基于大数据的软件测试分析

2020-11-25陈威河南大学软件学院

数码世界 2020年2期

陈威河南大学软件学院

软件测试与软件是同时产生的，传统的互联网软件规模比较小，其中的系统处理也比较简单，经过简单的程序测试就可以对软件实现有效的鉴别，涉及到的范围面比较狭窄，由软件的开发人员既可以完成对软件的测试。但是随着大数据时代的来临，软件的发展越来越多样化，其中所涉及到的知识范围越来越广阔，因为应用在更多的行业中，所以也对软件的质量有了更高的要求。这是在大数据的基础上进行软件的测试，就可以实现过程的标准化，使软件的测试结构发生了改变，增加了流程化的概念，这对于软件测试来说既是机遇，又是挑战。如何面对大数据情况下软件测试出现的问题，成了相关人员的研究方向。

一、基于大数据的软件测试中出现的问题

1.软件测试难度增加

在大数据环境背景下，软件的类型与开发都进入了智能化的时代，一般都通过远程模式进行软件的开发，这对于软件的测试来说，增加了难度，许多软件工具无法对软件的系统进行识别，这也加大了软件测试的范围，无法对故障进行进一步了解。首先，对于现在的软件测试来说，软件系统越来越复杂，一般的软件开发都是由团队进行研究，测试人员对软件整体的构造出发点是不同的，所以软件运行过程中会出现很多BUG，而且由于软件开发人员的思维定式，导致很难看出软件编辑过程中出现的错误，而测试人员对于软件的检测也无法做到从用户的习惯出发，这就导致软件测试的难度再度加大。

2.应用程序错误频出

软件测试的主要方法是静态测试方法和动态测试方法，这两种测试方法在应用过程中通常会需要在软件中安装另一种程序，从而对现有的程序进行判断。基于大数据的基础上，尤其是对于动态测试方法来说，非常依赖于程序的运用，从而对程序中的缺陷进行修复，但是软件的复杂性也就导致了应用程序与软件的兼容度不够高，频繁的更换程序也就会导致程序方面的错误，这对于软件测试来说是非常不利的因素，影响着对软件错误的判断。

3.测试平台不够先进

对于现在的软件发展来说，其中涉及到的内容较多，不能一次对软件进行全部测试，有的软件是需要多次进行测试，通过测试平台的分析来判断最终的软件性能，在此过程中，大数据基础下的软件大多是要求比较高的，对于某些测试平台来说没有达到一定的标准，并不能完整的检测出其中的漏洞。

二、优化大数据环境下软件测试问题的措施

1.加强单元测试的操作

在大数据时代，软件的内容比较复杂，应用也比较广泛，需要从多个角度上去完成相关的软件测试，所以在具体的操作中，可以将软件分成逐个单元，依次进行测试，这可以提高软件测试的准确性，并且减轻测试人员的压力。首先，程序开发者可以将自己所开发的程序分配到不同的测试人员手中，测试人员可以对软件的数据进行分析，明确问题出现的大概位置，然后做出针对性的措施，来改善软件运行的环境。这种模式的操作可以有效降低数据分析的数量，加强对软件系统的把握。但是需要测试人员注意的是，有些程序在单元中是无法独自启动的，容易引发驱动问题，如果想对该单元的软件进行测试，需要在其他单元程序的基础上进行测试工作。

2.建立软件测试管理体系

大数据时代下，软件测试也需要流程化的规范发展，才能发现其中出现的问题。软件管理体系的建立可以有效的保证软件的质量，通过对软件的多次验证，可以进一步加强软件的应用能力，降低软件对测试平台的要求，通过对信息的统一获取，可以判断软件运行中的故障问题。首先，工作人员需要对测试的目标进行规划，明确现阶段的策略，将测试规划与软件开发同步进行，来减少过程中可能产生的问题。然后，测试人员要将详细的测试设计输入到系统当中，在软件开发的各个阶段，对其进行监控，与实际情况与预期进行记录跟踪，分析过程中可能会产生缺陷的问题点，制作成测试报告。最终通过对测试报告的分析，来对软件进行相应的识别，通过测试管理，最终得到有效的改进措施，完成软件的测试。