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叁如何入门并从事软件测试？

一、关于自学：

1.软件测试入门容易，但是这不是你认为它好学的理由，你怎样轻视它，它就怎样轻视你；

2.门槛低意味着容易入门，但同时也意味着要爬升的道路比较长；

3.看书解决不了问题，只是参考，书籍更新速度慢，信息传达单一，但是经典的终归还是经典；

4.不轻易推荐自学，这个还是要看人，自学非常容易钻进牛角尖，正厚从办学以来见过太多的“从自学到放弃”的人。

二、关于培训：

培训这个词在大多数人眼里都变成了“黑心”、“欺诈”、“不靠谱”等代名词，然而却有人一边唾弃着培训，一边碌碌无为着自我陶醉。其实相比较于自学而言，培训不仅仅是一位良师，带着你走进测试，教给你全方的技术和经验，更是对你学习态度的一种约束。

据相关调查数据显示，有79.53%的被调查者是通过培训方式转行进入软件测试行业的，也就是说目前软件测试从业人员中，每十个测试工程师就有八个人参加过***的软件测试培训。

　　编码的工作你不会干太多的

说出来也许有点令人吃惊，但是大多数时候你都不用写新代码，而是相反，要做：调试读已有代码开会或者写电子邮件研究该怎么做以便不用写代码因此编码以外的技能对你的职业一样关键。

调试和阅读代码调试远不仅仅是用打印语句。一切使用广泛的语言和技术栈都有各种强大的工具。学会使用它们，因为这些会让调试轻而易举，节省你无数的时间。理解代码库。所以我现在面试也问企业年收入、年利润等等，如果人均企业年收入比较低，我就要好好考虑考虑它的发展前景。大多数技术栈都有某种代码图谱生成工具来帮助你理解代码库的结构。企业级的 IDE 通常都内置了那种功能。你还可以利用 ReSharper、grep 或者 Sourcegraph 之类的工具来探索代码。理解产品。你会对居然有这么多开发者在试图“修复”软件前不知道软件应该是怎么工作的感到惊讶。先看看文档再说吧。

你还应该不要害怕去建议额外的库，如果它们将节省时间的话。然而，你需要确保自己选择了一个好的库供行业使用。好的库的标准是：开源，这样你就可以验证自身代码的质量，并有可能修补对应用非常关键的 bug。(2)好的测试方案是极可能发现迄今为止尚未发现的错误的测试方案。按照 MIT 和 BSD 等方式进行的***，这样你的公司使用起来就不会遇到任何问题。要小心 GPL，因为它会让你不小心就将整个代码库都开源出去。成熟，比方说出来已经有一段时间了，并且功能集非常丰富。维护性强，新版本推出很密集。别的公司或者项目也使用，这个可以充当品质认证确保有行业支持，能持续维护下去。

您的数据事务是基于什么？或者，您需要什么级别的事务支持？如果您的系统需要ACID属性，那么您很好还是坚持使用RDBMS解决方案。否则，您将花费大量的时间试图在您的应用程序/业务逻辑层重制ACID保证，并且您可能仍然没有RDBMS解决方案那么。#3: 您需要Web/高可伸缩性吗？总是在先计算出您需要什么样的可伸缩性。上班时间：开发经常加班熬夜，常常一天24小时睡不了多久，更别提照顾家庭。在这个特殊的例子中，我们正在为微软内部游戏工作室构建系统。有10到15个游戏工作室正在考虑中——这取决于有多少注册用户使用这个系统每个工作室多有3-5个活跃的游戏标题。每个游戏标题为三个环境存储遥测模式——开发、预生产（PPE）和生产对于每个标题，将会有2-5个数据科学家同时修改游戏标题数据每一个标题事件都有大约50 KB的max事件数据我们被要求存储所有的版本——我们估计这个数字是1000除以一个标题的生命周期有了以上粗略的估计，我们就可以计算并发性和存储需求：

总并发数 = 工作室数量 * 标题数量每工作室 * 用户数量每标题

= 15 * 5 * 5 = 375 并发用户

大存储 = 工作室数量 * 标题数量每工作室 * 环境数量 * 事件存储大小每版本* 需要存储的版本数

= 15 * 5 * 3 * 50 KB * 1000 = 11250000 KB = 11.25 GB大存储

SQL Azure支持1024个并发打开连接，并且能够很容易地支持并发需求。另外，在考虑云计算时，11.25 GB实际上是一个非常小的数字。

这个系统并不是下一个FaceBook或必应——那么NoSQL的路线真的值得吗？