。

圖1百度搜索主頁

02

提出問題

1、“我搜索‘周杰倫’會是什么結(jié)果？能不能幫我找到周杰倫的電話號碼？”

2、“我想什么都不輸入，能不能點擊搜索按鈕？”

3、“我點擊相機圖標(biāo)會是什么結(jié)果？如果我拍一朵不認(rèn)識的野花，能幫我找到它的名字嗎？”

4、“這個推薦是我想喜歡的嗎？”

5、“熱搜是實時的嗎？”

6、“怎么看上海的天氣？”

7、“語音播報正不正常？”

8、“我要是輸入一大堆亂碼或無意義的文字，是什么結(jié)果？”

還有沒有其他問題？我想答案是肯定的。那么，我們來分分類，找找所屬的問題域。

03

規(guī)劃問題域

明顯，如果我們從傳統(tǒng)的測試分類來看，1-8都可以歸納到功能性測試與驗證上。但是，從大數(shù)據(jù)平臺和應(yīng)用的角度出發(fā)（百度搜索能算的上一款大數(shù)據(jù)應(yīng)用，我想大家應(yīng)該認(rèn)同吧），還有其他的問題域劃分。

比如：

1、數(shù)據(jù)提取驗證；

2、數(shù)據(jù)更新的實時性測試；

3、算法效果驗證；

4、響應(yīng)及時性；

5、算法穩(wěn)定性；

6、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和傳輸驗證；

7、數(shù)據(jù)加載和顯示驗證；

以及其他問題域。

為什么要如此劃分？因為有兩個方面原因：

一是從平臺和應(yīng)用的角度出發(fā)；

二是從大數(shù)據(jù)本身特點出發(fā)。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用（比如淘寶）除了我們認(rèn)知的基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)平臺之外，還涉及一定的算法推薦（比如猜你喜歡）。所以我們不僅要考慮平臺，還要考慮應(yīng)用本身。

那么，我們再進一步劃分下大數(shù)據(jù)平臺和應(yīng)用測試的問題域。大數(shù)據(jù)平臺主要是為上層應(yīng)用提供支撐，例如：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等功能。因此，我們可以將：

1、6、7歸到平臺問題域；

將2、3、4、5、歸類到大數(shù)據(jù)應(yīng)用域。

我們主要簡單講講，對于這些問題域，我們需要關(guān)注的一些重點問題。

大數(shù)據(jù)平臺問題域

01

數(shù)據(jù)提取驗證

大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)來源可以有、音頻、文字等等，所以在各個渠道入口，我們需要驗證數(shù)據(jù)提取的正確性和高效性。

舉個例子：淘寶平臺的搜索框功能測試，我們需要驗證文字檢索、檢索等等方式。

02

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和傳輸驗證

因為數(shù)據(jù)來源的多樣性，我們還需要關(guān)注數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)換和傳輸過程中的正確性。

舉個例子：試想一下，淘寶軟件是如何將轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)進行搜索的？

03

數(shù)據(jù)加載和顯示驗證

所有的系統(tǒng)或軟件，最終都要以一種“合適”的方式展示給用戶。這是一項基本能力，也是一項基本測試項。

舉個例子：瀏覽淘寶頁面時，頁面布局和大小，是否與你的手機尺寸相適應(yīng)？是否清晰？

大數(shù)據(jù)應(yīng)用問題域

01

數(shù)據(jù)更新的實時性測試

對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，數(shù)據(jù)的實時性更新非常重要，是一個測試的要點。因為數(shù)據(jù)是不斷產(chǎn)生的，而應(yīng)用需要及時地將數(shù)據(jù)經(jīng)過處理呈現(xiàn)出來。

舉個例子：當(dāng)你在淘寶搜索你想要的物品時，替換關(guān)鍵字搜索，結(jié)果是否實時更新？或者，你在頭條等平臺發(fā)表文章，成功后是否能夠被及時搜索到？

02

算法效果驗證

這個問題，相比應(yīng)該很好理解。所謂算法效果驗證，值得就是針對大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一些檢索算法、計算模型等方法的驗證。

舉個例子：如何驗證頭條的限流算法？從應(yīng)用層來說，發(fā)表一篇包含違禁關(guān)鍵詞的文章，看看是否被限流或者不能公開發(fā)表？

03

響應(yīng)及時性

響應(yīng)及時性在常規(guī)系統(tǒng)或軟件中也是一個常測試的功能。通俗來講，可以理解為效率性測試。對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，響應(yīng)及時性尤為重要。因為大數(shù)據(jù)應(yīng)用本身的數(shù)據(jù)量特定，及時響應(yīng)成為了一個業(yè)務(wù)難題和重要的命題。

舉個例子：在雙11大促活動中，試試搜索某個商品，是否及時顯示？搶單是否成功？

04

算法穩(wěn)定性

算法穩(wěn)定性其實可以和算法效果驗證并站一排。一個是功能驗證，一個算是性能驗證。穩(wěn)定性測試需要長久的時間積累和驗證，或者在不同環(huán)境下測試。

舉個例子：雙11大促活動時，商品推薦算法是否穩(wěn)定？廣告推薦算法受眾是否符合規(guī)則？

總結(jié)

我們經(jīng)常是從測試問題分類然后細(xì)分測試問題，但是有時候，我們不妨換個角度，先列舉出許多問題，然后劃分問題域，最后再從問題域拓展出相關(guān)領(lǐng)域。

也許，這可能會成為一個啟發(fā)點，你說呢？

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