Тестування ортогонального масиву
Тестування ортогональних масивів (OAT) - це техніка тестування програмного забезпечення, яка використовує ортогональні масиви для створення тестових кейсів. Це підхід статистичного тестування, особливо корисний, коли система, що перевіряється, має величезні дані. Тестування ортогональних масивів допомагає максимізувати покриття тестуванням, поєднуючи та комбінуючи входи та тестуючи систему із порівняно меншою кількістю тестів для економії часу.
Наприклад, коли потрібно перевірити квиток на поїзд, такі фактори, як - кількість пасажирів, номер квитка, номери місць та номери поїздів, повинні бути перевірені. Поодинці тестування кожного фактора / вкладу є громіздким. Це ефективніше, коли інженер з контролю якості об'єднує більше вхідних даних і проводить тестування. У таких випадках ми можемо використовувати метод тестування Orthogonal Array.
Цей тип створення пари або поєднання входів та тестування системи для економії часу називається парним тестуванням. Техніка OATS використовується для парного тестування.
У цьому підручнику ви дізнаєтесь-
- Що таке OAT (тестування ортогональних масивів)?
- Чому OAT (тестування ортогональних масивів)?
- Як представлені OAT
- Як провести тестування ортогональних масивів: приклади
- Переваги OAT
- Недоліки вівса
- Помилки або помилки під час виконання OAT
Чому OAT (тестування ортогональних масивів)?
У нинішньому сценарії постачання якісного програмного продукту замовнику стало складним завданням через складність коду.
У звичайному методі тестові набори включають тестові приклади, які були отримані з усіх комбінацій вхідних значень та попередніх умов. Як результат, слід охопити n кількість тестових випадків.
Але в реальному сценарії тестувальники не матимуть часу виконувати всі тестові випадки для виявлення дефектів, оскільки існують інші процеси, такі як документація, пропозиції та відгуки від замовника, які слід враховувати, перебуваючи в етап тестування.
Отже, керівники тестів хотіли оптимізувати кількість та якість тестових випадків, щоб забезпечити максимальне охоплення тестуванням з мінімальними зусиллями. Це зусилля називається Оптимізація тестових кейсів.
- Систематичний та статистичний спосіб перевірки попарних взаємодій
- Точки взаємодії та інтеграції є основним джерелом дефектів.
- Виконайте чітко визначені, стислі тестові випадки, які, ймовірно, виявлять більшість (не всіх) помилок.
- Ортогональний підхід гарантує попарне охоплення всіх змінних.
Як представлені OAT
Формула для розрахунку OAT
- Прогони (N) - кількість рядків у масиві, що перетворюється на кількість тестових випадків, які будуть сформовані.
- Фактори (K) - Кількість стовпців у масиві, що перетворюється на максимальну кількість змінних, якими можна обробляти.
- Рівні (V) - максимальна кількість значень, які можна прийняти для будь-якого окремого коефіцієнта.
Один фактор має 2-3 входи для тестування. Максимальна кількість входів визначає рівні.
Як провести тестування ортогональних масивів: приклади
- Визначте незалежну змінну для сценарію.
- Знайдіть найменший масив із кількістю прогонів.
- Складіть фактори до масиву.
- Виберіть значення для будь-яких "залишкових" рівнів.
- Транскрибуйте Руни у тестові кейси, додаючи будь-які особливо підозрілі комбінації, які не генеруються.
Приклад 1
Веб-сторінка має три окремі розділи (верхній, середній, нижній), які можна окремо показати або приховати від користувача
- Кількість факторів = 3 (верхній, середній, нижній)
- Кількість рівнів (видимість) = 2 (прихована або показана)
- Тип масиву = L4 (23)
(4 - кількість прогонів, що надходять після створення масиву OAT)
Якщо ми використовуємо звичайну техніку тестування, нам потрібні такі тести, як 2 X 3 = 6 тестових випадків
| Тестові кейси | Сценарії | Значення, що перевіряються |
|---|---|---|
| Тест No1 | СКРИТО | Топ |
| Тест No2 | ПОКАЗАНО | Топ |
| Тест No3 | СКРИТО | Знизу |
| Тест No4 | ПОКАЗАНО | Знизу |
| Тест No5 | СКРИТО | Середній |
| Тест No6 | ПОКАЗАНО | Середній |
Якщо ми підемо на тестування OAT, нам потрібні 4 тестові кейси, як показано нижче:
| Тестові кейси | ТОП | Середній | Знизу |
|---|---|---|---|
| Тест No1 | Прихований | Прихований | Прихований |
| Тест No2 | Прихований | Видно | Видно |
| Тест No3 | Видно | Прихований | Видно |
| Тест No4 | Видно | Видно | Прихований |
Приклад 2:
Потрібно перевірити функціональність мікропроцесора:
- Температура: 100С, 150С та 200С.
- Тиск: 2 psi, 5psi і 8psi
- Сума допінгу: 4%, 6% та 8%
- Швидкість осадження: 0,1 мг / с, 0,2 мг / с та 0,3 мг / с
За допомогою звичайного методу нам потрібно = 81 тестовий приклад, щоб охопити всі вхідні дані. Давайте працюватимемо з методом OATS:
Кількість факторів = 4 (температура, тиск, кількість легуючих речовин і швидкість осадження)
Рівні = 3 рівні на фактор (температура має 3 рівні - 100С, 150С і 200С, а також інші фактори також мають рівні)
Створіть масив, як показано нижче:
1. Стовпці з № факторів
| Тестовий кейс # | Температура | Тиск | Сума допінгу | Швидкість осадження |
|---|---|---|---|---|
2. Введіть кількість рядків, що дорівнює рівням на коефіцієнт. тобто температура має 3 рівні. Отже, вставте по 3 рядки для кожного рівня температури,
| Тестовий кейс # | Температура | Тиск | Сума допінгу | Швидкість осадження |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 100С | |||
| 2 | 100С | |||
| 3 | 100С | |||
| 4 | 150С | |||
| 5 | 150С | |||
| 6 | 150С | |||
| 7 | 200С | |||
| 8 | 200С | |||
| 9 | 200С |
3. Тепер розділіть тиск, кількість допінгу та швидкості осадження в колонах.
Наприклад: Введіть 2 psi за температури 100 ° C, 150 ° C та 200 ° C, аналогічно введіть кількість допінгу 4% для 100 ° C, 150 ° C та 200 ° C тощо.
| Тестовий кейс # | Температура | Тиск | Сума допінгу | Швидкість осадження |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 100С | 2 psi | 4% | 0,1 мг / с |
| 2 | 100С | 5 фунтів на квадратний дюйм | 6% | 0,2 мг / с |
| 3 | 100С | 8 фунтів на квадратний дюйм | 8% | 0,3 мг / с |
| 4 | 150С | 2 psi | 4% | 0,1 мг / с |
| 5 | 150С | 5 фунтів на квадратний дюйм | 6% | 0,2 мг / с |
| 6 | 150С | 8 фунтів на квадратний дюйм | 8% | 0,3 мг / с |
| 7 | 200С | 2 psi | 4% | 0,1 мг / с |
| 8 | 200С | 5 фунтів на квадратний дюйм | 6% | 0,2 мг / с |
| 9 | 200С | 8 фунтів на квадратний дюйм | 8% | 0,3 мг / с |
Отже, в ОА нам потрібні 9 тестових випадків для охоплення.
Переваги OAT
- Гарантує тестування парних комбінацій усіх вибраних змінних.
- Зменшує кількість тестів
- Створює менше тестових випадків, які охоплюють тестування всієї комбінації всіх змінних.
- Можна зробити складну комбінацію змінних.
- Простіший у створенні та менш схильний до помилок, ніж тестові набори, створені вручну.
- Це корисно для інтеграційного тестування.
- Це покращує продуктивність завдяки зменшенню циклів випробувань та часу випробувань.
Недоліки вівса
- Зі збільшенням вводу даних складність тестового випадку збільшується. В результаті збільшуються ручні зусилля та витрачений час. Отже, тестери повинні пройти автоматичне тестування.
- Корисно для інтеграційного тестування програмних компонентів.
Помилки або помилки під час виконання OAT
- Зусилля для тестування не повинні бути зосереджені на неправильній області застосування.
- Уникайте вибору неправильних параметрів для комбінування
- Уникайте використання тесту ортогонального масиву для мінімальних зусиль.
- Застосування тестування ортогонального масиву вручну
- Застосування тестування ортогональних масивів для додатків з високим ризиком
Висновок:
Тут ми побачили, як OAT (тестування ортогонального масиву) можна використовувати для зменшення зусиль тестування та як можна досягти оптимізації тестових випадків.
Ця стаття представлена Мадхумітхою.