億萬級APP藍(lán)海不斷突起，不斷增長的DAU引申質(zhì)量管控思考
據(jù) moonfox數(shù)據(jù)一季度移動互聯(lián)網(wǎng)人均app安裝數(shù)量保持穩(wěn)定，人均單日使用時長提升明顯，達(dá)5.4小時，對比上一季度增加了18分鐘，同比去年增加了6分鐘，移動網(wǎng)民用網(wǎng)行為持續(xù)增強(qiáng)。億級用戶量APP已經(jīng)達(dá)到100+，千萬百萬級APP數(shù)量保守估計已過千家。
在高速發(fā)展的移動互聯(lián)網(wǎng)時代，許多大型企業(yè)不斷開拓移動端業(yè)務(wù)，豐富移動APP的服務(wù)能力，投身這場to c業(yè)務(wù)的用戶搶奪戰(zhàn)中。甚至一些處于行業(yè)頂端的企業(yè)，會設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)化開放接口，允許其他應(yīng)用服務(wù)內(nèi)嵌頁面或小程序進(jìn)行接入合作。對于這類企業(yè)，APP產(chǎn)品能力不斷壯大、產(chǎn)品對于企業(yè)整體生產(chǎn)服務(wù)的重要程度不斷提高、產(chǎn)品更新迭代敏捷快速，如何保障APP產(chǎn)品長期穩(wěn)定運(yùn)行顯得尤為重要。
APP內(nèi)容質(zhì)量管控解決方案，AI智能+人工巡檢保障產(chǎn)品穩(wěn)定運(yùn)行
針對此類測試需求，復(fù)深藍(lán)提出APP內(nèi)容質(zhì)量管控解決方案。提供保障大型企業(yè)移動端應(yīng)用/產(chǎn)品質(zhì)量的全年性質(zhì)量管控服務(wù)，包含但不限于對企業(yè)移動產(chǎn)品的核心業(yè)務(wù)、次核心業(yè)務(wù)、常量業(yè)務(wù)進(jìn)行分析并設(shè)計質(zhì)量管控方案，按需設(shè)定周期性機(jī)器自動化巡檢方案并進(jìn)行方案所需的測試設(shè)計、測試執(zhí)行、推送巡檢報告等實施，提供穩(wěn)定的、周期性、全面涵蓋APP產(chǎn)品功能測試、兼容性測試及更具差異化的用戶體驗測試的人工巡檢服務(wù)，巡檢內(nèi)容支持每月/周期性按需更新。復(fù)深藍(lán)使用自研的移動真機(jī)自動化測試平臺完成每日機(jī)器巡檢任務(wù)，支持快速維護(hù)大型企業(yè)移動APP內(nèi)上千應(yīng)用的自動化腳本管理，支持使用一套腳本在大批量真機(jī)設(shè)備上智能化巡檢，保障企業(yè)產(chǎn)品每日穩(wěn)定運(yùn)行。
AI智能助力機(jī)器自動化巡檢，三大法寶攻克量級痛點(diǎn)
針對集成了大量豐富應(yīng)用的大型App，內(nèi)容量巨大，同時需要適配眾多用戶的手機(jī)，這樣僅靠元素定位、Xpath定位明顯難于做到。為了保障APP內(nèi)容質(zhì)量管控服務(wù)中機(jī)器自動化巡檢任務(wù)的順利執(zhí)行及結(jié)果準(zhǔn)確性，復(fù)深藍(lán)應(yīng)用了三大AI智能法寶攻克難關(guān)。
法寶一：通過OCR識別文字來定位目標(biāo)位置。對于屏幕截圖出現(xiàn)的問題，復(fù)深藍(lán)人工智能團(tuán)隊可以在極短的時間內(nèi)自動識別對應(yīng)文字和符號，并把所有文字和符號對應(yīng)的坐標(biāo)自動標(biāo)出。通過文字和符號的精確匹配或者靈活匹配，自動找到屏幕中對應(yīng)的文字所在的方形位置，并通過點(diǎn)擊命令實現(xiàn)模擬人眼判斷位置，人手點(diǎn)擊坐標(biāo)的功能。
法寶二：通過像素級別精確算法模板尋找目標(biāo)位置。復(fù)深藍(lán)移動自動化系統(tǒng)自帶各種算法模板，只需簡單調(diào)參即可實現(xiàn)屏幕圖片的計算機(jī)視覺算法處理。對于屏幕內(nèi)需要點(diǎn)擊的內(nèi)容不是文字部分，我們無法使用法寶一，但只需要找到屏幕截屏的位置和其他部分的差異，如顏色差異、輪廓差異、大小差異、形狀差異，并排除背景干擾、遮擋干擾等，就可以迅速在屏幕圖片中找到需要點(diǎn)擊的位置。通過本方法，可以快速精準(zhǔn)地定位目標(biāo)位置并點(diǎn)擊完成功能。
法寶三：通過深度學(xué)習(xí)的圖像檢索和目標(biāo)檢測方法進(jìn)行目標(biāo)對象的識別。除了前面兩大法寶外，復(fù)深藍(lán)移動自動化系統(tǒng)還提供了基于圖像檢索和目標(biāo)檢測的方法，通過自動訓(xùn)練的方式，自動為屏幕中找到關(guān)鍵目標(biāo)，比如各種形狀的按鈕、菜單、圖標(biāo)等。使用該方法可以解決難于使用傳統(tǒng)算法進(jìn)行區(qū)分，沒有文字信息可以輔助定位等痛點(diǎn)，并可以實現(xiàn)高精準(zhǔn)高度模擬人腦識別方式以達(dá)到復(fù)雜場景下的定位。
人工巡檢專家團(tuán)隊全程跟蹤，0代碼腳本、無人值守、定期巡檢深挖產(chǎn)品痛點(diǎn)
建立企業(yè)APP內(nèi)容質(zhì)量管控專屬團(tuán)隊，團(tuán)隊內(nèi)測試專家熟悉APP所在行業(yè)業(yè)務(wù)、先期分析APP整體業(yè)務(wù)流程、了解運(yùn)行過程中與其他系統(tǒng)的對接及數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)等，梳理核心自動化測試用例并設(shè)計測試方案。同時，持續(xù)跟進(jìn)測試過程并跟蹤問題處理，進(jìn)行復(fù)查和確認(rèn)。
采用平臺快速、可視化、0代碼方式錄制轉(zhuǎn)換自動化腳本，清晰管理APP內(nèi)全量應(yīng)用的測試用例。復(fù)深藍(lán)自主研發(fā)的移動自動化測試平臺，具備標(biāo)準(zhǔn)化腳本事件及規(guī)則庫，將曾經(jīng)復(fù)雜難懂的代碼腳本封裝成具備一定規(guī)則且獨(dú)立的自然語言詞匯，實現(xiàn)0代碼快速編寫腳本。
針對核心應(yīng)用流程創(chuàng)建每日巡檢任務(wù)，實現(xiàn)無人值守、周期巡檢、問題實時告警。測試人員自定義巡檢任務(wù)的執(zhí)行周期，系統(tǒng)動態(tài)分配空閑機(jī)器，全自動化執(zhí)行測試用例。系統(tǒng)自動對設(shè)備執(zhí)行全過程錄屏保存，自動捕捉系統(tǒng)中的異常、定位錯誤日志、截屏保留證據(jù)，自動監(jiān)控測試過程中的網(wǎng)絡(luò)及性能?？梢砸归g空閑執(zhí)行，完成巡檢后自動推送通知，省時省心省力。
APP內(nèi)容質(zhì)量管控服務(wù)，提供平臺化、智能化的全自動巡檢能力，包含功能、性能、UI全面周到的為企業(yè)產(chǎn)品運(yùn)行保駕護(hù)航。同時，又能高度還原用戶使用場景，提供覆蓋復(fù)雜業(yè)務(wù)的人工測試，從功能、兼容、用戶體驗等多方面測試產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)更深層次的產(chǎn)品問題。
圖 機(jī)器自動化日巡檢報告示例
助力銀行保險客戶，全方位質(zhì)量管控提升高品質(zhì)產(chǎn)品之路
某大型銀行機(jī)構(gòu)產(chǎn)品上線以來用戶已經(jīng)達(dá)到億級規(guī)模，APP用戶量不斷提升的同時，與各類型的企業(yè)的接入規(guī)模也不斷的擴(kuò)充。金融類產(chǎn)品尤其是銀行類的產(chǎn)品在整個支付、安全等功能上尤為突出。整個產(chǎn)品功能模塊繁多，用戶DAU龐大與各種平臺及企業(yè)對接也非常的多，團(tuán)隊不可能及時的發(fā)現(xiàn)每一個功能點(diǎn)的潛在問題。對此復(fù)深藍(lán)質(zhì)量管控團(tuán)隊通過APP內(nèi)容質(zhì)量管控平臺及專家團(tuán)隊人工協(xié)助的全方位服務(wù)，為該企業(yè)提供解決方案。通過AI自動化質(zhì)量管控平臺及人工專家巡檢及專家駐場的方式為該企業(yè)提供24小時全方位的服務(wù)，在整個服務(wù)中每月自動巡檢200多次，發(fā)現(xiàn)不同程度的異常問題100多次，維護(hù)1000+應(yīng)用腳本，提供數(shù)名專業(yè)工程師駐場發(fā)現(xiàn)數(shù)千條問題。
把控高質(zhì)量APP產(chǎn)品，為企業(yè)產(chǎn)品品質(zhì)保駕護(hù)航
億萬級APP產(chǎn)品通常具備用戶數(shù)量龐大、品牌形象較深等特點(diǎn)，企業(yè)尤其關(guān)注自有產(chǎn)品在的質(zhì)量把控之路，所以，在保障APP產(chǎn)品長期穩(wěn)定運(yùn)行的同時，提升產(chǎn)品質(zhì)量就是重中之重。在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)激浪中，如何提升產(chǎn)品質(zhì)量，快速的發(fā)現(xiàn)問題提升客戶體驗已經(jīng)成為各大產(chǎn)品的必經(jīng)之路。相信復(fù)深藍(lán)的專業(yè)APP質(zhì)量把控解決方案可以更好的為企業(yè)產(chǎn)品品質(zhì)保駕護(hù)航。
免責(zé)聲明：市場有風(fēng)險，選擇需謹(jǐn)慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。
