基于云平臺的測試任務調度策略的研究.pdf

1、隨著軟件行業(yè)的快速發(fā)展，軟件的開發(fā)周期和開發(fā)成本越來越被重視，軟件測試作為軟件開發(fā)過程中的一個重要環(huán)節(jié)，不僅僅為軟件產(chǎn)品提供質量把關，而且還能降低人力重復投入的風險，從而縮短開發(fā)周期、減少開發(fā)成本。云計算的出現(xiàn)與發(fā)展，為軟件測試技術提供了新的方向，將測試任務遷移到云平臺，在云環(huán)境下執(zhí)行測試任務，不僅可以節(jié)省配置環(huán)境的成本，而且還極大的加快了測試任務的執(zhí)行速度，減少測試時間的同時還減少了測試人員的冗余工作。
　　在云平臺上執(zhí)行測試任

2、務，高效的任務調度算法是必不可少的。優(yōu)秀的調度算法可以提高整個系統(tǒng)的資源利用率，縮短任務的執(zhí)行時間。目前云環(huán)境中的調度算法一般都存在著一些局限性，不能完全適應測試任務，因為測試任務不同于一般的任務，測試任務不僅本身帶有不同的優(yōu)先級別，而且測試任務之間還存在著依賴關系。尤其是在執(zhí)行回歸測試任務時，調度算法變得更為重要。因此本文針對云平臺下的回歸測試任務調度問題，對測試任務的調度策略進行了深入的研究。
　　針對優(yōu)先級不同的特性，提出了

3、一種基于權重的調度算法Weight Scheduler，算法不僅考慮了測試任務的初始優(yōu)先級，還可以根據(jù)集群的具體資源使用情況，調度測試任務；為了避免出現(xiàn)饑餓現(xiàn)象，對于等待時間較長的測試任務給予適當增長權重，使調度盡可能公平。對比的實驗結果表明，Weight Scheduler調度算法比Hadoop自帶調度算法Capacity Scheduler效率更高。
　　針對任務間依賴關系，策略中首先對測試任務進行預處理，根據(jù)用戶上傳的測試任

4、務抽象出DAG圖。從DAG圖中劃分出路徑，每條路徑中的節(jié)點間有依賴，不同路徑之間任務可并行。然后根據(jù)DAG圖中路徑，整合測試用例和修改測試腳本。考慮了腳本維護成本問題，實現(xiàn)了測試腳本的參數(shù)化。最后，將測試腳本和測試用例上傳到Hadoop的HDFS文件系統(tǒng)。結合MapReduce編程模型，對修改后的測試腳本設計map函數(shù)和reduce函數(shù)，其中加入啟動自動化測試工具語句，自動執(zhí)行測試，回收測試結果。
　　MapReduce的執(zhí)行需要