Что такое тестирование ортогональных массивов? (Пример)
Томас Гамильтон
Тестирование ортогонального массива
Тестирование ортогональных массивов (OAT) это метод тестирования программного обеспечения, который использует ортогональные массивы для создания тестовых примеров. Этот подход статистического тестирования особенно полезен, когда тестируемая система имеет огромные объемы входных данных. Тестирование ортогональных массивов помогает максимизировать тестовое покрытие за счет объединения и объединения входных данных и тестирования системы со сравнительно меньшим количеством тестовых случаев для экономии времени.
Например, когда необходимо проверить билет на поезд, необходимо проверить такие факторы, как количество пассажиров, номер билета, номера мест и номера поездов. Поочередное тестирование каждого фактора/входных данных является обременительным. Более эффективно, когда инженер по контролю качества объединяет больше входных данных и проводит тестирование. В таких случаях мы можем использовать метод тестирования ортогонального массива.
Этот тип объединения или объединения входных данных и тестирования системы для экономии времени называется парным тестированием. Метод OATS используется для парного тестирования.
Почему OAT (тестирование ортогональных массивов)?
В данном сценарии доставка качественного программного продукта заказчику стала сложной задачей из-за сложности кода.
В традиционном методе наборы тестов включают тестовые примеры, полученные на основе всех комбинаций входных значений и предварительных условий. В результате необходимо охватить n тестовых случаев.
Но в реальном сценарии у тестировщиков не будет времени выполнить все тестовые примеры для выявления дефектов, поскольку существуют другие процессы, такие как документация, предложения и отзывы клиентов, которые необходимо учитывать во время разработки. этап тестирования.
Следовательно, менеджеры по тестированию хотели оптимизировать количество и качество тестовых случаев, чтобы обеспечить максимальную эффективность. Тестирование с минимальными усилиями. Это усилие называется Тестовый кейс Оптимизация.
- Систематический и статистический способ проверки парных взаимодействий
- Точки взаимодействия и интеграции являются основным источником дефектов.
- Выполните четко определенные и краткие тестовые примеры, которые с большой вероятностью обнаружат большинство (не все) ошибок.
- Ортогональный подход гарантирует попарное покрытие всех переменных.
Как представлен OAT
Формула расчета ОАТ
- Прогоны (N) — количество строк в массиве, которое преобразуется в количество тестовых случаев, которые будут сгенерированы.
- Факторы (K) — количество столбцов в массиве, что соответствует максимальному количеству переменных, которые можно обработать.
- Уровни (V) – максимальное количество значений, которые можно принять для любого отдельного фактора.
Один фактор имеет от 2 до 3 входных данных, подлежащих тестированию. Это максимальное количество входов определяет уровни.
Как провести тестирование ортогональных массивов: примеры
- Определите независимую переменную для сценария.
- Найдите наименьший массив с количеством прогонов.
- Сопоставьте факторы с массивом.
- Выберите значения для любых «остаточных» уровней.
- Транскриптируйте прогоны в тестовые примеры, добавляя любые особенно подозрительные комбинации, которые не были сгенерированы.
Пример 1
Веб-страница имеет три отдельных раздела (верхний, средний и нижний), которые можно индивидуально отображать или скрывать от пользователя.
- Количество факторов = 3 (верхний, средний, нижний)
- Количество уровней (видимость) = 2 (скрыто или показано)
- Тип массива = L4(23)
(4 — количество запусков, поступивших после создания массива OAT)
Если мы выберем традиционную технику тестирования, нам понадобятся тестовые примеры типа 2 X 3 = 6 тестовых случаев.
| Тестовые кейсы | Сценарии | Значения, подлежащие проверке |
|---|---|---|
| Тест #1 | HIDDEN | Рейтинг |
| Тест #2 | ПОКАЗАН | Рейтинг |
| Тест #3 | HIDDEN | Дно |
| Тест #4 | ПОКАЗАН | Дно |
| Тест #5 | HIDDEN | средняя |
| Тест #6 | ПОКАЗАН | средняя |
Если мы перейдем к тестированию OAT, нам понадобятся 4 тестовых примера, как показано ниже:
| Тестовые кейсы | Топовый объект | средняя | Дно |
|---|---|---|---|
| Тест #1 | Скрытый | Скрытый | Скрытый |
| Тест #2 | Скрытый | Видимый | Видимый |
| Тест #3 | Видимый | Скрытый | Видимый |
| Тест #4 | Видимый | Видимый | Скрытый |
Пример 2
Функциональность микропроцессора должна быть проверена:
- Температура: 100С, 150С и 200С.
- Давление: 2 фунта на квадратный дюйм, 5 фунтов на квадратный дюйм и 8 фунтов на квадратный дюйм.
- Количество допинга: 4%, 6% и 8%
- Скорость осаждения: 0.1 мг/с, 0.2 мг/с и 0.3 мг/с.
Используя традиционный метод, нам понадобится = 81 тестовый пример, чтобы охватить все входные данные. Давайте поработаем с методом OATS:
Количество факторов = 4 (температура, давление, количество легирования и скорость осаждения)
Уровни = 3 уровня на каждый фактор (температура имеет 3 уровня: 100C, 150C и 200C, а также другие факторы тоже имеют уровни)
Создайте массив, как показано ниже:
1. Столбцы с количеством факторов
| Прецедент # | Температура | Давление | Количество допинга | Скорость осаждения |
|---|---|---|---|---|
2. Введите количество строк, равное уровням на коэффициент. т.е. температура имеет 3 уровня. Следовательно, вставьте 3 строки для каждого уровня температуры,
| Прецедент # | Температура | Давление | Количество допинга | Скорость осаждения |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 100C | |||
| 2 | 100C | |||
| 3 | 100C | |||
| 4 | 150C | |||
| 5 | 150C | |||
| 6 | 150C | |||
| 7 | 200C | |||
| 8 | 200C | |||
| 9 | 200C |
3. Теперь разделите давление, количество легирования и скорость осаждения в колонках.
Например: Введите 2 фунта на квадратный дюйм для температур 100C, 150C и 200C, аналогично введите количество легирования 4% для 100C, 150C и 200C и так далее.
| Прецедент # | Температура | Давление | Количество допинга | Скорость осаждения |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 100C | 2 PSI | 4% | 0.1 мг/с |
| 2 | 100C | 5 PSI | 6% | 0.2 мг/с |
| 3 | 100C | 8 PSI | 8% | 0.3 мг/с |
| 4 | 150C | 2 PSI | 4% | 0.1 мг/с |
| 5 | 150C | 5 PSI | 6% | 0.2 мг/с |
| 6 | 150C | 8 PSI | 8% | 0.3 мг/с |
| 7 | 200C | 2 PSI | 4% | 0.1 мг/с |
| 8 | 200C | 5 PSI | 6% | 0.2 мг/с |
| 9 | 200C | 8 PSI | 8% | 0.3 мг/с |
Следовательно, в открытом доступе нам нужно охватить 9 тестовых случаев.
Преимущества ОАТ
- Гарантирует тестирование парных комбинаций всех выбранных переменных.
- Уменьшает количество тестовых случаев
- Создает меньше тестовых случаев, которые охватывают тестирование всех комбинаций всех переменных.
- Можно выполнить сложную комбинацию переменных.
- Его проще сгенерировать и он менее подвержен ошибкам, чем наборы тестов, созданные вручную.
- Это полезно для Интеграционное тестирование.
- Это повышает производительность за счет сокращения циклов тестирования и времени тестирования.
Недостатки ОАТ
- По мере увеличения входных данных сложность тестового случая увеличивается. В результате увеличивается объем ручных усилий и затраченное время. Следовательно, тестировщикам приходится идти на Автоматизация тестирования.
- Полезно для интеграционного тестирования компонентов программного обеспечения.
Ошибки или ошибки при выполнении ОАТ
- Усилия по тестированию не должны быть сосредоточены не на той области приложения.
- Избегайте выбора неправильных параметров для объединения
- Избегайте использования тестирования ортогональных массивов для минимальных усилий по тестированию.
- Применение тестирования ортогональных массивов вручную
- Применение тестирования ортогональных массивов для приложений с высоким уровнем риска
Заключение
Здесь мы увидели, как можно использовать OAT (тестирование ортогональных массивов) для сокращения усилий по тестированию и как можно добиться оптимизации тестовых сценариев.
