随着业务的发展，承载业务的系统链路越来越长越来越复杂, 传统基于线下测试的方式在有限的测试时间内已无法做到足够的覆盖，因此测试右移就成为了必然的选择。在测试右移之后，除了做好线上监控&巡检等常规手段以外，对于线上问题的高效感知和定位排查就成为了新的挑战。随着大数据处理和人工智能技术的普及，这些技术越来越多的应用在问题的预警和自动诊断中，极大解放了生产力，本次分享将介绍阿里文娱在面对海量的日志和业务数据时，如何有效进行数据处理建立业务关联，实现场景化精准预警能力，同时还可以对用户行为动线进行丰富完整的还原，从而进行高效智能化问题定位和排查方面的实践和案例。

演讲提纲：

1. 背景&范畴

2. 问题预警分析与定位方案

• 数据处理与智能化的预警技术
• 面向问题识别和诊断的架构

3. 阿里文娱智能化问题预警与定位实践与案例

• 应用/系统异常智能预警与问题治理
• 业务问题感知和预警分析
• 用户问题反馈智能化分类与诊断

4.总结与展望

你将获得：

• 面向异常识别的大规模异常日志处理方案设计
• 智能化问题预警和定位的实践和经验

质量 FT 如何为项目组带来稳稳的安全感，个人靠经验，团队靠信任？如何定义测试充分？如何科学度量可以发布？我会从这些问题出发，探讨现象和问题背后的原因，结合我们与一线业务共进退的案例和感悟，介绍如何用数据驱动风险管理，解决过程又会有什么难点，我是如何践行并突破的。

演讲提纲：

1. 数据驱动风险识别

2. 数据驱动风险缓解

3. 数据驱动风险评估

4. 总结与展望

你将获得：

• 了解腾讯性能专项测试工作开展中，实际遇到的痛点，我们是如何思考和应对的，希望遇到同样问题的你可以得到答案
• 了解如何基于大数据，融合研发流程内外数据，获得可以为研发流程开展保驾护航的切实可行的数据见解

在复杂的生产环境中，可能发生各种各样难以预测的故障和风险，如何通过一种全新的测试方法，来对服务质量进行保障，是我们今天要探讨的话题。而云原生是当前最火的领域之一，无论公司规模大小都会对服务进行容器化，通过 Kubernetes 进行自动编排和管理。如何保障数以万计的分布式服务、容器编排、服务器、存储、中间件等的稳定性和高质量，是当前业界探索的重要方向。混沌工程是一套通过在系统基础设施上进行测试，突破传统的测试方式，主动找出系统中的脆弱环节的测试方法。通过故障注入的测试方法，提前找出系统中的缺陷，尽可能多地识别风险，防止其演变为重大故障，提高系统在生产环境的弹性能力和韧性。

本次分享，将介绍混沌工程云原生平台在字节跳动中的测试实践，结合当前字节内部产品(如抖音、西瓜视频、飞书等)和 To B业务（火山引擎、飞书等）等基础设施的痛点和需求，总结出了一套实验测试方法和架构，并应用在多集群中，融入 AIOps 实现故障的可观测性，保障字节总体产品的稳定性和高质量。