饿了么接口自动化测试框架（饿了么接口自动化测试框架是什么）

本篇文章给大家谈谈饿了么接口自动化测试框架，以及饿了么接口自动化测试框架是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享饿了么接口自动化测试框架的知识，其中也会对饿了么接口自动化测试框架是什么进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、接口自动化测试框架？
• 2、接口自动化测试如果选择java语言会用哪些框架？
• 3、vue.js高仿饿了么外卖app 2016最火前端框架
• 4、现在自动下单都用什么框架
• 5、小米唐沐等大咖精心挑选的100个年度研发案例实践

接口自动化测试框架？

关于自动化测试项目中会分成许多的不同的测试模块，而今天我们就一起来了解一下，关于接口的自动化测试框架都有哪些比较常见的类型。下面昌平镇java课程就开始今天的主要内容吧。

需求：

1、接口编写方便。

2、方便调试接口。

3、支持数据初始化。

4、生成测试报告。

5、支持参数化。

robotframework

优点

关键字驱动，自定义用户关键字。

支持测试日志和报告生成。

支持系统关键字开发，可扩展性好。

支持数据库操作。

缺点

接口测试用例写起来不简洁。

需要掌握特定语法。

结果：不考虑，没人愿意这么写接口用例。

JMeter

优点

支持参数化

不需要写代码

缺点

创建接口用例效率不高。

不能生成查看每一个接口执行情况的测试报告。

总结：不考虑，接口编写不方便，主要是不能生成测试报告，如果做接口性能的话可以考虑。

HttpRunner

优点:

基于YAML/JSON格式，专注于接口本身的编写。

接口编写简单

生成测试报告

接口录制功能。

缺点:

没有编辑器插件对语法校验，容易出错。

官方文档没有详细的说明。

扩展不方便。

接口自动化测试如果选择java语言会用哪些框架？

接口自动化：
如果是那种http协议的接口
那么第一种饿了么接口自动化测试框架，使用eclipse 自己封装下httpclient 饿了么接口自动化测试框架，然后自己写java脚本进行接口测试 这种要麻烦点
第二种饿了么接口自动化测试框架，使用jmeter工具，这个是专门针对http接口的进行性能以及接口测试工具

vue.js高仿饿了么外卖app 2016最火前端框架

React
React 和 Vue 有许多相似之处，它们都有：
使用 Virtual DOM
提供了响应式（Reactive）和组件化（Composable）的视图组件。
保持注意力集中在核心库，伴随于此，有配套的路由和负责处理全局状态管理的库。
相似的作用域，我们会用更多的时间来讲这一块的比较。不仅我们要保持技术的准确性，同时兼顾平衡。我们指出React比Vue更好的地方，例如，他们的生态系统和丰富的自定义渲染器。
React社区在这里非常积极地帮助我们实现这一平衡，特别感谢来自 React 团队的 Dan Abramov 。他非常慷慨的花费时间来贡献专业知识，来帮我们完善这个文件，直到我们都满意。
这么说，就是希望你能对这两个库的比较的公平性感到放心。
性能简介
到目前为止，在现实的测试中，Vue 是优于 React 的（通常至少快20%-50%，尽管在某些情况下还要更快）。我们可以提供一个到这个参照项目的链接，但是坦率的说，所有的参照在某些方面是有缺陷的，很少有像你所写的一个真实应用。那么，让我们详细了解下吧。
渲染性能
在渲染用户界面的时候，DOM的操作是最昂贵，不幸的是没有库可以让这些原始操作变得更快。
我们能做的最好的就是：
尽量减少DOM操作。Vue 和 React 都使用虚拟DOM来实现，并且两者工作一样好。
尽量减少除DOM操作以外的其他操作。这是 Vue 和 React的一个不同的地方。
假如说，在React中，渲染一个元素的额外开销是1，而平均渲染一个组件的开销是2。在Vue中，一个元素的开销更像0/vue/dist/vue.js"</script 然后就可编写Vue代码并应用到生产中，而不用担心性能问题。
由于起步阶段不需学JSX，ES2015 或构建系统，所以建立应用花的时间会更少。
本地渲染
ReactNative能使你用相同的组件模型编写有本地渲染能力的APP（IOS或Android）。能同时跨多平台开发，对开发者是非常棒的。相应地，Vue和Weex会进行官方合作，Weex是阿里的跨平台用户界面开发框架，Weex 的 JavaScript 框架运行时用的就是Vue。这以为着不仅在浏览器，在 IOS 和 Android 上面也可以用 Vue 来进行开发。
在现在，Weex 还在积极发展，成熟度也不能和 ReactNative 相抗衡。但是，Weex的发展是由世界上最大的电子商务企业的需求在驱动，Vue 团队也会和 Weex 团队积极合作确保为开发者带来良好的开发体验。
MobX
Mobx 在 React 社区很流行，实际上在Vue也采用了几乎相同的反应系统。在有限程度上，React + Mobx 也可以被认为是更繁琐的 Vue，所以如果你习惯组合使用它们，那么选择 Vue 会更合理。
Angular 1
Due的一些语法和Angular的很相似（例如 v-if vs ng-if）。因为Angular是Vue早期开发的灵感来源。然而，Augular中存在许多问题，在Vue中已经得到解决。
复杂性
在 API 与设计两方面上 Vue.js 都比 Angular 1 简单得多，因此你可以快速地掌握它的全部特性并投入开发。
灵活性和模块化
Vue.js 是一个更加灵活开放的解决方案。它允许你以希望的方式组织应用程序，而不是在任何时候都必须遵循 Angular 1 制定的规则，这使让Vue能适用于各种项目。我们知道把决定权交给你，是非常必要的，就是是为什么提供Webpack template，让你用几分钟，去选择是否用高级特性，比如热模块加载、linting 、
Css extraction 等等。
数据绑定
Angular 1 使用双向绑定，Vue在不同组件间强制适用单向数据流。这使应用中的数据流清晰易懂。
指令与组件
在 Vue 中指令和组件分得更清晰。指令只封装 DOM 操作，而组件代表一个自给自足的独立单元 —— 有自己的视图和数据逻辑。在 Angular 中两者有不少相混的地方。
性能
Vue.js 有更好的性能，并且非常非常容易优化，因为它不使用脏检查。
在Angular 1中，当 watcher 越来越多时会变得越来越慢，因为作用域内的每一次变化，所有 watcher 都要重新计算。并且，如果一些 watcher 触发另一个更新，脏检查循环（digest cycle）可能要运行多次。 Angular 用户常常要使用深奥的技术，以解决脏检查循环的问题。有时没有简单的办法来优化有大量 watcher 的作用域。
Vue.js 则根本没有这个问题，因为它使用基于依赖追踪的观察系统并且异步列队更新，所有的数据变化都是独立地触发，除非它们之间有明确的依赖关系。
有意思的是，Angular 2 和 Vue 用相似的设计解决了一些 Angular 1 中存在的问题。
Angular 2
Augluar 2完全是一个全新的框架。例如,它具有优秀的组件系统，并且许多实现已经完全重写，API也完全改变了。
TypeScript
Angular 1面向的较小的应用程序，Angular 2已转移焦点，面向的是大型企业应用。TypeScript被引用，这对那些喜欢用Java或者C#等类型安全的语言的人是非常有用的。
Vue也适合企业应用，也可以使用TypeScript来支持官方类型和用户贡献的类型，尽管这是可选的。
尺寸和性能
在性能方面，这两个框架都是非常快。但是如果你查看第三方参照，就可以得出 Vue 2 比 Angular2 要快的。
在尺寸方面，虽然 Angular 2 使用 tree-shaking 技术和编译技术能使代码尺寸减小。
即便包含编译器和全部功能 Vue2(23kb)比起 Angular 2(50kb)还是小的多。但是要注意，用 Angular 的 App 的尺寸缩减是用 tree-shaking 移除了那些框架中没有用到的功能，当随着引入功能的增多，尺寸会越来越大。
灵活性
Vue 官方提供了构建工具，但没限制你如何构建。有人喜欢用统一的方式构建，也有很多开发者喜欢这种灵活自由的方式。
学习曲线
开始使用Vue，你使用的是熟悉的HTML、符合ES5规则的JavaScript（也就是纯JavaScript）。有了这些基本的技能，你可以快速地掌握它(指南)并投入开发 。
Angular 2 的学习曲线是非常陡峭的。即使不包括TypeScript，它们开始指南中所用的就有ES2015标准的JavaScript，18个NPM依赖包，4个文件和超过3千多字介绍，这一切都是为了完成个Hello World。而Vue's Hello World就非常简单。
Ember
Ember 是一个全能框架。它提供大量的约定，一旦你熟悉了它们，开发会很高效。不过，这也意味着学习曲线较高，而且不灵活。在框架和库（加上一系列松散耦合的工具）之间权衡选择。后者更自由，但是也要求你做更多的架构决定。
也就是说，最好比较 Vue.js 内核和 Ember 的模板与数据模型层：
Vue 在普通 JavaScript 对象上建立响应，提供自动化的计算属性。在 Ember 中需要将所有东西放在 Ember 对象内，并且手工为计算属性声明依赖。
Vue 的模板语法可以用全功能的 JavaScript 表达式，而 Handlebars 的语法和帮助函数语法相比之下非常受限。
在性能上，Vue 甩开 Ember 几条街，即使是 Ember2.0 的最新Glimmer引擎。Vue自动批量更新，Ember 当性能关键处需要手动管理。
Knockout
Knockout 是MVVM领域内的先驱，并且追踪依赖。它的响应系统和Vue相似。它对浏览器支持以及所有的表现也是让人印象深刻的。它能最低支持到IE6，而Vue最低只能支持到IE9。
随着时间的推移，Knockout的发展已有所放缓，并且略显有点老旧了。比如，它的组件系统缺少完备的生命周期事件方法，尽管这些在现在是非常常见。以及相比Vue调用子组件的接口显得有点笨重。
如果你有兴趣研究，会发现它们在接口设计的构思理念上是不同的。这些通过各自创建的 simple Todo List 可以体现出来。或许有点主观，但是很多人认为Vue的API接口更简单结构更优雅。
Polymer
Polymer 是另一个由谷歌赞助的项目，事实上也是Vue的一个灵感来源。Vue的组件可以粗略的类比于Polymer的自定义元素，并且两者具有相似的开发风格。最大的不同之处在于，Polymer是构建于最新版的Web Components标准之上的，并且需要非凡的polyfills来工作（性能下降），浏览器本身不支持这些功能。相比而言，Vue不需要依赖polyfills来工作，最低到IE9。
在 Polymer 1.0版本中，为了弥补性能，团队非常有限的使用数据绑定系统。例如，在Ploymer中支持的唯一表达式只有布尔值否定和单一的方法的调用，它的computed方法的实现也不是很灵活。
Polymer 自定义的元素是用HTML文件来创建的，这回限制你的普通的JavaScript/CSS（和被现代浏览器普遍支持的语言特性）。相比之下，Vue的单文件允许你非常容易的使用ES2015和你想用的Css的预编译处理器。
当部署到生产环境的时候，Polymer建议使用HTML Imports加载所有资源。而这要求服务器和客户端都支持Http 2.0协议，且浏览器实现了标准。这是否可行就取决于你的目标用户和部署环境了。如果状况不佳，你必须用Vulcanizer工具来来打包Polymer元素。在这方面，Vue 可以结合异步组件的特性和Webpack的代码分割特性来实现懒加载（lazy-loaded）。这同时确保了对旧浏览器的兼容且又能更快加载。
对Vue和Web Component标准之间进行深层次的整合，也是完全可行的，比如Custom Elements、Shadow DOM的样式封装。然而现在在我们做出严肃的承诺之前，我们仍在等待标准成熟，进而广泛应用于主流的浏览器中。
Riot
Riot 2.0 提供了一个类似于基于组件的开发模型（在Riot中称之为”Tag”），提供小巧精美的API。Riot 和 Vue 可能共享一些设计理念。即使相比Roit重一点，Vue还是有很多显著优势的：
根据真实条件来渲染，Roit根据是否有分支简单显示或隐藏所有内容。

功能更加强大的路由机制，Roit的路由功能的API是极少的。

更多成熟工具的支持。Vue 提供官方支持Webpack、Browserify和SystemJS，而 Roit 是依靠社区来建立集成系统。
过渡效果系统。Riot现在没有提供。

更好的性能。Roit 尽管广告称用虚拟DOM，实际上用的还是脏检查机制，因此和Angular 1患有相同的性能问题。
以上所述是小编给大家介绍的Vue.js 2.0 和 React、Augular等其他前端框架大比拼，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！

现在自动下单都用什么框架

如下几种框架：
1、Selenium：Selenium是一个流行的自动化测试框架，可以模拟用户在Web浏览器上进行操作。它支持多种编程语言，包括Java、Python、Ruby等，因此非常适合用于实现自动下单。
2、Puppeteer：Puppeteer是一个基于Chrome开发者工具协议的Node.js库，可以控制Chrome或Chromium浏览器完成各种任务，例如自动下单。与Selenium相比，它更加轻量级和易于使用。
3、Appium：Appium是一个用于移动端自动化测试的框架，可以模拟用户在移动设备上进行操作。如果您需要实现自动下单的移动端应用程序，建议考虑使用Appium。

小米唐沐等大咖精心挑选的100个年度研发案例实践

2017年，机器学习、大数据、人工智能等词汇成为软件研发行业的主流，大前端、DevOps、区块链等技术方式成为热点方向；2017年，智能硬件开始成为新的焦点，这一年更被称为智能音箱井喷的一年；2017年，互联网更快速地发展，要求一切都变得更快，工程效率、交付速度、创新速度。还有软件重构、云平台搭建、多活改造、数据变现、大数据转型……
11月9-12日，北京国家会议中心， 第六届TOP100全球软件案例研究峰会 。4天时间，洞察100位技术带头人所思所想的案例实践。

2017年TOP100summit依旧是5个专场同时并行，15个话题方向全面展示软件研发全生命周期各个维度的实践和解决方案。

专场一：体验设计/产品创新/运营驱动

精选案例

●《Balancing Creativity and technology to make innovation product》

Ruthia He ——Facbook Product Designer

案例价值：设计过程就像一场需要在产品目标、技术实现、创意发挥、用户体验之间不断探索寻找平衡的旅程。在紧张的资源中纵横捭阖是一种艺术，举例来说，你需要时刻提醒自己你的产品目标是什么，但实现产品目标的技术实现资源很可能一直不足；又或者设计师的灵感催生了一项独特的创意，但是这种创意却不一定能被所有人接受。本案例将以讲师在硅谷的产品设计经验为内容告诉大家如何找到产品设计的「完美平衡点」。

●《“一元购画”背后的设计思考》

陈晓畅——腾讯用户研究与体验设计部设计中心总监

案例价值：8月29日，朋友圈被一幅幅出自“小朋友”之手的美丽画作所刷屏。短短半天时间，580万人次参与，筹得善款1500余万。互联网已经在改变我们的公益事业。科技连接信任，为公益做设计，那么怎样做才会有更好的效果，本案例会复盘整个传播事件，带大家去看“一元购画”背后的设计思考，同时结合设计团队在对腾讯公益10年的设计支持中的经验，探讨如何用服务设计为公益创造更多的价值。

●《揭开人工智能终端的时代——天猫精灵的思考和定义》

茹忆——阿里巴巴人工智能实验室（A.I.Labs）智能终端负责人

案例价值：天猫精灵的问世代表着阿里巴巴对人工智能时代下智能终端的思考和探索，智能终端在完善用户体验、降低使用门槛的同时也意味着终端生态的封闭加强。人工智能时代相对封闭的生态意味着厂商想要提供优质的服务体验，不通过终端很难完成，而未来云端一体将成为大势所趋的新格局，本案例思考在这样的趋势下如何利用自身优势定义和落地终端产品。

●《用户至上--从智能家居终端的战争中脱颖而出》

陈亚——Amazon 资深工程师

案例价值：智能家居的终端作为智能家居的入口，是各大巨头抢占市场的主要阵地。那什么让亚马逊一个零售业起家的电商从这场战争中脱颖而出，以压倒性的优势，占据终端市场70%的份额? 本案例将以Echo产品为例，从产品设计及开发管理模式两大方面来分析，亚马逊是怎样将Customer Obession深入到产品的各个阶段，压制了以技术见长的Google。同时本案例也对目前国内的智能家居终端做一个探索性的分析。

●《滴滴新业务背后的增长抓手》

李森——滴滴 增长负责人

案例价值：本案例将讲述分享者自2015年加入滴滴后，先后负责的顺风车车主拉新、巴士产品用户增长、小巴产品冷启动、快车重庆区县业务等从0-1的增长型业务的思考和实践，从增长的逻辑展开，通过复盘业务介绍给大家一些屡试不爽的增长抓手，介绍滴滴快车、小巴等业务从0到1冷启动项目如何解决增长问题，如何解决场景内最后一公里的交通问题。

专场二：工程文化/团队增长/绩效考核

精选案例

●《The Science behind Art - Five Years Journey of Data Team at Riot Games》

李仁杰——Riot Games Head of Data

案例价值：本案例以Riot Games数据团队五年的心路历程为主线介绍如何从零到有建立一支国际一流的大数据团队, 每年团队的工作和vision如何成长和进化，以及这其中的收获和走过的弯路。以每年精选一个case study为副线，介绍全球最受欢迎的游戏《英雄联盟》是如何用数据来提高玩家的体验，支持和帮助公司每一个部门的商业决策和运营计划，以及如何用机器学习和人工智能来颠覆传统的产品。

●《Google如何利用OKR帮助团队挑战不可能的任务》

Zhouzhou He——Google 产品经理《从传统项目转型敏捷，你只需要两天》

案例价值：Google作为世界顶尖的科技公司之一，挑战了许多在之前看来不可能完成的高精尖任务，比如AlphaGo围棋，谷歌翻译，自动驾驶汽车，Tensorflow，TPU等。Google是如何组织和激励团队的？又如何确保团队齐心协力，向同一个方向冲刺？本案例来自于Google现任美国总部产品经理的第一手体验。他会从机制、人文、流程、决策方法、产品方针以及公司组织等多方面，分享Google的管理成功之道。

●《华为百人团队精益看板演进变革之路》

陈军——华为敏捷精益专家

案例价值：面对市场需求的激增及快速变化，研发团队需要灵活应对快速响应，并在有限的人力下提升研发效率，决定引入精益看板能有效帮助提升研发效率。本案例讲述华为百人团队精益看板演进变革的历程，从建立看板（四个实践）到运作看板（四个实践），取得小胜利，再到团队遇到困局，停滞不前甚至倒退，面对困局同团队一起再审视改进，重新走上了正确的道路。

●《从传统项目转型敏捷，你只需要两天》

古月——平安科技高级敏捷教练

案例价值：敏捷转型不仅是应用一套新的流程，而是要改变人的思维方式和工作方式，甚至改变企业的组织架构。转型是否有捷径可走？平安科技两天的Quick Start工作坊又是如何成为从传统轨道切换到敏捷轨道的有力扳手的？本案例将一一为您揭晓。

●《非典型敏捷：10天一个版本》

左杨眉——：中兴通讯 敏捷教练

案例价值：“快”是相对的。传统的电信领域仍然坚持严格的加法规则和安全要求，遵循基本的“需求-实现-发布-升级”的流程。本案例从重新梳理用户价值出发，引入过程交付物的概念，实现了客户的深度参与和快速反馈；重新审视典型敏捷流程的核心实践，基于“快速验证客户的产品假设”这一目标，去掉自动化测试和持续集成等实践，引入以手绘为中心的低保真交付，引入数据模拟和切面功能。某种程度上，本案例是对《设计冲刺》在电信领域的一次加长版交付项目实战。

专场三：架构演进/工程实践/大前端

精选案例

●《618大促网关承载十亿级的调用量背后的架构实践》

王栋 京东 京东商城开放平台总架构师

案例价值：每年618大促京东商场开放平台在保证近千个不同类型服务接口的海量调用的同时，还要确保服务接口之间的互不干扰，并且能够快速响应任何复杂情况。稳定、快速是一直追求的目标。本案例将分享实践过程中常用的隔离技术、缓存技术、SQL优化、降级限流等方法。学习京东团队如何将这些技术应用到每一次的备战中，确保了每一年的618平稳度过。

●《深圳证券交易所新一代交易系统架构转型之路》

喻华丽——深圳证券交易所 总工程师

案例价值：处于行业核心地位的业务系统对持续平稳运行有着严苛的要求，如何对这些核心业务系统进行升级换代以满足业务发展和技术进步的需要，是很多CIO及其研发团队所面临的难题。本案例分享了深圳证券交易所在核心系统特别是高可用高性能的实时处理系统，实施去IOE、走向开放平台开源技术、分布式处理、高可用低时延设计的架构转型、平稳升级的成功经验，分享如何在这种全面重构的架构转型中确保安全平稳升级、并同时带领全市场平稳升级。

●《饿了么整体服务异地多活改造》

李双涛 饿了么 中间件团队首席架构师、异地多活项目总架构师

案例价值：本案例描述了饿了么的异地多活改造，从设计到正式上线的过程中，做的各种取舍，以及如何协调业务团队，和中间件团队的工作，安全而平稳的改造整个业务，使业务从一个单机房的服务，变成多机房多活的服务。当发生机房级故障的时候，服务方可以把用户路由到健康的机房，保证在故障发生时，业务可以正常执行，减小机房级故障带来的巨大损失。

●《Uber for Business, 从0到1健康医疗数字化转型中的微服务创新实践》

时晓宇——Uber Tech Lead

案例价值：本案例将分享如何从0到1实现一个高可用的系统，解决实际的Uber for Business业务问题。通过具体的项目需求和系统架构，包括支付系统，账单系统， Policy系统来分析如何end to end完成这些系统。如何完成从0到1的过程，短短两年成为Uber一个非常重要的业绩增长点。同时，从一个6人的工程师团队发展到近40人。

●《小米直达服务平台与移动端服务未来形态探索》

董红光——小米MIUI系统框架负责人团队主管

案例价值：移动端服务目前的承载形式，无论是应用还是网页，都有着一些不足之处，导致用户使用起来不方便，同时对开发者自身也有一定的影响。如何更加高效的分发和使用服务，是行业中非常关心的一个话题。小米在这个领域也做了一些探索，推出了直达服务这样的技术平台，旨在解决传统应用和网页承载服务的情况下存在的一些问题，提高用户和开发者各方的效率。本案例主要围绕小米直达服务平台，聊一聊小米在这一块的思考和目前的一些实践成果。

专场四——数据科学/人工智能/数据驱动

精选案例

●《美国NFCU银行如何利用大数据AI开启转型之路》

江晓东——NFCU 金融数据架构师

案例价值：美国NFCU银行是家财富200强企业，到2016年底，已在全球拥有280个分行，资产超过 7千4百亿美元，全美拥有6多万会员（客户）, 全球雇员1万4千人。 如何管理体量如此庞大的全球线下各分行，ATM机每日的现金流，整合总部与分行，分行柜台与顾客，顾客与ATM机间的现金存储，转账，提取等交易额，决定着银行与运钞车，央行以及银行内部的结算和现金流监管管理成果和效率。此案例为大型传统金融企业实施大数据和AI项目开辟了一个非常有意义的案例，将分享NFCU银行运用大数据和人工智能算法解决企业现金流管理的方法和途径。

●《人工智能时代，二手交易平台的智能推荐系统如何演进》

孙玄 转转 架构算法部负责人

案例价值：转转的推荐系统从0开始打造，针对业务的不同阶段，一步步发展演进。在发展的过程中经历了全局无个性化推荐阶段、个性化离线推荐阶段、个性化实时推荐阶段、机器学习排序推荐阶段等。本案例会详细讲解不同发展阶段的原因、架构的演进，让听众对二手交易平台的智能推荐系统能够深刻认识。

●《先知：人工智能助力Fintech反欺诈让黑产无处遁形——大数据和人工智能如何助力风控防御体系》

王婷——宜人贷 数据科学家

案例价值：先知是基于宜人贷的反欺诈云平台，面向Fintech全行业的一种反欺诈解决方案，以强大的金融数据能力、反欺诈智能和线上客户获取服务能力，帮助Fintech企业解决在信贷申请欺诈、金融中介识别、团伙监控/预警上面临的一系列问题，为金融科技企业提供更强大的信用评估、风险控制和精准获客。本案例将分享在反欺诈云平台的构建过程中，如何利用人工智能实现以上功能。

●《线上到线下场景中机器学习和统计建模的一些应用》

张健——3M 数据科学技术负责人

案例价值：线上到线下是未来发展的重要趋势， 数据发掘和机器学习已经广泛成熟运用到线上软件开发，推荐匹配， 用户分析等等方面。然而线下和线上的数据融合，优化才刚刚开始。本次分享将从线上到线下零售的具体案例中通过建设线上到线下数据反馈与优化系统，将A/B 测试，深度个性推荐，加强学习等统计与机器学习方法运用其中，达到提高数据分析效率，了解用户行为，增加线下收入等一系列具体的目标。

●《联想大数据助力联想业务转型升级》

于辰涛——联想集团 大数据事业部高级总监、首席研究员

案例价值：以数字化转型为驱动的第四次工业革命已经开始，它开启了一条大数据、云服务与智能技术并行的新航路。企业也赢得机遇的同时也面临很多难题：企业内各个系统数据无法共享，数据区块化现象严重，直接导致企业采购、生产、物流、销售等环节效率降低。本案例分享联想如何在成本可控的前提下，借助大数据、工业互联网4.0、中国制造2025的契机，解决上述问题，借着风势得到一个快速的发展。

专场五——质量管理/智能运维/DevOps 专场

精选案例

●《无人测试如何助力京东提升产品测试效率与质量》

杨瑾——京东 B2B产品质量团队负责人

案例价值：随着业务的发展，系统通常会经历单体式，服务化，平台化的过程，在系统持续演进的漫漫长途中，不管是小需求，还是大改动，每一次的上线都伴随着大量的回归工作，即使是经验老道的测试老司机也没有100%不出问题的信心。在迭代周期短，发版频率高的互联网行业，产品质量的如何在频繁的上线中，保证产品质量，提升用户体验是我们一直在努力探索和实践的。本案例讲述了一种高效的回归测试方法以及此方法在提升产品测试效率与质量方面的实践。

●《阿里移动DevOps实践》

陆义元 阿里巴巴 平台产品负责人

案例价值：移动开发模式已经进入两级分化：超大规模APP的研发模式偏项目式，研发协同的人员、模块较多，需要完整的构建、测试、发布、运维等DevOps体系；而一些创新、试验类的APP在商业模式和业务形态未完全确定的情况下，更适合以较快的方式来测试和验证业务的想法，所以以最低成本快速创建一个 APP 就是当务之急。本案例将分享阿里移动技术在过去几年如何沉淀和解决这些问题。

●《以Kafka为例的大规模有状态集群优化方法探索》

秦江杰 LinkedIn Staff Software Engineer

案例价值：分布式系统的动态负载均衡和自我管理始终是一个不太容易解决的问题。大多数解决方法是迁移整个应用进程来实现硬件资源的负载均衡，这种方法对无状态应用较为适用，但对于有状态集群（如Kafka）并不十分有效。因为迁移应用意味着大量状态的迁移，这是一个漫长又昂贵的过程。LinkedIn为解决这一问题开发了Cruise Control，其主要特点是可以根据应用的特点进行部分状态的迁移。本案例将通过对Cruise Control实践的解读，分享一套大规模有状态集群优化方法。

●《低成本实现系统接口测试--自动化、性能、持续集成线上监控》

九毫 大疆 测试开发工程师

案例价值：在大多数公司和项目中都存在对系统接口进行自动化测试、性能测试、持续集成、线上监控的需求。但现有方式都存在投入产出比低的问题，工具和技术栈多且杂，维护成本和学习成本居高不下。针对这一普遍存在的痛点，大疆探索出一种低成本的最佳实践方案，并将其沉淀为一款开源的接口测试框架 ApiTestEngine。本案例将拆解这一框架的技术要点和实现原理。

●《运维智能化@Pinterest》

孟晓桥——Pinterest 监控部门经理

案例价值：运维智能化是所有基于云计算的公司未来趋势。PINTEREST作为一个大型图片分享平台，后台的计算平台和软件架构非常庞大而复杂，如何用最少的人力和资源成本保证高质量的运维，是一个巨大的挑战。为此，我们监控部门搭建了一套集成式的监控平台，该监控平台高伸缩性、集成式、智能化三大特点，本案例将通过分享该监控平台，提供运维运维智能化方面的实践上的探索。

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