Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dx.doi.org/10.18419/opus-9602
Autor(en): Alt, Patrick
Titel: Regression test suite selection and minimization based on feature modeling
Sonstige Titel: Regressionstestset-Auswahl und -Minimierung basierend auf Feature-Modellierung
Erscheinungsdatum: 2016
Dokumentart: Abschlussarbeit (Master)
Seiten: 63
URI: http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/9619
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-96193
http://dx.doi.org/10.18419/opus-9602
Zusammenfassung: Regression testing of enterprise software is expensive as the whole system needs to be retested after code changes. Most of regression testing can be automated, but it still requires a lot of resources and time. Previous work at Ultimate Software designed and implemented a taxonomy manager to allow domain experts to categorize and organize tests by modeling the application domain as a set of hierarchical features, and any cross-dependencies among them. One of the long term goals of this type of modeling is to provide cost effective testing during regression as modifications to the software are validated over time. To enable this type of testing, this work presents the design and implementation of an approach for reestablishing traceability links between features and source code. With that, code metrics can be collected on the feature level and used for assessing risks and the current state of the application on the system level. It is shown that categorizing tests can greatly reduce the amount of time needed to select and run regression tests using an industrial case study. By applying knowledge gained from the traceability links between features and source code to risk-based testing it is also possible to minimize test suites by simplifying or removing tests of low risk features.
Das Verwalten und Ausführen von Regressionstests ist sehr teuer, da nach Änderungen im Programmcode das gesamte System erneut getestet werden muss. Ein Großteil von Regressionstests kann automatisiert werden, benötigt aber trotzdem viele Ressourcen und kostet Zeit. Vorangegangene Arbeit bei Ultimate Software konzipierte und erstellte einen Taxonomie-Manager, der es Domainexperten erlaubt, Tests zu kategorisieren und zu organisieren, indem die Programmdomain durch ein Set von hierarchischen Features dargestellt wird. Eines der Langzeitziele dieser Art von Modellierung ist kosteneffektives Regressionstesten. Um dies zu ermöglichen, präsentiert diese Masterarbeit den Entwurf und die Implementierung eines Ansatzes zur Wiederherstellung von Links zwischen Features und Quellcode. Damit können Code-Metriken auf dem Feature-Level gesammelt und für Risikobeurteilungen eingesetzt werden. Es wird durch ein Fallbeispiel aus der Industrie gezeigt, dass das Kategorisieren von Tests die benötigte Zeit zur Testauswahl und -ausführung signifikant verringern kann. Indem das von der Rückführbarkeit von Quellcode zu Features erhaltene Wissen auf risikobasiertes Testen angewendet wird, ist es auch möglich, Test-Suites durch Vereinfachen oder Entfernen von Tests für Features mit niedrigem Risiko zu verkleinern.
Enthalten in den Sammlungen:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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