软件产品的成功与否，在很大程度上取决于对市场需求的及时把控，采用DevOps可以加快产品交付速度，改善用户体验，从而有助于保持领先于竞争对手的优势。

物联网已经成为推动制造业发展的最新技术之一。它定义了与传感器、应用程序和其他技术集成的各种物理设备，以便通过公共互联网与其他系统通信和共享数据。

SpaceX和特斯拉的董事会成员史蒂夫·贾维森曾说：“机器学习令我们能够构建超越人类理解的软件解决方案，还能向我们展示人工智能如何为每个行业提供支持。”

数字化转型是利用数字化技术（如大数据、云计算、人工智能等）来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念，是当下很多企业正在实施的变革措施。

华为实施IPD的巨大成功激励了众多的中国企业，很多企业也效仿华为构建了IPD。但遗憾的是，大多数企业并没有像华为那样真正构建产品竞争力和实现商业成功。

其实，许多企业领导者并不清楚数字化转型意味着什么。数字化转型是否只是迁移到云端的一种吸引人的说法？我们需要采取哪些具体步骤？我们是否需要咨询服务来建立数字化转型框架？这真的值得吗？

在我看来，Git合并冲突是不可避免的。在本文，我想和大家简单分享一下遇到Git冲突该如何解决，希望对大家有所帮助。 在此之前，我们先来了解一下Git的合并冲突是什么以及合并冲突的类型有哪些。或者如果只对如何解决Git合并冲突感兴趣，也可以滑至第三部分直接阅读。

在 《还不知道这个原则的程序员，要小心了》 的文章中，我提到了禅道的代码提交规范。简单来说，我们将工具融入到禅道团队的日常代码提交过程中，利用工具对流程、行为进行规范和约束。

前几天，和我同事闲谈，聊到我在来禅道之前参与过的一个项目。当时，小团队对代码规范不够重视，结果合并代码时出现大量格式冲突，解决问题费时费力，最终项目的完成时间远远超过我们对项目预估的工时。

这位读者绝对不是第一个和我抱怨单元测试的人。这很好理解，中国互联网公司太多太卷，想要抢夺市场就要推出不同功能，而这些压力一部分落在了程序员身上，拼命赶需求。单元测试这种费力不讨好的事情，自然而然就没有人做。

“AI能不能代替xx”已经成为一个普遍的话题，在某乎上随手一刷就是不同的职业，人在看手机时候就悄悄破防了。 产品经理能想到这个话题也不足为奇，毕竟禅道也更新的AI功能。

敏捷团队中的测试人员主要负责执行各种测试，以满足“已完成”的定义，从而为团队在重复迭代中努力交付的持续价值创造做出贡献。对于测试人员来说，拥有敏捷的心态是至关重要的，如果没有敏捷的思维方式，他们可能就不能果断地计划、划分优先级并执行他们的任务，因此会无意中影响团队满足迭代目标的能力。敏捷的思维方式...

之前的文章给大家分享的都是DevOps、自动化测试、新技术趋势等前沿知识和技术，实际上目前能完全掌握这些新技术的开发、测试人员都是少数，毕竟大多是人还是专注于自身工作，用于提升、学习新技术的时间较少，而很多新趋势也并未成熟应用到行业。因此，不必为此焦虑，极速变化中总有一些不变，坚守那些基础的不变的能力...

为了让持续集成和持续交付（CI/CD）成为现实，企业必须审查其内部流程，并重新思考如何处理软件交付生命周期。过去的清单和评论根本不是前进的方向。残酷的事实是，大多数企业在持续交付的道路上相当落后。对软件交付过程本身进行根本性的改变与从货架上取下一些工具这样的半个步骤是完全不一样的。

我们都是知道，DevOp的快速发展，让服务器管理与配置的时间大大减少，配置即代码和基础设施即代码作为DevOps的重要实践，在其中起到了关键性作用。

他们公司一直实行敏捷的管理模式，复盘发现了一个问题：发布与迭代具有强相关性，一个迭代就发布一次，导致需求交付周期过长，严重超出团队和业务部门可接受的时限。现在他在考虑到底该如何改变，是选择SAFe还是DevOps。

2021年8月，蔚来部分用户数据被窃取，并遭到勒索225万美元等额BTC；2022年5月，通用汽车表示部分在线客户账户出现异常登录；2023年5月，丰田云服务导致215万日本用户车辆数据承担泄露风险；2024年4月，高合汽车因车内摄像头拍摄的不雅影像泄露而备受关注；……近些年，随着“智能汽车”这一新风口的出现，各大互联网公司开始...

随着大数据、机器学习时代的到来，不少人有了“测试不需要懂代码，那我就试试”的想法。这就引发了一系列疑问：不懂代码可以做测试吗？测试人员到底需不需要懂代码？测试人员需要写代码吗？

在当今快速发展的数字环境中，从移动App到基于Web的平台，软件已成为我们日常生活和工作不可或缺的一部分。然而，随着软件系统变得越来越复杂，如何确保其质量和可靠性已成为开发人员和测试人员所面临的一大重要挑战。

随着信息技术的不断发展，许多传统的工作流程正在向自动化方向迅速转变。在过去，开发人员在完成代码编写后，需要通过手动执行一系列操作来将代码部署到生产环境中。

随着现代软件的不断复杂化，代码图（Code Graphs）为测试人员提供了一种直观的方法，让复杂的代码逻辑易于理解。本文将深入探讨代码图，通过挖掘到的真实场景和实际示例，展示可视化代码图如何增强软件测试人员的能力以及如何开展测试工作。

从1804年打孔式编程出现，编程语言至今已经存在了200多年。而从50年代以来，新的编程语言也不断涌现，现在已经有250多种了。这就意味着，开发人员最需要习惯的事情就是不断改变。

在 Dr.Michaela Greiler 的 How Code Reviews at Microsoft 一文中提到，微软有 140000 名员工，其中 44%员工是工程师。这意味着，有超过 60000 名的工程师同时在同一个代码库上开发 Office、Visual Studio、Windows 等产品。

在软件开发中，单元测试的重要性毋庸置疑。我们都知道编码的必要条件是需要隔离代码来进行测试和质量保证。但我们如何确保部署的代码尽可能优质呢？答案是：静态代码分析。

IDC预测显示，未来五年，支持DevOps实践的产品市场继续保持健康且快速增长，2022年-2027年的复合年增长率（CAGR）为16.1%。 其主要原因是将安全纳入DevOps流程的需求日益增长，以及DevOps实践在GitOps、FinOps、平台工程等领域的发展，所有这些都有助于增加市场活动和扩张。

测试用例覆盖率是度量测试完整性和有效性的一个重要手段，通常使用测试用例对于需求或代码的覆盖百分比来计算。这里的需求，可以包括涉众请求、需求规格等文档中的业务路径和规则，也涵盖据此衍生出的功能和非功能性方面的一些要求，后一部分内容通常细化于概要设计、测试设计等相关的文档中。

随着自动化测试和人工智能技术的迅猛发展，软件测试行业正经历着前所未有的变革。这一变革不仅重塑了行业的生态，也引发了人们对软件测试职业未来的深思。

在《你在测试金字塔的哪一层？（上）》中介绍了自动化测试的重要性以及测试金字塔。测试金字塔分为单元测试、服务测试、UI测试，它们分别是什么呢？本期文章让我们一起详细看看测试金字塔的不同层次。

在准备将软件上线到生产环境之前需要进行测试。随着软件测试方式日趋成熟，软件开发团队的测试也在取代大量手动测试，逐渐实现自动化测试。通过自动化测试，开发团队可以在短短几分钟内就了解到软件是否存在问题，而不需要等待几天的时间。