基于云计算的软件功能测试系统救援

邵换峥，张华丽

（漯河食品职业学院，河南漯河，462000）

0 引言

计算机的使用离不开软件程序的开发，随着“互联网+”战略的推进以及移动终端的普及，近年来我国的软件开发产业进入了高速发展阶段。在软件开发的过程中，软件检测的工作极为重要，其主要工作内容是依据开发要求，将软件放置在不同的测试环境中，通过模拟运行逐条鉴定软件的安全性、正确性以及完整性。通过这样的工作可有效评估软件质量，并为后续的工作提供依据，以此提升产品质量。在传统的软件功能测试过程中，检测单位通常采用人工检测或自动检测两种方式。人工检测的过程更多地依赖检测员的人工操作，在检测较为复杂的软件时，常常需要耗费较长的时间与精力，并且检测的准确性难移得到保障。自动检测主要依赖检测系统的运行，相对可以减少检测时间并提升准确率，但对于一般企业而言其成本较高，以至其应用空间难以扩展。随着互联网技术的发展，云计算技术逐渐成熟，并为普通用户提供了便捷、廉价的运算服务。在此背景下运用云计算提升软件功能测试效率及准确性的模式逐渐发展成熟，使得软件测试工作的成本得以节省。

1 云计算的特征与发展

■1.1 云计算的发展

传统的信息运算通常依靠单体计算机的数据处理能力，随着社会的需求增加，研究人员倾向于研制超级计算机应对数据的增长，超级计算机与普通计算机的机理相通，只是增强了计算机的运算与储存等能力，我国的“天河系列”与“曙光系列”超级计算机都采用了这一模式。但超级计算机的成本普遍较高，普通民营企业难以承受。同时超级计算机的占地空间较大，加之安全的需要在民用领域难以得到普及。早在1983年就有计算机专家提出了类似于云计算的理论，被称为“网络式电脑”，但由于当时网络条件的限制使得这一倡议仅仅停留在理论层面。但随着互联网技术的发展2006年Google公司正式提出了云计算理论，并引起了业界的高度关注。

■1.2 云计算的基本概念

云计算中的云字是指互联网的计算生态，云中的水分子可被比喻为不同位置的个体计算机，通过互联网的链接将其个体的运算能力集合在一处，并通过中枢系统进行分配，使得不同位置与需求的用户得到近似于超级计算机的服务体验。云计算摆脱了传统的理论观念，将互联网涵盖的单体计算机视为一个统一的生态系统，并通过中枢系统的整合使网络中闲置的计算能力被其他个体应用，从而在整体资源不增加的情况下满足不同单位或个体的个性化需求。

■1.3 云计算的应用

在云计算的实际应用中，中枢系统的建立至关重要。中枢系统是链接使用者与资源提供者的关键环节，是开发单体计算能力的主要驱动系统，是云计算生态系统的重要维护力量，因此构建中枢系统的企业需要具有较强的实力。云计算在使用的过程中通常需要云储存与计算模型的辅助，使用云储存的企业应当首先制定合理的计算模型以明确云计算的工作内容并减少企业的支出，之后可向云计算服务商提出申请并获得计算支持，同时使用者可将计算数据与模型存储在云储存中，利用互联网生态中的存储能力使自身的存储空间得以拓展。

2 软件功能测试系统的搭建与挑战

■2.1 规模估算的搭建与挑战

软件的测试工作需要对工作的规模作出较为准确的估算，从而明确人力投入、时间消耗以及资金成本。传统的统计方式有一下几种，首先是AD- HOC测试法，这种方法倾向于检测出软件的最优结果但耗时较长。其次是以项目的整体时间做为依据，并将一定的比例提供给检测工作，但这样的方式常常难移保证检测质量。再有是WBS估算法，是将检测过程分解评估再求和的推算方法，这种方法的预算通常较高。还有是通过同类工作类比推算结果，但这种方式的估算同样不够准确。最后是Delphi评估法，其主要特征是通过专家之间的相互说服以确定测试规模，但这样的论证过程往往耗时较长，对于中小企业而言可操作空间不大。

■2.2 测试过程的进行与挑战

传统的软件功能测试工作，通常分为人工测试与自动测试两种，两种测试方式的进行通常都沿用相同的检测流程。首先检测工作是对预期输出与实际输出的比较过程，因此明确项目目标与产品标准极为重要，检测人员应当首先建立符合客户需求的功能检测图表，并以此为基准开展随后的工作。其次当下的软件普遍较为复杂，检测链条较长，因此多数的检测工作使用了模块化检测模式，使复杂的工作得以拆解。之后检测人员需要模拟出不同的使用形态对软件功能予以检测并找出bug。这样的检测过程仍然需要面对一些挑战，首先是在建立检测图标的过程中，检测人员常常主动添加软件功能，使检测工作偏离了设计之初的轨道。再有在模块分解的过程中，常常难以掌握具体实际进度，使各模块的检测用时存在较大差异并影响到总体进程。还有在模拟形态的过程中，检测人员往往难以做到全面准确，以至检测后的软件中仍然存在较为明显的bug。

■2.3 沟通机制与修复机制的建立

在实际的检测工作中，检测人员需要与设计人员进行合理的交接，以确保产品得以准确及时的修复。但沟通工作需要检测人员与开发人员达成高度的共识，在面对一些并不明显的问题时双方常常会产生不同意见。这样的结果会减弱检测工作的效果，并使开发工作难以按照既定的设计路线发展。

3 云计算与自动检测系统的运用

■3.1 运用云计算评估测试规模

传统的测试规模估算，都存在一些问题，难以在成本、时间以及准确性作出平衡。针对这一问题，检测人员可依靠云计算对软件检测规模进行合理的评估。云计算的评估过程在于运算模型的设计，因此检测人员要将检测中所需要的全部要素统计起来，并依照权重比值将所有要素数字化。同时要素之间的关系要被正确分析，并以准确的运算符号加以链接。最后将软件检测中的主要数据输入到运算模型当中，比依靠大数据工具获得同类的参数，经过云计算的处理可帮助检测人员估算出科学合理的检测规模。在制定公式中，要将运算模型的基础结构定性为：总字符/单日工作量=所需人数=人工检测+自动检测。这样的结构将劳动力作为变量，有助于控制项目时间与成本。

■3.2 运用自动检测与云计算实施检测

传统的检测方式常常会出现诸如添加产品功能、模块分解不合理以及环境模拟不科学等问题。针对这些问题，检测人员可建立云计算检测平台，以减少工作中的认为错误。构建云计算检测平台的方法较为复杂，它首先需要构建物理层面的设备作为检测平台的基础，同时需要构建虚拟服务层，为检测工作模拟出不同的应用环境。之后应当与云计算服务商共同建立云计算管理层，使检测过程得到运算支持。还有是检测模型的构建，通过该模型的为运算过程提供可行的路径。最后是存储、分析层，通过局部人工智能的应用将软件的模型与bug进行分析，使今后的检测工作更加合理。这样的方式主要依靠云计算作为检测核心，因此避免了人为增添软件功能的问题。同时由于运用了智能技术，使得模块处理过程的差异性较小，从而控制了整体检测时间。最后由于云计算检测具有规范化与再学习的属性，因此其模拟的检测形态更加真实全面。

■3.3 运用云计算提供修复援助

传统的检测单位与研发单位并不相互隶属却同时存在因果关系，这样的问题使得相互之间的沟通存在较大障碍，以至影响了修复工作的有效开展。针对这一问题，检测单位可运用运计算与大数据建立合理的检测标准与修复标准，从而帮助修复工作顺利进行。在具体的实践中，检测部门可通过运计算分析同类软件的主要参数，并与客户的具体要求进行对比，从而制定出合理的功能参数，在双方认可的情况下以此为依据开展具体的检测工作。由于检测的过程主要依靠云计算与检测模型的设计，因此检测结果会得到双方的认可。同时在修复的过程中，可依靠云储存中的检测轨迹开展相应的工作，使修复工作在软件设计的合理范围内开展。

4 结语

传统的软件功能检测系统仍然存在一些不足，首先是规模估算的不够准确使得检测的预算与时间难以得到准确的评估，其次是在人工检测过程中检测的科学性与有效性难以得到保障，再有由于沟通机制的问题导致修复工作常常出现困难。针对这些问题，检测单位可运用云计算技术制定统一的标准，并以此为依据开展检测工作，使检测结构科学合理。同时依靠云储存功能，可以为修复工作提供不要的帮助，使软件开发的过程更加高效。

参考文献：

* [1]孙晓霞. 云计算环境下的软件测试服务研究[J]. 信息化建设,2016(02):35.

* [2]徐赐发. 云计算环境下软件测试研究进展[J]. 无线互联科技 ,2016(05):34—35.

* [3]张一弛,熊湘文,黄雅文,王世雄. 云计算环境下测试数据的界定与管理[J]. 现代图书情报技术,2012(11):16—21.