一种应用于云测试开发平台的云测试开发方法及系统

技术领域

本发明涉及云测试开发分析技术领域，尤其涉及一种应用于云测试开发平台的云测试开发方法及系统。

背景技术

云测试开发是指在云计算环境下进行软件测试开发和执行的过程。它将测试工作流程和资源托管在云基础设施上，以实现更灵活、可扩展和成本效益的测试流程。云测试开发涵盖了测试用例的设计、自动化脚本的编写、测试环境的配置和管理，以及测试执行和报告生成等各个方面。

随着社会的进步，云计算目前处于快速发展阶段且发展前景可观且应用场景十分广阔。云测试是在云计算环境中执行软件测试活动的方法，云测试利用云计算提供的虚拟化资源创建和管理测试环境，云测试允许根据需要动态分配和释放资源，以实现测试环境的弹性和扩展性，同时，云服务提供商通常提供高度可靠和安全的云基础设施，以确保测试数据的保密性和可用性。但是，云测试开发仍存在成本控制效果不佳、测试模块反应异常的问题，从而增加了云测试开发的大量投资和不必要的成本，造成了资源浪费。因此,应用于云测试开发平台的云测试开发方法及系统是控制开发成本、合理管理资源、实现智能测试的一个重要渠道，也是迫切的需求。

发明内容

本发明的目的是为了解决背景技术中的问题，而提出的一种应用于云测试开发平台的云测试开发方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种应用于云测试开发平台的云测试开发系统，包括：信息采集模块、预算管理模块、智能监控优化模块、测试模块监控中心以及测试模块信息数据库；

信息采集模块包括智能终端、服务器、信息传输层，用于采集云测试开发平台成本数据；

预算管理模块包括设置管理单元、计划生成单元，用于根据云服务层次制定预算计划，设置管理单元按测试需求设置云服务层次的特征数据，计划生成单元分析云测试开发的成本数据并与每种云服务层次的特征数据进行匹配，得出与成本数据相匹配的云服务层次指标，根据云服务层次指标并按照预设的生成策略生成云测试开发的预算计划；

智能监控优化模块包括智能监控报警单元、智能优化分析单元，用于监控云测试开发的实际成本与预算计划并进行调整和优化，以便及时发现性能问题、资源浪费或异常问题，智能监控报警单元根据预算计划计算成本偏差值并接收不合格信息，生成报警提示并发送优化信号，智能优化分析单元接收优化信号并对计算成本、网络成本以及存储成本进行优化处理；

测试模块监控中心用于监测不同测试模块的反应速率并生成包含反应异常信号或者反应正常信号的反应分析数据，并得到反应速率反应异常的分析结果，对反应速率反应异常的分析结果进行监测统计，并结合测试模块的测试要求进行处理分析。

需要说明的是，本发明实施例中云测试开发方法及系统应用对象可以为云测试平台开发过程中的成本控制和测试模块异常的监控，具体的可以为在云测试开发过程中对所需的开发成本制定预算计划并进行智能监控以及对测试模块异常问题进行监控优化，有助于高效地进行开发成本的控制并且合理地进行云测试开发项目，确保优化措施更加准确和可靠。

进一步的，信息采集模块进行信息采集并处理的过程，包括：

智能终端对成本数据进行采集管理，获取网络成本、计算成本、存储成本的信息，并将所有信息发送至服务器，同时接收和显示服务器发送至智能终端的数据；

服务器接收智能终端发送的信息，并将信息存储、加工、访问控制，同时向智能终端发送信息；

智能终端和服务器通过信息传输层进行信息传输，信息传输方式包括有线网络或者无线网络；

信息采集模块发送采集的信息至计划生成单元。

进一步的，根据云服务层次制定预算计划的步骤包括：

设置管理单元按测试需求设置云服务层次的特征数据；

其中，云服务层次包括基本、标准和高级层次，且对应价格有所不同，根据云服务层次的不同价格设置对应的云服务层次的特征数据；

获取计算成本js、网络成本wl、存储成本cc，CB

通过计算公式计算得到成本值cb，其中，计算公式为：cb＝α×js+β×wl+γ×cc；式中，α、β、γ分别为计算成本、网络成本、存储成本的预设比例系数，且α、β、γ均大于0；

将采集到的成本数据与云服务层次的特征数据进行匹配，得出与成本数据相匹配的云服务层次指标zb＝cb×CB

根据云服务层次指标zb的生成策略生成云测试开发的预算计划；

将云测试开发的预算计划发送至智能监控报警单元；

需要说明的是，计划生成单元接收信息采集模块的云测试开发成本数据，设置管理单元根据云服务层次的不同价格设置对应的云服务层次的特征数据，计划生成单元通过分析云测试开发的成本数据并与每种云服务层次的特征数据进行匹配，得出与成本数据相匹配的云服务层次指标，根据云服务层次指标并按照预设的生成策略生成云测试开发的预算计划。

进一步的，根据预算计划计算成本偏差值并生成优化信号的获取步骤包括：

实时监控云测试开发的实际成本，并与云测试开发的预算计划进行比较得到成本偏差值P＝cb-zb；

根据成本偏差值的数值大小将所有云测试开发成本进行降序排列，剔除最大偏差值和最小偏差值取均值，得到成本偏差均值Pa；

由最大偏差值Pmax对应的实际成本触发报警提示；

将成本偏差均值Pa和成本偏差值P进行比较，当成本偏差值P不大于成本偏差均值Pa时，则将该成本偏差值对应的云测试开发的实际成本标记为标准成本，并生成合格信号；当成本偏差值P大于成本偏差均值Pa时，则将该成本偏差值对应的云测试开发的实际成本标记为异常成本，并生成不合格信号；

由不合格信号触发报警提示，智能监控报警单元得到报警指令，同时向智能优化分析单元发送优化信号。

进一步的，接收优化信号并对成本优化处理的获取步骤包括：

智能优化分析单元接收优化信号，通过智能终端显示需要优化的成本，动态调整云测试开发成本；

其中，计算成本按照CPU核数、内存容量、存储空间大小等指标计算，选择适合的指标进行计算成本控制；网络成本按照带宽大小计算；存储成本通过定期审查和清理不再需要的数据，以减少存储成本，可以使用冷存储或归档存储来存储长期不需要访问的数据。

进一步的，监测不同测试模块的反应速率并生成异常信号的获取步骤包括：

获取不同的云测试开发的测试模块信息，并对不同测试模块进行编号标记，k＝1，2，3，……，n；n为正整数；生成测试模块信息表并上传至测试模块信息数据库进行存储；

根据测试模块信息表对不同测试模块的反应速率进行监控统计不同测试模块的反应速率FY

将不同测试模块的反应速率FY

若反应速率FY

其中，预设的反应速率范围(Fmin，Fmax)为开发人员对不同测试模块进行校准所确定的反应速率范围。

进一步的，反应速率反应异常的分析结果的获取步骤包括：

测试模块监控中心接收编号m的测试模块的反应异常信号的反应分析数据；

根据编号m的测试模块的反应异常信号，并设置反应速率的反应异常值YC，判定编号m的测试模块反应速率的反应异常程度；

若编号m的测试模块反应速率小于反应速率的反应异常值YC，则标记为第一反应异常模块；若编号m的测试模块反应速率不小于反应速率的反应异常值YC，则标记为第二反应异常模块；

由第一反应异常模块、第二反应异常模块得到编号m的测试模块的反应速率反应异常的分析结果。

进一步的，结合反应速率反应异常的分析结果进行分析的步骤包括：

根据反应速率反应异常的分析结果，对不同反应速率的反应异常模块设置对应的监测单元；将第一反应异常模块所对应的监测单元标记为第一监测单元，将第二反应异常模块所对应的控制单元标记为第二监测单元；

通过第一监测单元和第二监测单元监测统计反应异常问题的总次数ZC和异常问题类型；获取不同异常问题类型对应的问题影响因子LY；

对出现的所有问题次数和对应的影响因子进行求和，其中，求和公式为：ZY＝∑

对求和结果进行分析判断是否符合测试出现问题要求；设置测试出现问题的标准阈值，若求和结果大于测试出现问题的标准阈值，则判定不符合测试要求，生成不同问题类型的信号并将该问题类型的信号发送至测试模块监控中心进行对应的优化和调整；若求和结果不大于测试出现问题的标准阈值，则判定符合测试要求，生成待监测信号，同时将该信号转至相关的人工监测并进行整改。

一种应用于云测试开发平台的云测试开发方法，包括：

采集云测试开发平台的成本数据，并将成本数据发送至计算生成单元；

对信息采集模块发送的成本数据进行存储与处理；

对信息采集模块发送的成本数据制定预算计划并计算成本偏差值得到不合格信息，根据不合格信息触发报警提示并生成优化信号；

通过分析优化信号，对计算成本、网络成本、存储成本进行优化处理；

对不同测试模块的反应速率进行监测并生成包含反应异常信号或者反应正常信号的反应分析数据，得到反应速率反应异常的分析结果；

根据测试模块的反应异常信号的反应分析数据分析得到反应速率反应异常的分析结果；

对反应速率反应异常的分析结果进行监测统计，并结合测试模块的测试要求进行处理分析。

与现有的技术相比，本发明提供了应用于云测试开发平台的云测试开发方法及系统的优点在于：

1、本发明通过智能终端和服务器的信息传输采集云测试开发平台成本数据，分析处理后将成本数据发送至计划生成单元，实现了数据共享，提高了数据获取的效率；

2、本发明根据云服务层次的不同价格设置对应的云服务层次的特征数据，通过分析云测试开发的成本数据并与每种云服务层次的特征数据进行匹配，得出与成本数据相匹配的云服务层次指标，根据云服务层次指标并按照预设的生成策略生成云测试开发的预算计划；

3、本发明通过预算计划与实际成本计算得到成本偏差值，对成本偏差值进行统计分析得到云测试开发成本的不合格信号，由不合格信号触发报警提示，智能监控报警单元得到报警指令，同时向智能优化分析单元发送优化信号，确保报警信息无误，使报警指令更准确，提高报警监控的实时性和可靠性；

4、本发明通过智能终端显示需要优化的成本，动态调整云测试开发成本，根据分析优化信号，对计算成本、网络成本、存储成本进行优化处理，避免了对云测试开发的大量额外投资，有助于最大程度地减少不必要的成本；

5、本发明通过对不同测试模块的反应速率进行监测并生成包含反应异常信号或者反应正常信号的反应分析数据，通过测试模块的反应异常信号的反应分析数据分析得到反应速率反应异常的分析结果，根据反应速率反应异常分析结果，对反应速率反应异常的分析结果进行监测统计，并结合测试模块的测试要求进行高效处理和分析。

综上所述，本发明可以根据实际情况，对云测试开发成本进行监控报警并采取相应的优化处理措施，通过全面的云测试开发的成本分析和预算计划的制定，使云测试开发过程更灵活可靠，大大提高成本效益，有助于降低资源浪费，通过监测测试模块的异常问题，确保后续云测试开发对出现问题的把控，有助于提高软件质量并加速软件交付过程。

附图说明

图1为本发明提出的一种应用于云测试开发平台的云测试开发系统的模块图。

图2为本发明提出的一种应用于云测试开发平台的云测试开发方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施条例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参照图1，一种应用于云测试开发平台的云测试开发系统，该系统包括信息采集模块、预算管理模块、智能监控优化模块、测试模块监控中心以及测试模块信息数据库；

信息采集模块包括智能终端、服务器、信息传输层，用于采集云测试开发平台成本数据；

预算管理模块包括设置管理单元、计划生成单元，用于根据云服务层次制定预算计划，设置管理单元按测试需求设置云服务层次的特征数据计划生成单元分析云测试开发的成本数据并与每种云服务层次的特征数据进行匹配，得出与成本数据相匹配的云服务层次指标，根据云服务层次指标并按照预设的生成策略生成云测试开发的预算计划；

智能监控优化模块包括智能监控报警单元、智能优化分析单元，用于监控云测试开发的实际成本与预算计划并进行调整和优化，以便及时发现性能问题、资源浪费或异常问题，智能监控报警单元根据预算计划计算成本偏差值并接收不合格信息，生成报警提示并发送优化信号，智能优化分析单元接收优化信号并对计算成本、网络成本以及存储成本进行优化处理；

测试模块监控中心用于监测不同测试模块的反应速率并生成包含反应异常信号或者反应正常信号的反应分析数据，根据测试模块的反应异常信号的反应分析数据分析得到反应速率反应异常的分析结果，对反应速率反应异常的分析结果进行监测统计，并结合测试模块的测试要求进行处理分析。

需要说明的是，本发明实施例中云测试开发方法及系统应用对象可以为云测试平台开发过程中的成本控制和测试模块反应异常的监控，具体的可以为在云测试开发过程中对所需的开发成本制定预算计划并进行智能监控以及对测试模块异常问题进行监控优化，有助于高效地进行开发成本的控制并且合理地进行云测试开发项目，确保优化措施更加准确和可靠。

信息采集模块进行信息采集并处理的过程，包括：

S101、智能终端对成本数据进行采集管理，获取网络成本、计算成本、存储成本的信息，并将所有信息发送至服务器，同时接收和显示服务器发送至智能终端的数据；

S102、服务器接收智能终端发送的信息，并将信息存储、加工、访问控制，同时向智能终端发送信息；

S103、智能终端和服务器通过信息传输层进行信息传输，信息传输方式包括有线网络或者无线网络；

S104、信息采集模块发送采集的信息至计划生成单元。

根据云服务层次制定预算计划，包括：

S201、设置管理单元按测试需求设置云服务层次的特征数据；

其中，云服务层次包括基本、标准和高级层次，且对应价格有所不同，根据云服务层次的不同价格设置对应的云服务层次的特征数据；

S202、获取计算成本js、网络成本wl、存储成本cc，CB

S203、通过计算公式计算得到成本值cb，其中，计算公式为：cb＝α×js+β×wl+γ×cc；式中，α、β、γ分别为计算成本、网络成本、存储成本的预设比例系数，且α、β、γ均大于0；

S204、将采集到的成本数据与云服务层次的特征数据进行匹配，得出与成本数据相匹配的云服务层次指标zb＝cb×CB

需要说明的是，因为云服务层次对应的价格不同，当计算云服务层次指标时，需要根据实际成本数据选择合适的云服务层次特征数据CB

S205、根据云服务层次指标zb的生成策略生成云测试开发的预算计划；

S206、将云测试开发的预算计划发送至智能监控报警单元；

需要说明的是，计划生成单元接收信息采集模块的云测试开发成本数据，设置管理单元根据云服务层次的不同价格设置对应的云服务层次的特征数据，计划生成单元通过分析云测试开发的成本数据并与每种云服务层次的特征数据进行匹配，得出与成本数据相匹配的云服务层次指标，根据云服务层次指标并按照预设的生成策略生成云测试开发的预算计划。

根据预算计划计算成本偏差值并生成优化信号，包括：

S301、实时监控云测试开发的实际成本，并与云测试开发的预算计划进行比较得到成本偏差值P＝cb-zb；

S302、根据成本偏差值的数值大小将所有云测试开发成本进行降序排列，剔除最大偏差值和最小偏差值取均值，得到成本偏差均值Pa；

S303、由最大偏差值Pmax对应的实际成本触发报警提示；

S304、将成本偏差均值Pa和成本偏差值P进行比较，当成本偏差值P不大于成本偏差均值Pa时，则将该成本偏差值对应的云测试开发的实际成本标记为标准成本，并生成合格信号；当成本偏差值P大于成本偏差均值Pa时，则将该成本偏差值对应的云测试开发的实际成本标记为异常成本，并生成不合格信号；

S305、由不合格信号触发报警提示，智能监控报警单元得到报警指令，同时向智能优化分析单元发送优化信号。

S401、智能优化分析单元接收优化信号，通过智能终端显示需要优化的成本，动态调整云测试开发成本；

其中，计算成本按照CPU核数、内存容量、存储空间大小等指标计算，选择适合的指标进行计算成本控制；网络成本按照带宽大小计算；存储成本通过定期审查和清理不再需要的数据，以减少存储成本，可以使用冷存储或归档存储来存储长期不需要访问的数据。

监测不同测试模块的反应速率并生成异常信号的获取步骤包括：

S501、获取不同的云测试开发的测试模块信息，并对不同测试模块进行编号标记，k＝1，2，3，……，n；n为正整数；生成测试模块信息表并上传至测试模块信息数据库进行存储；

S502、根据测试模块信息表对不同测试模块的反应速率进行监控统计不同测试模块的反应速率FY

S503、将不同测试模块的反应速率FY

S504、若反应速率FY

其中，预设的反应速率范围(Fmin，Fmax)为开发人员对不同测试模块进行校准所确定的反应速率范围。

反应速率反应异常的分析结果的获取步骤包括：

S601、测试模块监控中心接收编号m的测试模块的反应异常信号的反应分析数据；

S602、根据编号m的测试模块的反应异常信号，并设置反应速率的反应异常值YC，判定编号m的测试模块反应速率的反应异常程度；

S603、若编号m的测试模块反应速率小于反应速率的反应异常值YC，则标记为第一反应异常模块；若编号m的测试模块反应速率不小于反应速率的反应异常值YC，则标记为第二反应异常模块；

S604、由第一反应异常模块、第二反应异常模块得到编号m的测试模块的反应速率反应异常的分析结果。

结合反应速率反应异常的分析结果进行分析的步骤包括：

S701、根据反应速率反应异常的分析结果，对不同反应速率的反应异常模块设置对应的监测单元；将第一反应异常模块所对应的监测单元标记为第一监测单元，将第二反应异常模块所对应的控制单元标记为第二监测单元；

S702、通过第一监测单元和第二监测单元监测统计反应异常问题的总次数ZC和异常问题类型；获取不同异常问题类型对应的问题影响因子LY；

S703、对出现的所有问题次数和对应的影响因子进行求和，其中，求和公式为：ZY＝∑

S704、对求和结果进行分析判断是否符合测试出现问题要求；设置测试出现问题的标准阈值，若求和结果大于测试出现问题的标准阈值，则判定不符合测试要求，生成不同问题类型的信号并将该问题类型的信号发送至测试模块监控中心进行对应的优化和调整；若求和结果不大于测试出现问题的标准阈值，则判定符合测试要求，生成待监测信号，同时将该信号转至相关的人工监测并进行整改。

本发明实施例中，通过采集云测试开发平台成本数据并将成本数据发送至计划生成单元，按测试需求设置云服务层次的特征数据，将采集到的云测试开发成本数据与每种云服务层次的特征数据进行匹配，得出与成本数据相匹配的云服务层次指标，根据云服务层次指标，按照预设的生成策略生成云测试开发的预算计划，监控云测试开发的实际成本与预算计划并计算成本偏差值，得到不合格信息，生成报警提示并发送优化信号，根据优化信号进行调整和优化处理，对不同测试模块的反应速率进行监测并生成包含反应异常信号或者反应正常信号的反应分析数据，根据测试模块的反应异常信号的反应分析数据分析得到反应速率反应异常的分析结果，对反应速率反应异常的分析结果进行监测统计，并结合测试模块的测试要求进行处理分析，达到对应用于云测试开发平台的云测试开发方法及系统的开发成本智能优化和测试模块智能监控的目的。综上所述，本发明实例涉及到数据采集分析、结果生成和优化措施的决策，解决云测试开发平台开发过程中成本控制效果不佳和测试模块反应异常的问题。在实际情况中，可能需要更多的数据和上下文信息来做出具体的决策和优化方案。

参照图2，一种应用于云测试开发平台的云测试开发方法，包括：

采集云测试开发平台的成本数据，并将成本数据发送至计算生成单元；

对信息采集模块发送的成本数据进行存储与处理；

对信息采集模块发送的成本数据制定预算计划并计算成本偏差值得到不合格信息，根据不合格信息触发报警提示并生成优化信号；

通过分析优化信号，对计算成本、网络成本、存储成本进行优化处理；

对不同测试模块的反应速率进行监测并生成包含反应异常信号或者反应正常信号的反应分析数据，得到反应速率反应异常的分析结果；

根据测试模块的反应异常信号的反应分析数据分析得到反应速率反应异常的分析结果；

对反应速率反应异常的分析结果进行监测统计，并结合测试模块的测试要求进行处理分析。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，各个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本依托于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

为了描述得方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

其次：本发明公开实施例附图中，只涉及与本公开实施例涉及的结构，其他结构可参考通常设计，在不冲突情况下，本发明同一实施例及不同实施例可以相互组合；

最后：以上所述仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。