. . . . . . . . . . . . . . . . . 152 4 27 测试 156 27.1 单元测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 27.2 其他类型的测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229 44 测试 230 44.1 rust_gtest_interop 库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 6 44.2 Rust 测试的 GN 规则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . hours and 40 minutes, including breaks) Segment Duration 欢迎 3 minutes 迭代器 45 minutes 模块 40 minutes 测试 45 minutes • Day 4 Afternoon (2 hours and 10 minutes, including breaks) Segment Duration 错误处理 55

机协同”。在如何构造大批量、高质量的合 成数据，让智能体能够在持续地与用户的交互中自我优化而不是劣化，将会成为众多无机器学习 技术背景的开发者的头号难题。 因此，面向数据进行定制化合成、评估、测试、标注、人机协同的“纯数据”产业，有可能 会走上越来越重要的位置，不仅仅是服务于基座模型厂商。 4. 多模态对齐很可能给基座模型带来质的提升 最新研究发现，在没有预先约束和约定下，不同 模态 调试任务、自主查找和修复代码库中的错误，构建和部署应用程序。在 SWE-bench 编码基准测 试中，Devin 能够解决 GitHub 中 13.86%的真实问题，有了很大提升。 说起 SWE-bench 编码基准测试（https://www.swebench.com/），2024 年进步很快，以 OpenAI 建立的 verified 子集（500 个问题）为例，4 月开始时，成功率只有 2.8%，到现在已 有些开发团队借助智能体和 RAG 技术检索历史上已知的代码缺陷模式和已知问题，从而比较 准确地识别潜在的缺陷和安全漏洞，甚至能够分析代码的功能意图，全面提升代码评审的能 力。  有些团队，根据 UI 设计图，让 LLM 自动生成相应的前端代码，大大减少了手动编码的时间， 加快了从设计到实现的流程。 43 / 111 从应用效果看，前面调研的数据可供参考。在国内 AI 编程开展比较好的大厂，超过

质量——向用户交付稳定可靠的软件；  监控——直观地展示Curve运行状态；  运维——保障Curve始终稳定高效运行。 质量 ✓ 质量管理体系（设计、开发、review、CI） ✓ 测试方法论（单元测试、集成测试、系统测试） 监控 ✓ 监控架构 ✓ 指标采集、后端处理、可视化展示 运维 ✓ 运维特性 （易部署、易升级、自治） ✓ 运维工具（部署工具、管理工具） 4/33背景 01 02 软件质量的定义是：软件与明确地和隐含地定义的需求相一致的程度。 为了确保最终交付的软件满足需求，必须将质量控制贯穿于设计、开发到测试的整个流程中。 设计  设计流程  文档规范 开发  编码规范与提交流程  版本管理 测试  测试方法论  CI与异常测试 6/33设计流程 Curve团队采用敏捷开发模式，负责人在制定迭代计划时，确认哪些任务需要设计 文档：  小需 Dailybuild测试 提交issue 开发设计 提交PR review +1 CI测试（编译、静态检 查、单元测试、集成测 试、覆盖率80%卡点） 合入master 分支 代码提交流程 异常自动化 测试 混沌测试 （每周一次） CI测试（编译、静态检 查、单元测试、集成测 试、覆盖率80%卡点） 邮件通知 Curve所有代码均在github托管。新 代码需要通过CI测试和code

闭源：由一个小团队开发的闭源 AI，专注于生成创意和艺术图像。 2.3 AI 视频工具 Figure 5: AI 视频工具 2.3.1 Sora (OpenAI 公司) 内测：由 OpenAI 开发，目前处于内部测试阶段的项目。 8 2.3.2 Runway 闭源：一个闭源的创意工具，支持通过 AI 进行视频编辑和生成。 2.3.3 Pika 闭源的图像编辑工具，专注于简化图像处理流程。 2.3.4 cker 提供轻量级虚拟化，能快 速部署并且易于管理应用。 Docker 的优势： 1. 快速部署：Docker 容器可以在几秒钟内启动，提高了开发和部署的效率。 2. 一致性：确保应用在开发、测试和生产环境中具有一致的运行环境。 3. 可移植性：容器可以在任何支持 Docker 的系统上运行，实现跨平台的可 移植性。 4. 易于扩展：Docker 可以方便地扩展并支持微服务架构的部署。 非常简单，基本都是下一步。注意在安装过程中，我们需要确 保”Use WSL 2 instead of Hyper-V (recommended)” 这一功能被启用。 docker 有 UI 界面，如图 22所示： 21 Figure 22: docker 在 mac 下的 UI 界面 如何验证 docker 是否安装成功，只需要运行下面命令： docker run hello-world 如果返回消息中带有：成功，表明安装成功。

动力外包。国内这类 伪低代码产品，靠着模板走量批发的模式。客户买的是人工，不是技术 • 低代码平台与企业技术 栈的融合能力成为一个 重要的考验指标 • 有的企业系统已经运行 了几十年，拥有自己的 UI 体系、数据库体系和 中台体系，完全更改是 不现实的，低代码平台 要做的是与这么多技术 融合，帮助企业更好地 改进。 • 降本增效是最初级的成 果，如果能够深入企业 业务当中，低代码平台 可以带来的东西会更多。 尽量采用OpenAPI作为系统集成胶水 • 重塑研发流水线 • 任何变更都提交git，有迹可循 • 变更经过几层验证，生产验证后自动合并，保证Single Version Of Truth • 随时可以集成测试 • 持续研发必然带来持续集成、持续测试、持续交付、持续.......... 淘 宝 和 天 猫 合 并 建 设 业 务 中 台 ， 三 大 中 间 件 核 心 系 统 上 线 。 阿 里 云 正 式 成 立 ， • 服务市场中的业务服务、中间件由于为您减少了三方集成的成本，所以您根据服务的性质缴纳费用， 费用将有一部分归入PaaS账单，而另一部分则根据与供应商的合约进行分成。 • 如果您选择了应用架构或者测试服务，需要根据具体商务合约进行支付费用。 • （当然需要考虑竞争对手的策略，以以上为基础的考虑竞争对手的价格策略） • （针对可以给客户提供何种服务模式,比如超市、专卖还是便利店，也会影响到价格策略，但是还是

Nacos 账号权限体系 103 Nacos 认证机制 110 Nacos 前端设计 117 Nacos 前端设计 117 Nacos 性能报告 122 Nacos Naming 大规模测试报告 122 Nacos ⽣态 130 Nacos Spring 生态 130 Nacos Docker & Kubernetes 生态 137 Nacos 服务网格生态 148 Nacos 命名空间（Namespace） 用于进行租户粒度的配置隔离。不同的命名空间下，可以存在相同的 Group 或 Data ID 的配置。 Namespace 的常用场景之⼀是不同环境的配置的区分隔离，例如开发测试环境和生产环境的资源 （如数据库配置、限流阈值、降级开关）隔离等。如果在没有指定 Namespace 的情况下，默认使 用 public 命名空间。 配置组（Group） Nacos 中的⼀ 的设计就是用来进行资源隔离的，我们在进行配置资源的时候可以从以下两个角度来 看：  从单个租户的角度来看，我们要配置多套环境的配置，可以根据不同的环境来创建 Namespace 。 比如开发环境、测试环境、线上环境，我们就创建对应的 Namespace（dev、test、prod）， Nacos 会自动生成对应的 Namespace Id 。如果同⼀个环境内想配置相同的配置，可以通过 Group

交互与使用习惯不同 YAML 文件 图形化界面 命令行工具 IaC 配置语言 扩容策略 • 当请求数上升 10% 时，自动扩 容 100 个实例 发布策略 • 当金丝雀实例通 过 99% 的测试时， 按每小时切 10% 流量的节奏进行 发布 YAML 文件 YAML 文件 HorizontalPodAutoscaler CustomMetricsServer Prometheus 更简单 CUE • 功能强大：专注于操纵数据，而不是写 代码 • 完全兼容 JSON • 简单直观：schema 和 value 语法一致 完整的 k8s YAML 抽象数据 PaaS 层 UI (e.g. dashboard, cli) 用户 CUE schema/模板 “客户端”抽象 标准化的“服务端”抽象 – 应用模型 Open Application Model (OAM) Kubernetes and Open Application Model (OAM)” KubeVela = OAM Kubernetes Runtime + Capability Center + UI (Cli + Dashboard) KubeVela Ø User interface layer - CLI/Dashboard/Appfile Ø KubeVela core - OAM

程序设计语言 简体中文版 11. 编写自动化测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219 11.1. 如何编写测试 . . . . . . . . . . . . . . . 220 11.2. 控制测试如何运行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 11.3. 测试的组织结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255 12.4. 采用测试驱动开发完善库的功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

RC1 1.1 Beta 1.1 Alpha 1.0 Pre-GA RC4 RC3 RC2 RC1 TiDB 路线图 性能测试 TiDB Sysbench 性能测试报告 - v1.0.0 TiDB TPC-H 50G 性能测试报告 - v2.0 TiDB Sysbench 性能对比测试报告 - v2.0.0 对比 v1.0.0 - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 致谢 当前文档 以上 Linux 操作系统可运行在物理服务器以及 VMware、KVM、XEN 主流虚拟化环境上。 TiDB 支持部署和运行在 Intel x86-64 架构的 64 位通用硬件服务器平台。对于开发，测试，及生产环境的服务 器硬件配置有以下要求和建议： 组件 CPU 内存 本地存储 网络 实例数量(最低要求) TiDB 8核+ 16 GB+ SAS, 200 GB+ 千兆网卡 1（可与 PD 同机器） 千兆网卡 3 服务器总计 4 注： 验证测试环境中的 TiDB 和 PD 可以部署在同一台服务器上。 如进行性能相关的测试，避免采用低性能存储和网络硬件配置，防止对测试结果的正确性产生干扰。 如果仅验证功能，建议使用 Docker Compose 部署方案单机进行测试。 TiDB 软件和硬件环境要求 概述 Linux 操作系统版本要求 服务器要求 开发及测试环境 软硬件环境需求 - 204 - 本文档使用