嵌入式智能設(shè)備的測(cè)試研究方法

1 前言

智能軟件Agent是能夠?yàn)橛脩魣?zhí)行特定的任務(wù)、具有一定程度的智能、能夠自主的執(zhí)行部分任務(wù)并以一種合適的方式和環(huán)境相互作用的軟件程序。Agent 有自主性、響應(yīng)性、學(xué)習(xí)能力和社會(huì)性等特性。這使得它適合在高度動(dòng)態(tài)的環(huán)境下做出及時(shí)的響應(yīng)。

嵌入式技術(shù)和新一代移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使得嵌入式智能設(shè)備大量的涌現(xiàn)。這些設(shè)備的大都具有嵌入式操作系統(tǒng)的支持, 并運(yùn)行著越來(lái)越豐富的應(yīng)用程序。如何對(duì)這些應(yīng)用程序進(jìn)行測(cè)試，就成為一個(gè)需要研究的課題。本文將Agent技術(shù)引入嵌入式智能設(shè)備的測(cè)試中，使用目標(biāo)設(shè)備Agent, 測(cè)試控制Agent, 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境Agent分別模擬和處理測(cè)試設(shè)備，測(cè)試工程師和測(cè)試環(huán)境的復(fù)雜性，利用Agent自身具有的特點(diǎn)，提出了一種有效的自動(dòng)化測(cè)試的方法。

2 相關(guān)的研究及本文的思路

Agent 所具有的自主性、響應(yīng)性、學(xué)習(xí)能力和社會(huì)性等特性，使得它很適合處理復(fù)雜測(cè)試系統(tǒng)中的問(wèn)題。將Agent技術(shù)應(yīng)用于測(cè)試領(lǐng)域已經(jīng)有一些相關(guān)的研究，下面是具體的介紹。

Jeongeun Choi 和 Byoungju Choi [1]提出了一個(gè)基于Agent技術(shù)的測(cè)試工具，它通過(guò)使用用戶接口Agent來(lái)處理和測(cè)試者的交互，使用測(cè)試用例選擇Agent來(lái)進(jìn)行測(cè)試用例的選擇，并使用回歸測(cè)試Agent進(jìn)行回歸測(cè)試，從而很好的實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化的軟件測(cè)試。但是他們提出的測(cè)試用例選擇技術(shù)僅能在大量已有的測(cè)試用例中選擇最佳的用例，不能減少編寫(xiě)測(cè)試用例本身的復(fù)雜性。

另外一些研究將Agent 技術(shù)應(yīng)用到了某一領(lǐng)域的測(cè)試中。Yu Qi、 David Hung 和 Eric Wong [3] 提出了一個(gè)基于Agent 技術(shù)的Web 應(yīng)用程序測(cè)試方法。他們使用Agent技術(shù)降低了網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用測(cè)試的復(fù)雜性。他們的方法不僅僅適用于Web應(yīng)用程序的測(cè)試，也適合于嵌入式智能設(shè)備的測(cè)試。

在實(shí)際測(cè)試過(guò)程中，測(cè)試人員很大的一項(xiàng)任務(wù)仍然是編寫(xiě)各種測(cè)試用例，要真正的提高測(cè)試效率，就要提高測(cè)試腳本的通用性，減少測(cè)試腳本的變化[2] [4]。常見(jiàn)的嵌入式智能設(shè)備測(cè)試工具(比如TestQuest)使用圖像比對(duì)來(lái)判斷目標(biāo)設(shè)備的狀態(tài), 這種方法雖然實(shí)現(xiàn)了非侵入性的測(cè)試,但是存在兩個(gè)問(wèn)題:

圖片的抓取和傳送消耗了大量測(cè)試資源.

不同手機(jī)的用戶界面風(fēng)格變化很大,這使得測(cè)試腳本在用來(lái)進(jìn)行新設(shè)備的測(cè)試時(shí)需要對(duì)腳本進(jìn)行維護(hù).

然而,實(shí)際的設(shè)備中,當(dāng)重要的事件發(fā)生時(shí),系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生敏感事件來(lái)激勵(lì)相關(guān)模塊進(jìn)行處理.如果能夠在測(cè)試過(guò)程中捕獲這些敏感事件,就能更加高效的進(jìn)行測(cè)試. 并且,只要操作系統(tǒng)相同,敏感事件的捕獲方式也是一樣,測(cè)試用例不會(huì)因?yàn)榻缑娴淖兓兓?。本文用目?biāo)設(shè)備Agent抽象和捕獲測(cè)試過(guò)程中的敏感事件，并將敏感事件發(fā)送給測(cè)試控制Agent。而測(cè)試控制Agent收到敏感事件后，根據(jù)自己的知識(shí)，采取相應(yīng)的動(dòng)作的機(jī)制（如異常處理，重新調(diào)度測(cè)試等）加以處理。這正好可以作為Agent的推理規(guī)則，用Agent的智能性來(lái)屏蔽測(cè)試過(guò)程的復(fù)雜性。此外，考慮到目標(biāo)設(shè)備處于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，我們利用網(wǎng)絡(luò)環(huán)境Agent來(lái)控制目標(biāo)設(shè)備所處的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備所處網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的控制。

3 基于Agent的測(cè)試系統(tǒng)

3.1 總體結(jié)構(gòu)

測(cè)試系統(tǒng)的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一個(gè)移動(dòng)數(shù)字終端的自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)，能夠?qū)σ苿?dòng)數(shù)字終端上的系統(tǒng)軟件和應(yīng)用層軟件建立模塊化、可重用的測(cè)試腳本庫(kù)，提高各種黑盒測(cè)試的效率，自動(dòng)化測(cè)試結(jié)果的生成，并實(shí)現(xiàn)測(cè)試結(jié)果的回放。