在从源码撰写、持续集成、测试调试、发布运营,整个流程中大数据无所不在,svn的checkin日志,来源于人工、自动化、APM系统发现的缺陷、缺陷的堆栈和日志、缺陷的解决流水、用户行为数据、App性能数据、甚至是代码本身,每个数据关联起来对软件质量中的发现、度量、定位都有着重要的价值。本次专题,我们会收集在各个公司中利用大数据来改善软件质量的最佳实践。希望听众从中能收获到, 借力大数据技术来解决软件质量中的顽固问题的思路和创意,例如重复bug要如何减少,如何识别自动重要紧急的问题,如何快速定位随机crash、卡顿、甚至是功能问题。 借力大数据的软件质量建设中遇到的难点以及解决方案,例如质量类数据如何处理才能更高校地结合到大数据工具spark、hive。 大数据带给软件质量的具体效益,例如提升大数据帮助我们发现了什么隐藏缺陷,帮助我们节约了多少人力投入和定位缺陷的耗时。
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