功能分析

Beta阶段复审 小组名字和链接 优点 缺点和bug报告 最终排名 RunningGuys http://www.cnblogs.com/RunningGuys/p/6944521.html 1.提供方便快捷明确的注册与登录界面； 2.界面整洁给人焕然一新的感觉； 3.简单、易上手，能让用户更容易地使用软件。 1.输入正确帐号密码后，第一次按登录按钮时会因与服务器连接失败而提示登录失败，直接第二次按才能成功登录。 2.只能显示经纬度而不能显示具体的地理位置，约炮的难度就变的比较大了，比较大家都不太懂这个经纬度的知识。 3.没有做代码的备份，应对风险的能力不够强。 4.没有一个发布运动计划的环境平台，如果能有一个类似分享的功能，可能会更加激起用户跑步的动力。 5.创建计划第一次也不能成功，也要第二次才能，这样的细节对于给用户的印象有一定的不好的影响。 1 Sugar free http://www.cnblogs.com/vviane1/p/6938626.html 1：能够可以出不同难度系数给每个处在不同阶段时期学习的学生 2：通过系统自己在线组卷测试 3：系统界面能够美观和实现和实现自己导出试卷 1.没有导入试卷和错题功能，对于学习来说导入和错题都是比较重要的功能，也是非常实用的功能，不然仅仅依靠数据库里面的题目，可能不能满足用户的需求。 2.前台管理功能还是会出现一些故障

SEO工具 里，我们特别推荐 Google网站流量统计 工具。 这款流量分析工具功能非常强大。 这里我们对各个功能块进行剖析，以方便你最大化挖掘它的价值，而不只是用来看流量和关键词而已。最重要的是，让你在最少的时间内对这个工具了如指掌。 “ 控制台 ”页面，左侧导航开始按顺序介绍： 控制台： 分析工具的首页。各个功能板块通过“添加到控制台”按钮可以在这里显示概况。默认显示的内容包括： 访问数，同一个IP，离开后再上一次，按2次算。 综合浏览量，所有页面点击访问总数。 每次访问页数，每次登陆网站平均点击的页面数（PV）。 网站平均停留时间，每次访问网站到离开经历的时间平均。 跳出率，只浏览一个页面就离开的流量占所有浏览量的百分率。 新访问次数所占百分比，按ip算，新访问者数量占回访者数量的百分率。 以上均可以查询所有时间段内的数据。 访问者： 分析工具流量分析部分。图文并茂最大限度记录和分析访问者的非隐私数据。任何一个数据指标都包含：所有时间段内的每次访问页数PV、网站平均停留时间、新访问者所占比例、跳出率等。 基准化，让你的网站与其他同行网站在流量各个指标进行垂直对比。通过对比，你可以发现需要改进和加强的地方。非常诱人的功能，可惜目前功能还不完善，正测试中。我们将多方面介绍给功能。 地图覆盖图，显示全球访问者的位置，中国的访问者可以精确到城市。（PS：从 SEO

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 　　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 　　 1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 　　2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。 　　3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 　　4.跨机房cache同步问题。 　众多NoSQL百花齐放，如何选择 　　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 　　 1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 　　2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 　　3

微软近日开源了其内部使用的软件特征源码分析工具 Application Inspector。 现代软件开发实践通常需要基于数百个现有组件中构建应用，无论它们是由组织中的另一个团队、外部供应商还是开源社区中的某个人编写的。这样虽然会带来许多好处，比如加快开发进度、软件质量与互操作性等，但同时也会带来隐藏的复杂性和风险。 应对这种情况，微软介绍其内部使用的工具是 Application Inspector，这是一个软件特征源码分析器，可以通过使用静态分析和可自定义的基于 json 的规则引擎来识别软件源码特征，了解程序的功能。 此工具与传统的静态分析工具的不同之处在于，它不会尝试识别“好”或“坏”的模式，而是会根据 500 多种规则模式报告发现的内容，并进行特征检测，包括影响安全性的特征，例如加密技术的使用等。 在以下示例中，Application Inspector 将识别出以下功能： FileOperation.Write Network.Connection.Http Process.DynamicExecution 这些功能可以告诉我们很多程序的相关信息。 Application Inspector 包含一个可过滤的置信度指示器，可帮助最大程度减少误报匹配以及可自定义的默认规则和条件匹配逻辑，其带有数百种功能检测模式，涵盖了许多流行的编程语言

通过阅读《我们应当怎么做需求分析》： http://blog.csdn.net/yqmfly/article/details/7679781 一文，我了解了需求分析的基本步骤和一些方法 通过这篇文章的标题，可以得出软件需求大致分为三步：需求调研，需求分析，需求确认 :（1）需求调研：如何与客户交流、建立联系、研讨业务需求，捕获需求 ：（2）需求分析：功能角色分析、业务流程分析与业务领域分析，用例分析及用例图，查询报表分析，原文分析，非功能需求 ：（3）需求确认：需求列表,需求实例，快速原型法，需求规格说明书，评审与签字确认会 一， 需求调研 1.与客户交流的方法 首要的是收集需求，收集需求的方法千千万，直接征集客户意见是最简单粗暴的一种，但是效果却不一定有多好 与客户交流过程，不仅需要我们的理解、设计能力，更需要我们具有与人沟通交往的能力，Wiegers的《Software Requirement》中更是提到，What & Why，在与客户沟通时，我们不能仅仅局限于What ，客户说什么就是什么，而更应该从Why方面展开，通过理解客户的意图来得到对客户意图更深入的理解，运用我们专业知识，提出比客户的原始需求更加合理、可操作的解决方案，让客户感觉你说的正是他们想要的。如果能够这样，客户不仅能够欣然接收你提出的方案，而且会感觉你非常专业，你在客户心目中的形象也会无形中提高

测试方法的划分 一般的，从看不看代码来划分黑、白盒测试。看代码和内部接口称为白盒测试，否则是黑盒测试方法。 而从软件是否运行的角度来划分静态和动态测试。不运行代码是静态测试，反之就是动态测试。 那么从我们人来参与的角度来看人工测试和自动化测试的。 黑、白、灰盒测试 刚才说了，我们从看不看代码来划分黑、白盒测试。 那黑盒测试可以有静态测试和动态测试，也可以有人工测试和自动化测试。 当然，白盒测试也是一样的。 比如我们要测这个自动售货机。 我们投币然后得到饮料；或者刷卡、扫码等都能得到想要的饮料。 我们做黑盒测试就是测试投币相关的逻辑、选择饮料相关的逻辑，找零或其他的逻辑。 这是我们不管内部结构，只是根据一些数据测试输入输出，比如投币5毛钱，却能得到一瓶2.5的饮料，这就是bug了。 等等等..... 除此之外，我们还需要看内部代码的逻辑，比如如何处理银行和第三方支付的接口逻辑，本地的饮料存储、统计等，看看相关关联的数据之间的交互。这些都是白盒测试范畴。 在测试之前，我们要搞清楚被测对象应该是什么样的，然后实际做出来的和预期进行比较，这样就能及时的发现缺陷；根据被测对象不同，而采用不同的测试方法。 白盒测试 白盒测试是依据被测软件分析程序内部构造，并根据内部构造设计用例，来对内部控制流程进行测试，可完全不顾程序的整体功能实现情况。 白盒测试是基于程序结构的逻辑驱动测试。

　 　　前言导读：上一篇文章Gartner市场指南 | AIOps将成为运维最主要的工具（一）已对AIOps平台的市场状况和市场方向作了详细阐述，让我们对AIOps市场有了一个大致的了解。而本文则在分析AIOps目前现状的基础上，为AIOps平台的部署提供了相应的建议。 　　01市场分析 　　迄今为止，很少有供应商能够提供全面集成化的AIOps平台，不过大部分可以提供大量AIOps功能，且其中的子集是相互集成的。为了更清楚地了解市场如何发展，以及供应商在市场所处的地位，Gartner将现有AIOps能力划分为数据管理和分析结果两大类： 　　 数据提取和处理 　　历史数据和流数据管理，包括对软件和应用的日志数据、网络数据、指标和文档数据的提取、索引和持久存储的管理，这就导致数据库中大部分是非结构化、多结构化的数据。 　　这种历史数据管理功能，可称为“大数据管理”。为了在IT运维用例中提供有价值的信息，该工具还需实时呈现用户对数据感知的时间尺度，且可以不必访问数据库就能提取数据、直接传递数据，还必须通过多个实时数据和历史数据流提供连贯分析功能。 　 　分析结果 　　基础和高级统计分析：是一种单变量和多变量分析的组合，包括IT组织提取的指标、数据源管理数据的相关性、聚类、分类和推断。 　　自动发现和预测：使用上述一种或多种类型的历史数据和流数据，生成关联性的数学模式或结构模式

学习了第八章的需求分析之后，我了解了软件需求的类型、利益相关者；获取用户需求的常用方法和步骤；竞争性需求分析的框架NABCD，四象限方法；项目计划和估计的技术。我们在做产品的时候要明确它所需要满足的各种功能和他的所属类型：杀手功能，外围功能，必要需求，辅助需求。软件项目的时间估计我们可以从自底而上和回溯两个方面来看，从而更好的进行估计。 在学习了第十六章IT行业的创新我了解到的是关于创新，有哪些似是而非的断论；WIIFM；创新者的困境；创新的时机，创新路上的鸿沟；先发优势和后发优势；改良式的创新和颠覆式的创新；效能过剩；NPS,CAC,用户留存率。书中提出的迷思一至七是值得我们去深深思索和探寻的，本章中也有结合第八章所提及的四象限方法，可以一起思考消化。 来源： https://www.cnblogs.com/XLX1/p/5487259.html

性能测试的概念&意义 概念 通过技术的手段模拟大量用户同时访问被测应用，观察、记录和分析系统的各项性能指标的过程。 目标 评估系统的性能瓶颈，预测系统的最大用户负载能力 性能测试的意义： 1）能够有效评估系统的性能指标，用于系统的性能评估2）能够识别系统的性能瓶颈，协助性能调优3）能够指导突发流量承载方案的制定4）能够用于系统运维成本的预算 性能需求分析 需求来源 测试：根据业务提出性能测试来规避风险 开发：觉得某些页面加载慢 运维：对某个系统的服务能力提出性能评估 产品：线上性能问题反馈 用户：提出某些硬性的性能要求 需求评估 关键性评估：有一下一项就要进行性能测试 涉及财产、生命、安全的系统。如：支付系统、电商系统、金融业务系统、医疗健康评估系统 首次投产的大型系统、具有大量用户使用的核心业务（如：查票、抢票、支付） 系统核心数据库、业务逻辑、软硬件升级 历史版本存在重大非功能缺陷or风险较大的未评估项 系统升级后，业务量、用户量、节点增长30%以上 系统架构发生重大变化的场景 性能严重Bug修复后，是否会对正式环境造成不利 一般性评估：超过60分，则有必要进行性能测试 是否有升级，且升级内容中包含了外部系统对接接口、支付接口、Web Service调用接口等与其他系统关联接口（20分） 是否增加了性能风险较高的调整（20分） 是否存在客户要求必须测试的组件or业务流程（20分

1、为什么要使用消息队列? 主要有三个原因: 解耦、异步、削峰 (1)解耦 传统模式: 传统模式的 缺点 ： 系统间耦合性太强，如上图所示，系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码，如果将来D系统接入，系统A还需要修改代码，过于麻烦！ 中间件模式: 中间件模式的的 优点 ： 将消息写入消息队列，需要消息的系统自己从消息队列中订阅，从而系统A不需要做任何修改。 (2)异步 传统模式: 传统模式的 缺点 ： 一些非必要的业务逻辑以同步的方式运行，太耗费时间。 中间件模式: 中间件模式的的 优点 ： 将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，加快响应速度 (3)削峰 传统模式 传统模式的 缺点 ： 并发量大的时候，所有的请求直接怼到数据库，造成数据库连接异常 中间件模式: 中间件模式的的 优点 ： 系统A慢慢的按照数据库能处理的并发量，从消息队列中慢慢拉取消息。在生产中，这个短暂的高峰期积压是允许的。 2、使用了消息队列会有什么缺点? 分析 :一个使用了MQ的项目，如果连这个问题都没有考虑过，就把MQ引进去了，那就给自己的项目带来了风险。我们引入一个技术，要对这个技术的弊端有充分的认识，才能做好预防。 要记住，不要给公司挖坑！ 回答 :回答也很容易，从以下两个个角度来答 系统可用性降低 :你想啊，本来其他系统只要运行好好的，那你的系统就是正常的。现在你非要加个消息队列进去