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美团:测试智能化的机会在哪里?

嘉宾 | 编辑 | 忠良 随着人工智能的不断发展,各行各业与人工智能的融合也越来越多,智能化测试就是其中之一,本期我们采访了 ArchSummit 全球架构师峰会(上海站)专题出品人老师...测试呈现出攻击姿态,目标是攻陷(Break)程序、发现其中任何潜藏的错误。缺陷的发现绵延不绝、软件也就迟迟无法交付,最终导致保护式编程作为一种应对策略成为开发人员的基本素养。...永:所谓智能化我认为是个持续的过程而不是某个明确、可达的目标。...永:和开发的工作内容有很大不同,相应的能力要求也有很大差别。...嘉宾介绍 美团优选测试团队负责人,拥有十多年测试领域从业经验,先后涉猎过传统 PC 应用、云计算 / 分布式系统、移动端应用等领域,对探索测试方法、推动过程改进、达成高效持续交付较有兴趣。

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到底修改MySQL还是修改Redis?

现在我们面临了两种选择: 操作Redis的数据,再操作数据库的数据 操作数据库的数据,再操作Redis的数据 如论选择哪种方法,最理想的情况下,两个操作要么同时成功,要么同时失败,否则就会出现Redis...因为使用「更新」操作的话,你会面临两种选择 更新缓存,再更新数据库 更新数据库,再更新缓存 第1种不用考虑了,下面讨论一下「更新数据库,再更新缓存」这种方案。...明确这个问题之后,摆在我们面前的就只有两个选择了: 更新数据库,再删除缓存 删除缓存,再更新数据库 2.2....更新数据库,再删除缓存 这种方式可能存在以下两种异常情况 更新数据库失败,这时可以通过程序捕获异常,直接返回结果,不再继续删除缓存,所以不会出现数据不一致的问题 更新数据库成功,删除缓存失败。...删除缓存,再更新数据库 这种方式可能存在以下两种异常情况 删除缓存失败,这时可以通过程序捕获异常,直接返回结果,不再继续更新数据库,所以不会出现数据不一致的问题 删除缓存成功,更新数据库失败。

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差异后GSEA呢还是ssGSEA后差异呢

/data/Step01-airwayData.Rdata") 大家可以自行理解这个airway数据集,它的转录组测序数据也是公开可以获取的, 可以看我们的数据分析实战系列教程,目录如下所示: (...gsea分析来确定上下调通路功能 方案3:针对每个样品的基因表达量排序进行ssGSEA分析,然后对ssGSEA打分矩阵根据分组进行差异分析 前面的两个方案都需要做差异分析,接下来我们就走转录组差异分析 差异后.../data/Step03-DESeq2_nrDEG.Rdata") 有了差异分析结果,我们走方案2:分组做一个差异分析,根据变化情况把几万个基因排序后,进行gsea分析来确定上下调通路功能: rm...ssGSEA后差异 这里我们针对测序的counts矩阵,走GSVA包的ssGSEA分析,代码如下所示: rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) load...两个策略得到的结果其实是大同小异: 两个策略得到的结果其实是大同小异 同理,大家也可以测试一下方案1和2的一致性,差异分析后的统计学显著的上下调基因分别独立去做GO或者KEGG数据库的超几何分布检验结果,跟上面提到的差异后

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​到底是更新数据库还是更新缓存?

而引入缓存后,我们在向数据库插入数据时,到底是更新数据库还是更新缓存呢? 缓存的一般使用 缓存,从本质上讲,是为了更好的协调两个速度差异比较大的组件而引入的一种中间缓存层。...又或者是删除缓存,再更新数据库? 缓存更新策略 从理论上来说,给缓存设置过期时间,其实是一中最终一致性的表现。...如果这种场景下使用更新数据库再更新缓存的策略,也会造成服务器资源的浪费。...删除缓存再更新数据库 删除缓存再更新数据库的方案也存在着线程安全的问题,例如,线程A更新缓存,同时,线程B读取缓存的数据。可能会出现下面的执行顺序。...推荐使用 在实际的生产环境中,推荐 使用更新数据库再删除缓存 的操作。那么,我们该如何解决这种策略下的问题呢?

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到底是更新数据库还是更新缓存?

而引入缓存后,我们在向数据库插入数据时,到底是更新数据库还是更新缓存呢? 缓存的一般使用 缓存,从本质上讲,是为了更好的协调两个速度差异比较大的组件而引入的一种中间缓存层。...又或者是删除缓存,再更新数据库? 缓存更新策略 从理论上来说,给缓存设置过期时间,其实是一种最终一致性的表现。...如果这种场景下使用更新数据库再更新缓存的策略,也会造成服务器资源的浪费。...删除缓存再更新数据库 删除缓存再更新数据库的方案也存在着线程安全的问题,例如,线程A更新缓存,同时,线程B读取缓存的数据。可能会出现下面的执行顺序。...推荐使用 在实际的生产环境中,推荐 使用更新数据库再删除缓存 的操作。那么,我们该如何解决这种策略下的问题呢?

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自动化运维,做规划还是建场景?

而在开始进行自动化运维落地的时候,往往会面临一个选择:到底是做规划再逐步建设,还是先取价值度高的场景再持续建设?...我们先来看看这两种方式的优缺点: 做规划再逐步建设 规划出未来的自动化运维蓝图,包括自身具备的功能模块、与周边系统的关联、数据流等,再逐步累加进行堆积。...先取价值度高的场景再持续建设 选取一些典型的场景,如应用发布、自动化巡检、补丁更新等场景,逐步建设,然后持续累加,在进行到一定阶段的时候探知到适合自己企业的目标和蓝图。...那我们在做自动化运维的时候,到底应该选择做规划呢?还是选择建场景呢? 我们两种都不选。 来看看一种新的建设思路:1+N 基于1+N的自动化运维建设思路 ?

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