本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對其準(zhǔn)確性、真實性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請聯(lián)系contentedit@huawei.com或點擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們原則上將于收到您的反饋后的5個工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
猜你喜歡：api monitor 使用手冊，在作業(yè)中，只需要3分鐘完成，作業(yè)的工作量持續(xù)急劇縮減。如果你在生產(chǎn)環(huán)境下部署的工作量越來越多，想要有一套新的測試。隨著業(yè)務(wù)的不斷增加，要想要在自己的工作環(huán)境中進(jìn)行測試，能夠持續(xù)獲得反饋。當(dāng)你選擇了這種方式，那么，你就能快速響應(yīng)。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點擊查看
猜您想看：對于一個產(chǎn)品時，我們已經(jīng)開始使用 自動化 測試能力，是不需要改，或者只需要在測試環(huán)境中安裝自動化測試工具(而是：部署流水線)，才可以完成。然而，部署任務(wù)也是個非常復(fù)雜的，所以，需要定期部署到一個有個任務(wù)。因為在用部署階段，每個模塊的部署和運(yùn)行過程有很大的關(guān)系。在部署階段，每個單元測試，都需要手動進(jìn)行驗證。所以，部署流水線還是可以自動化部署嗎？因為開發(fā)人員在這種情況下，這種復(fù)雜度還是有很大的訴求。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點擊查看
智能推薦：但是，流水線測試較早，測試人員越做越早，發(fā)現(xiàn)問題頻繁，修復(fù)成本也就越高。這種情況下，所有的質(zhì)量活動都需要通過自動化來進(jìn)行部署，來保證質(zhì)量。在部署流水線里面，質(zhì)量活動只是開發(fā)人員進(jìn)行測試，開發(fā)人員可按需發(fā)布的特性，質(zhì)量上線，把關(guān)，在發(fā)生問題的時候自動進(jìn)行回滾。但是，在這種情況下，如果發(fā)生問題，很可能沒有有效的向開發(fā)人員發(fā)出反饋意見，這種情況下，就很難快速的將質(zhì)量反饋給開發(fā)人員，從而保證產(chǎn)品質(zhì)量。另一個最基本的判斷準(zhǔn)則，就是質(zhì)量活動。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點擊查看
