云计算中的组合测试:一种并行计算方法
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更新于2024-07-19
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"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。
2020-01-28 上传
2018-11-21 上传
2023-06-08 上传
2023-03-10 上传
2023-06-06 上传
2024-01-20 上传
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2023-09-18 上传
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