一种软件服务性能自适应测试方法、系统、终端及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种软件服务性能自适应测试方法、系统、终端及介质，涉及软件测试技术领域，其技术方案要点是：依据测试加载策略对目标软件的服务性能进行测试，得到测试性能数据集；分析各个测试性能数据集的波动值，并选取最小波动值所对应的测试性能数据集构建对应性能指标与测试参数之间的映射函数；对映射函数中的性能指标随机生成波动值不小于波动阈值的性能散点序列；将性能散点序列输入映射函数，求解得到满足趋势约束条件的动态测试参数序列；依据动态测试参数序列确定新的测试加载策略，重复更新测试加载策略，直至无求解的动态测试参数序列。本发明专利技术能够对不同应用软件自适应的展开全面测试，不仅需要的测试资源少，且测试效率高。且测试效率高。且测试效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种软件服务性能自适应测试方法、系统、终端及介质


[0001]本专利技术涉及软件测试
，更具体地说，它涉及一种软件服务性能自适应测试方法、系统、终端及介质。

技术介绍

[0002]一般情况下，企业的网络应用环境都支持大量用户，网络体系架构中含各类应用环境，且由不同供应商提供软件和硬件产品。难以预知的用户负载和愈来愈复杂的应用环境容易导致应用软件发生用户响应速度过慢、系统崩溃等问题，所以对应用软件的服务性能进行测试非常有必要。
[0003]目前，对于应用软件的服务性能一般通过预设置的测试参数模拟构建表示用户不同操作业务的测试加载策略，通过并发运行测试加载策略来测试应用软件在各种复杂应用环境下的性能数据。然而，不同应用软件的架构以及应用场景存在明显差异，导致测试过程中性能指标体现的差异性较大，若要覆盖不同应用软件在不同性能指标下的全面测试，就需要构建数量足够多的测试加载策略，且对不同的应用软件需要具有针对性筛选出合适的测试加载策略，不仅仅测试过程占用的资源过多，也会在一定程度上降低应用软件的性能测试效率。
[0004]因此，如何研究设计一种能够克服上述缺陷的软件服务性能自适应测试方法、系统、终端及介质是我们目前急需解决的问题。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术中的不足，本专利技术的目的是提供一种软件服务性能自适应测试方法、系统、终端及介质，先通过预确定的部分测试加载策略对目标软件进行初步测试，选取所采集的测试性能数据集中波动表现最小的性能指标，逆向重构能够使性能指标的波动性不小于之前的波动性的新的测试加载策略，以此迭代重构方式能够对不同应用软件自适应的展开全面测试，不仅需要的测试资源少，且测试效率高。
[0006]本专利技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
[0007]第一方面，提供了一种软件服务性能自适应测试方法，包括以下步骤：
[0008]依据由基础的测试参数所确定的测试加载策略对目标软件的服务性能进行测试，得到目标软件在不同性能指标下的测试性能数据集；
[0009]分析各个测试性能数据集的波动值，并选取最小波动值所对应的测试性能数据集构建对应性能指标与测试参数之间的映射函数；
[0010]对映射函数中的性能指标随机生成波动值不小于波动阈值的性能散点序列；
[0011]将性能散点序列输入映射函数，求解得到满足趋势约束条件的动态测试参数序列；
[0012]依据动态测试参数序列中的动态测试参数确定新的测试加载策略，并依据新的测试加载策略进行测试，重复更新测试加载策略，直至无求解的动态测试参数序列。
[0013]进一步的，所述服务性能的性能指标包括响应时间、运行稳定性和资源利用率。
[0014]进一步的，所述测试参数包括负载运行数量和负载运行资源。
[0015]进一步的，所述映射函数为表示单一性能指标同时与所有测试参数之间关联关系的多元函数。
[0016]进一步的，所述波动值的计算公式具体为：
[0017][0018]其中，α表示波动值；n表示测试性能数据集中测试性能数据的数量；x
i
表示第i个测试性能数据；x
i
‑1表示第i
‑
1个测试性能数据；x
i+1
表示第i+1个测试性能数据；表示测试性能数据的平均值。
[0019]进一步的，所述波动阈值为最小波动值。
[0020]进一步的，所述趋势约束条件包括：
[0021]所求解的动态测试参数序列中不同动态测试参数的变化趋势一致；
[0022]以及，不同动态测试参数的变化率差异最小。
[0023]第二方面，提供了一种软件服务性能自适应测试系统，包括：
[0024]初始测试模块，用于依据由基础的测试参数所确定的测试加载策略对目标软件的服务性能进行测试，得到目标软件在不同性能指标下的测试性能数据集；
[0025]函数构建模块，用于分析各个测试性能数据集的波动值，并选取最小波动值所对应的测试性能数据集构建对应性能指标与测试参数之间的映射函数；
[0026]序列生成模块，用于对映射函数中的性能指标随机生成波动值不小于波动阈值的性能散点序列；
[0027]参数求解模块，用于将性能散点序列输入映射函数，求解得到满足趋势约束条件的动态测试参数序列；
[0028]动态测试模块，用于依据动态测试参数序列中的动态测试参数确定新的测试加载策略，并依据新的测试加载策略进行测试，重复更新测试加载策略，直至无求解的动态测试参数序列。
[0029]第三方面，提供了一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面中任意一项所述的一种软件服务性能自适应测试方法。
[0030]第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行可实现如第一方面中任意一项所述的一种软件服务性能自适应测试方法。
[0031]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0032]1、本专利技术提供的一种软件服务性能自适应测试方法，先通过预确定的部分测试加载策略对目标软件进行初步测试，选取所采集的测试性能数据集中波动表现最小的性能指标，逆向重构能够使性能指标的波动性不小于之前的波动性的新的测试加载策略，以此迭代重构方式能够对不同应用软件自适应的展开全面测试，不仅需要的测试资源少，且测试效率高；
[0033]2、本专利技术在对测试性能数据集的波动值进行分析时，不仅仅考虑了各个测试性能
数据的整体波动性，还考虑了相邻测试性能数据之间的局部波动性，在对目标软件进行差异性扩展测试时具有更高的准确性与可靠性。
附图说明
[0034]此处所说明的附图用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本专利技术实施例的限定。在附图中：
[0035]图1是本专利技术实施例中的流程图；
[0036]图2是本专利技术实施例中的系统框图。
具体实施方式
[0037]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本专利技术作进一步的详细说明，本专利技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本专利技术，并不作为对本专利技术的限定。
[0038]实施例1：一种软件服务性能自适应测试方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0039]步骤S1：依据由基础的测试参数所确定的测试加载策略对目标软件的服务性能进行测试，得到目标软件在不同性能指标下的测试性能数据集；
[0040]步骤S2：分析各个测试性能数据集的波动值，并选取最小波动值所对应的测试性能数据集构建对应性能指标与测试参数之间的映射函数；
[0041]步骤S3：对映射函数中的性能指标随机生成波动值不小于波动阈值的性能散点序列；
[0042]步骤S4：将性能散点序列输入映射函数，求解得到满足趋势约束条件的动态测试参数序列；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种软件服务性能自适应测试方法，其特征是，包括以下步骤：依据由基础的测试参数所确定的测试加载策略对目标软件的服务性能进行测试，得到目标软件在不同性能指标下的测试性能数据集；分析各个测试性能数据集的波动值，并选取最小波动值所对应的测试性能数据集构建对应性能指标与测试参数之间的映射函数；对映射函数中的性能指标随机生成波动值不小于波动阈值的性能散点序列；将性能散点序列输入映射函数，求解得到满足趋势约束条件的动态测试参数序列；依据动态测试参数序列中的动态测试参数确定新的测试加载策略，并依据新的测试加载策略进行测试，重复更新测试加载策略，直至无求解的动态测试参数序列。2.根据权利要求1所述的一种软件服务性能自适应测试方法，其特征是，所述服务性能的性能指标包括响应时间、运行稳定性和资源利用率。3.根据权利要求1所述的一种软件服务性能自适应测试方法，其特征是，所述测试参数包括负载运行数量和负载运行资源。4.根据权利要求1所述的一种软件服务性能自适应测试方法，其特征是，所述映射函数为表示单一性能指标同时与所有测试参数之间关联关系的多元函数。5.根据权利要求1所述的一种软件服务性能自适应测试方法，其特征是，所述波动值的计算公式具体为：其中，α表示波动值；n表示测试性能数据集中测试性能数据的数量；x
i
表示第i个测试性能数据；x
i
‑1表示第i
‑
1个测试性能数据；x
i+1
表示第i+1个测试性能数据；表示测试性能数据的平均值。6.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：武云泽，郑献明，
申请(专利权)人：宿迁易迪森信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：