大数据背景下软件测试技术发展状况

栗泰之

（北京新国信软件评测技术有限公司（国家电子政务系统质量检验检测中心），北京 100053）

1 当前软件基本特点

大数据技术的不断发展，不仅让软件形态上更为丰富，而且也在很大程度地提升了软件性能，这与当下社会实际发展比较契合。一是拥有很高的处理效率，软件的高效运行其实都是以秒为单位来计量的，如想可以与实际发展保持同步，作为测试人员需对数据实施合理科学地分析。近些年，大数据技术应用面在逐渐扩大，测试人员需要做的就是对软件实际特点与形态高度关注，如此才可以充分提升测试效率。二是从软件数据类型上来看，其主要包含视频和日志两部分内容，因此，检测人员需结合不同软件采用最适合的处理方法，以提升检测质量和检测效率。三是在对软件实施测试时，测试人员应先选择较为重要的一些信息进行深入全面的分析与研究，尤其对信息的评定工作应高度重视，这样可以有效提高软件价值。四是由于软件数据数量比较庞大，主要包括各种不同的信息，所以，让存储变得更为困难。为了解决以上问题，测试人员需高度重视信息采集和整理，以便为企业长远地良性发展提供帮助。对于传统软件测试而言，测试人员需根据软件规格创设适合的数据模型，通过这样来协调输入和输出间关系。如想提升软件测试效率，作为测试人员需应用现代化的计算机系统，构建独立的数字模型，同时还要不断挖掘一些重要数据，并从中找出数据之间的内在联系与规律，以为各类生产提供数据支持。

2 现时期我国的主要软件测试方式

在软件行业不断发展背景下，衍生出很多软件测试法。但是在众多软件测试方法中，因测试路径、测试目标的不同，可将其划分成更多类型。在大数据背景下，很多企业为了获得更为完善并且科学性的测试结果，通常并不会仅应用一种软件测试法，而是会采用多种测试法相结合的方式来完成检测。很多企业常用的检测方式如下。

（1）按照被检软件是不是在事前打开来划分，可将测试技术分成静态测试和动态测试。在实施静态测试过程中，被测软件无须事先打开便可测试，只需依据相应步骤流程来检查程序指令代码、文档内或是设计界面中所存在的不足，也就是测试是在软件静态状态下实施的。而测试人员在开展动态测试过程中，所检测程序应先处于打开状态，之后依据所设计好的检测事项对实际数据进行输入处理，利用比对的方式来检验实际情况是不是与事先所预测的结果相符[1]。

（2）按检测过程中是不是需了解程序内部结构进行划分，通常可将测试技术分为墨盒测试和白盒测试，白盒测试是检测人员事先就被了解被测程序其工作过程，通常只需按照具体说明来对其实施逐一检验。然而在这种检测中，工作人员需事先设置一个合理的检测计划，方便在实际操作中可依据这一计划来有序地开展检测相关工作，与白盒检测相比，黑盒测试是测试人员在对软件实施检测时，无须对软件内部情况进行事先了解，但是需重点关注输入、输出数据结果。

3 大数据背景下软件测试流程

3.1 数据预处理检验

在大数据软件的测试中数据预处理是第一步，主要工作包含以下内容：一是对相关的数据库、社交网站及文本、日志系统等数据进行检验；二是对加载至Hadoop系统内的数据与原始数据进行统一检验；三是对数据提取和加载到DHFS内的数据节点正确性进行检验。

3.2 Map Reduce检验

完成以上检验以后，数据会被加载到HDFS中，之后借助Map Reduce来处理数据。Map Reduce是适合大数据处理的一种技术，可以实现大规模数据统一处理，所以具体可实施以下测试检验：一是对完成Map Reduce处理的正常运行文件进行检验；二是对数据实施隔离、聚合检验；三是检验数据Key-value关系正确与否；四是经过检验Map Reduce后数据正确与否。

3.3 数据库检验

按照业务逻辑需要完成处理后的数据，最后会根据用户需求存储于数据库当中。在此阶段应对数据转换过程中有无正确应用规则进行检验，检验数据库内数据是否已破损、数据完整性使用规范是否正确等。另外，还要对分析报表进行检验，保证存储于数据库内的数据能够满足用户及业务方面的相应需求。

4 大数据背景下软件测试技术所面对的困难

4.1 服务性软件逐渐增多为测试工作增大难度

从软件整体发展来看，软件发展主要由四个阶段所组成，而服务阶段则是最为核心的一个阶段。因为服务性软件数量非常多，所以，给软件测试工作造成较大的困扰[2]。

第一个阶段是完成编码阶段，在实际运行中，此阶段的运行内容是编写代码。软件测试系统只有拥有完善高效的数据库系统，并且具备优秀的可测试性，才可以使软件实现本身应有的监测性能。第二个阶段是构建阶段。构建阶段是在设计组织系统数据库支持下运行的，根据本身工作特点构建可以重复使用的工作组件，但所构建的这一组件只适合在当地使用，系统具备非常优良的契合性，所以，测试人员可管理这些组件但无法进行内核测试和追踪。第三个阶段是服务阶段。在云计算运行过程中，因为数据量比较庞大，因此可以从复杂的数据库系统中选择具有重要价值的信息。对传统软件系统而言，在其实际运行中完全无法实现重要信息的提取。一般对于软件开发来说，需基于PasS来实现，然而测试人员却对PasS服务构成并不了解，因此造成软件测试工作根本不能正常有序开展。

4.2 以往所用的软件测试平台无法满足大数据处理要求

对于传统软件测试而言，通常都需利用控制器来与本地服务器协调，之后将协调服务需求发送给服务器终端，以开始软件测试活动，但是这种测试法仅适用于少量服务器及系统组成的一类软件。在现时期大数据时代，伴随大数据的不断增多与广泛应用，出现很多种类的计算机服务器。一般情况下，软件系统设计与服务器稳定、良性运行存在直接的关系，但是传统软件测试方法在实际应用中并不能为用户提供个性化需求，如此便在很大程度上阻碍了测试工作的正常进行。通过研究可以确定，云架构则可以良好地应对此类问题，但是如果长时间应用服务器，同样也会对软件测试产生不利的影响[3]。

4.3 杀虫剂免疫效应突出

软件测试杀虫剂免疫效应是因软件病毒无限传播所导致的，确切的说就是，在具体运行中因所使用了多种类型的测试软件，所以自然而然的对病毒产生了免疫，好比似长期使用一种药物来杀虫，最后使得害虫对此类药物产生耐药性，这时长期所使用的这类杀虫剂便会失去杀虫功效。软件杀毒与农药杀虫两件事情是一样的原理。在实施软件设计和开发中，在初期和中期时便可不断修改和优化软件中所存在的不足，以促进软件内部属性更为完善，从而提高软件运行的安全性。因此，杀虫剂免疫效应能够帮助软件测试技术发展，这对于创设具备超强抵御功能的系统处理技术而言是非常有利的。

5 大数据背景下软件测试技术发展分析

5.1 积极开发多元化软件测试技术

在对传统软件实施检测时，常用的方法有：①静态和动态测试。静态测试无须事先打开软件便可实施测试活动，此测试方法主要针对的是代码或是文档软件的测试。而动态测试则是需通过打开软件才可以实施软件测试，按照实际输出结果与预期目标来实施对比，以便精准判定程序是否正常。②白盒及黑盒测试。白盒测试就是结构测试，此类测试主要按程序逻辑结构来进行程序测试；黑盒测试就是功能测试，在此种测试中无须思考代码，只需关注输入和输出数据。在大数据背景下，只有通过不同的测试法才能够满足不同的测试需求，由此及时掌握和检测软件当中所存在的一些不足[4]。因此，在大数据推动下，应积极的设计和开发不同类型的软件测试技术。具体可从以下几方面来优化和改进软件测试技术：一是需对传统测试进行优化或是调整；二是在实施测试过程中，应根据软件系统实际要求，选用不同的测试方法；三是利用先进的现代化软件设计技术来实施软件测试。这样可以使测试技术满足当下社会实际发展需求，并同时提升软件质量。

5.2 应用智能方法创设云计算自动化测试环境

近些年，在大数据不断发展的背景下，信息化技术也获得很大发展，在此当中，云计算和人工智能技术最为突出。在软件测试系统中，智能技术发挥了较重要的作用，主要体现在以下方面：一是促使数据检测工作更为规范、合法；二是可对数据输出样本进行全方位检测。事实证明，随着大数据规模的逐渐扩展，使各类输入、输出流量间原本存在的差别问题得到有效解决，如此不但让数据间转换更为规范，而且也使得软件测试技术获得高效发展。另外，智能化云平台的构建，能够为软件测试创设一个优良完善的环境，这样不但可提升测试效率，还可使测试人员能够将工作重点放在软件测试程序设计方面，以构建一个优秀的拓展空间，有效降低测试风险出现的概率，提升整体测试效果，从而保障了软件测试数据的高效性、准确性。

在实施软件测试中，一般会有大量无用数据或没有价值的数据，这类数据所导致的无效测试均会对最后的测试结果产生不利的影响，如果情况严重还会对一些软件系统造成破坏。因此，应更加努力保证数据精准性和有效性，只有做到这一点，才可以真正地提升软件测试质量，防止一些无关紧要数据问题的出现，促进测试效果可以满足预期目标需求。除此之外，如想使软件测试数据能够更为精准高效，测试人员还需不断提高自身的相关素养，确切来讲，如想提高测试效果，精准把控相关业务流程及路径，拥有高超的业务理论素养及业务能力是非常重要的。只有将问题处理在萌芽阶段，才可以使测试数据更为精准、有效，并同时达到预期测试效果[5]。

6 结束语

目前在大数据时代背景下，软件测试技术应不断的升级与理新，已有越来越多的企业开始对此领域提高关注度，而且对软件测试技术的未来发展也是比较有信心的。但是因为各种因素的影响，使得我国在软件测试方面仍然与国外水平存在一定的差距，所以，在未来，对于数据的科学性和准确性需要不断的提高，而且还要不断完善测试技术，提高测试工具智能性，通过这样提升企业软件测试效率。