Ortogonaalse massiivi testimine
Ortogonaalse massiivi testimine (OAT) on tarkvara testimise tehnika, mis kasutab testjuhtumite loomiseks ortogonaalseid massiive. Statistilise testimise lähenemisviis on eriti kasulik, kui testitaval süsteemil on tohutult sisestatud andmeid. Ortogonaalse massiivi testimine aitab testide katvust maksimeerida, ühendades sisendid paarides ja kombineerides süsteemi ning testides aja kokkuhoiuks suhteliselt vähem testjuhtumeid.
Näiteks kui tuleb kontrollida rongipiletit, tuleb testida selliseid tegureid nagu - reisijate arv, pileti number, istekoha number ja rongi number. Iga teguri / sisendi ükshaaval testimine on tülikas. See on tõhusam, kui kvaliteedikontrolli insener ühendab rohkem sisendeid ja teeb testimist. Sellistel juhtudel saame kasutada Orthogonal Array testimismeetodit.
Sellist sisendite sidumist või kombineerimist ning süsteemi testimist aja kokkuhoiuks nimetatakse paarikaupa testimiseks. Paarhaaval testimiseks kasutatakse OATS-i tehnikat.
Selles õpetuses saate teada
- Mis on OAT (ortogonaalse massiivi testimine)?
- Miks just OAT (ortogonaalse massiivi testimine)?
- Kuidas OAT on esindatud
- Kuidas teha ortogonaalse massiivi testimist: näited
- OATi eelised
- Kaera puudused
- Vead või vead OAT-i sooritamisel
Miks just OAT (ortogonaalse massiivi testimine)?
Praeguses stsenaariumis on kvaliteetse tarkvaratoote tarnimine kliendile koodi keerukuse tõttu muutunud keeruliseks.
Tavapärases meetodis hõlmavad testikomplektid testjuhtumeid, mis on tuletatud sisendväärtuste ja eeltingimuste kõikidest kombinatsioonidest. Selle tulemusena tuleb katta n arvu testjuhtumeid.
Kuid reaalses stsenaariumis ei ole testijatel vaba aega defektide avastamiseks kõik testjuhud läbi viia, kuna on ka muid protsesse, näiteks dokumente, soovitusi ja kliendi tagasisidet, mida tuleb testimisel arvesse võtta. testimise etapp.
Seetõttu soovisid testijuhid optimeerida testjuhtumite arvu ja kvaliteeti, et tagada minimaalne pingutus katse maksimaalses ulatuses. Seda pingutust nimetatakse testjuhtumi optimeerimiseks.
- Süstemaatiline ja statistiline viis paariliste koostoimete testimiseks
- Koostoimed ja integratsioonipunktid on peamine defektide allikas.
- Tehke täpselt määratletud ja kokkuvõtlikud testijuhtumid, mis tõenäoliselt avastavad enamiku (mitte kõiki) vigu.
- Ortogonaalne lähenemine tagab kõigi muutujate paarikaitse.
Kuidas OAT on esindatud
OAT arvutamise valem
- Käitamine (N) - ridade arv massiivis, mis tähendab mitut genereeritavat testjuhtumit.
- Faktorid (K) - veergude arv massiivis, mis tähendab maksimaalset töödeldavate muutujate arvu.
- Tasemed (V) - maksimaalne arv väärtusi, mida saab võtta üksikute tegurite puhul.
Ühes faktoris on 2–3 sisendit, mida tuleb testida. See maksimaalne sisendite arv määrab tasemed.
Kuidas teha ortogonaalse massiivi testimist: näited
- Tehke kindlaks stsenaariumi sõltumatu muutuja.
- Leidke väikseim massiiv koos jooksude arvuga.
- Kaardista tegurid massiivile.
- Valige kõigi jääktasemete väärtused.
- Kandke jooksud testjuhtumiteks, lisades eriti kahtlased kombinatsioonid, mida ei genereerita.
Näide 1
Veebilehel on kolm erinevat jaotist (ülemine, keskmine, alumine), mida saab kasutaja eraldi kuvada või varjata
- Tegurite arv = 3 (ülemine, keskmine, alumine)
- Tasemete arv (nähtavus) = 2 (varjatud või näidatud)
- Massiivi tüüp = L4 (23)
(4 on pärast OAT-massiivi loomist saabunud jooksude arv)
Kui kasutame tavapärast testimistehnikat, vajame selliseid testijuhtumeid nagu 2 X 3 = 6 testimisjuhtu
| Katsejuhtumid | Stsenaariumid | Testitavad väärtused |
|---|---|---|
| Test nr 1 | Peidetud | Üles |
| Test nr 2 | NÄITATUD | Üles |
| Test # 3 | Peidetud | Alumine |
| Test nr 4 | NÄITATUD | Alumine |
| Test nr 5 | Peidetud | Keskmine |
| Test # 6 | NÄITATUD | Keskmine |
Kui läheme OAT-testimisele, vajame 4 testjuhtumit, nagu allpool näidatud:
| Katsejuhtumid | TOP | Keskmine | Alumine |
|---|---|---|---|
| Test nr 1 | Varjatud | Varjatud | Varjatud |
| Test nr 2 | Varjatud | Nähtav | Nähtav |
| Test # 3 | Nähtav | Varjatud | Nähtav |
| Test nr 4 | Nähtav | Nähtav | Varjatud |
Näide 2:
Tuleb testida mikroprotsessori funktsionaalsust:
- Temperatuur: 100C, 150C ja 200C.
- Rõhk: 2 psi, 5 psi ja 8 psi
- Dopingusumma: 4%, 6% ja 8%
- Sadestumiskiirus: 0,1 mg / s, 0,2 mg / s ja 0,3 mg / s
Konventsionaalse meetodi abil vajame = 81 testjuhtu, et katta kõik sisendid. Töötame OATS-meetodiga:
Tegurite arv = 4 (temperatuur, rõhk, dopingu kogus ja sadestumiskiirus)
Tasemed = 3 taset teguri kohta (temperatuuril on 3 taset - 100C, 150C ja 200C ning ka teistel teguritel on tasemed)
Looge järgmine massiiv:
1. Veerud tegurite arvuga
| Testjuhtum nr | Temperatuur | Rõhk | Dopingu summa | Ladestumise määr |
|---|---|---|---|---|
2. Sisestage ridade arv võrdne tasemega teguri kohta. st temperatuuril on 3 taset. Seega sisestage temperatuuri jaoks iga rea jaoks 3 rida,
| Testjuhtum nr | Temperatuur | Rõhk | Dopingu summa | Ladestumise määr |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 100C | |||
| 2 | 100C | |||
| 3 | 100C | |||
| 4 | 150C | |||
| 5 | 150C | |||
| 6 | 150C | |||
| 7 | 200C | |||
| 8 | 200C | |||
| 9 | 200C |
3. Nüüd jagage veergudes rõhk, dopingu kogus ja sadestumise määr.
Näiteks: sisestage 2 psi temperatuuridel 100 ° C, 150 ° C ja 200 ° C ning sisestage 4% dopingukogus 100 ° C, 150 ° C ja 200 ° C juures.
| Testjuhtum nr | Temperatuur | Rõhk | Dopingu summa | Ladestumise määr |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 100C | 2 psi | 4% | 0,1 mg / s |
| 2 | 100C | 5 psi | 6% | 0,2 mg / s |
| 3 | 100C | 8 psi | 8% | 0,3 mg / s |
| 4 | 150C | 2 psi | 4% | 0,1 mg / s |
| 5 | 150C | 5 psi | 6% | 0,2 mg / s |
| 6 | 150C | 8 psi | 8% | 0,3 mg / s |
| 7 | 200C | 2 psi | 4% | 0,1 mg / s |
| 8 | 200C | 5 psi | 6% | 0,2 mg / s |
| 9 | 200C | 8 psi | 8% | 0,3 mg / s |
Seega vajame OA-de jaoks 9 katsejuhtumit.
Kaera eelised
- Garanteerib kõigi valitud muutujate paarilise kombinatsiooni testimise.
- Vähendab testjuhtumite arvu
- Loob vähem testjuhtumeid, mis hõlmavad kõigi muutujate kõigi kombinatsioonide testimist.
- Muutujate kompleksset kombinatsiooni saab teha.
- Selle genereerimine on lihtsam ja vähem veaohtlik kui käsitsi loodud testikomplektid.
- See on kasulik integreerimise testimiseks.
- See parandab tootlikkust tänu vähendatud katsetsüklitele ja testimisaegadele.
Kaera puudused
- Kui andmete sisendid suurenevad, suureneb testjuhtumi keerukus. Selle tulemusel suureneb käsitsi tehtav pingutus ja kulutatud aeg. Seega peavad testijad minema Automation Testingule.
- Kasulik tarkvarakomponentide integreerimise testimiseks.
Vead või vead OAT-i sooritamisel
- Testimist ei tohiks suunata rakenduse valele alale.
- Kombineerimiseks vältige valede parameetrite valimist
- Minimaalsete testimistööde jaoks vältige ortogonaalse massiivi testimise kasutamist.
- Ortogonaalse massiivi testimise käsitsi rakendamine
- Ortogonaalse massiivi testimise rakendamine kõrge riskiga rakenduste jaoks
Järeldus:
Siin oleme näinud, kuidas OAT-d (Orthogonal Array Testing) saab kasutada testimisvaevuste vähendamiseks ja kuidas saab saavutada testjuhtumite optimeerimist.
Selle artikli autor on Madhumitha.