概述

Markov(阿里媽媽功能測試平臺)是在測試轉型大背景下自研的新一代功能測試平臺，相較于傳統的功能測試框架具有著諸多的優點，比如可視化用例編寫管理、分布式的沙盒環境和測試數據構建、測試流程pipeline管理。此外，基于該平臺還衍生出了許多智能化測試技術，如基于樸素貝葉斯的用例推薦、參數組合膨脹過濾的用例推薦、基于用例編排算法的智能回歸技術、基于用例畫像的智能排查系統、精準智能測試等。我們可將Markov視為新一代的功能測試框架，相對于傳統經典的測試框架(如pytest)+jenkins的模式，Markov模式對于使用者的門檻更低，能讓不懂測試的開發和算法同學簡單的進行自助測試，達到了讓天下沒有難做的"測試"的目標。

主要功能

1.pipeline管理

pipeline即一份配置文件，與功能測試而言主要的兩部分，第一個是測試環境部署相關的，主要是各種參數(比如ip，部署腳本，docker等參數)，第二個是case執行相關的參數(包括了該模塊的該如何發送，校驗，頁面上該展示何種數據源等)?？梢猿橄罄斫獬?#xff0c;pipeline僅為部署頁和用例調試頁設定了特定模塊所需配置參數。此外，pipeline設計為通用的擴展形式，比如用戶可自定義對比測試/壓測/集成測試等。

2.用例管理

可視化的用例管理中，Markov定義了一種面向功能測試的通用頁面結構，包含了用例名/描述/業務分組/標簽/測試數據/發送query/期望結果等元素，結合pipeline中的測試流程配置，實現了動態渲染用例編輯頁的結果，讓測試平臺能接入更多的測試模塊。

3.測試環境管理

可視化的測試環境管理，Markov基于分布式容器部署技術，實現了在測試機上部署多容器能力，支持了鏡像/rpm/基線等多種部署方式，讓測試資源最大化利用，并支持頁面化的環境部署/鎖定/刪除/異常檢測等完善的管理能力。(本期只開放前端可視化，具體測試部署暫為開放)

4.用例編寫和執行

支持可視化的環境選擇/測試數據修改后一鍵執行，透出實時日志和結果。后端執行引擎結合pipeline流程達到動態化load執行插件，以此調度，十分靈活。

5.回歸測試

支持頁面化選取批量用例和測試環境，可選擇多種回歸模式(本期開放caseBycase的基本模式)，執行完成后可產出回歸測試報告。

快速開始

開發環境:IDEA

1.拉取git代碼庫

IDE配置端口為8888

2、搭建本地mysql環境

在本地安裝mysql后啟動，設置用戶名和密碼

3、創建數據表

source markov/database.sql

4、修改項目的mysql配置

修改項目文件src/main/resources/application.properties，改為步驟2中設置的mysql用戶名及密碼

5.配置pipeline流程配置

啟動服務后，點擊 配置-pipeline，在pipeline編輯框中輸入并保存demo中的pipeline內容(pipeline_demo)

6.Demo試用吧！

DEMO演示

1.pipeline管理DEMO

2.用例管理DEMO

3.測試環境管理DEMO

測試環境管理頁

?測試環境部署頁

4.用例執行DEMO

5.回歸測試DEMO

回歸測試任務編輯

回歸任務進度

測試報告詳情頁

6、體驗智能化feature

2期開源計劃

我們將按照計劃進行開源，當然如果你有更感興趣的方向，我們可以調整開源的優先級.

Markov Framework 未發布功能：

1.數據源管理?！拘聰祿瓷系膭討B數據渲染】

2.分布式調度

3.智能排查。

4.分支管理。

聯系我們

Markov由阿里集團-新零售智能引擎事業群-廣告產品技術事業部-技術質量-引擎&基礎測試及平臺團隊榮譽出品，markov-opensource@list.alibaba-inc.com和github issue聯系和反饋。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql 做回归模型_GitHub - themycode/intelligent-test-platform: intelligent-test-platform的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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