品质管理资料Google质量保证体系精编版.docx

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品质管理资料Google质量保证体系精编版

大家都知道,公司运作情况首先要看员工素质。

在很多人印象当中,Google很多高管都是怪人,是一家技术驱动的公司,每创造一个技术点带来的PV提升都可能带来现金。

google走精英化路线,从微博可以看到,经常有业界大牛加盟。

招应届生的时候,喜欢招名校顶尖学生。

虽然这个公司工程师达到6000多,但是它能够保持一个很好的效率,通过项目来运作,十来个人或者几个人做一个项目,这种方式保持一种“小公司”氛围。

工作分配是“80/20”原则,忙完工作之余,有20%的时间是可自由支配的,做你喜欢做的事情。

现实没有那么美好,因为工作往往饱和的,加班也不少。

整个组织里面,研发跟测试比例是10:

1,大家可能吃惊,会觉得我们这边QA这边加班很多了,他们这么高比例的时候还能运转很好呢?

事实上Google里面大概有50%项目不用测试人员测试,而是开发人员去保证质量。

google内部经常开产品推广会鼓励用Google产品。

产品推广会经常安排在星期五,中午吃饭的大家边吃饭边听。

网站经常会看到Beta版本,通过快速发布快速修复也降低测试强度。

各位将来过几年可能也会做到主管,对人的重要性理解会更深一点。

google招聘特点,第一是只招聪明人,第二是精英化路线,第三轻技能重技术,看中能力胜于经验。

第三点很显著,很多在社会上打拼很多年的人进不了Google,但是有可能一个毛头小伙子可以进Google。

google很看中数理基础,很喜欢找业界名人去做技术布道,还有招聘顶尖应届生,从这些角度印证招聪明人的哲学。

Google员工有几个核心能力,第一个是数理逻辑,要求每个人有很好的逻辑思维能力,第二强的开发能力,第三和Google文化匹配度高,称”Googly”,google首页文章有Google文化详细介绍。

并不是只有阿里巴巴强调文化,强调做事各方面习惯匹配度,Google其实也很关注这一块。

大量聪明人存在,整个组织好运作机制都是高度自我驱动的,因此它的管理成本比较低。

在中国应聘的话,很有可能被美国工程师面试的。

Google招测试需要经过研发工程师面试,招研发也会让Google测试经理帮面,所以说进去Google的同学,不仅仅coding能力强,测试能力也是可以的,因为他数理能力强,做测试也不逊色的。

再看看Google里面的角色,Google里面有PM,这跟阿里的PM不太一样,有点类似于阿里的PD。

工程师没有严格区分研发或者测试,工程师包括testlead、开发、以及测试、专业安全测试团队等等。

UED团队包括WEB静态页面开发、交互设计师、用户体验。

管理者其实跟我们B2B还不太一样,管理者本身是技术能力很强的人,他的下属碰到问题,他能够帮忙解决。

另外管理跟搞技术的人比例大概是1:

10左右。

Google没有项目管理、SQA、SCM、RA。

大家可能比较诧异,这些角色由谁担当了,事实上这些角色都是由小团队里面做项目的人,每个人都分担一点,就分掉了。

我们再细看一下常见的那几种角色职责。

软件工程师主要是创建产品,保证质量,写测试代码。

可以看到作为研发工程师,强调写测试代码的。

测试工程师有几块职责,第一个是支持研发,做一些测试咨询,第二是给研发提供一些基础工具或者框架。

可靠性方面的工程师,保证整个系统在运作。

Google中国区测试有十多个正式员工,还有十多个外包,分工侧重不同。

正式员工,他们基本上不做手工测试的。

外包做手工测试以及部分UI自动化,非常明确。

外包在一进入google便被告知他们没有机会成为正式员工。

不像阿里,在阿里努力一下,还是有机会成为正式员工。

像Google中国测试也接了很多大型项目测试任务,因为他们蛮希望跟google主流接轨。

测试会开发测试框架以及搭建测试系统,做性能测试,深入到项目里面挖掘一些可以重构的点,让整个测试系统变得更好,更方便测试。

跟传统测试很不一样,需要能够深入代码,找到能够帮测试系统运作更好的做法。

他们都是一帮非常喜欢测试驱动的狂热爱好者。

测试工程师在项目里面的角色分几块:

第一块,测试顾问,能够指导研发怎么样写好代码,怎么样做好codeview,你要比普通开发更清楚质量保证是怎么回事。

第二点,是一个测试方面的软件工程师,要求能够写代码,支持研发做一些事情,能够写一些基础测试框架。

比如我们做某个项目,可能很多研发用到的测试工具、方法是由测试工程师来写的,提供给研发用。

另外说一下Google里面的晋升。

目前晋升由“晋升委员会”决定,晋升委员会有一票否决权,晋升有两种途径,一种是自己写简历给委员会,第二个是你的经理推荐。

像晋升不是说你简单写写文字就行了,委员会会从内部系统拿很多数据,包括你做过的项目、写过的代码、写的文档,也需要跟你合作的人给评价。

导致他们内部工程师非常喜欢用内部系统,很简单,你不用内部系统,很多业绩数据是看不到的,没有说服力。

Google里面直接老板对你的晋升影响比较小。

在淘宝晋升机制与google有些类似。

淘宝有委员会,高P当委员会成员,晋升还是蛮看能力的,因为会提很多问题。

Google严格来说没有开发流程,合适的就拿过来用,总体来看比较偏敏捷,整个项目不一定要有测试工程师,50%没有测试工程师。

项目本身是自行组建,有一个idea,诱惑很多人跟你一起做就可以,在整个项目里面,研发跟测试边界非常模糊,测试如果有能力的话,也会写很多产品代码,他们工作平台这两年全部不用windows了。

代码机制方面,有一个明确的产品owner,每次有代码commit进去的话,产品owner把代码每一行都codingview过。

Google有编程规范,codingview必须确保两个以上,codingview有内部工具支持。

google应用主干开发,为什么要主干开发,就是为了方便持续集成,如果有冲突,立马能够检测到。

主干开发有一个好处,能够尽早的、非常频繁的提交代码。

少量分支开发应用在紧急发布,及bugfixed。

令人惊讶的是Google这么大一个公司,只有一个代码中心,对于Google内部员工来说都是可见的,你要是对哪块代码感兴趣,都可以看,你觉得有疑问,有什么BUG要修,也可以commit,commit完之后,有人codingview。

测试之前应了解这个被测试系统的系统架构及业务架构。

Google很多技术都是非常有传奇色彩的,发明的一些技术,比如GFS,Map-Reduce,很多技术思想都被其他公司拿过去用。

他们比较牛逼的地方还有数据中心管理。

开发平台基于LINUX平台,用的编程语言为C/C++、JAVA、python,每个领域都会有很顶尖的人。

LINUXOS做很多定制。

JAVA领域有一个很厉害的老头也在Google,python创始人在google。

多个角度印证Google非常重视技术的。

Google内部有专门的项目管理工具,叫做P系统,这个P系统比b2b的AONE简单多,它只是简单的做一些项目管理,没有什么流程,和代码管理工具preforce是打通的,可以非常容易的拿到文档和代码。

google晋升从P系统里面拿数据,有利益驱动让大家喜欢用P系统。

没有什么统一的需求管理平台,写文档也很简单,写文档也不是分角色写的,在项目里面有必要就写,这些文档都是经过非常充分的讨论。

有专门的代码管理,工具叫perforce,是Google内部少有的商业工具,Google大部分工具都是自产自销的,以及用了很多开源软件

Rietveld这个codereview工具非常好用,web上可看到两个版本之间的变更,也可以从上面直接添加注释。

接下来介绍Google的测试策略。

第一非常强调可测性,最近两届Google软件测试大会,主题都是围绕“自动化、可测性”,GTAC是Google组织的测试大会,邀请业界名人分享。

可以看一下Google的东西,了解未来几年发展方向。

第二关注代码跟BUG之间的关联关系。

第三点是测试工具方面优先用开源的,其次开发很多内部工具。

只有极少数商业工具,如perforce。

第四点是他们内部性能测试技术非常成熟,只要把脚本放放在云端上,告诉它要做的性能测试,随后云端就把整个性能测试结果跑出来了。

第五点,测试运行是依赖测试代码的。

只有运行的比较快的测试代码才会放到平台里面去,运行很慢的话,尽可能不放到集成平台。

第六点是手工测试、浏览器测试都是由外包执行,项目是不是要测试,是靠协商的,并没有所谓流程。

Google测试的内部形态,它分为大、中、小三个力度,所谓“小”是在单元颗粒里面,测试往往用xunit,中等规模测试属于几个小模块交互,也是用xunit一套工具。

系统集成的用xunit+selenium,selenium是webui自动化框架。

再细看一下所谓大中小还有什么不一样的地方,越小的,隔离程度越好,找问题非常容易,大的话,定位问题难度大很多。

大的形态更看重端对端测试、关注系统级别行为以及跟外部交互行为。

还有自动化测试运行时间,对于一些小的测试级能够在几分钟运行完,

对于中等规模的,放到集成平台里面去;对于可能要运行好几天规模的自动化测试是按需执行。

B2B测试代码,还没有严格区分大中小。

实践当中静态检查,作用并不是非常显著,静态检查工具多局限在记语法、写法方面的问题。

据infoq报道,Google工程师findbugs,能够找到七千多个BUG,其中有75%需要修复。

C++是用Cpplint做静态检查。

B2B这边很多JAVA工程师findbugs,C++是用cppcheck。

再说一下功能自动化测试,C++单元级别他们有Gtest框架,gmock框架,内存检测方面是用valgrind。

Google内部很多测试工具是没有界面的,Google工程师觉得点图形界面太麻烦,更喜欢用脚本表达,这跟我们工程师不一样,阿里系同学很喜欢造一些图形化界面,降低使用难度。

java单元级别是用junit,jmock、easymock、mockito.Mock应用场合包括,解除外部系统依赖,提高它的运行速度,减少测试环境等。

教师李莉的事情是真实的吗webUI自动化是用webdriver或者selenium2,我们B2B用pwaitr。

selenium开发者目前也是在Google的,有两到三个人维护这套东西。

数学工程问题Google内部性能测试非常成熟,真正最难的是背后运作的分布式系统。

工具层面有Googleperformancetools,它能够生成很多图片,可以看得到某一些方法调用时间、调用次数。

系统级别性能测试用jmeter的,b2b是慢慢把loadrunner赶下历史舞台。

前端性能工具pagespeed,和雅虎yslow很像,可看到页面渲染时间以及是否符合一些标准规范。

有理数的加减混合运算性能数据中心是Google性能测试方面的精华所在,将整个性能测试数据存放到中央数据库,这个数据库包含了文件的安装环境等等。

你只要把脚本做好,告诉它要做性能测试,过一会儿,性能测试执行会把性能结果数据存到中央数据库,性能测试报告直接给你了,这是它的神奇所在。

方法分析课件Google内部审计工具,叫ratproxy。

会做一些fuzzing测试,随机发起请求给服务器,如果有错误或崩溃,能被fuzzing系统捕捉到。

还有一个工具叫Lemon,从动态和静态来做测试的.目前B2B也很少做fuzzing测试.

教师上课我们说代码可测性,确实不是很好度量。

Testablityexplorer这个工具,看起来界面很漂亮,但是功能非常弱的,根据颜色不同,能标识出这个程序代码是好的还是优秀的。

你可以拿这个可测性结果做一个基准,以后代码可测性不能比以前的差,做一个趋势跟踪。

教师李莉的事情是真实的吗代码覆盖率方面,Google也是用开源工具,是集成到框架里面去,另外他们也没有约定项目需要什么样的覆盖率。

研发、测试,角色是没有严格区分的。

没有所谓的提测标准,跟B2B也不一样。

GoogleBUG管理系统,没有开源,BUG作为需求来源之一,内部非常重视BUG,而针对这个BUG,衍生出很多需求。

他们填BUG的时候,需要能将BUGID以及变更列表填进去,想做到代码跟BUG之间的关联,作为这个代码质量指标。

其实我们也是可以尝试做起来的,如果说代码BUG很多,那这块代码风险度是比较高的。

持续集成系统也不开源,里面有很多数据,有红的、绿的指示器。

有一个比较有趣的事情,如果项目失败的话变红灯,如果这个区域的灯亮,嗡嗡叫的话,那就说明出问题了。

为什么这么干?

比较符合人类心理学,因为我想没有谁希望整天头上的灯亮着。

数学题目大全带答案内部测试系统非常庞大的,简单说一组数据,每天都有65k的build,每年有20兆的build,基于codebase方面有120ktestsuite,每天有运行7.5Mtestsuite,然后1400个持续集成,这个数据还是几年前的数据,现在还在上升趋势。

B2B目前没有统计过这方面数据,很多团队用hudson。

再说一下发布,大家看到Google产品页面上很多都是beta版本的,为什么它可以写beta版本,阿里巴巴不可以,因为我们是收费的,别人不是收费的,它的发布过程是由项目自行组织的,他不大可能找一个人做SCM的工作,每次build都是主干取代码。

love87421|755EF1B1ED57422C他们这边发布完之后,是所有产品立马让全球都看到,而是少部分人先看到,然后根据少部分人反馈再来改进产品,达到一定程度才让所有人看见。

发布周期是一般一周一次,甚至每天都有发布,它能做到每天都能发布,我想它的集成系统非常强大的,不然改一个BUG就会心惊肉跳。

期中质量检测分析Google在中午吃饭时间,很多人拿着饭碗听内部大牛或者业界精英讲课,中午吃饭的时候是最多人听讲座的时候,反而上班时间听讲座的比较少,但也会有。

不仅仅介绍公司产品,也介绍业界动态等,非常杂。

Google每年冬天都会有GTAC大会,06年以来到09年,他们已经连续开了四届,PPT都是写的非常专业,里面有很多前瞻性的东西。

这几年专题主要集中在这几个方面,第一个是早期测试,怎么样在项目早期能够尽早介入进去,采用什么样的方式能够让整个产品质量更高,第二方面是可测性方面,应用testablityexporler,可看到整个项目的可测性,目前可测性也有一些专著,偏理论一点的,实际操作起来没有那么简单了。

植物细胞教学设计第二课时第三个是测试自动化。

有同学会问为什么没有性能测试的,Google比较少介绍性能测试,因为他们觉得性能测试这块已经比较成熟了,都希望能够做到自动化,希望能够从现有系统里面获取很多数据,不需要大量手工操作。

DSL领域,用一种语言让一些非专业用户写一些测试代码。

Googletesting网站需要翻墙,里面介绍很多Google内部测试的东西,还有Google微博,也有专门安全方面的博客。

Google内部也有一个专门的安全团队,跟质量保证团队分开,有点像B2B的模式。

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