主要观点：在过去几年开发需每秒处理数十万请求的软件过程中，不仅要创建可扩展软件，还要确保测试基础设施能随之扩展，多数团队未考虑测试的增长设计。通过多年改进测试策略，创建了基于实际应用性能动态修改测试的自适应测试层，涉及测试变异和弹性负载测试策略，用 Python 和 PyTest 实现，超越传统测试自动化框架。
关键信息：

• 开发需高并发的软件，重视测试基础设施扩展。
• 创建自适应测试层，基于遗传算法和强化学习，动态生成测试用例。
• 该系统优于传统测试，能随应用性能变化而改变，防止测试过拟合。
• 对工程团队的影响，使代码更具弹性，能提前发现可扩展性问题，在生产环境中效果显著。
• 软件测试需因 AI 和机器学习而转变，未来应创建能学习成长的测试系统，工程团队应采用新自动化测试方法。
  重要细节：
• 用模拟测试结果数据集训练模型预测测试成功，通过随机生成新响应时间并基于模型预测进行动态测试变异。
• 系统能根据 API 响应时间变化调整测试，如端点响应时间从 100ms 变为 400ms 时增加压力测试。
• 在企业微服务和分布式架构环境中，该系统能在问题升级为事件前识别出问题，在 CI/CD 管道中实施后减少系统停机时间 42%。
• 未来软件测试要从基本代码验证转变为主动改进机制，预测模型可提前识别高风险区域，优化测试覆盖。