शुरुआती टिप्पणियां
सोनल शाह (Google)
कीनोट खोलना - तेज़ी से आगे बढ़ें और चीज़ों को तोड़ें नहीं
अंकित मेहता (Google)
बेहतर वेब के लिए ऑटोमेशन
जेम्स ग्राहम (Mozilla)
वेब, दुनिया का सबसे लोकप्रिय ऐप्लिकेशन प्लैटफ़ॉर्म है. इसके बावजूद, ब्राउज़र के इंटरऑपरेबिलिटी (दूसरे सिस्टम के साथ काम करना) की वजह से, वेब डेवलपर को निराशा और निराशा होती है. इस स्थिति को बेहतर बनाने के लिए W3C, लगातार अपडेट होने वाले क्रॉस-ब्राउज़र और ओपन वेब के लिए टेस्ट सुइट बनाने में समुदाय की मदद कर रहा है. इस बातचीत में जेम्स, वेब प्लैटफ़ॉर्म पर की जाने वाली जांचों के बारे में जानकारी देंगे. साथ ही, ऐसे टूल के बारे में बताएंगे जिन्हें हमने कई डेस्कटॉप ब्राउज़र पर, टेस्ट को ऑटोमेट करने के लिए बनाया है. ये टूल, Firefox डिवाइसों पर चलने वाले मोबाइल डिवाइसों पर भी काम करेंगे. वे यह दिखाएंगे कि Mozilla के लगातार इंटिग्रेशन के सिस्टम में, एक दिन में सैकड़ों प्रतिबद्धताओं पर, अलग-अलग सोर्स से बार-बार अपडेट किए गए टेस्ट सुइट चलाने से जुड़ी चुनौतियों का सामना करने के लिए, इस सॉफ़्टवेयर को किस तरह से डिज़ाइन किया गया है.
Chrome को सबसे अच्छा मोबाइल ब्राउज़र बनाएं
कैरिन लुंडबर्ग (Google)
Chrome की सफलता की एक वजह गति, स्थिरता, सादगी, और सुरक्षा (चार एस) में लगे ये सिद्धांत थे. जब हमने Android और iOS के लिए Chrome रिलीज़ किया, तो हमने न केवल ब्राउज़र पर 4 एस लागू किया, बल्कि यह भी कि हमने स्वचालित परीक्षण कैसे किया और हमने किस तरह के परीक्षण किए:
- स्पीड का इस्तेमाल परफ़ॉर्मेंस जांच और तेज़ टेस्ट के लिए किया जाता है.
- स्थिरता जांच और स्थिरता के लिए है.
- आसान तरीका यह है कि Chrome में उपयोगकर्ता को आसानी से अनुभव मिलता है. साथ ही, जांच को जोड़ना और चलाना भी आसान हो जाता है.
- सुरक्षा, सुरक्षा जांच के लिए है.
व्यवहार मॉडल के लिए टेस्ट ऑटोमेशन की भाषा
Nan Li (Medidata Solutions)
मॉडल पर आधारित टेस्टर, ग्राफ़ के पाथ जैसे मॉडल के लिए, ऐब्सट्रैक्ट टेस्ट डिज़ाइन करते हैं. इसके बाद, ऐब्सट्रैक्ट टेस्ट को कंक्रीट टेस्ट में बदलना ज़रूरी है. इन टेस्ट को लागू करने के हिसाब से तय किया जाता है. ऐब्स्ट्रैक्ट टेस्ट से कंक्रीट टेस्ट में बदलाव अपने-आप होना चाहिए. व्यवहार मॉडल के लिए मौजूदा मॉडल-आधारित टेस्टिंग तकनीकें कई अन्य डायग्राम का इस्तेमाल करती हैं, जैसे कि क्लास डायग्राम और टेस्ट ट्रांसफ़ॉर्मेशन और जनरेशन के लिए केस डायग्राम का इस्तेमाल करना. इस्तेमाल करने में काफ़ी मुश्किल होती हैं, क्योंकि जांच करने वालों को हर समय मिलते-जुलते डायग्राम को एक जैसा बनाना पड़ता है, भले ही ज़रूरी शर्तें बार-बार बदली जाती हों.
यह बातचीत टेस्ट ऑटोमेशन की एक भाषा लेकर आती है. इसकी मदद से, जांच करने वाले लोग सिर्फ़ एक व्यवहार वाले मॉडल का इस्तेमाल करके जांच कर सकते हैं, जैसे कि स्टेट मशीन डायग्राम. तीन समस्याएं हल की जाएंगी: (1) मॉडल से एक्ज़ीक्यूटेबल टेस्ट कोड तक मैपिंग बनाना और टेस्ट वैल्यू जनरेट करना, (2) ग्राफ़ बदलना और टेस्ट पाथ जनरेट करने के लिए कवरेज क्राइटेरिया का इस्तेमाल करना, और (3) कंस्ट्रेंट को हल करना और कंक्रीट टेस्ट जनरेट करना.
Google पर टेस्ट कवरेज
आंद्री चिरीला (Google)
क्या आपने कभी सोचा है कि Google पर जांच की सुविधा कैसी दिखती है? हम टूल की मदद लेने के लिए किस तरह के टूल का इस्तेमाल करते हैं और टेस्ट कवरेज को कैसे मेज़र करते हैं? हम Google में डेवलपमेंट प्रोसेस के बारे में संक्षेप में बताएंगे और फिर कोड कवरेज मेज़रमेंट के इस्तेमाल पर ध्यान देंगे. साथ ही, इस बात पर भी फ़ोकस करेंगे कि कोड कवरेज और इंजीनियरिंग उत्पादकता को बेहतर बनाने के लिए हम कोड कवरेज का इस्तेमाल कैसे करते हैं. आखिर में, हम 1,00,000 से भी ज़्यादा वादे को पूरा करते हुए, कवरेज का बहुत बड़ा डेटा पेश करेंगे.इस डेटा में, हम इकट्ठा हुए डेटा और लागू होने वाले कुछ और निष्कर्षों को शामिल करेंगे.
CATJS: ऐसे ऐप्लिकेशन जो खुद की जांच करते हैं
रेन स्निर (एचपी) और लीर रुवेन (एचपी)
पिछले कुछ सालों में, हमने ऐसी कई अनियमितताएं देखी हैं जो कंप्यूटिंग की दुनिया के बारे में हमारे सोचने के तरीके को बदल दी हैं. ऐसे 3D प्रिंटर हैं जो 3d प्रिंटर प्रिंट करते हैं, रोबोट जो अपने आप सोचते हैं और फिर हमारे पास catjs है.
catjs एक ओपन सोर्स फ़्रेमवर्क है. इसकी मदद से, मोबाइल वेब ऐप्लिकेशन खुद की जांच कर सकते हैं. आपके HTML5 कोड में मौजूद आसान एनोटेशन को, ऐप्लिकेशन के लाइफ़साइकल में एम्बेड की गई टेस्ट स्क्रिप्ट में बदल दिया जाएगा. ये मोबाइल-वेब परीक्षण किसी भी डिवाइस, ऑपरेटिंग सिस्टम और ब्राउज़र पर चलाए जा सकते हैं. catjs आपके ऐप् लिकेशन के परीक्षण प्रवाह का ख्याल रखने का तेज़ और आसान तरीका है.
स्केलेबल कंटेनमेंट इंटिग्रेशन - ओपन सोर्स का इस्तेमाल करना
विशाल अरोरा (Dropbox)
कई ओपन सोर्स टूल, लगातार इंटिग्रेशन (CI) के लिए उपलब्ध हैं. सिर्फ़ कुछ ही बड़े पैमाने पर काम करते हैं. और इस तरह के क्षेत्र में, सिर्फ़ एक जैसी सुविधाएं नहीं बनाई जाती हैं, ताकि काम करने के लिए बेहतर माहौल बनाया जा सके. बड़े पैमाने पर सीआई को लागू करने से जुड़ी चुनौतियों के बारे में जानें. साथ ही, अपने डिस्ट्रिब्यूटेड सीआई सिस्टम के साथ-साथ, ओपन सोर्स के इस्तेमाल से जुड़ी अहम जानकारी इकट्ठा करें.
मैं अक्सर टेस्ट नहीं करता ... लेकिन जब मैं करता हूं, तो मैं प्रोडक्शन में टेस्ट करता हूं
गैरेथ बाउल्स (Netflix)
Netflix पर हर दिन, ज़्यादा से ज़्यादा ग्राहक क्लाइंट के डिवाइसों की बढ़ती संख्या पर ज़्यादा कॉन्टेंट का इस्तेमाल करते हैं. हम अपने ग्राहकों के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए भी लगातार काम कर रहे हैं. तेज़ी से बदलते हुए माहौल में टेस्ट करना एक बहुत बड़ी चुनौती है और हमने यह निष्कर्ष निकाला है कि हमारे प्रोडक्शन एनवायरमेंट में टेस्ट करना अक्सर उन बदलावों की पुष्टि करने का सबसे असरदार तरीका हो सकता है. इस चर्चा में प्रोडक्शन के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले तीन टेस्ट मेथड शामिल होंगे: सिमियन आर्मी में हर तरह की रुकावटों को सिम्युलेट करना, कैनरी का इस्तेमाल करके रिग्रेशन खोजने, और प्रोडक्शन से मिलने वाले कोड कवरेज के विश्लेषण के साथ टेस्ट के असर को मापना.
असली और वर्चुअल मोबाइल डिवाइसों पर ऑटोमेटेड टेस्टिंग की अहमियत
जय श्रीनिवासन (Google) और मनीष लचवानी (Google)
वेब की दुनिया की तुलना में, मोबाइल टेस्टिंग एक माइनफ़ील्ड है. शायद अलग-अलग डिवाइसों, ऑपरेटिंग सिस्टम, नेटवर्क, और जगहों से वैरिएबल की संख्या असीमित हो. इस शिक्षा से जुड़े सेशन में, हम कुछ खास चुनौतियों के बारे में बात करेंगे. जैसे, मोबाइल ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस और क्वालिटी को ऑप्टिमाइज़ करना और उन्हें ठीक करने की रणनीतियां. इनमें ऑटोमेशन, असली डिवाइसों, और उपयोगकर्ताओं की असली स्थितियों से जुड़ी समस्याएं भी शामिल हैं.
मुफ़्त के तौर पर दी जाने वाली जांच, बिना शुल्क के बनाए जाने वाले फ़ायदों से बेहतर हैं: रीयल-टाइम में वीडियो प्रोडक्शन की निगरानी के लिए डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करना
Celal Ziftci (Google)
सॉफ़्टवेयर सिस्टम के विश्लेषण, रखरखाव, और टेस्टिंग में, डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करने में लोगों की दिलचस्पी बढ़ रही है. बातचीत के दौरान, Celal इस बारे में बातचीत करेंगे कि हम सिस्टम वैरिएंट को अपने-आप ढूंढने के लिए, इन तकनीकों का इस्तेमाल कैसे करते हैं. साथ ही, हम यह भी बताएंगे कि इन वैरिएंट का इस्तेमाल रीयल टाइम में हमारे सिस्टम की निगरानी करने के लिए कैसे किया जाए. साथ ही, इंजीनियर को संभावित प्रोडक्शन से जुड़ी समस्याओं के बारे में, मिनटों में चेतावनी दी जा सके.
बातचीत में दो टूल शामिल होंगे, जिनका इस्तेमाल हम बड़े पैमाने पर करेंगे. साथ ही, हम यह भी बताएंगे कि इन टूल की मदद से, इंजीनियर के लिए रीयल-टाइम में प्रोडक्शन मॉनिटरिंग कैसे की जा सकती है:
- वह टूल जो सिस्टम के अलग-अलग वैरिएंट की पहचान कर सकता है.
- यह एक ऐसा टूल है जो प्रोडक्शन सिस्टम की निगरानी करता है. साथ ही, पहले टूल का इस्तेमाल करके, उस लॉजिक का हिस्सा अपने-आप जनरेट करता है जो रीयल टाइम में संभावित समस्याओं की पहचान करता है.
इन्फ़्रारेड सेट-टॉप बॉक्स पर ऑटोमेशन की जांच करें
Olivier Etienne (नारंगी)
यहां बताया जाएगा कि टीवी ऐप्लिकेशन का संदर्भ क्या है और चीज़ों को ऑटोमेट करने की कोशिश करते समय, हम किस तरह की समस्याओं का सामना कर सकते हैं. ओलिवियर, जांच में मदद न करने वाली पिछली गड़बड़ियों को समझकर और अपने-आप होने वाला टेस्ट टूल बनाने के लिए अहम चीज़ों की जानकारी देंगे. अगर समय पर अनुमति मिलती है, तो वे लागू करने की प्रक्रिया की ज़्यादा जानकारी ले लेते हैं.
आइए सुनें कि कैसे कुछ विक्रेताओं और कोड की कुछ पंक्तियों ने एक सेट-टॉप बॉक्स में वेब परीक्षण की समृद्ध दुनिया को खोल दिया है.
क्लाउड प्रोवाइडर के साथ सही तरीके से तुलना करने की चुनौती और हम इस बारे में क्या कर रहे हैं
Anthony Voellm (Google)
इस कॉल में, मेनफ़्रेम से लेकर क्लाउड तक मानदंड का इतिहास शामिल किया जाएगा. इसका मकसद इस बात की नींव रखना है कि मानदंड कहां से शुरू हुए और वे कहां पहुंचे. आइडिया, क्लाउड पर काम करने वाले क्लाउड के आने वाले समय के लिए तैयार किए जाएंगे. साथ ही, इसे इस्तेमाल करने के तरीके के बारे में भी बताया जाएगा.
मशीन से काम करने के लिए इंसान को कभी न भेजें: Facebook टेस्ट को मैनेज करने के लिए बॉट का इस्तेमाल कैसे करता है
रॉय विलियम्स (Facebook)
Facebook के पास कोई टेस्ट ऑर्गनाइज़ेशन नहीं है. डेवलपर अपने कोड को लिखने से लेकर उसे टेस्ट करने और उसे शेफ़र्ड करने तक, सब कुछ करते हैं. इसका मतलब यह नहीं है कि हम टेस्ट नहीं करते हैं! हमने यह तरीका इसलिए अपनाया, ताकि सिग्नल की आवाज़ और शोर कम रखने के लिए, टेस्ट की लाइफ़साइकल को ऑटोमेट किया जा सके. नई जांच को भरोसेमंद नहीं माना जाता है और फ़्लैकीनेस तेज़ी से पेड़ से बाहर आ जाती है. हम चर्चा करेंगे कि चीज़ों ने क्या कारगर साबित हुआ और कौनसी नहीं, जिसकी वजह से जांच को लेकर भरोसा पैदा हो.
एस्प्रेसो, स्पून, वायरमॉक, ओह! ( या फिर मैंने चिंता करना बंद किया और Android को टेस्ट करना पसंद किया)
माइकल बेली (अमेरिकन एक्सप्रेस)
तेज़ और भरोसेमंद Android यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) की जांच करने और उन्हें बनाने के बारे में ज़्यादा जानें. टूल में एस्प्रेसो, स्पून, वायरमॉक और जेनकिंस शामिल होंगे. Android और Java के डेवलपमेंट से जुड़ी बुनियादी जानकारी को माना जाता है.
Google BigQuery Analytics
ब्रायन वांस (Google)
BigQuery, Google Cloud की इंटरैक्टिव बड़ी डेटा सेवा है. उपयोगकर्ता SQL जैसी क्वेरी की मदद से, कुछ ही सेकंड में टेराबाइट डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं. यह Dremel पर बना है, जिसे Google के टेस्टर कई साल से इस्तेमाल कर रहे हैं. हम कुछ उदाहरणों के ज़रिए आपको बताएंगे कि आप BigQuery का इस्तेमाल कैसे शुरू कर सकते हैं.
Serendroid - Android के लिए सेलेनियम
Dominik Dary (Adobe)
Serendroid एक ओपन सोर्स टेस्ट ऑटोमेशन फ़्रेमवर्क है. यह Android नेटिव और हाइब्रिड ऐप्लिकेशन और मोबाइल वेब के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) को चलाता है. सेलेनियम 2 क्लाइंट एपीआई का इस्तेमाल करके, टेस्ट लिखे जाते हैं. टेस्टिंग के लिए, अपने-आप चलने वाले ऐप्लिकेशन में बदलाव नहीं करना होगा.
इस प्रज़ेंटेशन से पता चलता है कि मोबाइल टेस्ट ऑटोमेशन को इस्तेमाल करना कितना आसान है. इससे यह पता चलता है कि सेलेन्रॉयड का इस्तेमाल, नेटिव और हाइब्रिड Android ऐप्लिकेशन की जांच करने के लिए कैसे किया जाता है. साथ ही, यह भी बताता है कि सेलेनियम ग्रिड का इस्तेमाल, कई डिवाइसों पर पैरलल टेस्टिंग के लिए कैसे किया जा सकता है. रनटाइम के दौरान सेलेन्ड्रॉइड को स्वयं बढ़ाने और क्रॉस प्लेटफ़ॉर्म परीक्षण करने जैसे अतिरिक्त विषयों पर भी काम किया जाएगा.
हाइपरमीडिया की दुनिया में स्वस्थता बनाए रखना
अमित ईसो (कॉमकास्ट)
केबल टीवी बनने के साथ-साथ, Comcast को मीडिया और टेक्नोलॉजी लीडर के तौर पर विकसित किया गया है, वैसे-वैसे इंजीनियरिंग टीम भी बेहतर हो गई हैं. जब अमित 2006 में Comcast Interactive Media (CIM) में शामिल हुए, तब वे एक मैन्युअल-टेस्टिंग दुकान थी. जब उन्होंने 2007 में अपनी पहली वेबसाइट भेजी, तब उन्होंने अपने-आप होने वाले यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) की जांच करने वाले इन्फ़्रास्ट्रक्चर के लिए प्रोटोटाइप बनाने शुरू कर दिए. उन्हें GTAC 2008 में Serenium से मिलाया गया था और फिर उन्होंने सेलेनियम ग्रिड, हडसन और सबवर्ज़न के साथ एक स्वचालित परीक्षण संरचना बनाने के लिए Comcast में वापसी की. आज, वे हर हफ़्ते के दिन प्रोडक्शन में डिप्लॉयमेंट के साथ एपीआई टेस्टिंग पर काम करते हैं. ऐसा Python, Git, Gerrit, और Anthill की मदद से किया जा सकता है.
एमएसएल की मदद से जल्दी और तुरंत फ़ायर करें!
ब्रायन रॉबिंस (FINRA) और डेनियल कू (FINRA)
क्वालिटी से समझौता किए बिना तेज़ी से सॉफ़्टवेयर डिलीवर करना कोई आसान काम नहीं है. हम सभी यह चाहते हैं कि टेस्ट को जल्दी डेवलप किया जाए और तेज़ी से जांच किए जाएं. इसके लिए, कम से कम ज़रूरी फ़ुटप्रिंट की ज़रूरत होती है. FINRA में, हमने MSL (जिसे "मिसाइल" कहा जाता है) डेवलप किया, ताकि Agile टीमों को अलग-अलग समय पर और तेज़ी से अपने यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) कोड की जांच करने के लिए, लेयर्ड आर्किटेक्चर (जैसे कि MVC) का इस्तेमाल करने में मदद मिलेगी.
mSL, Node.js सर्वर पर स्थानीय रूप से डिप्लॉय करके यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) कोड (जैसे कि JavaScript, एचटीएमएल, सीएसएस) के इंटिग्रेशन की जांच करता है. साथ ही, हमारे किसी क्लाइंट (Java, JavaScript या Node.js) का इस्तेमाल करके, टेस्ट कोड से मॉक एचटीटीपी रिस्पॉन्स कॉन्फ़िगर करता है. इस बातचीत में, एमएसएल की मुख्य सुविधाओं के बारे में बताया जाएगा.
टेस्टिंग यूज़र एक्सपीरियंस
Alex Eagle (Google)
Google के प्रॉडक्ट अक्सर रिलीज़ होते रहते हैं. इसके लिए, उन्हें अपने-आप होने वाली अहम जांच और "बिल्ड-कॉपी" की ज़रूरत होती है. अब हम Google Cloud Platform के हिस्से के तौर पर, जांच करने के लिए इंफ़्रास्ट्रक्चर उपलब्ध कराने पर काम कर रहे हैं. इस चर्चा में कुछ ऐसे तरीकों के बारे में चर्चा की गई है जिनकी मदद से हम अपने निर्माण के तरीकों को हरा-भरा रख सकते हैं. साथ ही, अपने प्रॉडक्ट में कोई खराबी नहीं देंगे. साथ ही, हम इस बात की झलक भी दिखाएंगे कि हम दुनिया को इसके बारे में कैसे बता रहे हैं.
राउंड टेबल टॉक 1 - मोबाइल क्रॉस-प्लैटफ़ॉर्म टेस्टिंग
राउंड टेबल टॉक 2 - दस्तावेज़ के ऑटोमेशन का कवरेज
एसएटी सॉल्वर परफ़ॉर्मेंस पर सामुदायिक संरचना का प्रभाव
ज़ैक न्यूज़हम (वॉटरलू विश्वविद्यालय)
आधुनिक सीडीसीएल एसएटी सॉल्वर नियमित रूप से बहुत कम समय में, बड़े पैमाने पर इन-स्टेटल एसएटी इंस्टेंस का समाधान करते हैं. यह साफ़ है कि ये सॉल्वर किसी न किसी तरह से असल ज़िंदगी के उदाहरणों के स्ट्रक्चर का फ़ायदा उठाते हैं. अब तक, कभी भी, ऐसे कुछ नतीजे मिले हैं, जो इस स्ट्रक्चर की सटीक पहचान करते हैं. इस पेपर में, हम इस बात का सबूत देते हैं कि असल दुनिया के एसएटी इंस्टेंस के समुदाय का फ़ॉर्मैट, सीडीसीएल एसएटी सॉल्वर के चलने के समय से जुड़ा है. यह कुछ समय से मालूम है कि असल दुनिया के एसएटी इंस्टेंस में ग्राफ़ के रूप में देखा जाता है. इन समुदायों में प्राकृतिक समुदाय आते हैं. समुदाय, SAT इंस्टेंस के ग्राफ़ का सब-ग्राफ़ है, यानी कि इस सब-ग्राफ़ में बाहरी ग्राफ़ के बाहर जाने की तुलना में ज़्यादा अंदरूनी किनारे होते हैं. ग्राफ़ की सामुदायिक संरचना अक्सर Q जैसी गुणवत्ता मेट्रिक की विशेषता होती है. आसानी से काम करने वाला अच्छी क्वालिटी का समुदाय वाला ग्राफ़ (ज़्यादा क्यू) वाले ग्राफ़ को आसानी से छोटे-छोटे समुदायों में बांटा जा सकता है, लेकिन कम क्यू वाला समुदाय नहीं. हम शुरुआती डेटा के आधार पर तीन नतीजे देते हैं जो दिखाते हैं कि असल दुनिया के औद्योगिक इंस्टेंस के लिए समुदाय की संरचना, सीडीसी सॉल्वर के चलने के समय का अनुमान लगाती है. यह अनुमान लगाने के लिए, वैरिएबल और क्लॉज़ जैसे अन्य फ़ैक्टर का इस्तेमाल करती है. सबसे पहले, हम दिखाते हैं कि ग्लूकोस जैसे सॉल्वर में क्लॉज़-डिलीट करने की नीतियों में इस्तेमाल किए जाने वाले विरोधाभासों की क्वालिटी के Q मान और लिटरल ब्लॉक डिस्टेंस मेट्रिक के बीच एक मज़बूत संबंध है. दूसरा, रिग्रेशन के विश्लेषण का इस्तेमाल करके, हम दिखाते हैं कि वैरिएबल की संख्या और उपनियम जैसे पारंपरिक मेट्रिक की तुलना में, वास्तविक दुनिया के एसएटी इंस्टेंस के ग्राफ़ की वैल्यू और समुदाय की संख्या, सीडीसी सॉल्वर के चलने के समय का ज़्यादा अनुमान है. आखिर में, हम दिखाते हैं कि 0.05 ≤ ≤ 0.13 वाले SAT इंस्टेंस, सीडीसी सॉल्वर के लिए हल करना काफ़ी मुश्किल है.
कवरेज से परे: टेस्ट सुइट में क्या-क्या है?
पैट्रिक लैम (यूनिवर्सिटी ऑफ़ वॉटरलू)
हम सब "बेहतर" टेस्ट सुइट चाहते हैं. लेकिन एक अच्छे टेस्ट सुइट की क्या वजह है? बेशक, टेस्ट सुइट को कम से कम स्टेटमेंट कवरेज लेवल पर अच्छे कवरेज के लिए टारगेट करना चाहिए. उपयोगी होने के लिए, टेस्ट सुइट जल्दी से चालू होने चाहिए, ताकि समय पर सुझाव दिया जा सके.
यह बातचीत कई दूसरे डाइमेंशन की जांच करेगी, जिन पर टेस्ट सुइट का मूल्यांकन किया जाएगा. बातचीत में यह दावा किया गया है कि टेस्ट सुइट को बेहतर बनाना, ज़्यादा रखरखाव करने लायक, ज़्यादा कारगर है (उदाहरण के लिए, वे ज़्यादा तेज़ चलते हैं या कम रिसॉर्स का इस्तेमाल करते हैं), और उनकी वजह से कम गड़बड़ियां होती हैं. इस बातचीत में, मैं 10 ओपन सोर्स टेस्ट सुइट (8,000 से लेकर 2,46,000 लाइन कोड वाले) के बारे में तथ्य पेश करूंगा और उन्हें इकट्ठा करूंगा/करूंगी और उनका आकलन करूंगा/करूंगी.
पर्यावरण को ध्यान में रखते हुए: बुरे बर्ताव को कम करने के लिए, बुरे बर्ताव को कम करना
थॉमस कनिच (Google), स्टेफ़न रामसॉअर (Google), वलेरा ज़खारोव (Google) और विशाल सेठिया (Google)
हम इंटरैक्टिव डेवलपमेंट और लगातार इंटिग्रेशन मोड, दोनों में Android टेस्ट चलाने के लिए, टूल उपलब्ध कराएंगे. साथ ही, तकनीक और जांच करने के बेहतर तरीके मुहैया कराएंगे. यह पिछली GTAC में हमने ऊंचे लेवल पर हुई बातचीत को ध्यान में रखकर बनाया है.