大数据平台数据和平台工具测试人员需要掌握以下技能

Posted 2023-04-10 不考虑昵称

最近求职，整理复习知识。发现一个职业的测试人员需要掌握的知识好多[笑哭]。这些不是了解就可以，还需要把实际的使用与成果和这些理论联系起来才行。不然说起来泛泛而谈。

• 1. 数据库和SQL语言：测试人员需要具备熟练的数据库和SQL语言的知识，以便能够对数据进行正确有效的查询和验证。
• 2. 大数据技术：测试人员需要了解大数据技术，包括Hadoop、Spark、NoSQL等等，以便能够对数据进行处理和分析。
• 3. 脚本语言：测试人员需要掌握至少一种脚本语言，如Python、Shell等，以便能够快速编写测试脚本和自动化测试。
• 4. 质量管理工具：测试人员需要熟悉各种质量管理工具，如JIRA、TestRail等，以便能够跟踪测试进度和管理测试缺陷。
• 5. 网络协议：测试人员需要了解各种网络协议，如HTTP、TCP/IP等，以便能够进行网络传输测试和数据通信测试。
• 6. 数据分析和可视化工具：测试人员需要掌握数据分析和可视化工具，如Excel、Tableau等，以便能够对数据进行分析和可视化展示。
• 7. 性能测试工具：测试人员需要了解性能测试工具，如JMeter、LoadRunner等，以便能够进行大数据平台的性能测试和负载测试。
• 8. 安全测试知识：测试人员需要了解安全测试知识，如漏洞扫描、渗透测试等，以便能够发现并修复大数据平台中的安全漏洞。
• 9. 团队协作能力：测试人员需要具备良好的团队协作能力，包括沟通、协调、合作等，以便能够与研发、运维等其他团队成员进行有效的沟通和协作。
• 10. 学习能力和自我提升意识：大数据平台和平台工具是不断更新和发展的，测试人员需要具备较强的学习能力和自我提升意识，不断跟进新技术和新工具的发展，以便能够持续提高自己的测试能力和水平。
• 11. 数据质量管理：测试人员需要了解数据质量管理知识，如数据清洗、数据去重、数据转换等，以便能够保证大数据平台数据的准确性和完整性。
• 12. 非功能测试：测试人员需要掌握非功能测试知识，如安全测试、可靠性测试、可用性测试等，以便能够保证大数据平台的稳定性和可靠性。
• 13. 版本管理工具：测试人员需要了解版本管理工具，如Git、SVN等，以便能够进行测试代码的版本管理和控制。
• 14. 自动化测试工具：测试人员需要熟悉自动化测试工具，如Selenium、Appium等，以便能够进行自动化测试和持续集成。
• 15. 熟悉操作系统：测试人员需要熟悉常见的操作系统，如Linux、Windows等，以便能够进行系统级别的测试和故障排查。
• 16. 项目管理知识：测试人员需要了解项目管理知识，如项目计划、项目风险管理、项目成本管理等，以便能够有效地管理测试项目和保证测试进度。
• 17. 敏捷开发方法：测试人员需要了解敏捷开发方法，如Scrum、Kanban等，以便能够与研发团队配合，保证测试工作能够适应敏捷开发的节奏和需求变化。
• 18. 数据库性能优化：测试人员需要掌握数据库性能优化知识，如索引优化、查询优化等，以便能够提升大数据平台的查询性能和响应速度。
• 19. 数据挖掘和机器学习：测试人员需要了解数据挖掘和机器学习知识，以便能够对大数据平台中的数据进行挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势。
• 20. 用户体验设计：测试人员需要了解用户体验设计知识，以便能够对大数据平台的用户体验进行评估和优化，提升用户的满意度和使用体验。
• 21. 云计算知识：测试人员需要了解云计算知识，如云平台、虚拟化、容器化等，以便能够进行云上大数据平台的测试和部署。
• 22. DevOps实践：测试人员需要了解DevOps实践，如持续集成、持续交付、自动化部署等，以便能够配合研发团队实现快速迭代和部署。
• 23. 测试方法论：测试人员需要掌握各种测试方法论，如黑盒测试、白盒测试、灰盒测试等，以便能够根据不同测试场景选择合适的测试方法。
• 24. 数据隐私和安全：测试人员需要了解数据隐私和安全知识，以便能够保护大数据平台中的敏感数据和隐私信息，避免数据泄露和滥用。
• 25. 数据库备份和恢复：测试人员需要了解数据库备份和恢复知识，以便能够对大数据平台中的数据进行备份和恢复，保证数据的可靠性和安全性。
• 26. 数据治理和合规性：测试人员需要了解数据治理和合规性知识，以便能够遵循相关法规和标准，保证大数据平台的数据治理和合规性。
• 27. 虚拟化技术：测试人员需要了解虚拟化技术，如VMware、KVM等，以便能够进行虚拟化测试和部署。
• 28. 容器化技术：测试人员需要了解容器化技术，如Docker、Kubernetes等，以便能够进行容器化测试和部署。
• 29. 自动化运维：测试人员需要了解自动化运维技术，如Ansible、Puppet等，以便能够进行自动化测试和部署。
• 30. 日志分析和监控：测试人员需要了解日志分析和监控知识，如ELK、Prometheus等，以便能够对大数据平台进行日志分析和监控，发现和解决问题。
• 31. 数据库安全：测试人员需要掌握数据库安全知识，如访问控制、数据加密、脱敏等，以便能够保护大数据平台中的数据安全。
• 32. 基础架构：测试人员需要了解基础架构知识，如网络、存储、服务器等，以便能够进行基础架构测试和故障排查。
• 33. 高可用和容灾：测试人员需要了解高可用和容灾知识，如负载均衡、故障切换、灾备等，以便能够保证大数据平台的高可用和容灾能力。
• 34. 数据流程管控：测试人员需要了解数据流程管控知识，如数据流程监控、数据流程调度等，以便能够对大数据平台的数据流程进行管控和优化。
• 35. 人工智能和机器学习测试：测试人员需要了解人工智能和机器学习测试知识，以便能够对大数据平台中的人工智能和机器学习模型进行测试和验证。
• 36. 数据库设计和优化：测试人员需要掌握数据库设计和优化知识，以便能够对大数据平台中的数据库进行设计和优化，提升查询性能和响应速度。
• 37. 项目管理工具：测试人员需要了解项目管理工具，如Trello、Asana等，以便能够对测试项目进行规划、追踪和协作。
• 38. 编程语言：测试人员需要掌握至少一种编程语言，如Java、javascript等，以便能够编写测试脚本和进行自动化测试。
• 39. 持续集成和交付：测试人员需要了解持续集成和交付知识，如Jenkins、Travis CI等，以便能够实现持续集成和交付，提高测试效率和质量。
• 40. 代码审查和优化：测试人员需要了解代码审查和优化知识，以便能够对测试代码进行审查和优化，提高测试效率和质量。

性能测试需要掌握的技能

1. 精通性能测试的基本概念，过程，方法论，了解性能工程;

2. 精通1个商业性能测试工具+1个开源性能测试工具，知道工具可以做什么，不可以做什么，以及工具使用中常见的问题和解决思路;

3. 扎实的计算机专业基础知识，包括计算机组成原理、操作系统、数据库原理、计算机网络原理;

4. 熟悉至少1个常用的数据库产品，例如SQL Server或者 Oracle，能进行一般的数据库管理操作，熟悉SQL脚本的使用，熟悉常用的数据调优工具和常用的counter;

5. 熟悉至少一个操作系统的原理，Windows或者Linux都可以，熟悉操作系统的体系架构、操作系统的重要基础概念，以及内存管理、存储/文件系统、驱动/硬件的管理、网络协议的实现及构成、性能的监控方法和原理，熟悉常用的counter;

6. 熟悉至少一个web server 产品，例如apache，了解一般的配置和常用的counter;

7. 熟悉至少一个应用服务器产品，例如tomcat，了解一般的配置，熟悉常用的服务器性能监控方法和原理，熟悉常用的counter;

8. 至少熟悉TCP/IP协议，熟悉HTTP协议，至少见过并了解三层、四层交换或者路由器的使用和配置。了解常用的与网络性能相关的counter;

9. 了解一般的大型企业应用的部署架构和应用架构;

10. 了解知名大型web应用、高并发量、高流量、实时响应要求高的超大规模网站的架构和优化历程;

11. 熟悉统计学的基础知识、常用分析方法以及实验设计方法，了解数学建模相关的知识;

12. 熟悉专属行业的业务知识和用户场景，例如电信行业的OSS系统所涉及的业务知识和用户场景，证券交易系统所涉及的业务知识和用户场景;

13. 大量的实际性能测试及优化经验;

14. 积极的参与到各类圈子、社团的讨论和交流、分享中。

　　暂时先想到了这么多，有兴趣的朋友可以一起讨论一下，相信每个人都有自己不同的经历和感想，可以跟其他人分享一下，提供参考。

　　性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。