顧建瑜++趙宮明

摘 要：基于數(shù)據(jù)源分解判定業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍是通過建立回歸測(cè)試范圍數(shù)據(jù)分析模型，對(duì)上線的軟件版本實(shí)際變更內(nèi)容與全業(yè)務(wù)功能的關(guān)聯(lián)影響量化分析，獲得變更內(nèi)容的影響范圍，為業(yè)務(wù)回歸測(cè)試的范圍確定提供科學(xué)、有效的數(shù)據(jù)支撐。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)源分解 回歸測(cè)試 需求版本 數(shù)據(jù)實(shí)體

中圖分類號(hào)：TN967 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2016）12（a）-0096-02

吉林移動(dòng)的業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、內(nèi)部的關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜。由于業(yè)務(wù)發(fā)展變化迅速，信息化系統(tǒng)也會(huì)做頻繁的版本變更，對(duì)系統(tǒng)變更的質(zhì)量保障至關(guān)重要。

對(duì)系統(tǒng)版本變更的交付測(cè)試驗(yàn)證，是系統(tǒng)質(zhì)量保障的重要手段，不僅僅要測(cè)試當(dāng)前變更的功能，還要分析當(dāng)前變更的功能有哪些關(guān)聯(lián)影響，對(duì)于被影響的業(yè)務(wù)、功能，要執(zhí)行業(yè)務(wù)回歸測(cè)試，以減少系統(tǒng)上線的質(zhì)量漏洞。

1 現(xiàn)有判定業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍方法存在的缺點(diǎn)

目前業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍的確定主要依賴于測(cè)試人員積累的經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷要做哪些相關(guān)業(yè)務(wù)、功能的回歸測(cè)試。這些經(jīng)驗(yàn)缺少基于可靠數(shù)據(jù)的量化分析。

通常系統(tǒng)版本上線時(shí)間要求都非常緊，不可能做全面的業(yè)務(wù)回歸測(cè)試，而業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍確定不準(zhǔn)確，會(huì)導(dǎo)致質(zhì)量驗(yàn)證的漏洞，嚴(yán)重影響系統(tǒng)可靠性。

2 基于數(shù)據(jù)源分解判定業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍的方案

該方案是建立回歸測(cè)試范圍數(shù)據(jù)分析模型，該模型包括：全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源分析引擎、需求版本數(shù)據(jù)源識(shí)別引擎、回歸測(cè)試范圍數(shù)據(jù)源多元比對(duì)引擎，旨在提出一種基于數(shù)據(jù)源分解的可量化的業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍分析模型。

2.1 全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源分析引擎

其是將業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)中所有的業(yè)務(wù)功能、源程序、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等，通過數(shù)據(jù)源之間的調(diào)用關(guān)系尋找它們的依賴關(guān)系，包括：

（1）將業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源按數(shù)據(jù)源類型分類。（2）利用Java中的BufferedReade和FileReader進(jìn)行遞歸運(yùn)算遍歷業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源，組建全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)關(guān)系模型，確定業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)數(shù)據(jù)源的范圍邊界。（3）將遍歷后得到的關(guān)系結(jié)果存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。

2.2 需求版本數(shù)據(jù)源識(shí)別引擎

主要通過需求版本重疊探測(cè)器、需求版本屬性識(shí)別器、需求版本規(guī)則識(shí)別器三方面。

（1）需求版本重疊探測(cè)器：判定需求版本是否與版本庫需求重疊提交，避免工作資源的浪費(fèi)。（2）需求版本屬性識(shí)別器：確定并記錄需求版本所對(duì)應(yīng)的各類數(shù)據(jù)源的修改點(diǎn)。（3）需求版本規(guī)則識(shí)別器：利用全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源分析引擎解析需求版本所對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)源之間的依賴關(guān)系。

2.3 回歸測(cè)試范圍數(shù)據(jù)源多元比對(duì)引擎

采用ORACLE數(shù)據(jù)游標(biāo)指針技術(shù)作為源數(shù)據(jù)的比對(duì)方式。

3 主要技術(shù)實(shí)施方案描述

下面對(duì)基于數(shù)據(jù)源分解判定業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍在業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中所采用的技術(shù)實(shí)施方案進(jìn)行描述，包括三個(gè)方面。

3.1 全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源分析引擎描述

將業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)的全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源分為5類：業(yè)務(wù)功能、源程序、函數(shù)與結(jié)構(gòu)體、數(shù)據(jù)實(shí)體、實(shí)體字段，把全業(yè)務(wù)源數(shù)據(jù)分解為若干的部分。

利用Java中的BufferedReade和FileReader進(jìn)行遞歸運(yùn)算遍歷業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源，組建全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)關(guān)系模型。利用Java程序編寫遞歸函數(shù)，對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)全業(yè)務(wù)涉及的所有源數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取。利用源數(shù)據(jù)分類及每個(gè)類別所特有的關(guān)鍵字對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。將遍歷后得到的關(guān)系結(jié)果以多維變長數(shù)據(jù)形式存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中，作為技術(shù)數(shù)據(jù)保存。

3.2 需求版本數(shù)據(jù)源識(shí)別引擎描述

其包含需求版本重疊探測(cè)器、需求版本屬性識(shí)別器、需求版本規(guī)則識(shí)別器三方面，通過以下技術(shù)措施一并實(shí)現(xiàn)。

建立業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)需求版本屬性識(shí)別器。確定并記錄需求版本所對(duì)應(yīng)的各類數(shù)據(jù)源的修改點(diǎn)，包括軟件版本變更的內(nèi)容清單（變更的功能，變更的程序，變更的數(shù)據(jù)實(shí)體）。通過需求版本屬性識(shí)別器，將變更的數(shù)據(jù)源名稱入庫，并對(duì)該次需求版本變更的數(shù)據(jù)源通過全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源分析引擎解析入庫。利用自動(dòng)化版本比對(duì)，得到修改點(diǎn)。將結(jié)果同樣以多維變長數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中，作為全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源分析引擎結(jié)果比對(duì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3.3 回歸測(cè)試范圍數(shù)據(jù)源多元比對(duì)引擎描述

采用數(shù)據(jù)游標(biāo)指針技術(shù)對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行笛卡爾乘積運(yùn)算比對(duì)。確定全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源與需求版本數(shù)據(jù)源比對(duì)范圍。包括：程序比對(duì)、函數(shù)比對(duì)、機(jī)構(gòu)體比對(duì)、關(guān)鍵字比對(duì)、數(shù)據(jù)實(shí)體比對(duì)、數(shù)據(jù)字段比對(duì)。利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)將需求版本數(shù)據(jù)源識(shí)別引擎所分析的結(jié)果，逐一與全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源分析引擎的全業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行比對(duì)。一個(gè)系統(tǒng)功能與多個(gè)應(yīng)用程序/函數(shù)/數(shù)據(jù)實(shí)體相互對(duì)應(yīng)，而多個(gè)應(yīng)用程序/函數(shù)/數(shù)據(jù)實(shí)體也同樣對(duì)應(yīng)一個(gè)或多個(gè)系統(tǒng)功能/應(yīng)用程序，這樣逐個(gè)數(shù)據(jù)源分解就會(huì)形成一個(gè)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，眾多的全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源與需求版本數(shù)據(jù)源交織在一起，構(gòu)成了它們之間存在的必然關(guān)聯(lián)，形成了基于數(shù)據(jù)源分解判定業(yè)務(wù)回歸測(cè)試模型的核心部分。這也正是這個(gè)技術(shù)專利的關(guān)鍵所在，隨意觸發(fā)一個(gè)需求版本的數(shù)據(jù)源，都可以透過這些關(guān)聯(lián)將與其密切關(guān)聯(lián)、受其影響的系統(tǒng)功能/應(yīng)用程序及數(shù)據(jù)實(shí)體輕易找到，從而保證了回歸測(cè)試的完整性及準(zhǔn)確性。

4 基于數(shù)據(jù)源分解判定業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍的優(yōu)點(diǎn)

采用基于數(shù)據(jù)源分解判定業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍的方案后，有效降低了軟件版本升級(jí)對(duì)原有系統(tǒng)的不確定性影響，大幅提升了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

4.1 業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍分析有可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)

通過數(shù)據(jù)源分解可以對(duì)系統(tǒng)全業(yè)務(wù)涉及的所有數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析，保證了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的最大范圍，避免了數(shù)據(jù)源的遺漏，有效提高了業(yè)務(wù)回歸測(cè)試的覆蓋度，從而提高了對(duì)系統(tǒng)交付測(cè)試驗(yàn)證的質(zhì)量，減少了質(zhì)量漏洞，降低了需求版本上線風(fēng)險(xiǎn)。

4.2 業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍分析效率的提升

現(xiàn)有技術(shù)方案采用人為經(jīng)驗(yàn)判斷及人工讀取代碼的方式進(jìn)行，而該方案采用的是計(jì)算機(jī)智能數(shù)據(jù)源分解自動(dòng)化處理的方式。一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)人員每分鐘編寫代碼約30行，讀取代碼約60行，而該發(fā)明采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)分析每分鐘分析數(shù)量8 500行左右，是人工分析的140倍。該方案隨著硬件性能的提升，具備更大效能提升的空間。

4.3 業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍分析知識(shí)可持續(xù)積累和復(fù)用

采用數(shù)據(jù)源分解的業(yè)務(wù)回歸測(cè)試范圍、測(cè)試方案管理可以有效地形成知識(shí)的積累和沉淀，并借此創(chuàng)建知識(shí)庫，有助于業(yè)務(wù)人員、測(cè)試人員水平的快速提高及知識(shí)傳遞。

參考文獻(xiàn)

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