本篇主要介绍、梳理、总结了在数仓测试实践过程中常用的一些方法，希望在以后相关的测试工作中，对大家有所帮助，可以避点坑。

为了避免出现工作做了很多，却没对性能提升有显著效果的情况，在优化工作开始之前，首先是要对系统做诊断，并确定优化要达到的关键结果及衡量指标。

本文主要介绍使用卡诺图化简多变量逻辑表达式的原理与方法，此方法是一种逻辑计算思想，在任意技术平台类似的多元化场景中均可适用。

商家以“单测即文档”的理念为落地方向，在代码设计以及用例的构思、结构、断言、描述等环节都做了一定取舍，最终在用例的书写成本、稳定性、可读性等各个方面取得了相对较好的平衡。

本地消息表这个方案最初是ebay提出的，核心就是将需要分布式处理的任务通过本地消息日志存储的方式来异步执行。该方案可以存到本地文本，数据库或消息队列，再通过异步线程或者自动job发起重试。

本文基于得物内部的实践情况，会从选型策略、运维手段、运营方式、核心场景实践等几个方向讲述TiDB 在得物实践落地过程。

染色环境现阶段解决了测试环境冲突和测试环境稳定性的问题，并且相较之前多套独立环境的方案，在成本上也有比较大的节省。后续得物也会尝试用染色的能力解决生产灰度发布问题，相信也会有不错的效果。

通过CDN域名收敛我们不仅收获了CDN网络性能、稳定性上的提升，而且实现了多个域名的统一和规范，大大降低了后续CDN域名的优化和维护复杂度。另外，也支持了CDN主域名的容灾能力，保证了线上服务的稳定性。

随着基础设施发生变化，业务在集成、交付、编排等方面都会与过往存在明显的不同，同时会伴随新的安全风险。如何发现和应对这些新的安全风险，本文将从技术和实践两个角度与读者进行分享和交流。

快速迭代的背景下，功能与架构演进层面的矛盾，加上外部云原生大背景下可观测领域的发展因素，促使我们进行了基于 OpenTelemetry 体系的第三阶段的演进。功能，产品层面均取得了优异的结果。

目前多轮流程引擎除了服务于上述三个场景之外，也在工单业务、质检业务探索使用场景，同时也在持续丰富坐席辅助场景，为一线客服提供标准化的服务流程，提升一线客服的解决率。

大数据时代，数据的来源极其广泛，各种类型的数据在快速产生，数据也是爆发性增长。从数据的产生，通过加工融合流转产生新的数据，到最终消亡，数据之间的关联关系可以称之为数据血缘关系。

最近用到了向量搜索，所以要对milvus进行压测。同时为了更加深入分析压测中遇到的问题，也对milvus的部分源码与文档进行了走读。其中遇到了一些问题与疑惑，我们也直接与milvus社区或开源贡献者沟通。

通过压测，我们发现某场景下存在milvus的性能提升不上去的问题，并给出基于该场景的解决方案，社区反馈给milvus官方。

以下为milvus的设计与压测中遇到的一些问题与解决或跟进方案。

随着公司业务的发展，客服的业务量不断增加，为了解放人力，提升质检业务的覆盖率，及时有效的发现客服日常工作中的问题，需要建设智能质检系统，满足日益增长的话务质检系统需求。

Bug其实是任何应用产品都会有的一个问题，不是所有的Bug都能被发现，包括资深测试，或多或少的会出现线上缺陷，谁也不能把软件所有的功能操作、运用场景想周全。

近几年来，无论对互联网公司还是传统行业，数据安全一直是企业绕不开的话题。而数据加密是数据安全领域最核心的模块之一。