保护用户隐私的一系列最佳实践。 性能效率支柱： 聚焦于如何设计出高性能的架构。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是无须质疑的。性通效率支柱为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段，可以用于系统的软件性能工程，也可用于指导性能调整和优化。 成本优化支柱： 专注

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ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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支持接口自动化测试 应用测试金字塔测试设计方式，在接口层次进行功能自动化测试。 和UI测试相比，接口测试开发成本低、运行时间短、运行稳定性高，可以实现快速准确的测试反馈。 持续集成自动化测试 应用持续集成方法，使用流水线实现构建、部署、测试，快速测试及时发现问题，避免带问题的制品进入下个环节或环境。

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应用全栈全链路数据可观测，使用AIOps算法支撑应用自动化灰变更、故障智能化诊断与恢复等场景。 应用生命周期 数据可视化 ，避免数据孤岛。 全自动化 无人值守变更，帮助企业提升运维效率。 自动化评审，在可控的风险、适合的时间执行变更，降低人工评审成本，减少人为判断失误。 自动化执行，全过程灰度，保障业务变更平滑执行，避免人因操作故障。

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资源自动扩容考虑了配额限制 压力负载测试 RES14 您如何进行配置防差错？ 变更防呆检查 自动化变更 变更前数据备份 提供runbook进行标准化变更 RES15 您如何进行升级不中断业务？ 自动化部署和升级 自动化检查 自动化回滚 灰度部署和升级 父主题： 韧性支柱

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持续将成功验证的变更部署到下一环境，从而在DTAP（开发、测试、验收、生产）不同环境中形成自动化的测试和部署节奏，这也就是部署流水线的概念。为实现部署流水线，需要版本管理、自动化测试、持续集成、自动化部署、环境管理，以及松耦合架构等的协调统一。 分层分级的部署流水线 “高质量的交

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执行认证测试 伙伴测试工程师请参照解决方案工作台的测试用例步骤进行测试并将测试结果录入解决方案工作台，在提交报告审核之前闭环所有遗留问题。 执行手工测试用例 操作步骤 伙伴测试工程师登录解决方案工作台，进入空间，点击“验证中心”->“用例管理”->“执行”，执行测试用例。 图1 执行测试用例入口

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Pipeline）自动定义管道及其运行方式. 部署：使用华为云 资源编排 服务 RFS 、Terraform 和 Ansible 等工具来自动化工作负载开发和发布流程。通过使用基础架构即代码 (IaC) 方法，可以使用相同的自动化平台部署并优化基础架构。 测试：许多工具可用于自动化测试过程。这些工具可以减轻质

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Pipeline)使用流程 流水线服务本质上是一个可视化的自动化任务调度平台，配合CodeArts中编译构建、代码检查、测试计划、部署等服务的自动化任务使用。根据实际需要，如开发测试环境应用部署、生产环境应用部署等，对这些自动化任务进行自定义编排，一次配置后就可以一键自动化触发调度执行，避免频繁低效的手工操作。

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预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题： 训练基础镜像详情介绍

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ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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ISDP产品功能整体框架 功能模块 角色说明

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设计和落地 测试自动化工厂能力规划-基础版 在客户指定现场，根据客户测试能力现状和目标，提供测试能力方案设计、测试团队组织设计指导、测试自动化工厂平台赋能指导、测试过程实践指导、测试过程质量评估服务 主要面向NA大企提供端到端测试能力建设的规划。团队人数（研发+测试）小于80人，

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开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署AI应用，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可以在ModelArts上完成。

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面整个专项测试团队向服务化进行转型，帮助所有团队完成自动化转型。 在这里要澄清一个理念，就是测试自动化。测试自动化的目的是减少手工测试和手工操作。测试自动化不仅仅包括自动化测试执行，还包括其他所有可以减人力投入的活动，例如自动化环境创建、自动化部署、自动化监控、自动化数据分析等。

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试自动化开发，这要求参与者熟知产品或服务业务、接口文档，熟练掌握测试技术、测试自动化框架、测试自动化代码编写。 智能算法加持下ATGen人机交互模式：在测试过程中，机器自主解析文档和数据，自动生成API场景级操作依赖ODG（OperationDependencyGraph）图，测

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In，所有人都有责。 测试与架构相关，包括技术架构，以及组织架构。 测试的过程，是从失败中学习的过程。 自动化，自动化，自动化，尽可能的自动化一切该自动化的，但又不要过度的依赖于自动化，不要过度追求自动化。 下图是测试金字塔，核心是从关注测试的数量转向关注测试的质量。尤其是在持续集

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规范。 支持API规范自动检查、自动纠错，提升API设计质量。 自动化代码和用例生成 API SDK代码和服务框架代码与API设计同源，基于API文档一键生成代码。 API测试与API设计同源，设计示例一键导入测试步骤。 丰富的可扩展插件 运行时插件实现API一键托管，保障API高安全、高可用、高并发调用。

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在Jenkins中创建一个新的构建作业，并配置其使用Gitlab的Git仓库。 在构建作业中，配置编译器和构建参数，以便从Git仓库中获取源代码并进行编译。 在构建成功后，将编译生成的镜像推送到SWR镜像仓库中。 在测试环境中，使用Kubernetes集群来部署这个镜像。 测试通过并经过审批后，将此镜像部署另一个Kubernetes集群的生产环境中。

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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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