从0到N，百度云的精益质量保障
2012年，百度云正式推出，随即推出一系列服务（如数据存储、文件分享、个人主页、图片智能管理、视频播放、离线下载、闪电互传、手机忘带、数据线等），构筑了一套完整的云上生态。与国内外主流厂商如三星、OPPO等合作让云能力成为终端机标配，3年实现3亿用户的增长。与此同时产品与技术不断创新，对质量保障工作带来了不小的挑战。本文将从测试技术、专项保障，体系经验三个维度讲述了百度云的质量保障工作。 质量保障体系 质量保障的核心目标是质量 & 效率并重，对于互联网产品来说诠释如下： 质量 不仅仅是功能可用性层面，需要关注用户体验。 不仅仅是上线前的质量保证，需要延伸至把关上线中、线上的质量。 不仅仅只停留在好坏的感性模糊认识，需要将质量概念量化、可视化。 不仅仅光靠抽样个例，需要大数据统计做强有力的支撑。 不仅仅只局限自身产品的质量，也需要关心竞品。 效率 加快产品迭代，唯快不破。 提高问题暴露，定位以及解决速度，快中求稳。 对产品建立质量标准，将其度量化并形成稳定的、可衡量的产品质量benchmark，对于个人云存储产品可以列出数据完整性、安全性、传输速度、在线消费体验等核心的质量维度。线下以此作为发版标准，驱动产品质量迭代越来越接近目标；线上以此作为监控范围，对线上质量问题主动防御，加快应对。
“以质量为中心，以数据为驱动”为宗旨贯穿整个流程，将各种测试工具和方法融入进来，构筑一套全流程质量保障体系，如下图所示:
测试技术 线下集成持续化、测试服务化，以应用质量（QPS、SLA、性能）、业务指标、过程质量（代码覆盖率，千行 bug 率）一系列发版标准为目标，将自动化测试、性能、单测、异常等工具集成入构建—部署—quickcheck—slowcheck—release 的流程中，快速发现问题并解决，迭代质量。线下需要更多精力关注在异常和性能测试中，这些往往是线上问题多发区。 上线过程中灰度控制，把产品发布过程划分为多个级别，每个级别限制一定的流量和用户范围，并在每个级别对产品进行部署和验证的迭代过程。一方面逐步放量，小心验证，降低上线带来的风险；另一方面开展用户测试，让用户参与产品测试，加强与用户互动。让用户参与 beta 环境分为两种情形：被动命中（将同一特征的用户强制划分至小流量环境中）和主动邀请（邀请粉丝或有偿用户）。对服务器来说架构能够支持逐步放开流量，对客户端发版来说有一个平台支持哪些版本哪些用户能升级到beta版本，并且在小流量阶段要密切关注监控和用户反馈，将问题及时扼杀在萌牙阶段，不带到全量阶段。 线上监控 & 定位，从基础拓扑（网络、单机、数据库等底层服务）、服务稳定性（接口成功率、5XX、4XX非预期返回码的占比等服务器可用性层面）和业务质量（上传、下载的成功率等用户功能层面的易用性）三个核心要素延展开全方位细粒度的监控覆盖，并从质量标准、质量防线和质量闭环三个维度进行质量建设：首先对产品建立一套完善的产品质量标准体系，并将其度量化，固定成 benchmark。紧紧围绕质量数据，组建从用户（舆情热点）、端（产品体验）、服务器（稳定性）到基础网络（SLA）的层层实时防护网，后通过上线管理—报警中心—智能定位—故障通报的质量闭环环节落地，不断迭代优化，能够快到线上问题快速预警、定位及解决。
