Разработка тестового сценария
Следующим этапом разработки тестового набора являлась разработка тестовых сценариев. Тестовым сценариям в технологии UniTESK отводится немаловажная роль. Как уже указывалось ранее, для их построения используется конечно-автоматная модель целевого ПО. При таком выборе модели актуальны ответы на следующие вопросы:
- Как вычислять состояния тестируемой системы?
- Как осуществляются переходы между состояниями?
- Как задается автомат теста и как производится обход графа переходов автомата?
Ответ на первый вопрос не может быть дан, исходя только из общих соображений. Для каждой целевой системы состояние должно быть смоделировано с учётом её особенностей и требований, предъявляемых к качеству тестового набора вообще.
В случае ИПО Грид в качестве объекта тестирования выступает WS-ресурс. Основной его характеристикой выступает, очевидно, RPD, как наиболее полно описывающая ресурс сущность. Следовательно, RPD может быть предъявлен в качестве описателя состояния WS-ресурса. Однако, такой подход является избыточным, а тестовые сценарии на его основе, вообще говоря, могут выполняться неопределенно долгое время. Действительно, представим себе, что WS-ресурс обладает n свойствами, каждое из которых может принимать только значение “1”, и пусть изначально его RPD пуст. Рассмотрим конечный автомат, построенный на основе такого ресурса, причем в качестве модели состояния будем использовать его RPD, а в качестве переходов ? два метода: add и remove, обозначающие, соответственно добавление нового свойства и удаление некоторого старого. Тогда из начального состояния автомат сможет перейти в n состояний, соответственно, образуется 2n дуг на графе состояний. Из состояний “ранга 1” (т.е. таких, при которых RPD WS-ресурса содержит только одно свойство), которых ровно, в состояния “ранга 2” уже будет переходов. Из состояний “ранга 2” в состояния “ранга 3”, которых имеется переходов уже будет при больших n. Это означает, что граф состояний будет иметь вершин, а число ребер ? будет расти экспоненциально с ростом n, что приведет к крайне медленной работе обходчика а, следовательно, и замедлит работу тестов.
Другим важным недостатком такого подхода является его избыточность. Действительно, с точки зрения тестирования методов add и remove совершенно необязательно обходить все ребра такого графа (т.к. все свойства такого WS-ресурса с “точки зрения” данных методов эквивалентны). Достаточно обработать лишь некоторые (например, ребра, идущие из состояния, в котором все n свойств WS-ресурса равны 1 и ребра, идущие из начального состояния). Потому в ряде случаев представляется разумным выбирать другую модель состояния тестируемой системы. При разработке тестового сценария для тестирования соответствия ИПО Грид стандарту WSRF в качестве идентификатора состояния автомата теста мы предлагаем использовать мощность RPD WS-ресурса, т.е. количество свойств WS-ресурса. С одной стороны, такой способ существенно уменьшает размер предполагаемого графа состояний а, следовательно, и время работы тестов. С другой стороны, при таком задании состояния сохраняется детерминированность графа, что принципиально для корректной работы обходчика UniTESK. Ответ на второй вопрос традиционен для большинства приложений UniTESK ? переходы между состояниями автомата осуществляются посредством подачи стимулов в целевую систему. В качестве стимулов в случае построения тестового набора для ИПО Грид выступают, естественно, вызовы медиаторных методов. Последние же представляют собой не что иное, как отправки соответствующих XML-сообщений целевому ресурсу. Теперь перейдем к обсуждению третьего вопроса ? заданию автомата теста. Так как используется синхронная модель целевой системы, то для каждого спецификационного метода можно задать отдельный сценарный метод, который будет перебирать параметры метода и вызывать (неявно) медиатор для оказания тестового воздействия и оракул для проверки правильности возвращаемого значения.
Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий