大数据应用测试--结合搜索、推荐和广告

离线系统：负责数据处理与算法模型的建模与训练

在线系统：主要用于处理用户的实时请求，可以使用离线系统产出的模型进行实时在线预测

• 功能性测试与验证，包括数据的完整性和丰富性。
• 数据更新的实时性测试。
• 数据请求响应的及时性测试，如何测试后端的性能和容量就至关重要。
• 算法的效果验证
• AI算法系统的线上稳定性保证，通过技术运维的方法来提升系统的高可用性。
• 工程效率方向：提升工程效率，完成DevOps研发工具链路。

大数据应用的技术质量体系综述

1. 离线工程系统的测试验证工作

2. 在线系统的测试

3. 对产品进行评测，例如如何评估推荐广告系统的效果

4. 端到端的测试验证，会用到自动化技术和接口测试技术

5. 线上稳定性建设

6. 工程效能问题