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河北自制軟件研發(fā)特價

來源: 發(fā)布時間:2020-06-27

軟件測試問題管理

(1)軟件測試問題的界定

如出現下列情況之一,可判定軟件在測試過程中出現問題。具體如下。功能未實現,與規(guī)格說明書的描述不一致不能工作,死機,沒反應對某種軟、硬件配置不兼容在設置邊界條件時發(fā)生功能缺失或錯誤界面、消息、提示不夠準確,不友好有時把未完成的工作也作為一個問題


軟件測試問題的報告

在軟件開發(fā)過程中,發(fā)現并報告問題不僅是測試工程師的職責,也是所有研發(fā)參與人員的職責,所有人報告的問題都被統一記錄、追蹤和管理。問題的每一次處理都應被記錄在數據庫內,所有記錄都無法刪除。

測試工程師在發(fā)現或接受到問題報告后,應立即建立一個新問題記錄,已備后續(xù)的追蹤和管理,問題記錄應包含問題的具體再現步驟、環(huán)境和問題再現時的屏幕截圖等。測試工程師應盡可能分析產生問題的原因,并根據該問題對后續(xù)軟件開發(fā)和發(fā)布的影響程度,設定合適的優(yōu)先級和嚴重級別。在分析產生問題原因的基礎上,對問題進行歸類管理。


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在大數據存儲技術突破的同時,數據分析技術也伴隨著發(fā)展起來。在互聯網環(huán)境下,數據分析的工作重點從以往孤立的研究存儲如何分布、計算任務如何分布,轉向研究如何根據數據的特點有效將計算任務分布到計算節(jié)點上,進而直接完成分析。

在這個過程中,開源軟件社區(qū)起到了關鍵性的作用,比較有代表性的分析框架如:面向批處理的Hadoop項目,Spark項目,面向流處理的Kafka項目,Storm項目和Flink項目等。

批處理和流處理分析框架的提出,為分布式計算提供了可操作性的途徑,改變了以往以單一節(jié)點為基礎實施數據分析的工作方式。一些分析庫,例如機器學習庫Mahout、機器學習庫MLlib和面向圖計算的Pregel、GraphX等,將傳統的統計分析、數據挖掘和機器學習的算法進行改進,以便充分發(fā)揮分布式計算集群的效能。 通州區(qū)質量軟件研發(fā)調試上海領司網絡為您供應 軟件研發(fā),有想法的可以來電咨詢!

從中心技術層面上看,雖然中國的大數據產品繁多,但是仔細觀察,這些產品的底層技術仍然是國外開源社區(qū)主導。之所以開源會成為大數據技術的發(fā)源地,筆者認為,大數據軟件不直接面向用戶解決問題,在開發(fā)人者群體內得到認可是決定其生存發(fā)展的重要因素,通過開源拉低門檻,不僅可以限制同類產品低水平競爭,而且可以加快技術在全球范圍的開發(fā)者社區(qū)的傳播,進一步促進了其成熟,一旦終成為事實標準,開發(fā)者的使用習慣就固定了。

國內目前的主流觀點很難理解開源社區(qū)的這種強調和運營的文化背后的邏輯,所以從理念上無法接受這種做法,再加上語言和文化差異,就更難融入國際開源社區(qū)的工作中,這已經成為中國大數據發(fā)展的挑戰(zhàn)。

工業(yè)軟件的幾個特點歷史長

工業(yè)軟件是個新詞,大概十多年前在國內媒體上出現。其主體并不是單個的新興行業(yè),它涵蓋了許多有幾十年歷史的傳統行業(yè)。目前流傳的文章一般把工業(yè)軟件籠統地分三大類:研發(fā)設計類,生產控制類和數據管理類;每一類都早已在全球歷經幾十年的充分競爭。

領域眾多 差異巨大

三大類工業(yè)軟件在很長一段時間里互不相關。2000年后以S家為表示的數字孿生理念試圖把生產控制類納入版圖,以形成更完整和強大的工業(yè)解決方案。

即使是同一種分類下的工業(yè)軟件,其細分領域也是數量眾多并且差異明顯。比如研發(fā)設計類有PDM, CAD, CAE, CAM,EDA等方向。CAE又分為結構,流體,多體,熱,電磁,聲等領域。不同領域的產品面向不同的用戶;從業(yè)人員即使在相近領域也較難復用知識和經驗。 上海領司網絡為您供應 軟件研發(fā),有需求可以來電咨詢!

工業(yè)軟件是典型的ToB,其客戶一般是制造行業(yè)里的中大型企業(yè),以研發(fā)設計類為例,其主要客戶集中在汽車,航空航天和**。用戶一般是在這些公司或組織的設計工程師和分析工程師。一般而言,用戶并不能決定采用哪何種軟件。軟件的使用成本和風險對客戶決策有較大影響。

客戶的產品有著較長的生命周期,比如在船舶行業(yè)產品的生命周期一般超過30年,這期間所使用的研發(fā)設計軟件必須高度滿足兼容性、可靠性和穩(wěn)定性。

相比國外企業(yè),國內企業(yè)對具體某個研發(fā)設計類軟件的黏性要弱得多,比如還沒有把研發(fā)體系建立在特定的研發(fā)設計軟件上,這使得國內客戶替換軟件的難度要降低了很多。

傳統客戶行業(yè)現在也面臨巨大的不確定性和復雜性,對軟件供應商的靈活性有著新的要求。

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需求側角度觀察,中國大數據產品的用戶對大數據產品的用途理解上仍然存在很大的差距,有的公司在大數據產品的運用水平上已經達到國際先進,可以熟練使用數據技術驅動業(yè)務的發(fā)展;處于第二梯隊的用戶,能做到運用大數據技術解決已有的問題;更多行業(yè)的企業(yè)在采集數據的層面上還處于起步階段;中國大數據產品的研發(fā)者還需要進一步深耕市場,更多關照處于不同發(fā)展階段的細分市場的用戶需求。從發(fā)展路徑上看,導致大數據技術持續(xù)創(chuàng)新的底層邏輯與芯片、軟件技術的突破密切相關。中國大數據中心技術還面臨尚未形成跨領域的協同創(chuàng)新的挑戰(zhàn),從體制機制上看半導體、軟件、數據及工業(yè)之間還是各自為戰(zhàn)的狀態(tài),并未形成配合的局面。河北自制軟件研發(fā)特價

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