在自动化测试的过程中，持续集成是一个至关重要的环节，可以帮助团队更高效地进行代码集成和测试。Jenkins作为一个流行的持续集成工具，提供了丰富的功能来支持构建、测试和部署。本文将讨论如何在 Jenkins 中处理测试中的预期失败情况，并将其与构建状态相结合，以便更好地监控和管理项目的健康状况。
18年的时候，根据项目组需要，编写了一套 Java 版的自动化测试框架，可进行包括 APP（Android、iOS）、H5、Web、接口的自动化测试任务。测试报告可通过 HTML 报告或 Excel 报告的方式进行查看。此框架在项目组期间已落地使用并助力测试回归时发现了一些问题（BUG）。
负责京东物流研发的全部产品线的质量保障工作，是京东集团最早开始全面实施自动测试的团队之一。经过多年的技术沉淀，围绕质量、效率、过程改进、技术提升等方面，去发现、挖掘工作中的难点&痛点，自主研发了一系列有关自动化、性能、持续集成系统和工具。
随着人工智能技术的发展,AI在软件测试领域得到了广泛的应用与实践。人工智能可以帮助测试工程师自动执行重复性高的测试用例,分析大量测试结果进行预测,并自动生成测试报告与缺陷列表。这大大提高了测试效率,缩短了测试周期。
dap通过对外的api并行运行自动化测试，返回测试日志，理论上运行时间就是最小suite运行时间，只要suite足够小，dap就可以足够快。
在一些测试场景，或者新用户试用学习的场景下，正常的数据因门槛过高、数据敏感性、没有数据源等原因无法接入和使用，造成用户无法获取接近真实使用场景的体验。
实施ChatOps是一种现代工作方式，它将人员，工具和讨论结合在一起，以提高生产力并帮助企业更快地发展。在ChatOps上运行的组织将自动监视和系统解析与人工监督和分析相结合，以最大程度地提高正常运行时间和效率。
logging日志文件写入默认是gbk编码格式的，所以在查看时需要使用gbk的解码方式打开。
根据测试目标和需求，选择适合的自动化测试工具和框架，例如：Selenium、Appium、Requests等。
大家好，我是你们的导师，我每天都会在这里给大家分享一些干货内容（当然了，周末也要允许老师休息一下哈）。昨天老师跟大家分享了Spring Boot 返回 JSON 数据及数据封装，今天来跟大家分享一下如何使用 SLF4J 进行日志记录。
# bigdata-demo 项目地址：https://github.com/windwant/bigdata-service hadoop: hadoop hdfs操作 log输出到flume flume输出到hdfs hbase: HTable基本操作：创建，删除，添加表，行，列族，列等。 kafka： 测试 producer | consumer storm：实时处理消息 kafka集成storm集成hdfs 读取kafka数据=
很多时候大家在调试期间会有很多很多的日志输出，每次都需要点击Console窗口上的clear来清除日志信息着实麻烦，而且逼格很低，今天给大家带来一篇通过设定自定义快捷键来快速清除日志的方法。
综合考虑，第三点肯定是不靠谱的，第一点成本太高，公司本来就比较忙，那就只能去找一个现成的了…
上一篇宏哥介绍是如何使用logback将日志输出到控制台中，但是如果需要发给相关人需要你拷贝出来，有时候由于控制台窗口的限制，有部分日志将会无法查看，因此我们还是需要将日志输出到文件中，因此今天主要介绍和分享如何使用logback将日志输出到文件中。
TLog提供了一种最简单的方式来解决日志追踪问题，它不收集日志，也不需要另外的存储空间，它只是自动的对你的日志进行打标签，自动生成TraceId贯穿你微服务的一整条链路。并且提供上下游节点信息。适合中小型企业以及想快速解决日志追踪问题的公司项目使用。
基于Robot Framework、Jenkins、Appium、Selenium、Requests、AutoIt等开源框架和技术，成功打造了通用自动化测试持续集成管理平台（以下简称“平台”），显著提高了测试质量和测试用例的执行效率。
企业正在朝着DevOps方法论和敏捷文化迈进，以加快交付速度并确保产品质量。在DevOps中，连续和自动化的交付周期是使快速可靠的交付成为可能的基础。
最近有部神剧《人民的名义》，讲述了当代检察官侯亮平维护公平正义和法制统一，以身涉险，与贪腐分子展开斗智斗勇的抉择，实乃当下中国复杂政治生态的一股清流。
Go 语言是一门很重视程序测试的编程语言，所以在上一篇中，我与你再三强调了程序测试的重要性，同时，也介绍了关于go test命令的基本规则和主要流程的内容。今天我们继续分享测试的基本规则和流程。
在Spring5.x版本之后，原来的Log4j有很多东西废弃了，所以改用log4j2
版本控制在软件持续开发当中还是非常非常重要的，如果管理不好，很容易把多个版本搞乱，给开发，测试，运维和运营都带来很多沟通协作上面的麻烦，大大降低团队的工作效率，本文就讲解一下我们的控制规范。
关于测试框架的好处，比如快速回归提高测试效率，提高测试覆盖率等这里就不讨论了。这里主要讨论自动化框架包含哪些内容，以及如何去设计一个测试框架。
产线环境上的Flink应用是长时运行的应用，日志量较大，需要将flink应用的日志发送到外部系统，方便进行日志检索。
之前把写完的APP传到了分发平台，结果被打回。原因是程序多次崩溃，测试小姐姐还贴心打印了测试日志和视频。测试使用的是Monkey，在开发完成之后，测试看来是少不了的环节。手动测试，只能做有限次的操作，而Monkey可以使用自动化的连续随机操作，来测试软件的稳定性。 使用Monkey需要下载java，AndroidSDK，连接手机使用adb 具体操作可以看这位高手的专栏android monkey测试入门 记录一下我的具体使用： cmd进入控制台 罗列设备：
SeleniumLibrary是Robot Framework的Web测试库，内部使用Selenium工具。
NSArray 获取指定 元素 的位置 或者 判断是否存在指定的 元素 的时间复杂度是 O(n)(包含特定元素时，平均耗时是 O(n/2)，如果不包含特定元素，耗时是 O(n))。
缓慢的MySQL查询是导致应用程序瓶颈的常见原因。尤其在生产环境中，查询缓慢对网站就会产生非常不好的体验。
自定义日志驱动，需要实现 think\contract\LogHandlerInterface 接口
在测试Activity的启动过程中，测试Intent.FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP以及SingleTask的过程中发现这两者有一些区别。
【导读】传统的新闻推荐算法仅仅从语义层对新闻进行表示学习，而忽略了新闻本身包含的知识层面的信息。本文将知识图谱实体嵌入与神经网络相结合，将新闻的语义表示和知识表示融合形成新的embedding表示，以此来进行用户新闻推荐。这种方法考虑了不同层面上的信息，实验证明比传统的方法效果好。 专知成员Xiaowen关于推荐系统相关论文笔记如下： 【AAAI2018】基于注意力机制的交易上下文感知推荐，悉尼科技大学和电子科技大学最新工作 【RecSys2017】基于“翻译”的推荐系统方案，加州大学圣地亚哥分校最新工作（
* 因为本例中设置每天0点进行日志的拆分，所以folder和rq均设置采用昨天的日期进行归档。
与 Rsyslog 服务器一样，登录并通过以下命令检查 rsyslog 守护进程是否正在运行：
分享了需求，功能设计，流程，工具选择。那么这次来分享下。整体的框架模块以及开发需要的类包。
对于Linux系统安全来说，日志文件是极其重要的工具。不知为何，我发现很多运维同学的服务器上都运行着一些诸如每天切分Nginx日志之类的CRON脚本，大家似乎遗忘了Logrotate，争相发明自己的轮子，这真是让人沮丧啊！就好比明明身边躺着现成的性感美女，大家却忙着自娱自乐，罪过！
随着软件系统规模的持续增大，业务复杂度的持续增加，软件测试的复杂度也随之越来越大。而软件测试工作复杂度的直接体现，就是测试用例编写、维护、执行和管理，所以编写易读、易维护和易管理的测试用例可以有效的降低测试工作的复杂度。本文主要系统的介绍了测试用例的几种管理方法，包括每种的特点，适用场景以及实例。帮助不同的项目和团队，根据自己的情况选择适合的测试用例编写和管理方法，从而降低测试工作的复杂度，提高测试工作的效率。
默认情况下，CDSW会话中的Spark应用程序只显示ERROR级别的日志，当作业出现异常或卡住时无法查看作业运行详细日志及异常堆栈信息，不能根据日志的上下文正确的定位问题。在Cloudera Data Science Workbench中允许基于每个Project配置较低级别的Spark运行日志记录，Spark2使用的是Apache Log4j，可以通过log4j.properties文件配置日志输出级别。本篇文章Fayson主要介绍如何在CDSW上调试失败或卡住的Spark作业。
Jenkins是一款开源 CI&CD 软件，用于自动化各种任务，包括构建、测试和部署软件。
了解基本的创建流程，有利于排查各种可能的故障。故障可以理解为集群生命周期中的一个状态，而创建是整个生命周期的起点。同时，重置、重启都是非常快速地解决问题的方法，都涉及创建。
我今天给大家分享的主题主要是移动端持续集成的移动端落地。先给大家介绍一下我的一些背景，大概做了十年左右的软件的质量研发，还有DevOps 的一些工作。然后经历了外资企业还有一些互联网，比如说360。
据外媒Techspot报道， 谷歌Play商店此前曾出现一些看似合法却包含恶意软件的的应用程序并不陌生，但McAfee的研究人员发现了一些与以前不同的内容：针对特定个人的三种恶意应用程序。该安全组织表示，一个与朝鲜有关的小组上传了这些应用程序，这些应用程序旨在渗透属于脱北者的Android设备。
大家好，我是Arthur,拥有超过10年以上的银行测试经验，目前在一家互联网创业公司担任测试经理。在我们那个年代，基本上都是不会写代码的做测试工作，而且基本都是纯手工；最近几年，测试开发开始流行，互联网行业越来越重视测试人员的综合能力，使得我们这些老测试也必须转型，才能跟上时代的步伐，因此我也报名了狂师老师的 全栈测开训练营，之前我也在一些网络培训网站上学习一些新的知识点，但我感觉狂师的课程无论是范围、广度、深度比大多数培训机构强很多，也正是工作当中经常能用到的内容，非常值得大家学习。那么，今天我将结合训练营课程的讲解，分享一些关于接口自动化测试学习实践总结，并且这些我已经应用到了实际工作上，希望对大家也有所帮助。
随着公司业务的不断迅速增长，使得管理复杂的IT基础设施需求变得更为艰难。解决应对这一复杂变幻的挑战的最佳方法是让开发团队和运维团队紧密协作，实现灵活应对。拥有一个DevOps专家团队可以实现在最少时间服务中断的情况下实现IT基础设施的动态伸缩。
在系统的开发中，最关键的一个组件工具就是日志，日志打印方便问题排查，或者生产事故回溯，日志记录用来监控并分析系统性能点，并以此为依据，不断对系统进行优化；同时基于用户的操作日志，对用户行为进行分析，开发智能推荐的功能，或者进行营销投放，这在系统中都是常见且关键的业务流程。
在之前的文章中，我都提到过QPS计算的两种公式，今天特意来研究一下在固定线程模型下，两种统计公式误差问题。
如果你负责管理数台的 Linux，你得登录每一台Linux 后，才能阅读其中的信息！ 这样是不是很麻烦？？ 那有没有什么更好的方案呢？
一直以来，小白在Kubernetes集群中测试Loki的日志采集都是在容器内执行echo命令输出到控制台。这种方式操作起来既不方便无法大规模做日志测试。直到小白遇到一个好用的日志输出小工具flog[1]。
日志对于排查错误非常重要，使用linux命令awk sed grep find等命令查询日志非常麻烦，而且很难做数据分析，使用免费开源的ELK可以支撑大规模的日志检索，本文将一步步教怎么快速搭建一个window版本的ELK日志收集系统。
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