云计算中的组合测试：一种并行计算方法

"Combinatorial Testing in Cloud Computing" 是一本由Wei-Tek Tsai和Guanqiu Qi编写的Springer Briefs in Computer Science系列图书，专注于探讨组合测试在云计算环境中的应用。这本书旨在解决由于组件交互导致的复杂性问题，特别是当系统规模增长时，传统的测试方法面临的挑战。 组合测试（Combinatorial Testing，CT）是一种黑盒测试方法，它通过识别少量组件交互引发的错误来提高软件质量和可靠性。尽管已有拉丁方、正交数组、覆盖阵列和机器学习等多种理论模型和技术被提出，但面对指数级增长的组合数，如30个选择项可能导致2^30种组合，CT仍然是一个极具挑战性的问题。 过去20年里，进化解决方案如AETG和IPO等被用来生成达到100%覆盖率的小型测试用例集，但对于中等规模的系统（如100个选择项）仍然难以实施。这些方法主要关注测试覆盖率，而非故障识别。 该书提出了一种计算方法，利用云计算环境中的并行处理能力，探索CT结构以消除待考虑的组合，使得能够对规模更大的系统（例如240个选择项及2^240种组合）进行CT。这种方法使CT得以应用于大规模系统。 书中第一章回顾了现有的组合设计和CT测试用例生成解决方案；第二章讨论了CT在云计算中的实际应用，并比较了现有故障定位分析方案；第三章介绍了多租户Software-as-a-Service（SaaS）系统中的自适应推理（Adaptive Reasoning, AR）算法；接下来的章节详细定义了测试代数（Test Algebra, TA），讨论了TA的相关优化，并在云环境中模拟了TA；最后几章提出了集成的Testing-as-a-Service（TaaS）设计，讨论了相关的测试策略，并模拟了TaaS设计以解决云计算环境中的大规模CT问题。 这本书适合于从事组合测试研究的研究生和研究人员，对于从事故障识别、故障定位以及其他相关测试领域的从业者也有一定参考价值。作者们希望读者能从中获得测试计划设计的灵感，尽管书中并未深入探讨现有故障与潜在故障之间的关系，但他们将逐步推进故障定位分析的研究。 本书的完成得益于许多杰出的CT工作，特别感谢Arizona State University的Charles Colbourn教授和Beihang University的Wenjun Wu教授等人的贡献，以及提供实验环境和支持的朋友们。Springer的编辑Celine Chang和Jane Li提供了建设性的建议和耐心。同时，作者也表达了对家人长久以来支持的感激之情。 这本书是组合测试领域的重要参考资料，它提供了新的方法和视角，以应对云计算环境中的复杂测试挑战，尤其是在大规模系统的测试覆盖和故障定位方面。