寧暢工程師講堂：服務器“誕生”至少經上千項測試

服務器“壓力測試”作為互聯網行業必修課已遍布電商平臺、視頻網站、游戲運營等眾多應用場景。

但一臺合格服務器出廠只有“壓力測試”就足夠了嗎？就此，寧暢信息產業（北京）有限公司的測試工程師，就給出了詳細解答。

服務器“誕生”至少經上千項測試

寧暢測試負責人表示，要生產出具備“德智體美勞”全面素質的服務器，需要通過不斷測試，使其硬件功能穩定，電性能可靠，信號質量純凈。

每一臺寧暢服務器在電性能測試方面，需經過如：Base function基本驗證測試；Efficiency 效率測試；Inrush Current電流沖擊測試；Overshoot & Undershoot 過沖和下沖測試；Phase margin相位裕度驗證；Voltage 電壓測試；Power rail 的Open & Short、Voltage、Leakage漏電測試；Sequencing 上電時序以及Clock基本測試，以及重要的CPU VRM測試。

只有信號純凈，才能保證數據傳輸時的質量。寧暢服務器不僅測試高速總線，如PCIE、SAS、SATA、UPI、DMI、DDR、 USB2.0/3.0、10GBASE-KR、10GBASE-T、GbE、 Clock、10G/25G Serdes以及NCSI等信號。低速總線，如SMBus、I2C、IPMB、SPI、 eSPI、LPC、VGA、Power Good and Reset等信號也會全部檢查。

在板級嚴謹測試外，寧暢服務器還需做全面兼容性測試，如針對每一個客戶的AVL，像內存、硬盤（HDD，SSD，NVMe）、網卡、陣列卡等常見擴展卡的兼容性測試，同時這些測試都會使用客戶自用操作系統去做全面驗證，模擬客戶體驗并給出反饋；其中針對Perf ormance的調優測試，寧暢產品多次打破Spec Bechmark的記錄。

服務器在通常環境下可順暢運行，遇到“高溫”、“高濕”等嚴苛環境也得能“吃土耐勞”。

寧暢測試團隊本著“寧靜、順暢”理念，全面設計了“Thermal散熱測試和Reliability（可靠性）測試”，其覆蓋環境有：高溫高濕場景；低溫場景；鹽霧場景；HALT加速壽命測試場景；Four Corner拉偏和AC loss等疲勞測試場景。

此外，Drop跌落、Shock沖擊、Vibration震動、 Storage倉儲測試，電磁兼容電磁干擾（electromagnetic interference， EMI）和電磁耐受性（electromagnetic susceptibility， EMS）這些都是產品包裝、運輸、上線和離線場景下必須測試環節。

做完以上基礎測試，還得根據用戶需求做特定軟件環境與應用場景（包括壓力測試）等等性能與穩定性測試。

一款合格的服務器產品，從設計生產到真正交付用戶，粗算每臺做一千項測試是妥妥的。

但是！僅做這些測試，還不能保證服務器達到寧暢標準出廠。

超4萬項用例測試實現自動化

針對測試中發現的Bug，研發工程師需做系統性及時調整與處理。往往一個信號干擾問題，就需要經過多輪調試。

關鍵，服務器產品交付都是短時間成千上萬臺，要讓每臺服務器經過數千項測試并及時調整Bug，則需要構建系統的自動化測試體系，并在產品研發和滿足用戶定制化的過程中同步進行測試，以保證產品可按時、高質量地交付到用戶手中。

“好比一臺車要在高速路上邊跑邊組裝、邊檢驗，車停下來便完成所有測試與裝配，用戶接過方向盤就可開走。”寧暢測試負責人介紹“邊造邊測”非常考驗寧暢測試與研發人員的技術功底與經驗積累，關鍵還得掌握測試體系與產品研發的核心技術。

行業發展來看，只有將客戶測試需求全面實現自動化，才能更好為客戶服務，提供高質量產品。

而從行業中來看，如寧暢一樣具備全面自動化測試能力廠商，僅占廠商總數量的2%左右。“除了人力、物力上的投入，關鍵還得有相關用例經驗積累。”寧暢測試負責人表示，服務器測試自動化門檻很高，不僅需要測試人員，還需研發人員，在了解服務器同時掌握眾多語言等技能。

寧暢工程師講堂：服務器“誕生”至少經上千項測試

圖說：不同廠商測試能力比較

諸如Shell，Python，C，Java，Go，Ruby等工具語言需要掌控；如Jenkins，Django，react，Flask等架構理解也必不可少。只有掌握這些基礎技能，才能面向不同業務采用不同語言與框架，如：圖像數據處理要采用難度較高的OCR技術。一套完整測試系統需經過十幾年的千錘百煉，才能為客戶提供既敏捷又高效的服務。

圖說：寧暢自動測試體系架構

目前，寧暢具備自主研發測試相關軟件/硬件能力，可構建自動化測試平臺，實現面向用戶提供測試體系。寧暢自動化測試平臺NASA（Nettrix Autotest and Stress Application）從測試環境搭建、測試、測試日志收集、測試數據分析，到最后的測試bug提交，已實現全面自動化，測試用例自動化覆蓋高達95%以上。