【摘 要】
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随着数字化转型的逐步深入,商业银行大数据平台的技术体系愈发庞大,所承载的业务功能也日渐丰富,而各类性能问题给生产环境的平稳运行带来了巨大挑战,并促使大数据场景下的性能测试成为业界面临的难点问题.本文从需求识别、测试方法、监控体系和模型预测等四个方面入手,详细阐述了大数据性能容量评测体系的方法论基础,并进一步分享了大数据性能容量评测平台的建设路径与实践成效.
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随着数字化转型的逐步深入,商业银行大数据平台的技术体系愈发庞大,所承载的业务功能也日渐丰富,而各类性能问题给生产环境的平稳运行带来了巨大挑战,并促使大数据场景下的性能测试成为业界面临的难点问题.本文从需求识别、测试方法、监控体系和模型预测等四个方面入手,详细阐述了大数据性能容量评测体系的方法论基础,并进一步分享了大数据性能容量评测平台的建设路径与实践成效.
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随着数字经济的迅猛发展,银行业正在步入以数字化为主要特征的Bank4.0时代,数字化转型的趋势同样给金融业测试工作带来了全新的挑战.面对业务稳定与快速交付的双重高要求,中信银行打破传统瀑布模式,逐步将测试模式从V模型转变为W模型,将发展目标从专业化团队、线上化操作、流水线作业向围绕测试全生命周期的体系化转型,迈向全方位的数字化管理新时代.中信银行2020年创立并落地了“五跃天”测试中台,在此基础之上,2021年引入人工智能等技术,构建了集数字化管理评估标准体系(Smart-Teacher)、数字化资产分析
在金融体系迈向数字化转型的关键时期,银行软件测试作为金融科技发展不可或缺的一环,承担了重要的基础保障作用.面对开放、竞争、合规、风控以及新技术应用等带来的重重挑战,商业银行测试管理工作迎来高速发展和转型的有利契机,向着自动化、数据化、智慧化方向快速迈进,测试体系成熟度水平也随之稳步升级.
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随着互联网应用的不断普及和信息技术的快速发展,作为基础服务类行业,同时也是对信息技术高度敏感的银行业,正面临数字化转型的挑战.在我国大力推进金融行业IPv6规模部署的当下,如何利用这项技术更好地支持和保障银行业务发展,切实推动自身的数字化转型进程,也成为摆在每家银行面前的一道重要课题.
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