Какво е тестване на ортогонален масив? (Пример)
Тестване на ортогонален масив
Тестване на ортогонален масив (OAT) е техника за тестване на софтуер, която използва ортогонални масиви за създаване на тестови случаи. Това е подход за статистическо тестване, особено полезен, когато системата, която ще се тества, има огромни входни данни. Тестването на ортогонален масив помага да се увеличи максимално покритието на теста чрез сдвояване и комбиниране на входовете и тестване на системата със сравнително по-малък брой тестови случаи за спестяване на време.
Например, когато трябва да се провери билет за влак, трябва да се тестват фактори като – броя на пътниците, номера на билета, номерата на местата и номерата на влаковете. Тестването един по един на всеки фактор/вход е тромаво. По-ефективно е, когато QA инженерът комбинира повече входни данни заедно и извършва тестване. В такива случаи можем да използваме метода за тестване на ортогонален масив.
Този тип сдвояване или комбиниране на входове и тестване на системата за спестяване на време се нарича тестване по двойки. Техниката OATS се използва за тестване по двойки.
Защо OAT (тестване на ортогонален масив)?
В настоящия сценарий доставянето на качествен софтуерен продукт на клиента стана предизвикателство поради сложността на кода.
При конвенционалния метод тестовите пакети включват тестови случаи, които са получени от всички комбинации от входни стойности и предварителни условия. В резултат на това трябва да бъдат обхванати n на брой тестови случаи.
Но в реален сценарий тестерите няма да имат свободното време да изпълнят всички тестови случаи, за да разкрият дефектите, тъй като има други процеси като документация, предложения и обратна връзка от клиента, които трябва да бъдат взети под внимание, докато сте в фаза на тестване.
Следователно мениджърите на тестовете искаха да оптимизират броя и качеството на тестовите случаи, за да осигурят максимум Тестово покритие с минимални усилия. Това усилие се нарича Тестов случай Оптимизация.
- Систематичен и статистически начин за тестване на взаимодействия по двойки
- Взаимодействията и точките на интеграция са основен източник на дефекти.
- Изпълнете добре дефинирани, кратки тестови случаи, които вероятно ще разкрият повечето (не всички) грешки.
- Ортогоналният подход гарантира покритието по двойки на всички променливи.
Как се представя OAT
Формулата за изчисляване на OAT
- Изпълнения (N) – Брой редове в масива, което се превръща в брой тестови случаи, които ще бъдат генерирани.
- Фактори (K) – Брой колони в масива, което се превръща в максимален брой променливи, които могат да бъдат обработени.
- Нива (V) – Максимален брой стойности, които могат да бъдат взети за всеки отделен фактор.
Един фактор има 2 до 3 входа, които трябва да бъдат тествани. Този максимален брой входове определя нивата.
Как да направите тестване на ортогонален масив: Примери
- Идентифицирайте независимата променлива за сценария.
- Намерете най-малкия масив с броя изпълнения.
- Картирайте факторите към масива.
- Изберете стойностите за всички „остатъчни“ нива.
- Транскрибирайте изпълненията в тестови случаи, като добавяте всякакви особено подозрителни комбинации, които не са генерирани.
Пример 1
Уеб страницата има три отделни секции (горна, средна, долна), които могат да бъдат индивидуално показани или скрити от потребителя
- Брой фактори = 3 (отгоре, от средата, отдолу)
- Брой нива (видимост) = 2 (скрити или показани)
- Тип масив = L4(23)
(4 е броят на изпълненията, пристигнали след създаването на OAT масива)
Ако използваме конвенционална техника за тестване, имаме нужда от тестови случаи като 2 X 3 = 6 тестови случая
Тестови Случаи | Сценарии | Стойности, които трябва да бъдат тествани |
---|---|---|
Тест #1 | СКРИТА | Топ |
Тест #2 | ПОКАЗАНИ | Топ |
Тест #3 | СКРИТА | дъно |
Тест #4 | ПОКАЗАНИ | дъно |
Тест #5 | СКРИТА | Среден |
Тест #6 | ПОКАЗАНИ | Среден |
Ако отидем на OAT тестване, имаме нужда от 4 тестови случая, както е показано по-долу:
Тестови Случаи | TOP | Среден | дъно |
---|---|---|---|
Тест #1 | Скрит | Скрит | Скрит |
Тест #2 | Скрит | Видим | Видим |
Тест #3 | Видим | Скрит | Видим |
Тест #4 | Видим | Видим | Скрит |
Пример 2
Функционалността на микропроцесора трябва да бъде тествана:
- Температура: 100C, 150C и 200C.
- Налягане: 2 psi, 5 psi и 8 psi
- Допинг количество: 4%, 6% и 8%
- Скорост на отлагане: 0.1 mg/s, 0.2 mg/s и 0.3 mg/s
Като използваме конвенционалния метод, се нуждаем от = 81 тестови случая, за да покрием всички входове. Нека работим с метода OATS:
Брой фактори = 4 (температура, налягане, количество допинг и скорост на отлагане)
Нива = 3 нива на фактор (температурата има 3 нива-100C, 150C и 200C, както и други фактори също имат нива)
Създайте масив, както е показано по-долу:
1. Колони с броя на факторите
Тестов случай # | температура | Налягане | Допинг количество | Скорост на отлагане |
---|---|---|---|---|
2. Въведете броя на редовете, равен на нивата за фактор. температурата има 3 нива. Следователно, вмъкнете 3 реда за всяко ниво за температура,
Тестов случай # | температура | Налягане | Допинг количество | Скорост на отлагане |
---|---|---|---|---|
1 | 100C | |||
2 | 100C | |||
3 | 100C | |||
4 | 150C | |||
5 | 150C | |||
6 | 150C | |||
7 | 200C | |||
8 | 200C | |||
9 | 200C |
3. Сега разделете налягането, количеството допинг и скоростите на отлагане в колоните.
Например: Въведете 2 psi за температури 100C, 150C и 200C, по същия начин въведете допинг количество 4% за 100C, 150C и 200C и т.н.
Тестов случай # | температура | Налягане | Допинг количество | Скорост на отлагане |
---|---|---|---|---|
1 | 100C | 2 пси | 4% | 0.1 mg/s |
2 | 100C | 5 пси | 6% | 0.2 mg/s |
3 | 100C | 8 пси | 8% | 0.3 mg/s |
4 | 150C | 2 пси | 4% | 0.1 mg/s |
5 | 150C | 5 пси | 6% | 0.2 mg/s |
6 | 150C | 8 пси | 8% | 0.3 mg/s |
7 | 200C | 2 пси | 4% | 0.1 mg/s |
8 | 200C | 5 пси | 6% | 0.2 mg/s |
9 | 200C | 8 пси | 8% | 0.3 mg/s |
Следователно в OA имаме нужда от 9 тестови случая, които да покрием.
Предимства на OAT
- Гарантира тестване на комбинациите по двойки на всички избрани променливи.
- Намалява броя на тестовите случаи
- Създава по-малко тестови случаи, които обхващат тестването на цялата комбинация от всички променливи.
- Може да се направи сложна комбинация от променливите.
- По-лесен за генериране и по-малко податлив на грешки от тестови набори, създадени на ръка.
- Полезен е за Тестване на интеграцията.
- Подобрява производителността поради намалени тестови цикли и времена за тестване.
Недостатъци на OAT
- Тъй като входните данни се увеличават, сложността на тестовия случай се увеличава. В резултат на това се увеличават ръчните усилия и изразходваното време. Следователно тестерите трябва да продължат Тестване на автоматизацията.
- Полезно за интеграционно тестване на софтуерни компоненти.
Грешки или грешки при извършване на OAT
- Усилието за тестване не трябва да се фокусира върху грешната област на приложението.
- Избягвайте да избирате грешни параметри за комбиниране
- Избягвайте използването на тестване на ортогонален масив за минимални усилия за тестване.
- Ръчно прилагане на тестване на ортогонален масив
- Прилагане на тестване на ортогонален масив за високорискови приложения
Заключение
Тук видяхме как OAT (Orthogonal Array Testing) може да се използва за намаляване на усилията за тестване и как може да се постигне оптимизация на тестови случаи.