隨著測試規(guī)模的不斷提升、測試場景的日趨復(fù)雜,如何快速完成測試環(huán)境的規(guī)劃,依據(jù)測試需求合理分配各類測試資源成為了云測試所面臨的挑戰(zhàn)之一。本課題開展了面向測試需求的環(huán)境規(guī)劃技術(shù)研究,首先對(duì)測試中的資源進(jìn)行分析,并設(shè)計(jì)腳本以形式化描述測試資源。而后研究協(xié)同過濾技術(shù),提出了基于協(xié)同過濾的測試基礎(chǔ)設(shè)施推薦算法（Test Facility Recommendation based on Collaborative Filtering,TFR-CF）。該算法充分考慮了節(jié)點(diǎn)的拓?fù)潢P(guān)系和用戶的歷史習(xí)慣,據(jù)此為用戶推薦適合的規(guī)劃方案,并支持基于反饋的在線學(xué)習(xí),根據(jù)用戶反饋及時(shí)更新知識(shí)庫,極大節(jié)省了手工選擇資源的時(shí)間成本和人力成本,為測試環(huán)境開設(shè)提供了有力的支持。云測試所面臨的另一個(gè)挑戰(zhàn)是測試執(zhí)行中的負(fù)載均衡和容錯(cuò)技術(shù)。針對(duì)這兩個(gè)問題,本課題提出了一種基于遺傳算法的虛擬機(jī)資源調(diào)度技術(shù),其調(diào)度策略充分考慮了歷史因素的影響,并結(jié)合當(dāng)下狀態(tài)進(jìn)行虛擬機(jī)調(diào)配,從而減少了因虛擬機(jī)遷移而帶來的測試數(shù)據(jù)擾動(dòng),提升了測試系統(tǒng)的容錯(cuò)能力,使該系統(tǒng)能夠在部分資源發(fā)生異常時(shí),仍能提供具備足夠數(shù)量和精度的測試數(shù)據(jù)。此外,本課題還開展... 

【文章來源】：中國電子科技集團(tuán)公司電子科學(xué)研究院北京市

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１云測試分類??當(dāng)前的云測試主要分為三類，如?圖Ｕ所示：??

圖１．２云測試場景??

圖２．２典型的測試試驗(yàn)流程??１０??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3551347