很久以前，用过 Inno setup 来打包所有的文件，形成一个可执行的 exe 文件，里面可以配置安装哪些、安装顺序是什么样的，你可以查查资料

1、influxdb 和 Grafana 是否在一个网段
2、在 docker 里面，互 ping 一下
3、访问的时候，不能用 127.0.0.1，你是两个 docker container，需要用 contaier id 或者 name 来

楼主理解错误了

今年 41 了，也很迷茫。位置北京，不过没有房贷、车贷了。

看完之后，应该是这样子的：

1. 使用 seldom 来编写用例，在这个框架中来处理用例之间的依赖、接口之间的依赖等等； 2.然后使用这个 platform 将写好的用例解析出来，并在页面上进行展示、执行、查询执行结果、查看报告等；

那么实际上：

1. 测试人员还是需要用 python 脚本去写用例 2.接口测试的核心问题之一，如何 debug 问题还是没解决

感觉上，没有特别吸引人的地方？具体的优势在哪里？目标群体在哪里？

那我们理解的协议测试可能不太一样哈。

如果只是基于协议 + 业务层面的，看网络报文是个不错的方式

协议测试，我个人觉得，首先得拿着 RFC 标准仔细去看看每个字段/字节/bit 的含义，才能搞清楚。拿最简单的 http1.0 和 http2.0，你得知道他们的差异在哪里，不然你怎么测？

测试的新技术越来越少了；
能落地的机会和环境也越来越少了；
传统的测试领域，市面上开源的、商业的，来来回回都是那些，都是冷饭新炒；
新的领域，比如大数据、机器学习、深度学习等，入门门槛又太高了，能落地的更少。

通过 linux 模拟的 safari 内核的 docker 镜像

请问这个有相关资料吗？

没有你想的那么困难，时间上也没有那么长，主要是你还要足够努力 + 多动手，不要什么都搞现成的，很多东西，动脑不动手，忘记很快的

现在到处都是超过 40 的啊，我认识一个 50 的状态还挺好的，精神头十足

各有千秋吧，生活没有啥激情

现在的蓝海，应该就是新能源行业了，如果有机会能进去，还是不错的。

如果你编程功底和工科功底可以，建议还是转开发吧，现在国内的测试，还是太尴尬了，没有话语权；
如果还是在测试，我的建议是不要专门干测试开发，现在除了大厂能给足够的编制和时间，其他的小厂很难的。对于测试，我觉得还是需要一个复合型人才的，就是 业务、运维、测试 三个能力一体的复合型人才，这样你跟不同部门的人打交道时，就会从容很多。

咱俩很多地方还是很像的，缘分啊

说的在理啊，一晃从认识到现在，已经有 12 年了，真不容易啊

其实最难的，是如何体现价值？你只要把这个想清楚，就知道自己应该干什么、学什么了。我的建议就是多做数据分析、多复盘、多动手

大部分时间是在搞管理，但是一些新的技术和方向，还是我来定的。其实吧，测试行业新的技术也不多，只要不是什么高大上的行业（比如什么大数据啊、机器学习之类的），也没有那么多可卷的技术

建议在 logstash 和 elasticsearch 之间，增加一个 kafka，增加一些弹性

技术能力强不强，这个不能一概而论，还是要看你所处的行业的。

如果，你处在大数据、机器学习等领域，不会所处行业的专业知识，你是玩不转的；
如果，你处在金融行业、教育行业，那么技术就不是必需品了，对于业务知识的理解、行业的政策要求等，这些更重要；

不管技术与非技术，没必要分个高下，只看需不需要。

我说一些我自己的观点，不一定正确哈。

我在测试行业也摸爬滚打了十多年了，前面评论很多同行都建议学个工具、开发个系统什么，我曾经也非常执着于学某个技能、开发某个工具，这确实也让我学了很多知识，但我觉得这些都不重要，因为网上有很多很多类似的工具，可以拿过来用，尤其现在很多大佬都喜欢开源，什么接口测试、UI 测试、性能测试、安全测试，你在网上都能找到很多很多工具，拿过来就直接用，那么你为什么还要去花大量的时间去做重复的事情呢？也许有人会说，只有自己做过，才能掌握的更透彻，话虽没错，但是真的有必要么？

那么，什么才重要呢？

我们要回归到测试的本质上面来，测试是干什么的？这个职业存在是为了解决什么的？其实，你停下来仔细想想，无外乎在做的就是两个方面，提升质量和增加效率，对吧？那你有没有仔细想过，这两个方面怎么来提升？

我的个人建议是这样的：
1、要学会数据分析，通过数据分析来发现问题，比方说缺陷分布吧，这些缺陷覆盖了哪些功能模块？覆盖了哪些业务？发生在什么时间段？是哪些测试用例发现的？这些测试用例有没有什么共通点？是偶然发生的？等等，当你数据分析的越完备的时候，你就能发现问题的本质是什么，你就能提高你自己的个人能力
2、要经常停下来对自己进行复盘，对你自己的能力进行总结，写出来、画出来、讲出来，你能清晰的知道你强在哪儿、差在哪儿
3、增加效率的方式有很多很多，哪怕一个命令行、一个小脚本，都可以增加效率，不要深陷其中
4、测试不仅仅是点点点、或者会用某个工具、或者写几行代码，更多的是，你要能分析问题、发现问题、定位问题，如果你测试一个系统，对他的业务架构、技术架构、部署架构、数据架构等等都不了解，那我不认为你是一个合格的测试

写的比较乱，觉得合适就想想，不合适就笑一笑，哈哈