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质量测试

软件质量是“反映实体满足明确的和隐含的需求的能力的特性的总和”。具体地说,软件质量是软件符合明确叙述的功能和性能需求、文档中明确描述的开发标准、以及所有专业开发的软件都应具有的和隐含特征相一致的程度。从管理角度对软件质量进行度量, 可将影响软件质量的主要因素划分为三组,分别反应用户在使用软件产品时的三种观点:正确性、健壮性、效率、完整性、可用性、风险(产品运行);可理解性、可维修性、灵活性、可测试性(产品修改);可移植性、可再用性、互运行性(产品转移)。

软件测试

软件测试方法有多种分类方式,按测试时运不运行代码分为动态测试和静态测试。动态测试需要运行代码而静态测试不需要。按是否关注软件的内部结构分为白盒测试、黑盒测试和灰盒测试。

白盒测试:白盒测试依据LLD设计测试用例,来测试程序的内部逻辑结构,给予软件代码更大的质量保证,对应着测试过程中的单元测试。由于测试在软件工程前期进行,发现问题后解决的成本较低。白盒测试可以完全不顾程序的整体功能实现情况。
黑盒测试:黑盒测试把被测软件看成一个黑盒,只关心整体功能而不关注内部结构,即只关心输入和输出,对应着测试过程中的系统测试。黑盒测试的对象可以是一个系统、一个模块、一个函数等。黑盒测试根据SRS设计测试用例,若需求不清晰,则很难设计用例。由于黑盒测试不关注内部实现路径,所以测试时会有路径没有被测试到。
灰盒测试:介于白盒测试和黑盒测试之间,主要关注程序的接口,对应着测试过程中的集成测试。若是模块与模块之间的结接口,则偏黑盒;若是函数与函数之间的接口则偏白盒。

由于静、动态测试和黑、白、灰盒测试只是分类方法不同而已,所以黑盒、白盒、灰盒测试中都涉及到动态测试和静态测试。如白盒测试中的代码编译、关键字检索属于静态测试;程序插装属于动态测试。通过以上多种方式,全方位保证软件质量。

运维介绍

对于初创公司,运维部和系统部一般是合二为一的,相关工作由同一批人负责,界限可能不是很明显。大型公司对运维工作的要求更高,需要有更精细的分工,因此机房/网络/操作系统相关的底层工作分离出来由专人负责,成为系统管理部 而上层和应用产品相关的工作则由运维负责,成为运维部。以下从互联网产品生命周期和运维涉及的技术分别来看分工较细的大型互联网公司中运维工作的职责。

产品运行维护

这个阶段的主要工作包括:
(1) 监控:对服务运行的状态进行实时的监控,随时发现服务的运行异常和资源消耗情况;输出重要的日常服务运行报表以评估服务业务整体运行状况,发现服务隐患;
(2) 故障处理:对服务出现的任何异常进行及时处理,尽可能避免问题的扩大化甚至中止服务。这之前运维工程师需要针对各类服务异常,如机房/网络故障、程序bug等问题制定处理的预案,问题出现时可以自动或手动执行预案达到止损的目的。除了日常小故障外,运维工程师还需要考虑产品不同程度受损情况下的灾难恢复,包括诸如地震等不可抗力导致大规模机房故障、在线产品被删除等对产品造成致命伤害的情况。 容量管理:包括服务规模扩张后的资源评估、扩容、机房迁移、流量调度等规划和具体实施。
产品性能/成本优化
产品对外提供服务最重要的一点是用户体验,用户体验中非常重要的是产品的可用性和响应速度。而如何用最合理的资源 (如机器、带宽等)支持产品提供高可用和高速度的用户体验,这也是运维工程师的重要职责。
产品下线
发展良好的互联网产品将始终在线对外提供服务,但互联网产品快速迭代,也存在相当多孵化的产品最后被淘汰的情况,这些产品都需要做下线处理,这个过程运维工程师主要做好资源回收的工作,将机器/网络等资源回收后纳入资源池中供其它服务使用。

医疗大数据背景及特点

随着国家互联网+战略的实施,大数据的发展与应用到了一个新的节点。对于大数据而言,有四个特点:数据容量大(Volume)、数据类型繁多(Variety)、商业价值高(Value)、处理速度快(Velocity)。。

医院大数据建设内容及意义

通过医疗大数据项目的实施,可以解决医院信息孤岛问题、挖掘历史数据价值、将数据进行分层处理减少资源消耗、实现数据的统一入出管理、实现数据标准统一(让分级诊疗成为可能)。

构建医院大数据平台

信息化的建设好比是修管道,管道本身没有太大的价值,构建管道的价值在于流通管道中的水,结合我们的医疗信息化而言,管道就是医疗信息化软、硬件产品,管道中的水就是医院的业务数据。所以,数据才是医院信息化建设的核心意义。

医疗大数据主要应用

预计医疗大数据项目的实施,将会提供以下关于大数据的一些应用:
1.临床数据中心:整合院内所有业务系统数据,实现数据的统一管理
2.主索引:通过以身份证号或居民亚博体育官网下载地址卡号作为唯一标识,建立统一主索引。实现在一个界面查询患者的所有诊疗数据(包含不限于历次门诊、住院、亚博app苹果下载地址信息等等)
3.SSO(单点登录):结合用户认证与统一权限管理,避免多次登录和切换带来的操作麻烦和信息不一致隐患,实现用户登录一个浏览器界面的应用,可以随意切换不同系统
4.大屏监控系统:实现各业务服务器、数据库涉及的服务数据、服务器性能、消息路由、磁盘内存、错误队列等实时监控。
5.医院BI门户:实现医院管理数据整合查询,为院内管理决策提供依据。

医院大数据平台的构建

医院大数据平台的构建分三步实施:
1.根据相关的医院行业数据交互规范制定集成平台与各业务系统的交互标准
2.实现业务系统与集成平台的业务接入,将现有系统的错综复杂的数据交互方式进行梳理简化,由点对点模式优化为点对平台模式。
3.通过集成平台实现数据的分层级处理,统一汇总在临床数据中心,为医院的数据统计、数据上报以及数据分析提供保障。