求软件测试计划的详细案例

测试计划

测试概述:

测试背景:

测试手段:

手工测试

测试范围:

功能测试 界面测试 接口测试 容错测试 安全测试 性能测试 稳定性测试 恢复测试 配置测试 安装测试 文档测试 可用性测试

测试环境:

软件环境

*** 作系统

被测软件 其他软件

硬件配置

PC 配置：CPU

内存 ：1G

外部设备

测试策略:

一．功能测试

1．菜单点击相应标题菜单，验证其功能是否能实现

2．工具栏 点击相应工具栏，验证其功能是否实现

3．按钮

4．快捷键

5下拉框

6．单选按钮

7 复选按钮

8切换按钮

9编辑按钮

10触发键：

11．链接：

二 界面测试 点击相应按钮是否满足UI设计

1登陆界面

2总界面

3 输入界面

4处理界面

5输出界面

6提示界面

三 容测测试 是否满足数据库设计要求

主键容错

非空容错

四、接口测试 点击相应的菜单 按钮 工具栏按钮 d出相应的接口界面，验证其功能是否能正确实现 模块之间的调用 是否满足概要设计的要求

1内部接口

2业务流程测试

3外部接口

五、安全测试

1应用级安全测试

2系统级安全测试 点击相应菜单，验证其功能是否实现

六．性能侧试

七．负载测试

八稳定性测试

九 恢复测试

十配置测试

十一 安装测试

十二文档测试

软件需求 概要设计 测试计划 测试用例 技术文档的 质量通过评审 来保障

在线帮助

安装手册

使用手册

七测试进度安排

工作内容 开始时间 结束时间 责任人 提交的结果 备注

编写测试计划

设计发短信测试用例

设计资费测试用例

搭建测试环境

集成测试 执行发短信测试用例

执行资费测试用例

集成测试分析报告

系统测试 性能测试

恢复测试

配置测试

系统测试分析报告

写测试用例很多要把验证数据库写上去这是为什么呢？

测试环境规范化的需要。在用例中，尽量细化测试搭建环境，以保证对预期的结果的可控性。若测试目标支持多个数据库，则肯定需要在用例的前置环境中明确数据库类型。（若只支持单一数据库，则只需在兼容测试用例部分写明数据库即可。）如，假设某PRE软件，主要支持db2，并同时兼容oracle，SQL等数据库。若在用例中不写明测试数据库类型，实际执行人员可能就会按照自己的理解去测试，最终导致某些测试点遗漏。

数据库测试用例怎么写

增加字段

减少字段

是否有唯一主键

字段命名规则符合度

类别变更

字段类别是否符合表设计

字段类别是否符合之前习惯

长度变更

长度不够

怎么写测试用例呢，依据什么呢

依据的是：功能设计文档，技术设计文档

为什么要写测试用例

测试用例的设计需要从很多角度考虑的啊，首先你的用例来源于需求分析，那么项目或者产品是否有功能性及非功能性需求呢。比如说系统可用性需求，网络带宽需求，系统响应性能需求等等。如果存在这些需求，那么用例设计时就需要考虑这些角度。

其次功能性需求在设计用例时也需要考虑诸如大用户量并发的情况之类的。

再次，测试用例包含容错用例。

最后，测试用例编写的同时，是有等级区分的，有的用例是关键流程或者功能点，那么等级就高；有的用例很少使用，就会低。这样便于你进行回归或者重复使用。

希望对你有所帮助。

在设计测试用例时，为什么要测试用例参数化

测试自动化是软件测试的大方向。作为其核心组件的自动化测试的引入将QA从繁重的重复劳动中解放出来，完成靠人力难以组织的测试，优化测试资源，提高测试效率。优秀的自动化测试框架、完备的自动化测试脚本集、丰富的自动化测试工具将使得测试的效率倍增，对产品质量保证起到积极作用。一个有自动化测试脚本、框架、工具开发能力的QA，更有竞争力是一件无可厚非的事情。 从招聘方的角度看，就如同两台配置差不多的笔记本，一台多出俩USB口并有一个HDMI，当然会优先选了，虽然他也不一定用得到。

测试用例要怎么写

我这边有一些测试时应该注意的一些问题和解决办法，当做抛砖引玉。

1如何在测试中尽量找出多的问题

页面,流程,功能,数据正确性以及查询可以通过用例测试检查出问题并提交开发人员解决,有些功能须反复测试,如流程,数据正确性

2性能问题如何测试

性能测试分应用软件性能,数据库性能,服务器性能以及网络性能

某功能的性能测试可以在做其它相关功能测试时同步测试

软件的整体功能测试有待解决

3数据有效性如何测试

数据有效性测试通常是先做一些业务,然后通过查询表及数据库来检查,出错时通常须检查两个方面,一方面要保证存入数据库的位置正确,另一方面要保证查询语句正确

4一些隐性的BUG测试

如数据库死锁,软件出现死循环,一些通过数据的测试可以测试出来

另一方面应付突发问题须有出现问题后的解决方案

怎么写测试用例

● 测试用例编号

◇ 规则：编号具有唯一性、易识别性，由数字和字符组合成的字符串

◇ 约定：

系统测试用例：产品编号-ST-系统测试项名-系统测试子项名-XXX

集成测试用例：产品编号-IT-集成测试项名-集成测试子项名-XXX

单元测试用例：产品编号-UT-单元测试项名-单元测试子项名-XXX

● 测试项目

◇ 规则：当前测试用例所属测试大类、被测需求、被测模块、被测单元等

◇ 约定：

系统测试用例测试项目：软件需求项 如：测试手机在没有SIM卡的情况下，可以拨打紧急电话

集成测试用例测试项目：集成后的模块名或接口名 如：测试模块A提供的文件接口

单元测试用例测试项目：被测试的函数名 如：测试函数int ReadFile(char pszFileName)

● 测试标题

规则：测试用例的概括简单的描述用例的出发点、关注点，原则上不能重复。

● 重要级别

规则

高：保证系统基本功能、核心业务、重要特性、实际使用频率高的测试用例；

中：重要程度介于高和低之间的测试用例；

低：实际使用频率不高、对系统业务功能影响不大的模块或功能的测试用例。

● 预置条件

规则：执行当前测试用例需要的前提条件，是后续步骤的先决条件

● 输入

规则：用例执行过程中需要加工的外部信息，输入、文件、数据库等

● *** 作步骤

规则：执行当前测试用例需要经过的 *** 作步骤，保证 *** 作步骤的完整性。

● 预期输出

规则：当前测试用例的预期输出结果，包括返回值的内容、界面的响应结果、输出结果的规则符合度等

测试用例怎么写、

功能测试用例：了解需求，细化测试点，然后写测试用例（输入XX，预期结果XX）

如何编写测试用例，测试用例的管理工具是什么？

软件测试的编写方法有等价类划分，边界值分析，因果图，错误推测法等，不同情况试用不同的方法，用例管理工具有禅道，testlink，或者直接用Excel也是可以的，用例编辑方法可以看这个学习:keqq/course/133578

如何写测试用例

这边有一些测试用例的一些原则：

1系统页面必须与照设计文档一致测试时须检查的地方有:各页面的列名,提示信息等文字描述是否存在错别字列宽长度是否合适,能否完全显示输入信息(注意:页面如出现有变量,则须对这些变更的正确性进行验证)

2测试基础信息录入，必填项必须测试数据录入范围，保证所有的信息能够有效的录入系统。可采用临界值测试法

3测试与业务有关的功能，必须包证输入金额，日期格式正确，金额方向正确,。可采用先做业务，后做查询的方法验证

4测试查询功能时必须保证录入查询条件即可查出相应的正确结果

5流程测试应保证流程流向能按设计的流程图走,如一个流程结束后才能出下个流程,这时应保证上个流程结束后才能出下个流程,而且上个流程的任务必须是结束状态测试方法可以用列举法,把所有的情况列举出来后逐步测试

6对有可能引起纠纷的业务须重点测试,维护中心形象(如:余额查询,个人明细查询结息等业务)

7测试系统性能时应该制定性能测试计划,出具性能测试报告

专业的大数据分析工具

2、各种Python数据可视化第三方库

3、其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽 *** 作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

回答于 2021-08-19

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大数据分析工具有哪些，有什么特点

　一、hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 三、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。 Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的汽车行业数据分析找哪家？可以咨询麦柯莱依斯，麦柯莱依斯信息咨询(上海)有限公司，提供汽车行业相关企业共同需要的世界各国供应商信息 ，如采购、配套、工厂情况、动态、汽车产销量数据、技术、市场调研报告、还有预测型市场投放计划等，节省企业在信息收集上花费的时间与成本。麦柯莱依斯通过新闻发布、个别调查，从外部机构购买，与企业合作等方式，独立取材，集中收集、整合并分析数据信息，构建数据库，面向汽车行业专业人士，提供数据服务。期待您的来电！

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一般用哪些工具做大数据分析

大数据图表分析的工具其实有很多，关键要看题主的是在什么样的业务场景下。一般情况下，Excel就可以满足日常的使用需求，当然前提在于你对Excel足够熟练。当然，如果你懂代码，可以用：Echarts ，如果你懂设计，可以用：Ai。这些都可以做大数据图表分析出来。可是从题主的描述中，我看到两个关键词：数据积累多、领导看。这就注定了Excel很难担此重任。所以在制作统计图表方面，你可能就需要使用一些更为灵活的软件。作为业务人员或者分析师，你可能需要用到商业智能类的软件，比如：永洪BI对于BI类产品来说，进行大数据图表分析简直就是小菜一碟，而永洪BI在国内的厂商中应该是做的最好的了。进行大数据图表分析的时候，只需要把数据导入产品中，通过拖拖拽拽就可以生成统计图表了，而且完全不用担心数据量大的问题。以下是几张有代表性的：使用BI软件可以解决统计图表制作的问题，但是大数据图表分析的过程中，如何让图表表达更清楚的含义，有以下几个原则可以借鉴：越简单越好，专注于表达核心信息；在需要表达细节的时候，可以放更多的信息；差异越大越好，这样会使得你的统计图表更明显，易于理解；

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一般用哪些工具做大数据分析？

大数据工具：数据建模工具SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。 大数据工具：数据可视化分析工具亿信华辰一站式数据分析平台ABI，提供ETL数据处理、数据建模以及一系列的数据分析服务，提供的数据分析工具丰富：除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让汇报展示更加出彩。

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大数据人脸分析案例

大数据人脸分析案例，随着社会科技的不断发展，人工技能，人脸识别技术也不断普及到各个领域。人脸识别技术可以在大数据的环境下，极大发挥其强大的作用。下文分享有关大数据人脸分析的内容。

大数据人脸分析案例1

基于特征的方法和基于图像的方法

1、基于特征的方法

技术：基于特征的方法试图找到人脸的不变特征进行检测。其基本思想是基于人类视觉可以毫不费力地检测不同姿势和光照条件下的人脸的观察，因此必须有尽管存在这些变化的属性或特征是一致的。当前已经提出了广泛的方法来检测面部特征，然后推断面部的存在。

示例：边缘检测器通常会提取人脸特征，例如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、肤色和发际线。基于提取的特征，建立统计模型来描述它们之间的关系并验证人脸在图像中的存在。

优点：易于实施，传统方法

缺点：基于特征的算法的一个主要问题是图像特征可能会由于光照、噪声和遮挡而严重损坏。此外，人脸的特征边界会被弱化，阴影会导致强边缘，这使得感知分组算法无用。

2、基于图像的方法

技术：基于图像的方法尝试从图像中的示例中学习模板。因此，基于外观的方法依靠机器学习和统计分析技术来找到“人脸”和“非人脸”图像的相关特征。学习的特征是以分布模型或判别函数的形式应用于人脸检测任务。

示例：基于图像的方法包括神经网络 （CNN）、支持向量机 （SVMi） 或 Adaboost。

优点：性能好，效率更高

缺点：难以实施。 为了计算效率和检测效率，通常需要降维。这意味着通过获得一组主要特征来考虑降低特征空间的维数，保留原始数据的有意义的属性。

人脸检测方法

已经引入了多种人脸检测技术。

1、开始阶段：人脸检测自 90 年代出现以来一直是一个具有挑战性的研究领域。

2000 年之前，尽管有很多研究，但直到 Viola 和 Jones 提出里程碑式的工作，人脸识别的实际性能还远不能令人满意。 从 Viola—Jones 的开创性工作（Viola and Jones 2004）开始，人脸检测取得了长足的进步。

Viola and Jones 开创性地使用 Haar 特征和 AdaBoost 来训练一个有希望的准确度和效率的人脸检测器（Viola and Jones 2004），这启发了之后有几种不同的方法。 然而，它有几个严重的缺点。首先，它的特征尺寸比较大。另外，它不能有效地处理非正面人脸和框外人脸。

2、早期阶段——机器学习：早期的方法主要集中在与计算机视觉领域的专家一起提取不同类型的手工特征，并训练有效的分类器以使用传统的机器学习算法进行检测。

这些方法的局限性在于它们通常需要计算机视觉专家来制作有效的特征，并且每个单独的组件都单独优化，使得整个检测流程往往不是最佳的。

为了解决第一个问题，人们付出了很多努力来提出更复杂的特征，如 HOG（定向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）、sURF（加速鲁棒特征）和 ACF（聚合通道特征）。检测的鲁棒性，已经开发了针对不同视图或姿势分别训练的多个检测器的组合。然而，此类模型的训练和测试通常更耗时，并且检测性能的提升相对有限。3

3、最新技术 — 深度学习：近年来，使用深度学习方法，尤其是深度卷积神经网络 （CNN） 的人脸识别取得了显着进展，在各种计算机视觉任务中取得了显显著的成功。

与传统的计算机视觉方法相比，深度学习方法避免了手工设计的不足，并主导了许多著名的基准评估，例如 lmageNet大规模视觉识别挑战 （ILSVRC）。

最近，研究人员应用了 Faster R—CNN，这是最先进的通用对象检测器之一，并取得了可喜的成果。此外，CNN 级联、区域提议网络（RPN）和 Faster R—CNN 联合训练实现了端到端的优化，以及人脸检测基准，如 FDDB（人脸数据库）等。

主要挑战

人脸检测面临的困难是降低人脸识别准确率和检测率的原因。

这些挑战是复杂的背景、图像中的人脸过多、奇怪的表情、光照、分辨率较低、人脸遮挡、肤色、距离和方向等。

不寻常的面部表情：图像中的人脸可能会显示出意外或奇怪的面部表情。

照明度：某些图像部分可能具有非常高或非常低的照明度或阴影。

皮肤类型：检测不同人脸颜色的人脸检测具有挑战性，需要更广泛的训练图像多样性。

距离：如果到相机的距离太远，物体尺寸（人脸尺寸）可能太小。

朝向：人脸方向和相机的角度会影响人脸检测率。

复杂的背景： 场景中的大量对象会降低检测的准确性和速度。

一张图像中有很多人脸：一张包含大量人脸的图像对于准确检测率来说非常具有挑战性。

人脸遮挡：人脸可能会被眼镜、围巾、手、头发、帽子等物体部分遮挡，影响检测率。

低分辨率：低分辨率图像或图像噪声会对检测率产生负面影响。

人脸检测应用场景

人群监控：人脸检测用于检测经常光顾的公共或私人区域的人群。

人机交互： 多个基于人机交互的系统使用面部识别来检测人类的存在。

摄影：最近的一些数码相机使用面部检测进行自动对焦等等。

面部特征提取：可以从图像中提取鼻子、眼睛、嘴巴、肤色等面部特征。 、

性别分类： 通过人脸检测方法检测性别信息。

人脸识别：从数字图像或视频帧中识别和验证一个人。

营销：人脸检测对于营销、分析客户行为或定向广告变得越来越重要。

出勤：面部识别用于检测人类的出勤情况， 它通常与生物识别检测结合用于访问管理，如智能门禁。

大数据人脸分析案例2

2014年前后，随着大数据和深度学习的发展，神经网络备受瞩目，深度学习的出现使人脸识别技术取得了突破性进展。深度学习是机器学习的一种，其概念源于人工神经网络的研究，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于一方面通常有5层以上的'多层隐层节点，模型结构深度大；另一方面利用大数据来学习特征，明确了特征学习的重要性。

随着深度卷积神经网络和大规模数据集的最新发展，深度人脸识别取得了显著进展，基于深度学习的人脸识别技术可以通过网络自动学习人脸面部特征，从而提高人脸检测效率。

从人脸表达模型来看，可细分为2D人脸识别和3D人脸识别。基于2D的人脸识别通过2D摄像头拍摄平面成像，研究时间相对较长，在多个领域都有使用，但由于2D信息存在深度数据丢失的局限性，收集的信息有限，安全级别不够高，在实际应用中存在不足。

早在2019年，就有小学生手举照片“攻破”了快递柜的人脸识别系统。基于3D的人脸识别系统通过3D摄像头立体成像，由两个摄像头、一个红外线补光探头和一个可见光探头相互配合形成3D图像，能够准确分辨出照片、视频、面具等逼真的攻击手段。

根据使用摄像头成像原理，目前3D人脸识别主要有三种主流方案，分别是3D结构光方案（Structured Light）、时差测距技术3D方案（Time Of Flight，TOF）和双目立体成像方案（Stereo System）。基于3D结构光的人脸识别已在一些智能手机上实际应用，比如HUAWEI Mate 20 Pro、iPhone X。

2009年微软推出的Kinect（Xbox 360体感周边外设）则采用了TOF方式获取3D数据，颠覆了游戏的单一 *** 作，为人机体感交互提供了有益探索。双目立体成像方案基于视差原理，通过多幅图像恢复物体的三维信息，由于对相机焦距、两个摄像头平面位置等要求较高，应用范围相对于3D结构光和TOF方案较窄。

除了能够准确识人，精准判断捕捉到的人脸是真实的也至关重要。活体检测技术能够在系统摄像头正确识别人脸的同时，验证用户是本人而不是照片、视频等常见攻击手段。目前活体检测分为三种，分别是配合式活体检测、静默活体检测和双目活体防伪检测。

其中，配合式活体检测最为常见，比如在银行“刷脸”办理业务、在手机端完成身份认证等应用场景，通常需要根据文字提示完成左看右看、点头、眨眨眼等动作，通过人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人。

人脸与人体的其他生物特征（如指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。随着大数据和深度学习的不断发展，人脸识别效率显著提升，为远程办理业务的身份认证环节提供了可靠保障。

但与此同时，人脸信息保护、隐私安全等问题也应引起重视。随着《个人信息保护法》《数据安全法》及相关司法解释的出台，国家相关部门以及各种机构对个人信息安全问题的重视，有利于引导人脸识别技术的发展方向，为促进行业高质量发展、创造高品质数字生活提供有力支撑。

大数据人脸分析案例3

人脸识别的应用场景在大范围扩展：

金融领域：远程银行开户、身份核验、保险理赔和刷脸支付等。人脸识别技术的接入，能有效提高资金交易安全的保障，也提高了金融业务中的便捷性。

智慧安防领域则是为了视频结构化、人物检索、人脸布控、人群统计等软硬件一体形态产品提供基础支撑，重点应用于犯罪人员的识别追踪、失踪儿童寻找、反恐行动助力等场景。实现重点人员的识别及跟踪，在公安应用场景中达到事前预警、事中跟踪、事后快速处置的目的。

交通领域主要包括1：1人脸验证和1：N人脸辨识，目前利用人脸核验验证技术的刷脸安检已进入普遍应用阶段，在高铁站、普通火车站和机场皆已大面积推广。

而应用1：N人脸比对技术的刷脸支付主要落地在地铁公交等市内交通，这种技术能够极大提高通勤人员的出行效率，释放大量的人力资源，提升出行体验。同时，人脸识别可以对交通站点进行人流监测，根据人员出行规律预测人流高峰，提前做好疏导预案。

民生政务方面，人脸识别在政务系统的落地，提升了民众的办事效率，公民可以不用窗口排队，实现自助办事，节省了因人工效率低下产生的耗时。部分政务还可以通过在线人脸识别验证，在移动端线上办理，减轻了“办事来回跑、办事地点远、办事点分散”的困扰。

智能家居方面，主要应用在安全解锁和个性化家居服务两个场景。

在线教育领域则是通过人脸识别查验学员身份，避免一账号多个人使用，给网校造成损失，另一用途是帮助在线课堂老师了解学生学习状态，弥补网络授课相较于传统授课在师生交流环节上的不足。

商业领域，利用人脸识别功能实现各种极具创意的互动营销活动。

凡事都有两面。即便拥有以上优势，因人脸暴露度较高，相比对其他生物特征数据更容易实现被动采集，这也意味着人脸信息的数据更容易被窃取，不仅可能侵犯个人隐私，还会带来财产损失。大规模的数据库泄露还会对一个族群或国家带来安全风险。

在南方都市报个人信息保护研究中心发布的《人脸识别应用公众调研报告（2020）》中，其对两万份调研报告进行统计，问卷中就“便捷性”与“安全性”设置了量表题，请受访者分别依据前述10大类场景中的使用感受进行打分。

1分为最低分，5分为最高分。结果显示，在安全性感受方面，受访者给出的分数则明显偏低，体现出他们对安全风险的忧虑态度。

数据库备份是保障数据库安全的重要手段之一 绝大部分数据库管理员都已经发现对数据库进行备份的重要性 甚至对其具有很大的依赖性 为此数据库管理员必需肯定备份策略确实可靠 一个没有经过测试的备份策略其实比没有进行备份更加糟糕 因为它会给各位数据库管理员一种假的安全感

但是笔者发现不少的数据库管理员在遇到服务器故障时 却不时的会遇到无法顺利利用故障文件恢复数据库或者数据库备份文件不完整等问题 这主要是因为大家只注重数据库的备份策略 但是却忽视了数据库备份文件的测试策略 如果备份文件不完整或者出现错误的话 那么及时备份策略制定的再好 也是竹篮子打水一场空 为此笔者在这里郑重建议大家 数据库备份测试策略与数据库备份策略一样的重要 那么做为Oracle数据库管理员 该如何做好这方面的测试工作呢对此笔者有一家几个招数 或许能够帮助大家解决这方面的问题

招数一 模拟各种现实中可能出现的问题

很多原因会导致数据库服务器罢工 而这些罢工很有可能造成数据库中现有数据的损坏 为此数据库管理员必需凭借自己的经验列举出现实中可能出现的故障情况 然后针对这些可能发生的故障 去测试现有备份策略能否有效的应对

如笔者给企业部署完Oracle数据库之后 一般都会模拟各种现实中可能出现的问题 然后针对这些问题进行一一测试 如笔者会在一个更新事务处理的过程中 突然关闭电源 然后再重新启动数据库服务器 查看这次断电事故对服务器可能造成哪些影响能否利用现有的备份文件与日志文件把数据库中的数据恢复到断电的那一个点上如笔者还会测试用户错误的更新了大量的数据 并且已经递交了事务 此时需要测试看看能否利用重做日至文件来恢复更新之前的数据如企业如果采用了磁盘阵列的话 那么笔者还需要测试磁盘阵列的有效性 如把某一块硬盘拿掉 添加上一块新的硬盘 看看其数据库服务器能否正常恢复数据 总之一句话 通过模拟各种失败以及从这些失败中进行恢复 看看能否恢复到故障发生时的点 这些测试工作将会给数据库管理员获得书本上没有的无价经验

具体来说 笔者认为数据库管理员在模拟失败时 以下几个失败的原因不能够放过 一是服务器突然断电 这可能导致配置文件的错误导致无法访问或者数据的丢失;二是重做日志发生损坏 这可能导致数据库管理员无法把数据恢复到故障发生时的点;三是硬盘发生故障而导致数据丢失 这主要是要测试备份文件异地存放的有效性;四是数据批量更新的错误处理 这主要是测试数据库管理员在进行批量更新之前是否有先对数据库进行备份的习惯 等等 数据库管理员只有预先模拟现实中各种可能出现的问题 并得到解决方案 只有如此 在真正遇到这些问题的时候 数据库管理员才能够临危不乱 迅速解决故障

当然这些测试最好是能够在另外一台主机上进行测试 在生产服务器上进行这些破坏性测试的话 可不是一个明智的做法

招数二 需要详细记录备份与还原测试的数据

笔者建议数据库管理员 无论你做了哪些测试 测试的工作是否充分 都需要一五一十的记录下相关的备份与还原测试数据 因为这些故障可能随时发生 到那个时候可没有时间让数据库管理员去研究分析该如何处理 那时如果数据库管理员有类似文档的话 那么只要按照相关文档去处理 就可以减少中间思考的时间 可以迅速利用备份文件与日志文档进行数据库恢复作业

具体来说 笔者认为数据库管理员在测试的时候需要记录如下内容

一是需要记录遇到故障时还原所需要用到的文件以及基本的 *** 作步骤 如当发生硬盘故障时 此时需要恢复故障硬盘中的数据 需要用到哪些文件(可能需要用到保存在其他硬盘上的备份文件与重做日志文件) 以及一些 *** 作步骤 记录这些内容有利于数据库管理员在遇到问题的时候迅速找到这些文件并且熟练的应用这些文件进行数据库的恢复作业

二是需要记录备份或者恢复过程中遇到的意外事件 虽然只是模拟失败 但是这个故障以及解决故障过程中出现的意外事件 在实际工作中很有可能会出现 而数据库管理员在遇到这些意外事件时能否轻松应对则是考验数据库管理员能力的地方 笔者在日常工作中 对于这些意外事件无论大小都会一一的进行记录 并且对于如何解决这些意外也会做相关的说明 要知道 这些内容可是数据库管理员的无价之宝 因为这些东西在任何教科书上或者讲座上都是学不到的 只要在模拟过程中经历了一次失败 数据库管理员就应该把当时的情况以及如果处理这种意外事件的解决方案加入到你的工作笔记中 必须切记 意外事件往往不会只发生一次 它很有可能在未来的某个时刻再次发生 养成及时更新自己的工作笔记的习惯 有利于数据库管理员提高自身的水平 提高应对意外事件的能力

三是要勤于跟其他这方面的专家进行交流 如笔者经常会逛各种论坛 在论坛上 有些数据库管理员会把自己遇到的问题在上面列出来 有不少就是在备份或者恢复过程中出现的一些意外事件 这些意外事件有些是数据库管理员以前遇到过的 而有些则是由于工作经验限制没有碰见过的 但是很有可能在以后的工作中为碰到 为此数据库管理员需要预先去了解 收集这些别人碰到的问题 并在可能的情况下模拟这些意外事件 并寻求解决方案 因为别人遇到的意外情况 很可能我们自己在下次也可能会遇到 防范与未然 提早想好解决措施 有利于我们在遇到这些问题时 迅速采取有力的措施解决

招数三 测试 测试 再测试

俗话说 熟能生巧 如果数据库管理员了解了意外事件 也知道该如何处理 但是如果因为不熟悉相关的 *** 作 则很可能会因为 *** 作不当而造成新的意外事件或者造成不可挽回的损失 所以数据库管理员在工作比较空的时候 需要对这些解决方案进行测试 一来是看看随着数据库版本的升级 这些解决方案是否仍然有效;二是提高自己 *** 作的熟练程度 确保以后在遇到类似故障时能够万无一失的进行 *** 作

为了达到这个目的 笔者对自己提出了如下几个要求

一是当数据库新版本出来之后 需要对工作笔记中记录下的解决方案进行测试 以判断这些解决方案是否过期 没有过期最好 如果过期了的话 则必须解决它 如需要考虑这些意外事件在新版中是否仍然会出现 如果仍然会出现的话 则就要在新版本功能的基础上寻找新的解决方案 有些意外事件则可能会随着数据库版本的升级而被解决掉 故数据库管理需要随着数据库版本的升级而不断的进行测试 以提高相关解决方案的时效性

二是给企业部署完成新的解决方案之后 需要挑选一些重要的内容进行测试 如笔者给企业部署完成Oracle数据库(采用磁盘阵列) 如果要模拟所有的失败情况并测试相关对解决方案是否可行是不现实的 因为这需要花费很长的时间 得不偿失 此时笔者会挑选一些重要的或者经常发生的意外情况 并测试相关的解决方案是否可行 同时 这也是对企业用户的一种培训 以提高他们独立自主解决问题的能力 如对于上面这个案例 笔者会跟数企业用户一起 进行磁盘阵列有效性的测试 如换一块新的硬盘之后看看数据库服务器是否会自动恢复相关的数据 把企业用户培养起来了 那么我们数据库管理员也可以轻松很多

三是对于一些新的解决方案也需要进行测试 如笔者平时比较喜欢逛论坛 在论坛上有人提出一个问题 后面有很多数据库管理员会把相关的方案写出来 这些方案有些可能是数据库管理员已经知道了的;有些则是他们还没有想到的 此时数据库管理员需要对新的方案进行测试 因为也许这个新的解决方案能够在更短时间内解决故障

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/16673

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