本博客是一個係列的一部分，主題是那些成功推動了跨組織的質量轉換的IT領導者，例如榴彈炮，安盛，麥當勞，而且蘇黎世．這些第一手資料摘錄自由tricentis讚助的Capgemini報告，重新想象質量保證的未來．
Raoul Hamilton-Smith，新西蘭Equifax公司產品架構和CTO總經理
澳大利亞和新西蘭(ANZ)地區約有1000名員工，占Equifax數據、分析和技術公司業務的10%左右。澳新銀行地區是國際部的一部分，國際部包括英國、加拿大、拉丁美洲、印度、俄羅斯和新興市場。澳新銀行約占該行國際業務的三分之一。
Equifax正處於一個新時代。我們有了新的集團首席技術官布萊森·克勒(Bryson Koehler)，他正在推動一項雄心勃勃的轉型計劃，將我們所有的產品和服務遷移到雲上，在合適的地方將它們轉移到全球平台上。這將最終導致我們所有數據中心的關閉。通過轉換，我們將構建完整的、安全的持續集成/持續交付(CI/CD)管道，包括自動化測試。
為了支持這種轉變，我們有《工程手冊》。這是一個彙集了數百頁信息的網站，每個學科都有自己的章節，包括質量保證(QA)。手冊為我們提供了交付應用程序的護欄。它詳細介紹了要使用的工具的選擇和要遵循的方法，包括自動化什麼，要使用什麼工具等等。與其他學科一樣，我們已經建立了一個全球QA協會，我們當地的質量保證主管是其中的一員。在公會中，QA實踐是跨地區和來自亞特蘭大總部的代表討論的。
作為事情如何變化的一個例子，我們與我們的一些項目經理舉行了一次會議，他們領導各種計劃來構建或增強我們的係統。問題出現了(多年來一直如此)，“如果我們建立自動化係統，那將會花費更多的成本和時間，不是嗎?”’答案是，‘一開始當然可以，但你必須這麼做，因為這是我們現在的做事方式。’我認為這一點已經明確了，向前發展，構建的每個組件都將附帶一套圍繞它的自動化測試。
保證質量對我們的客戶來說非常重要。我們需要確保我們所有的可交付成果都是高質量的，因為我們正在處理的信息被金融機構和其他組織用於決策。交付的數據質量是最重要的，我們係統的穩定性也是最重要的。
有很多事情可能會出錯。我們麵臨的主要風險是提供錯誤或缺失信息的報告。我們過去曾遇到過數據完整性問題。這對我們和金融機構來說可能是非常嚴重的。這些都是我們必須避免的情況。
我們的方法是通過成千上萬種排列的場景測試。這並不總是一個完美的解決方案，所以如果人工智能可以幫助我們解決這個問題，我們會用雙手抓住它。
總是在
我們渴望提供“永遠在線”的服務，這是一個持續的挑戰。我們在任何方麵都不是完美的，但我們確實將大部分QA精力集中在非功能測試上。大約八年前，當我加入這個組織時，我們隻對一個應用程序進行過性能測試。現在我們對所有麵向客戶的係統進行性能測試。在當時的自動化方麵，有一些有限的IBM機器人腳本用於一些測試用例。從那時起，世界發生了巨大變化。
我們的QA組織正處於過渡階段，這已經有一段時間了。我們希望所有的測試都自動化，但我們還沒有做到這一點。這既是一種文化的轉變，也是一種技術的轉變。
挑戰在於改變思維模式，認識到提前投資自動化的價值，而不是將其作為項目交付的可選部分。在過去的18個月裏，我們投入了大量的工作來改善我們的安全狀況，結果是我們發現自己發布軟件的頻率比以往任何時候都要高得多。在沒有自動化的情況下，這是一個真正的挑戰。
我們已經發現，在自動化測試方麵缺乏前期投入正在造成痛苦，因為我們需要比以往任何時候更快地對任何類型的漏洞做出反應。所有的應用程序都經過了各種各樣的測試，以使它們達到比原來更高的標準，這需要付出巨大的努力才能讓這些東西進行測試和推出。
轉向自動化
該組織為敏捷交付而建立已經有一段時間了，包括大約18個月前轉移到伸縮敏捷框架。一個標準的敏捷團隊(或Squad)由一個產品負責人、一些應用工程師、一些QA分析師和一個Scrum Master組成。至於線路管理，有一個QA塔。然而，QA人員是嵌入在敏捷團隊中的，所以他們的日常領導是通過Scrum經理/項目經理進行的。
我們不擅長的是非常清楚自動化測試的需求。我們可能還沒有展示如何實現這一點，交付的某些領域比其他領域更好。
這就是我們現在麵臨的挑戰——我們有一些人一直在用自動化技能進行手動測試，但他們沒有機會真正構建自動化。所以現在，我們正處於一個轉折點，自動化是常態。
當我們開始創建、增強或遷移應用程序時，我們會預先提出非功能需求。在這些需求中包括與數據安全和應用程序的安全性有關的需求，其中許多需求已經內置於將要提供的雲產品的框架中。在美國有一個聯盟叫做基礎設施服務聯盟。他們正在AWS、GCP和Azure中構建一個完整的安全框架。我們將在這個框架內工作來提供我們的新應用程序，所以需要的很多工作都是“開箱即用”的。
除了正常的功能和非功能測試之外，我們還通過滲透測試運行係統，並通過安全測試運行代碼。此外，我們對雲中的數據非常小心。請記住，我們正處於這段旅程的起點，而不是終點——但我的理解是，私人數據將在雲內進行通證化。我們還必須特別注意日誌中的數據和係統事務類型數據庫中的數據。
雲的優勢
能夠充分利用雲的廣度將為我們提供幾個優勢。目前的一個缺點是室內環境很昂貴。假設我們有澳大利亞每個成年人的記錄，大約是1800萬人。在另一個環境中複製它是一項巨大的投資，因為我們有一個位於核心的大型機。現在有了雲，事情就變了。
我們將有機會將環境旋轉起來，然後再將它們旋轉回去。隻要我們可以構建一個幹淨的數據集，我們就可以保存它，並在未來繼續重用它。例如，人口統計和名稱結構不太可能發生太大變化。然而，當事情發生變化時，總是可以調整主數據集。
一旦我們利用雲的力量破解了原始數據集，我們將能夠旋轉環境來做一些事情，比如性能測試或大規模測試，用合成數據填充它，運行測試，取出結果，然後再次旋轉它。
此外，我們將有機會讓許多不同的開發同時發生，而現在我們隻有一個共享的環境，這個環境並不完全適合生產。
正如你所看到的，我們麵臨的許多限製將在未來消失。毫無疑問，一旦技術成熟，人工智能將在某種程度上幫助我們，塑造或形成。
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如果你想從質量領導者那裏獲得更多的見解，請閱讀凱捷100多頁的完整報告，重新想象質量保證的未來．
