在移动互联网高度发展下，移动APP趋近于大型化，功能也趋近于复杂化，诸如各种国民级应用，功能/玩法等迭代不停，其背后对应的研发协作团队也非常庞大。在此种场景下，依靠人力堆叠去保障产品质量，并非最优解，在软件规模达到某个临界点之后，问题逃逸将无法避免。
字节跳动在代码覆盖率监测平台基础上，建立了SmartEye-智能化精准中台，帮助研发团队快速定位代码变更影响域，精准推荐测试用例/自动化巡检任务，为业务减负，为研发团队提效。
在日常的研发活动中，我们经常会遇到下列场景：
上述问题在产品快速迭代下会越来越突出，每一个软件工程师应该都经历过上述问题的“拷问”。在此背景下，精准测试也应运而生。精准测试是国内软件工业界首创的技术概念。近年来，随着国内工业界深入探索，精准测试已经有较为广泛的影响力和统一的认知。
精准测试是质量工程智能化建设的重要趋势，为项目研发验收全流程建立公信力度量指标，解决用例与代码的双向关联，精准匹配和投放测试资源（人力/机架），削弱/打破项目规模增长与质量保障资源增长的强正相关关系。
我们前期先建设了基础代码覆盖率监测平台，收集程序运行时的动态代码覆盖率数据，以此为基础来构建用例知识库。
人工用例录制，利用内嵌到客户端的SDK，提供UI界面供用户进行录制操作，同时由SDK内部保障录制过程中数据清理，采集，上报。用例录制结束后由SDK对当次录制数据进行上报，服务端实时解析，落盘用例知识库，供后续数据分析推荐，并及时给予用户录制反馈。
利用当前变动信息、调用链信息、覆盖率信息等基础能力，建设代码-用例的映射数据集，以索引形式存储海量用例，为测试用例推荐等上层服务产品提供数据基础。基于用例的关联方法、关联代码块、上下游调用链路以及对应覆盖率等信息，建设不同粒度不同版本的调用信息-CaseIDs倒排索引服务，直接支撑推荐引擎的用例召回功能；此外，服务适配用例录制接口，实现了用例录制->用例信息解析->用例信息入库->索引生成的全流程自动化处理，并支持双端、人工&&自动化用例的多维度用例独立存储。
准确定位MR的代码变动信息及其代码调用上下游影响域，能够帮助后续精准测试准确分析与之关联的测试用例，提升测试充分性与问题拦截率。
我们利用公司CodeGraph平台的双端静态代码调用链分析能力与整体调用链路拓扑数据，完成基于MR的变动DIFF分析以及上下游调用链分析，并针对变动DIFF部分，完成代码变动率的统计。
在用例排序阶段基于用例与变动影响域内各方法&&代码块的关联信息、用例后验指标、用例多样性控制因子等多维度信息，通过机器学习用例排序模型，计算用例与本次改动的相关性得分；基于相关性得分进行用例排序，并结合业务方指定的推荐用例数量，完成用例的筛选，生成用例筛选集。
针对底层代码关联大量测试用例、用例路径多样性不足等导致的测试冗余问题，通过向业务侧赋能，结合业务方的先验知识体系，利用用例定向投放、底层代码规避等策略，以更加贴近业务的策略形式，在保证测试质量的同时，进一步降低测试冗余，提升测试效率。
目前，我们与火山客户端等研发团队一起，搭建了字节跳动精准测试平台Cover，致力于为公司内所有产品线研发团队提供标准的精准测试解决方案，期望在保证质量的前提下为业务提效。
该平台已在火山、抖音、西瓜等团队客户端迭代流程中落地，并取得了不错的效果。其中一个典型业务线利用精准测试，在保证100%拦截全量测试用例可发现问题的基础上，提升人效约40%，具体数据如下:
目前，SmartEye精准引擎每日推荐用例数1K+，效率提升约40%。借助SmartEye的能力，业务可以精确评估变更影响，清晰代码变动之后需要测试/回归的用例集。
基于SmartEye的精准测试，在字节跳动的落地得到了很多团队的支持，包括火山、抖音、头条、基础架构等多个研发团队，业务落地当前正在持续推进中。后续重点，我们将延伸SmartEye的精准能力，覆盖各种类型的测试用例与测试需求，在更大范围内成为DevOps基础服务，为更多的研发团队提效。
我们相信，越来越多的智能化测试工具落地，将会加速质量工程领域的变革，推动国内质量工程技术水平走到全球质量工程工业界前沿。
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