最近小編看到大家都在討論性能測(cè)試平臺(tái)_云上的移動(dòng)性能測(cè)試平臺(tái) 相關(guān)的事情，對(duì)此呢小編也是非常的感應(yīng)興趣，那么這件事究竟是怎么發(fā)生的呢？具體又是怎么回事呢？下面就是小編搜索到的關(guān)于性能測(cè)試平臺(tái)_云上的移動(dòng)性能測(cè)試平臺(tái) 事件的相關(guān)信息，我們一起來看一下吧！
性能測(cè)試平臺(tái)(云上的移動(dòng)性能測(cè)試平臺(tái))
1.功能決定現(xiàn)在，性能決定未來。
性能測(cè)試一直是移動(dòng)測(cè)試領(lǐng)域的一大難題，其最直觀的表現(xiàn)就是用戶在前臺(tái)使用App時(shí)的主觀體驗(yàn)。但是，在體驗(yàn)決定的背后，涉及到很多技術(shù)變革。
(相關(guān)資料圖)
當(dāng)我們習(xí)慣了諾基亞，智能手機(jī)出現(xiàn)了；當(dāng)我們學(xué)會(huì)了發(fā)展原生，雜種就來了；當(dāng)各種混合框架下的巨型應(yīng)用趨于成熟，小程序出現(xiàn)在我們面前；繼直播、iot、ar、vr、人工智能之后，新的技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景正在以超乎想象的速度發(fā)展。面對(duì)快速變化的場(chǎng)景和開發(fā)技術(shù)，性能測(cè)試技術(shù)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。當(dāng)我們還在糾結(jié)怎么考A的時(shí)候，B已經(jīng)出來了。
性能測(cè)試本身也有越來越成熟的解決方案，比如在線性能監(jiān)控APM和離線性能采集工具；有各種應(yīng)用場(chǎng)景衍生出來的測(cè)試技術(shù)，比如壓力測(cè)試、穩(wěn)定性測(cè)試、功耗測(cè)試等。還有基于各種性能指標(biāo)(內(nèi)存、cpu、功耗、流量)的各種特殊測(cè)試能力。
我們致力于打造線上和線下的性能解決方案，希望幫助開發(fā)者發(fā)現(xiàn)、定位和解決一系列移動(dòng)性能問題。本文將重點(diǎn)介紹EMAS性能測(cè)試平臺(tái)的功能和規(guī)劃。還是那句話，功能決定現(xiàn)在，性能決定未來。
2.云上的性能測(cè)試工具
通常，當(dāng)我們進(jìn)行特殊測(cè)試時(shí)(內(nèi)存、cpu、電源、流量等。)，我們需要準(zhǔn)備測(cè)試模型，測(cè)試包，測(cè)試環(huán)境，測(cè)試數(shù)據(jù)，會(huì)遇到以下問題:
型號(hào)數(shù)量不夠。
調(diào)試包不一定能反映出量產(chǎn)包的性能，但是Android Studio需要調(diào)試包來測(cè)試。
搭建Android/iOS測(cè)試環(huán)境和跨平臺(tái)比較困難。
對(duì)大量的測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理和分析。
這些問題很容易導(dǎo)致整個(gè)測(cè)試的效率低下，甚至無法實(shí)施。
基于EMAS云實(shí)機(jī)的調(diào)試能力，MQC在云上提供了更加完善便捷的性能測(cè)試工具。
云機(jī)器自然提供多達(dá)600+的測(cè)試模型，支持調(diào)試測(cè)試所有已安裝的應(yīng)用，不依賴任何本地環(huán)境配置，一鍵上傳測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
同時(shí)，EMAS性能測(cè)試工具具有以下特點(diǎn):
基于app_process和instruments協(xié)議的移動(dòng)雙終端跨平臺(tái)性能采集；
非入侵、間隔短(采集間隔穩(wěn)定為1s)、延遲低(性能數(shù)據(jù)延遲小于100ms)、功耗低(對(duì)設(shè)備性能影響小于1%)；
應(yīng)用+進(jìn)程測(cè)試方案滿足混合和小程序的測(cè)試需求。
3.云上的數(shù)據(jù)看板
性能數(shù)據(jù)的意義在于，它通過技術(shù)手段對(duì)各種常見問題進(jìn)行度量和量化，可以幫助我們?cè)诋a(chǎn)品功能上線之前，盡可能地發(fā)現(xiàn)潛在的性能問題和風(fēng)險(xiǎn)。MQC性能測(cè)試平臺(tái)將存儲(chǔ)在云端的數(shù)據(jù)以盡可能多的維度可視化呈現(xiàn)給用戶，并在發(fā)布之前將好的版本放在大門口。
3.1任務(wù)
用戶使用虛擬現(xiàn)實(shí)機(jī)進(jìn)行的每一次測(cè)試任務(wù)和性能數(shù)據(jù)都會(huì)直接保存為測(cè)試任務(wù)，方便再次查看和確認(rèn)歷史數(shù)據(jù)。
3.2使用案例
在實(shí)際測(cè)試過程中，很容易發(fā)現(xiàn)不同應(yīng)用場(chǎng)景的性能數(shù)據(jù)完全沒有可比性。僅僅看統(tǒng)計(jì)方法中性能數(shù)據(jù)的平均值，很難直接給出一個(gè)定性和定量的判斷，也沒有辦法影響開發(fā)和產(chǎn)品的決策。
即使看起來是同一個(gè)場(chǎng)景，不同的產(chǎn)品決策也可能帶來較大的性能數(shù)據(jù)差距:比如大多數(shù)云盤相冊(cè)基于流量和性能的考慮顯示壓縮圖片；而我們本地的一些相冊(cè)軟件基本都是顯示原圖，所以產(chǎn)品的選擇導(dǎo)致內(nèi)存成本差異巨大。
數(shù)據(jù)看板在最初的設(shè)計(jì)時(shí)，吸收了構(gòu)建功能自動(dòng)化用例平臺(tái)的經(jīng)驗(yàn)，將每個(gè)性能測(cè)試任務(wù)存儲(chǔ)到用例中，并根據(jù)不同的用例維度對(duì)性能數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。在EMAS移動(dòng)測(cè)試控制臺(tái)中，不同的子賬戶可以查看和管理相同的app和用例，以滿足多用戶云協(xié)作的需求。
3.3多維聚合
在用例維度的基礎(chǔ)上，MQC性能測(cè)試平臺(tái)提供了多維度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、匯總和分析能力。
設(shè)備分類
根據(jù)設(shè)備硬件性能得分，分為高、中、低三個(gè)等級(jí)。因?yàn)椴煌吞?hào)對(duì)APP的實(shí)際性能指標(biāo)影響很大，所以這個(gè)因素可以大大降低硬件性能對(duì)指標(biāo)置信度的影響。
應(yīng)用程序版本
對(duì)于績效指標(biāo)，通常有三個(gè)判斷問題的標(biāo)準(zhǔn):
基于行業(yè)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)定義的基線指標(biāo)，通常是技術(shù)決策者基于用戶體驗(yàn)、性能需求和大數(shù)據(jù)分析提出的用于開發(fā)的底線標(biāo)準(zhǔn)；
相對(duì)于行業(yè)APP的性能指標(biāo)，學(xué)習(xí)行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的技術(shù)變現(xiàn)一直是互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的重要原因之一；
與不同版本的APP進(jìn)行縱向?qū)Ρ龋焖侔l(fā)現(xiàn)新版本的優(yōu)化效果、新功能對(duì)APP的影響等。
指數(shù)分布
指數(shù)分布可以幫助開發(fā)者快速判斷指數(shù)區(qū)間，定位可能的異常任務(wù)和異常指數(shù)區(qū)間，更有針對(duì)性地參考任務(wù)報(bào)告。
4.未來規(guī)劃
豐富的指標(biāo):我們將繼續(xù)完善更多性能指標(biāo)的采集方案，如功耗、GPU、溫度等。
行業(yè)指標(biāo):MQC將基于云上的開發(fā)者數(shù)據(jù)和專家測(cè)試數(shù)據(jù)，整理統(tǒng)計(jì)各行業(yè)的業(yè)績指標(biāo)，并作為參考分享；
業(yè)績優(yōu)優(yōu)資源網(wǎng)基線:如前所述，業(yè)績指標(biāo)觀察優(yōu)優(yōu)資源網(wǎng)通常有三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，分別是同行業(yè)的APP業(yè)績指標(biāo)；不同版本APP的性能指標(biāo)；基于技術(shù)解決方案和行業(yè)數(shù)據(jù)的性能標(biāo)準(zhǔn)。性能的定義可以更好的約束開發(fā)者對(duì)極致性能體驗(yàn)的追求，降低出現(xiàn)性能問題的概率，比如OOM和ANR問題。
關(guān)鍵詞： 性能測(cè)試
責(zé)任編輯：Rex_17
