LinkedIn上最近的一篇文章中有这样的图片：这个问题和发展一样古老。测试人员发现了一个bug，但开发人员无法重现该bug，因此将其关闭为不可重现。…但是测试如何才能显示开发中的缺陷？当测试人员等待时，开发人员是否应该到测试人员的办公桌上处理测试人员系统？问题是开发人员的环境和测试人员的环境是不同的。要解决这个问题，返利平台有哪些，我们必须找出原因，然后看看能否解决它。业界一直在解决其中的许多问题。我们能够与虚拟机之类的东西共享精确的机器副本，在虚拟机中，整个机器可以作为OVA文件（开放虚拟化存档）导出。我们通过Docker这样的工具使共享应用程序和构建变得更快、更高效。我们已经使用Vagrant、Chef、Puppet、Ansible等工具实现了构建配置的可重复性和自动化。数据就是问题所在我们没有做的是确保开发人员和QA环境中的数据集是相同的。在历史上，保险相同的数据一直被认为成本太高、速度太慢，在某些情况下根本不可能。我们不可能保证数据集是相同的，尤其是当这些数据集的大小是几TB时，尤其是当您谈论的是DevOps和/或连续交付时，我们可能希望在每次破坏性测试之后每天多次刷新测试数据集，而这些测试可能需要这样做如果是连续交货，一天运行多次。反模式在开发和测试过程中，免费云服务器试用，公司所做的不是共享生产数据的完整精确拷贝，而是使用数据子集或数据的小副本，这些数据更容易提供，并且被认为是生产数据的代表。在每个阶段、开发、测试、UAT和生产中发现的bug数量各不相同。一般情况下是这样的（这些数字来自一个实际的客户——纽约以外的大型金融机构）。问题是这些阶段（dev、test、uat、prod）持续的时间不同。开发和测试往往要持续几个月，在开发周期接近尾声时，用户对产品的完整尺寸副本进行验收测试，如：在一个完整的产品拷贝上的UAT测试通常在开发周期结束时进行。现在，如果我们看一下发现的bug的数量，我们会发现大多数bug都是在UAT测试中发现的，但是通常UAT测试只安排在发布前的几个星期，但是发现的bug太多了，需要延长发布日期或者发布带有bug的代码。另一个问题是，修复bug的时间越长，修复bug的成本就越高。不仅更贵，大数据100，而且费用也成倍增长。Barry Boehm在1981年出版的《软件工程经济学》（Software Engineering Economics:修复bug的时间越长，花费就越高，这是有道理的。我想知道您是否曾经处于这样的位置，或者可以想象，在编写一些代码时，如果代码立即运行并返回错误，您知道我们在编写什么，为什么要编写它，以及您刚刚添加了哪些行，因此识别、理解和修复错误相对容易。另一方面，物联网门锁，想象一下如果一个测试人员在2个月后报告了这个问题。现在你必须记住你为什么要写那段代码，那段代码做了什么，那段代码是如何工作的，它是如何产生错误的。它需要更长的时间。更难。当然，我们都知道这个bug会带来多大的代价，不仅是开发人员必须参与，而且整个团队都必须参与进来以跟踪它，更糟糕的是，如果有一些业务数据损坏或丢失。解决方案解决办法很简单。解决方案是数据作为服务（DAAS），其中数据被像代码一样对待，大数据前景怎么样，可以是分支的、书签的、共享的、版本化的等等。DaaS在虚拟数据上有基础。虚拟数据是与其他副本共享重复块的数据。共享数据不会被修改。修改后的数据将写入新位置，避免了对现有数据的过度写入，并且新数据仅对所做更改的虚拟副本可见。有了DaaS，测试人员可以发现一个bug，不仅有准确的代码版本，还可以将准确的数据状态作为书签来重现bug。应用程序可能涉及多个层，如应用程序堆栈、数据库、文件系统配置文件等。复杂的应用程序可能涉及多个数据源之上的应用程序堆栈。在同一时间点获取所有这些数据的副本，然后共享这些数据几乎是不可能的，除非您有daa。使用DaaS，可以跟踪多个不同的层，并在同一时间点将它们都标记为书签。例如，开发人员可以用一个包含二进制数据的容器或应用程序堆栈。测试人员可以将容器标记为书签，并将该书签传递给开发人员，不仅为开发人员提供代码的正确版本，还可以提供数据库和数据的正确版本，以重现错误。通过DaaS，我们已经看到开发人员在早期发现了bug，并且后期bug的数量减少了。尽早发现错误不仅可以防止bug出现在生产环境中，而且可以使修复bug的成本更低，因为bug是在更便宜的地方提前修复的。通过投资DaaS，我们可以左移，降低成本，缩短时间线，提高质量，更早地获得更多收入。你可能会说"这对你来说很好，但是我没有DaaS技术，即使我有，听起来也很复杂。"今天是你的日子，因为Delphix只需点击鼠标或CLI或restfulweb服务就可以为DaaS提供服务了。在此处获取免费演示：https://www.delphix.com/try。