TestPlan对整个项目做整体的测试计划与测试方案，更偏向测试场景使用。 接口自动化测试 接口自动化测试提供了丰富的用户可视化编辑页面，支持测试步骤编排，以及测试步骤的检查点和响应结果参数提取，帮助用户快速生成与API设计相匹配的接口测试用例，可实现“零代码”快速生成测试用例，将测试人员从复杂的工作中释放出来，提升软件接口的测试效率。

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透传给执行器的参数，若无定制化参数可忽略。 代码仓：可以在下拉列表中选择已创建的代码仓库（前提是已安装代码托管服务并成功创建代码仓）。未设置或设置为空时，默认使用测试设置中执行方式设置内配置的代码仓。 代码分支：用户选择代码仓后，可以在下拉列表中选择分支。 创建服务组 在导航栏单击“测试 > 测试执行”。 单击“基线”旁的，根据需要选择版本。

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RES15-02 自动化检查 在部署或升级过程中集成基本测试功能，实现自动化检查，无需人工参与。 风险等级 高 关键策略 在部署或升级过程中集成基本测试功能，在部署或升级完成后自动进行检查和测试，以验证新部署的代码功能是否正确。 在部署或升级过程中集成故障注入测试功能，在部署或升级

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自动化部署 部署环境准备 使用CodeArts托管函数代码 deploy.py代码示例 cam.yaml解析

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停止自动化任务 自动化任务暂不使用时，可停止自动化任务。 停止自动化任务 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 单击页面右上角的，进入自动化页面。 在自动化列表中，单击已启动自动化任务后的。

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，作为测试脚本附件。 脚本路径 脚本执行入口文件在脚本附件中的相对路径，如testcase/entry.py。 包含UI的测试 脚本是否包含对UI的测试。 自动化脚本编写指导 编写解决方案工作台兼容的功能自动化脚本需要基于pistar自动化框架，具体的指导文档以及示例代码已发布在

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件更新集成到源代码控制系统中。当工程师向代码仓提交代码时，持续集成过程就开始了。理想情况下，集成过程会根据多个基线和测试来验证代码。然后，它向提交者提供有关这些测试状态的反馈。如果基线检查和测试进展顺利，集成过程将生成并暂存部署更新软件的资产。这些资产包括编译的代码和容器映像。

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删除自动化任务 删除自动化任务前，需要先停止自动化任务。 删除自动化任务 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 单击页面右上角的，进入自动化页面。 在自动化列表中，单击未启用自动化任务后的，选择“删除”。

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TestPlan生成测试用例方式介绍 测试用例是对一项特定的软件产品进行测试任务的描述，体现在测试方案、方法、技术和策略。其内容包括测试目标、测试环境、输入数据、测试步骤、预期结果、测试脚本等，最终形成文档。 CodeArts TestPlan内置手工测试、接口自动化测试、性能自动化测试以及自

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前置条件、测试步骤、预期结果。 脚本用于定义自动化测试步骤，包含测试步骤、逻辑控制、测试参数。 接口自动化用例的使用流程包括三个阶段：准备阶段、测试阶段、销毁阶段。 准备阶段对应页面中的“前置步骤”，实现测试前置条件的准备；测试阶段对应“测试步骤”，实现接口的功能测试；销毁阶段对

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测试 将测试框架集成到项目中 Create tests创建测试 运行测试 父主题： Java

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的过程自动化。 持续测试 持续测试是贯穿整个内部研发流程始终的，从持续集成到持续部署，都有自动化测试的存在。 “没有自动化测试，持续集成就只能产生一大堆没有经过编译并且不能正确运行的垃圾”。自动化测试是持续集成的基础，同样也是其他实践的基础，越靠前的测试越应该自动化。 测试是获取

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测试 简介 申请沙箱环境（可选） 授权沙箱环境 安装已订阅的资产 部署应用到沙箱环境 调测应用/移动端 调测大屏 调测端侧设备 父主题： 用户指南

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测试 使用此Source Action为具有选定测试框架的生产类生成测试类。 有关测试Java代码的更多详细信息，请参阅调试。 在Create Test对话框中，提供测试类参数： Testing library：选择要使用的测试库。 Class name：提供测试类的名称，并根据选定的框架选择其超类。

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接口自动化用例中测试步骤检查点如何设置 问题现象 在编写接口测试自动化脚本过程中，测试步骤中涉及检查点如何进行设置？ 处理方法 请参考设置测试检查点，了解检查点功能详情及操作步骤。

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Influx实例，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区一 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）：规格选择内存优化型m6.2xlarge.8，8

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性能测试方法 本章介绍GeminiDB Redis性能测试的方法，具体包括测试环境，测试工具，测试指标，测试模型，以及测试步骤。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1 弹性 云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择c6.4xlarge.2

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性能测试结果 基于上述样本，预先注入1TB+数据并进行压力测试，测试结果如下： 数据压缩率： 写入1.1TB数据(约38亿条)，压缩后数据占用约为155GB，数据压缩比约为13.8%； 性能表现： 维持业务总QPS达到约160w，此时读请求总流量约为1.5Gb/s，实例CPU利用率在60%-70%。

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测试 CodeArts IDE集成了pytest和unittest测试框架，让您可以轻松运行和调试Python测试用例。 将测试框架集成到项目中 运行测试 启动配置 父主题： Python

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请求的P9999时延，是非常严格的时延指标，表示99.99%的请求执行时间小于该值，仅少量尾部请求超过该值。 测试步骤 注入测试数据 测试前，生成并注入数据库测试数据。基于测试模型三种类型的分布，对三种数据类型进行如下配置： hash类型 key：34位字符，使用字符串前缀+9位数字

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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train

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