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How Google Tests Software
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Testing at Google Scale Product Description 2012 Jolt Award finalist! Pioneering the Future of Software Test Do you need to get it right, too? Then, learn from Google . Legendary testing expert James Whittaker, until recently a Google testing leader, and two top Google experts reveal exactly how Google tests software, offering brand-new best practices you can use even if you?re not quite Google?s size? yet! Breakthrough Techniques You Can Actually Use Discover 100% practical, amazingly scalable techniques for analyzing risk and planning tests?thinking like real users?implementing exploratory, black box, white box, and acceptance testing?getting usable feedback?tracking issues?choosing and creating tools?testing ?Docs & Mocks,? interfaces, classes, modules, libraries, binaries, services, and infrastructure?reviewing code and refactoring?using test hooks, presubmit scripts, queues, continuous builds, and more. With these techniques, you can transform testing from a bottleneck into an accelerator ?and make your whole organization more productive! Features + Benefits Presents pioneering testing techniques that can help any company moving to the cloud Shows how to achieve web-level scale for integration and system testing Offers expert guidance on managing end-to-end testing, including superior automation strategies Foreword by Alberto Savoia xiii Foreword by Patrick Copeland xvii Preface xxiii Chapter 1: Introduction to Google Software Testing 1 Quality?Test 5 Roles 6 Organizational Structure 8 Crawl, Walk, Run 10 Types of Tests 12 Chapter 2: The Software Engineer in Test 15 The Life of an SET 17 Development and Test Workflow 17 Who Are These SETs Anyway? 22 The Early Phase of a Project 22 Team Structure 24 Design Docs 25 Interfaces and Protocols 27 Automation Planning 28 Testability 29 SET Workflow: An Example 32 Test Execution 40 Test Size Definitions 41 Use of Test Sizes in Shared Infrastructure 44 Benefits of Test Sizes 46 Test Runtime Requirements 48 Case 1: Change in Common Library 52 Test Certified 54 An Interview with the Founders of the Test Certified Program 57 Interviewing SETs 62 An Interview with Tool Developer Ted Mao 68 An Interview with Web Driver Creator Simon Stewart 70 Chapter 3: The Test Engineer 75 A User-Facing Test Role 75 The Life of a TE 76 Test Planning 79 Risk 97 Life of a Test Case 108 Life of a Bug 113 Recruiting TEs 127 Test Leadership at Google 134 Maintenance Mode Testing 137 Quality Bots Experiment 141 BITE Experiment 153 Google Test Analytics 163 Free Testing Workflow 169 External Vendors 173 An Interview with Google Docs TE Lindsay Webster 175 An Interview with YouTube TE Apple Chow 181 Chapter 4: The Test Engineering Manager 187 The Life of a TEM 187 Getting Projects and People 189 Impact 191 An Interview with Gmail TEM Ankit Mehta 193 An Interview with Android TEM Hung Dang 198 An Interview with Chrome TEM Joel Hynoski 202 The Test Engineering Director 206 An Interview with Search and Geo Test Director Shelton Mar 207 An Interview with Engineering Tools Director Ashish Kumar 211 An Interview with Google India Test Director Sujay Sahni 214 An Interview with Engineering Manager Brad Green 219 An Interview with James Whittaker 222 Chapter 5: Improving How Google Tests Software 229 Fatal Flaws in Google´s Process 229 The Future of the SET 231 The Future of the TE 233 The Future of the Test Director and Manager 234 The Future of Test Infrastructure 234 In Conclusion 235 Appendix A: Chrome OS Test Plan 237 Overview of Themes 237 Risk Analysis 238 Per-Build Baseline Testing 239 Per-LKG Day Testing 239 Per-Release Testing 239 Manual Versus Automation 240 Dev Versus Test Quality Focus 240 Release Channels 240 User Input 241 Test Case Repositories 241 Test Dashboarding 241 Virtualization 241 Performance 242 Stress, Long-Running, and Stability 242 Test Execution Framework (Autotest) 242 OEMs 242 Hardware Lab 242 E2E Farm Automation 243 Testing the Browser AppManager 243 Browser Testability 243 Hardware 244 Timeline 244 Primary Test Drivers 246 Relevant Documents 246 Appendix B: Test Tours for Chrome 247 The Shopping Tour 247 The Student Tour 248 Suggested Areas to Test 248 The International Calling Tour 249 Suggested Areas to Test 249 The Landmark Tour 249 Suggested Landmarks in Chrome 249 The All Nighter Tour 250 Suggested Areas to Test 250 The Artisan´s Tour 251 Tools in Chrome 251 The Bad Neighborhood Tour 251 Bad Neighborhoods in Chrome OS 251 The Personalization Tour 252 Ways to Customize

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Stand: Dec 12, 2018
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It´s Our Research
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Provides a strategic framework for people who practice UX research who wish to be heard by their stakeholders. This title gives you the techniques needed to involve stakeholders throughout the process of planning, execution, analysis, and reporting UX research.

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Stand: Dec 10, 2018
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Künstliche Intelligenz
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Die dritte Auflage dieses Informatik-Klassikers wurde von Grund auf komplett überarbeitet und an die neuesten Entwicklungen der KI angepasst. Die Autoren verstehen es dabei, die KI in ihrem ganzen Themenspektrum für die Studierenden verständlich und nachvollziehbar dazustellen. Sie behandeln alle relevanten Aspekte der KI von der Logik und der Wahrscheinlichkeitstheorie über den Bereich des Wahrnehmens, Denkens, Lernens und Handelns bis zu mikroelektronischen Geräten und Robotern. Erweitert um moderne Such- und Sprachalgorithmen sowie Lernen mit neuronalen Netzen setzt diese Werk einen neuen Standard, den kein anderes Werk derzeit zu leisten vermag. Die dritte Auflage dieses Informatik-Klassikers wurde von Grund auf komplett überarbeitet und an die neuesten Entwicklungen der KI angepasst. Die Autoren verstehen es dabei, die KI in ihrem ganzen Themenspektrum für die Studierenden verständlich und nachvollziehbar dazustellen. Sie behandeln alle relevanten Aspekte der KI von der Logik und der Wahrscheinlichkeitstheorie über den Bereich des Wahrnehmens, Denkens, Lernens und Handelns bis zu mikroelektronischen Geräten und Robotern. Erweitert um moderne Such- und Sprachalgorithmen sowie Lernen mit neuronalen Netzen setzt diese Werk einen neuen Standard, den kein anderes Werk derzeit zu leisten vermag. STUART RUSSEL ist Professor für Informatik an der University of California in Berkeley und leitet das Center for intellegent Systems PETER NORVIG ist Director for Search Quality bei Google Inc. ÜBER DEN FACHLEKTOR Professor FRANK KIRCHNER ist Direktor des Deutschen Forschungszentrums für künstliche Intelligenz in Bremen (DKFI). Zudem ist er Vorsitzender im Komitee für Programmentwicklung KI an den Deutschen Universitäten.

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Stand: Dec 10, 2018
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Seeking SRE
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Site Reliability Engineering is explored with teachable information for the proprietors of web services, focussing on how these ideas have been implemented beyond Google´s example.

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Stand: Dec 10, 2018
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Statistical Machine Translation
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Automatic language translation systems like those used by Google, have been revolutionized by recent advances in the methods used in statistical machine translation. This first textbook on the topic explains these innovations carefully and shows the reader, whether a student or a developer, how to build their own translation system.

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Stand: Dec 10, 2018
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The Art of SEO
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Three acknowledged experts in search engine optimization share guidelines and innovative techniques that will help you plan and execute a comprehensive SEO strategy. This third edition focuses on a number of tool updates and examines the changes brought about by Hummingbird, Google´s context-aware algorithm. The book is perfect for anyone interested in becoming an SEO practitioner, as well as people already working in the profession. For novices, it´s a complete and thorough education on search engine optimization?SEO 101. For experienced SEO practitioners, this book serves as an extensive reference volume to support ongoing engagements. * Comprehend SEO?s many intricacies and complexities * Explore the underlying theory and inner workings of search engines * Understand the role of social media, user data, and links * Discover tools to track results and measure success * Recognize how changes to your site can confuse search engines * Learn to build a competent SEO team with defined roles * Glimpse the future of search and the SEO industry

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Stand: Dec 10, 2018
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Kubernetes
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Es heißt, dass Google über zwei Milliarden Anwendungscontainer pro Woche deployt. Wie ist das möglich? Diese Frage hat Google mit einem Projekt namens Kubernetes beantwortet, einem Cluster-Orchestrierer, der das Bauen, Deployen und Warten skalierbarer, verteilter Systeme in der Cloud radikal vereinfacht. Dieser praktische Leitfaden zeigt Ihnen, wie Kubernetes und die Container-Technologie Ihnen helfen können, in Bezug auf Schnelligkeit, Agilität, Zuverlässigkeit und Effizienz in ganz neue Bereiche vorzudringen. Die Autoren Kelsey Hightower, Brendan Burns und Joe Beda haben bei Google und in anderen Firmen mit Kubernetes gearbeitet und erklären Ihnen, wie sich dieses System in den Lebenszyklus einer verteilten Anwendung einfügt. Sie werden lernen, wie Sie Tools und APIs einsetzen, um skalierbare, verteilte Systeme zu automatisieren - egal ob es sich um Online-Services, Systeme zum maschinellen Lernen oder ein Cluster aus Raspberry Pis handelt. - Lernen Sie die Herausforderungen verteilter Systeme kennen, die Sie mit Kubernetes angehen können. - Tauchen Sie ein in die containerisierte Anwendungsentwicklung und nutzen Sie dabei zum Beispiel Docker-Container. - Erstellen Sie Container im Docker-Image-Format mit Kubernetes und lassen Sie sie über die Docker-Runtime ausführen. - Begutachten Sie die zentralen Konzepte und API-Objekte von Kubernetes, die notwendig sind, um Anwendungen produktiv laufen zu lassen. - Rollen Sie neue Softwareversionen zuverlässig ohne Downtime oder Fehler aus. - Lernen Sie aus Beispielen zum Entwickeln und Deployen realer Anwendungen in Kubernetes.

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Stand: Dec 10, 2018
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The Master Algorithm
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´´Wonderfully erudite, humorous, and easy to read.´´ --KDNuggets In the world´s top research labs and universities, the race is on to invent the ultimate learning algorithm: one capable of discovering any knowledge from data, and doing anything we want, before we even ask. In The Master Algorithm, Pedro Domingos lifts the veil to give us a peek inside the learning machines that power Google, Amazon, and your smartphone. He assembles a blueprint for the future universal learner--the Master Algorithm--and discusses what it will mean for business, science, and society. If data-ism is today´s philosophy, this book is its bible.

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Stand: Dec 10, 2018
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Angriffsflächen von OAuth 2.0 und OpenID Connect
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Um bei einem Zugriff auf externe Webservices sensible Benutzerdaten nicht an Dritte weitergeben zu müssen, werden Authentifizierungs- und Autorisierungsverfahren eingesetzt, wie die derzeit populären Protokolle OAuth 2.0 und OpenID Connect. Das Ziel dieses vorliegenden Buches ist, Internetgrößen als Protokollanbieter (z. B. Facebook, Google, Microsoft), auf Angriffsflächen hin zu untersuchen, ob AngreiferInnen diese mit vertretbarem Aufwand nutzen können. Hierzu werden die Begriffe Authentifizierung und Autorisierung im Internet und häufig verwendete Verfahren beschrieben. Der theoretische Protokollablauf von OAuth 2.0 und OpenID Connect wird detailliert erläutert, um eine Analyse der Sicherheitsbedrohungen durchführen zu können. Gegliedert in neun Sicherheitsbedrohungen wurden 18 systematisch durchgeführte Versuchsreihen dokumentiert und die Ergebnisse diskutiert. Es konnten drei Sicherheitsbedrohungen nachgewiesen werden, unter anderem ein erfolgreich durchgeführter Cross-Site Request Forgery Angriff auf eine populäre österreichische Website, die OAuth 2.0 als Single Sign-On Protokoll verwendet.

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Stand: Dec 10, 2018
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Monetizing Machine Learning
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Take your Python machine learning ideas and create serverless web applications accessible by anyone with an Internet connection. Some of the most popular serverless cloud providers are covered in this book-Amazon, Microsoft, Google, and PythonAnywhere. You will work through a series of common Python data science problems in an increasing order of complexity. The practical projects presented in this book are simple, clear, and can be used as templates to jump-start many other types of projects. You will learn to create a web application around numerical or categorical predictions, understand the analysis of text, create powerful and interactive presentations, serve restricted access to data, and leverage web plugins to accept credit card payments and donations. You will get your projects into the hands of the world in no time. Each chapter follows three steps: modeling the right way, designing and developing a local web application, and deploying onto a popular and reliable serverless cloud provider. You can easily jump to or skip particular topics in the book. You also will have access to Jupyter notebooks and code repositories for complete versions of the code covered in the book. What You´ll Learn Extend your machine learning models using simple techniques to create compelling and interactive web dashboards Leverage the Flask web framework for rapid prototyping of your Python models and ideas Create dynamic content powered by regression coefficients, logistic regressions, gradient boosting machines, Bayesian classifications, and more Harness the power of TensorFlow by exporting saved models into web applications Create rich web dashboards to handle complex real-time user input with JavaScript and Ajax to yield interactive and tailored content Create dashboards with paywalls to offer subscription-based access Access API data such as Google Maps, OpenWeather, etc. Apply different approaches to make sense of text data and return customized intelligence Build an intuitive and useful recommendation site to add value to users and entice them to keep coming back Utilize the freemium offerings of Google Analytics and analyze the results Take your ideas all the way to your customer´s plate using the top serverless cloud providers Who This Book Is For Those with some programming experience with Python, code editing, and access to an interpreter in working order. The book is geared toward entrepreneurs who want to get their ideas onto the web without breaking the bank, small companies without an IT staff, students wanting exposure and training, and for all data science professionals ready to take things to the next level.

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Stand: Dec 10, 2018
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