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适用于复杂生态系统的Windows 10质量方法

时间:2019-05-03 19:04:00 来源: 点击:
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适用于复杂生态系统的Windows 10质量方法

吸引我们的合作伙伴

鉴于我们共享生态系统的广度,测试远远超出了我们的Redmond校园,并在全球范围内扩展到专门的Windows测试实验室以及我们众多合作伙伴的设施。通过这种方式,我们通过与主要测试合作伙伴的安排,大规模验证市场和开发中的版本,包括:

外部测试实验室,全面,持续地覆盖应用程序兼容性,硬件和外围设备

适用于各种应用的ISV,包括Anti-Virus(AV)

OEM与我们合作,测试并确保各种系统,设备和驱动程序的质量

我们对驱动程序生态系统的处理方法将成为本系列中一篇有趣的博客文章。高质量的设备驱动程序是获得良好体验的关键,我们必须与我们的硬件合作伙伴密切合作,以大规模提供驱动程序。下面的图表显示了我们每月可以面对的驱动器数量,6月达到近15,000名驱动器进入生态系统!

 

通过Windows Update每月的驱动程序量

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吸引我们的客户

提供优质产品需要我们吸引客户对我们的设计和计划提供反馈。这就是我们在Windows 10开始时创建Windows Insider程序的原因。除了Insiders分享的有关体验的宝贵见解之外,Windows Insider程序进一步扩展了我们在自己的受控环境中无法获得的设备使用量和多样性。借助Windows Insiders,我们可以获得有关用户体验,兼容性,性能等方面的全新见解和反馈。内部人口在预发布版本和发布预览版本之间取得平衡,这些版本接收驱动程序和许多应用程序的累积质量更新

 

我们还通过许多计划与商业客户合作。 Windows Insider Program for Business允许组织访问Insider Preview构建,以在下一个公共Windows版本之前验证应用程序和基础架构。该计划可帮助IT专业人员向我们提供有关他们在组织中部署和管理Windows所使用的功能的反馈。该计划在过去六个月中增长了43%,我们刚刚推出了Olympia v2,它提供了完整的Microsoft 365部署和管理测试环境。我们还为大型企业客户提供了一个仅限受邀者的计划,即技术采用预览(TAP)计划,该计划允许客户通过实际产品测试提供产品更新的早期反馈,以帮助我们在开发过程中发现问题。

 

在更新的开发和稳定期间,我们使用所有参与计划来识别和修复通常仅在现实环境中出现的问题。我们还继续进行自动化和手动测试,我们的生态系统合作伙伴也是如此。我们根据我们提供的所有反馈工具(包括反馈中心和社交媒体)比较质量与之前的航班和发布。当我们对用户更新体验充满信心时,我们会开始谨慎地向客户发布功能更新。

 

数据驱动的决策制定

我们在质量方法方面取得的最重要进展之一是不断改进我们可以对我们的产品开发和市场可靠性做出的数据驱动决策。我们首先使用详细的仪表板和指标来评估我们每天在自己的PC上安装的构建,并且只有当我们有明确的证据表明可测量的质量处于可接受的水平时,我们才开始与Windows Insiders共享飞行以获得反馈。我们的仪表板和指标随后会扩展到质量数据量和我们在产品投放或市场上获得的反馈。我们着眼于这些指标,因为我们努力提高产品质量,将各种指标的当前质量水平与历史趋势进行比较,并深入挖掘任何异常情况。我们的数据驱动方法是为我们尊贵的客户提供最高标准的数据隐私保护;您可以通过Microsoft的隐私页面了解更多相关信息。

 

推出原则

我们的“Windows即服务”演变的一部分是我们不像Windows 10那样“运送”Windows。我们利用我们的实时检测和响应功能以谨慎和数据驱动的方式推出Windows ,这代表了我们为改善Windows体验所做的一些最有影响力的更改。

功能更新推出的第一个原则是仅更新我们的数据显示的设备将具有良好体验的设备。我们最近的一项改进是使用机器学习(ML)模型来选择首先提供更新的设备。如果我们检测到您的设备可能存在问题,我们将不会在该问题得到解决之前提供更新。

我们的原则中的第二个是慢慢开始 - 优先考虑更新体验而不是推出速度。当新的功能更新版本可用时,我们首先将其提供给一小部分“寻求者”,这些用户采取行动尽早获得更新。

第三,我们仔细监控以了解新问题。我们通过观察我们的遥测技术来实现这一目标,与我们的客户服务团队密切合作,了解客户向我们报告的内容,直接通过我们的反馈中心分析反馈日志和屏幕截图,以及收听通过社交媒体渠道发送的信号。如果我们发现导致体验不佳的因素组合,我们会创建一个阻止类似设备接收更新的块,直到出现完整分辨率。我们将继续研究提高检测问题能力的方法,特别是在低容量和潜在微弱信号的高影响问题。为了提高我们识别低容量问题的能力,我们最近添加了用户在向我们提供反馈时指出问题的影响或严重性的能力。

 

反应灵敏,透明

即使是多元素检测过程也会将生态系统中的问题遗漏为大型,多样化和复杂的问题

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