综合测试:它是什么呢?
您可能无数次听说过“综合测试”这个词。特别是如果您与销售监控平台的 SaaS 公司打过交道。
但事情是这样的 - 尽管有这么多的讨论,每个供应商对综合测试的解释都让人感觉故意含糊不清,就像他们试图从你的困惑中获利(说实话,这可能是真的)。
以Datadog为例。他们是这样说的:
综合测试,也称为综合监控或主动监控,是一种通过模拟真实用户流量来识别关键用户旅程性能问题的方法。公司可以利用综合测试来主动监控其服务的可用性、应用程序的响应时间以及客户交易的功能。
好的,很酷的介绍,Datadog。但是,嗯……顺便问一下,什么是综合测试?
告别营销人员令人困惑的解释(他们总是假装他们真的了解自己所销售的产品)。本文是综合测试的直接指导。
综合测试的核心:自动化
综合测试的核心就是自动化。
想象一下:浏览器无休止地访问特定网页,执行某些操作,并确保一切正常运行。这就是综合测试的本质,与浏览器自动化测试没有区别。
简单来说,综合测试是带有一些附加功能的浏览器自动化测试。
Playwright、Puppeteer、Selenium 等工具通常用于自动化测试。我们在另一篇文章中比较了这些工具。
所以,如果您已经涉足自动化测试,那么您已经成功了一半。但综合测试并不仅仅停留在测试,因为它是“综合的”。
综合测试的“综合”部分
现在,这些“合成”的东西是什么?到底正在合成什么?
访问上下文:综合测试通常每天从世界各地不同地区的机器运行多次测试。有没有想过您的应用程序在东京和纽约的表现如何?综合测试可以满足您的需求。
网络数据:这不仅仅是检查任务是否完成 - 综合测试还记录关键的网络性能指标。考虑延迟、请求错误等等。如果有打嗝,你就会知道。
前端性能:页面加载速度、资源加载时间、渲染时间 - 综合测试衡量这些。在速度缓慢的网站上,客户将有足够的时间意识到他们不需要该产品并关闭页面。
综合测试不仅仅是“这有效吗?”它更像是“这在任何地方、任何条件下都有效吗?”
综合测试的优点:全面的问题发现
综合测试的与众不同之处在于它能够全面检测问题。通过将浏览器自动化测试与综合监控数据相结合,它提供了潜在问题的全方位视图。让我们来分解一下:
任务完成:综合测试确保交易或任务(例如登录、购买或提交表单)可以成功完成。
性能洞察:它不仅仅检查某些东西是否有效;它还检查某些东西是否有效。它检查它的工作效果如何。页面在一个区域需要 3 秒加载,但在另一个区域需要 30 秒加载?这就是综合测试所提供的洞察力。
早期问题检测:由于它是合成的,因此您可以在真实用户遇到场景之前主动测试场景。
可扩展性:综合测试可以在全球各地 24/7 运行测试,其规模是人类 QA 团队无法比拟的。
综上所述
综合测试是浏览器自动化测试的扩展版本,具有综合监控数据的前瞻性,让您确信您的应用程序在任何地方、任何时候都可靠地运行。
所以下次有人提出“综合测试”这个术语时,您就会确切地知道它是什么......以及如何避免被模糊的解释所迷惑! ?
如果您正在寻找一种在云中托管浏览器自动化测试的方法,请尝试 Leapcell!
Leapcell是一个专为分布式应用程序设计的现代云计算平台,可以以无服务器方式托管Python和Node.js代码 - 它采用即用即付模式,无闲置成本,确保您只需为您使用的资源付费。
查看我们的 Playwright 部署示例文档。
以上是综合测试:它是什么呢?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
