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  • 常用测试技术 及 测试策略 及 测试方法的介绍
  • app弱网测试常用工具和测试策略

    千次阅读 2017-11-22 11:42:52
    1. 弱网模拟工具 1.1. iOS平台,通过自带...1.2 通过抓包工具,设置延迟,进行模拟不同的网络情况,比如常用的fiddler, charles: 1.2.1 fiddler操作:自定义延迟 》开启网络模拟即可,如图:

    1. 弱网模拟工具

    1.1.  iOS平台,通过自带的开发者选项 》Network Link Conditioner, 即可简单的模拟各种速度的网络情况:


    1.2 通过抓包工具,设置延迟,进行模拟不同的网络情况,比如常用的fiddler, charles:

    1.2.1 fiddler操作:自定义延迟  》开启网络模拟即可,如图:




    1.2.2 Charles操作:延迟设置 》选择相应的网络延迟设置或者自定义延迟 》开启延迟即可,如图:




    备注:不同网络环境设置可参考如下图:


    1.3 通过Facebook开源的atc工具,进行模拟不同的网络情况,如图:


    详细的工具配置,请参考:http://blog.csdn.net/w263044840/article/details/46469285

    2. 弱网测试介绍与要点


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  •  采用黑盒技术设计测试用例的方法有:等价类划分、边界值分析、错误推测、因果图和综合策略。  黑盒测试注重于测试软件的功能性需求,也即黑盒测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件。黑盒测试并...
  • 随着人工智能的发展与应用,AI测试逐渐进入到我们的视野,传统的功能测试策略对于算法测试而言,心有余而力不足,难以满足对人工智能 (AI) 的质量保障。 结合在人脸检测、检索算法上的测试探索、实践的过程,本文将...

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    从人工智能 (AI)发展应用看算法测试的测试策略

     

    随着人工智能的发展与应用,AI测试逐渐进入到我们的视野,传统的功能测试策略对于算法测试而言,心有余而力不足,难以满足对人工智能 (AI) 的质量保障。

    结合在人脸检测、检索算法上的测试探索、实践的过程,本文将从以下几个方面介绍人工智能 (AI) 算法测试策略。

    • 算法测试集数据准备
    • 算法功能测试
    • 算法性能测试
    • 算法效果测试(模型评估指标)
    • 算法指标结果分析
    • 算法测试报告

    我们将算法测试测试流程中的几个核心环节提炼如上几点,也就组成了我们算法测试的测试策略,在此,抛砖引玉的分享一下。


    算法测试集数据准备

    测试集的准备对于整体算法测试而言非常重要,一般测试集准备过程中需考虑以下几点:

    • 测试集的覆盖度
    • 测试集的独立性
    • 测试集的准确性

    测试集的覆盖度

    如果,测试集准备只是随机的选取测试数据,容易造成测试结果的失真,降低算法模型评估结果的可靠性。

    好比我们的功能测试,根据功能测试设计,构造对应的数据进行测试覆盖。算法测试亦然,以人脸检测算法而言,除了考虑选取正样本、负样本外,还需要考虑正样本中人脸特征的覆盖,如人脸占比、模糊度、光照、姿态(角度)、完整性(遮挡)等特征。

    选择好对应的测试数据后,后来后期的指标计算、结果分析,还需对数据进行标注,标注对应的特征,以人脸检测为例,使用工具对人脸图标进行人脸坐标框图,并将对应特征进行标注记录及存储,如下图。

    从人工智能 (AI)发展应用看算法测试的测试策略

     

    另外,除了数据特征的覆盖,也需要考虑数据来源的覆盖,结合实际应用环境、场景的数据进行数据模拟、准备。比如公共场所摄像头下的人脸检索,图片一般比较模糊、图片光照强度不一,因此准备数据时,也需要根据此场景,模拟数据。一般来讲,最好将真实生产环境数据作为测试数据,并从其中按照数据特征分布选取测试数据。

    此外,关于测试数据的数量,一般来讲测试数据量越多越能客观的反映算法的真实效果,但出于测试成本的考虑,不能穷其尽,一般以真实生产环境为参考,选取20%,如果生产环境数据量巨大,则选取1%~2%,或者更小。由于我们的生产环境数据量巨大,考虑到测试成本,我们选取了2W左右的图片进行测试。

    测试集的独立性

    测试集的独立性主要考虑测试数据集相互干扰导致测试结果的失真风险。

    我们以人脸检索为例,我们准备200组人脸测试数据,每组为同一个人不同时期或角度的10张人脸照片,对人脸检索算法模型指标进行计算时,如计算TOP10的精确率,此时若在数据库中,存在以上200组人的其他照片时,便会对指标计算结果造成影响,比如我们200组人脸中包含Jack,但数据库中除了Jack的10张,还存在其他的8张Jack的照片。若算法微服务接口返回的TOP10图片中有我们测试集中的Jack图片6张,非测试集但在数据库中的其他Jack照片2张,还有2张非Jack的照片,测试的精确率该如何计算,按照我们的测试集(已标注)来看,精确率为60%,但实际精确率为80%,造成了精确率指标计算结果的失真。

    因此,我们在测试集数据准备时,需考虑数据干扰,测试准备阶段对数据库的其他测试数据进行评估,比如从200组人脸测试数据组,进行预测试,对相似度非常高的数据进行研判,判断是否为同一人,若是则删除该照片或者不将该人从200组测试集中剔除。

    测试集的准确性

    数据集的准确性比较好理解,一般指的是数据标注的准确性,比如Jack的照片不应标注为Tom,照片模糊的特征不应标注为清晰。如果数据标注错误,那么直接影响了算法模型指标计算的结果。

    对于测试集的准备,为了提高测试集准备效率及复用性,我们尝试搭建了算法数仓平台,实现数据(图片)的在线标注、存储等功能,作为算法测试数据的同一获取入口。


    算法功能测试

    以我现在接触的人工智能系统而言,将算法以微服务接口的形式对外提供服务,类似于百度AI开放平台。

    从人工智能 (AI)发展应用看算法测试的测试策略

     

    因此需要对算法微服务接口进行功能性验证,比如结合应用场景从功能性、可靠性、可维护性角度对必填、非必填、参数组合验证等进行正向、异向的测试覆盖。此处不多做介绍,同普通的API接口测试策略一致。


    算法性能测试

    微服务接口的性能测试大家也比较了解,对于算法微服务同样需要进行性能测试,如基准测试、性能测试(验证是否符合性能指标)、长短稳定性能测试,都是算法微服务每个版本中需要测试的内容,同时产出版本间的性能横向对比,感知性能变化。常关注的指标有平均响应时间、95%响应时间、TPS,同时关注GPU、内存等系统资源的使用情况。

    一般使用Jmeter进行接口性能测试。不过,我们在实际应用中为了将算法微服务接口的功能测试、性能测试融合到一起,以降低自动化测试开发、使用、学习成本,提高可持续性,我们基于关键字驱动、数据驱动的测试思想,利用Python RequestLocust模块分别实现了功能、性能自定义关键字开发。每轮测试执行完算法微服务功能自动化测试,若功能执行通过,则自动拉起对应不同执行策略的性能测试用例,每次测试执行结果都进行存储至数据库中,以便输出该算法微服务接口的不同版本性能各项指标的比较结果。


    算法模型评估指标

    从人工智能 (AI)发展应用看算法测试的测试策略

     

    首先,不同类型算法的其关注的算法模型评估指标不同。

    比如人脸检测算法常以精确率、召回率、准确率、错报率等评估指标;人脸检索算法常以TOPN的精确率、召回率、前N张连续准确率。

    其次,相同类型算法在不同应用场景其关注的算法模型评估指标也存在差异。

    比如人脸检索在应用在高铁站的人脸比对(重点人员检索)的场景中,不太关注召回率,但对精确率要求很多,避免抓错人,造成公共场所的秩序混乱。但在海量人脸检索的应用场景中,愿意牺牲部分精确率来提高召回率,因此在该场景中不能盲目的追求精准率。

    除了上述算法模型评估指标,我们还常用ROC、PR曲线来衡量算法模型效果的好坏。

    从人工智能 (AI)发展应用看算法测试的测试策略

     

    从人工智能 (AI)发展应用看算法测试的测试策略

     

    我们在算法微服务功能、性能测试中介绍到,使用了基于关键字驱动、数据驱动的测试思想,利用Python Request、Locust模块分别实现功能、性能自定义关键字开发。考虑到测试技术栈的统一以及可复用性,我们基于上述设计,实现了算法模型评估指标的自定义关键字开发,每次运行输出相同测试集下的不同版本模型评估指标的横向比较。

    当然除了不同版本的比较模型评估指标的比较,如果条件允许,我们还需要进行一定的竞品比较,比较与市场上相同类似的算法效果的差异,取长补短。


    算法指标结果分析

    我们对算法模型指标评估之后,除了感知算法模型评估指标在不同版本的差异,还希望进一步的进行分析,已得到具体算法模型的优化的优化方向,这时候就需要结合数据的标注信息进行深度的分析,挖掘算法优劣是否哪些数据特征的影响,影响程度如何。比如通过数据特征组合或者控制部分特征一致等方式,看其他特征对算法效果的影响程度等等。

    这时候我们一般通过开发一些脚本实现我们的分析过程,根据算法微服务接口的响应体以及数据准备阶段所标注的数据特征,进行分析脚本的开发。

    另外指标结果的进一步分析,也要结合算法设计,比如人脸检索算法,每张图片的检索流程为“输入图片的人脸检测“ -> “输入图片的人脸特征提取“ -> “相似特征检索“,通过此查询流程不难看出人脸检索的整体精确率受上述三个环节的影响,因此基于指标结果的深度分析也需要从这三个层次入手。


    算法测试报告

    一般算法测试报告由以下几个要素组成:

    • 算法功能测试结果
    • 算法性能测试结果
    • 算法模型评估指标结果
    • 算法指标结果分析

    由于算法微服务测试的复杂度相对普通服务接口较高,在报告注意简明扼要。

    从人工智能 (AI)发展应用看算法测试的测试策略

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  • 接下来,测试管理者,要做的事情,就是写测试策略了。 在说测试策略之前,先了解下测试的内容。 测试内容 软件测试主要工作内容是验证(verification)和确认(validation),下面分别给出其概念: 验证...

          当明确了产品的需求文档,解决了需求文档中的歧义以及不明白的问题。接下来,测试管理者,要做的事情,就是写测试策略了。

          在说测试策略之前,先了解下测试的内容。

    测试内容

    软件测试主要工作内容是验证(verification)和确认(validation),下面分别给出其概念:

    验证(verification)是保证软件正确地实现了一些特定功能的一系列活动, 即保证软件以正确的方式来做了这个事件(Do it right)

    1.确定软件生命周期中的一个给定阶段的产品是否达到前阶段确立的需求的过程。

    2.程序正确性的形式证明,即采用形式理论证明程序符合设计规约规定的过程。

    3.评审、审查、测试、检查、审计等各类活动,或对某些项处理、服务或文件等是否和规定的需求相一致进行判断和提出报告。

    确认(validation)是一系列的活动和过程,目的是想证实在一个给定的外部环境中软件的逻辑正确性。即保证软件做了你所期望的事情。(Do the right thing)

    1.静态确认,不在计算机上实际执行程序,通过人工或程序分析来证明软件的正确性。

    2.动态确认,通过执行程序做分析,测试程序的动态行为,以证实软件是否存在问题。

    软件测试的对象不仅仅是程序测试,软件测试应该包括整个软件开发期间各个阶段所产生的文档,如需求规格说明、概要设计文档、详细设计文档,当然软件测试的主要对象还是源程序。

     测试策略

           测试策略是为了以最低的成本最大程度地揭示(/降低)产品的质量风险或尽早地完成测试所选择(或制定的)的最合理/合适的方式、方法、过程等。

           简单地说,测试策略是用来说明要测什么,如何测,如何协调测试资源和测试时间等。测试策略制定的是否合理高效会对测试项目的进度产生很大的影响。那么,如何制定一个好的测试策略并且能防止遗漏呢?一个好的测试策略又包含哪些方面呢?

           在制定测试策略时,要包含以下几方面的内容:

           1、划分软件测试的几个阶段

               测试阶段

              单元测试

    单元测试是对软件组成单元进行测试,其目的是检验软件基本组成单位的正确性,测试的对象是软件设计的最小单位:模块。

             集成测试

    集成测试也称联合测试,将程序模块采用适当的集成策略组装起来,对系统的接口及集成后的功能进行正确性检测的测试工作。其主要目的是检查软件单位之间的接口是否正确,集成测试的对象是已经经过单元测试的模块。

            系统测试

    系统测试主要包括功能测试、界面测试、可靠性测试、易用性测试、性能测试。 功能测试主要针对包括功能可用性、功能实现程度(功能流程&业务流程、数据处理&业务数据处理)方面测试。

             回归测试

    回归测试指在软件维护阶段,为了检测代码修改而引入的错误所进行的测试活动。回归测试是软件维护阶段的重要工作,有研究表明,回归测试带来的耗费占软件生命周期的1/3总费用以上。

    与普通的测试不同,在回归测试过程开始的时候,测试者有一个完整的测试用例集可供使用,因此,如何根据代码的修改情况对已有测试用例集进行有效的复用是回归测试研究的重要方向,此外,回归测试的研究方向还涉及自动化工具,面向对象回归测试,测试用例优先级,回归测试用例补充生成等。

           2、制定各个阶段的测试目标;

           3、明确各个阶段的测试范围;

           4、测试的方法;

           5、测试环境(环境解决方案、操作系统、软硬件);

           6、用例设计方法;

           7、开始的标准;

           8、完成的标准;

           9、测试重点和优先级;

           10、网络环境;

           11、风险管理;

           12、测试方式(功能测试或自动化测试;自己团队测试或外包测试等)。

        

           最佳的测试策略是用较小资源,在较短的测试周期内,能更好的完成质量保障。

           测试策略的研究是一个逐步探索,持续优化,以提升测试交付质量,提升企业产品的质量,提升企业的竞争力的过程。

     

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  • 流程类测试用例设计方法和测试策略

    千次阅读 多人点赞 2019-04-30 12:30:35
    对于测试人员来说,流程类测试测试过程中必不可少的一类测试,有没有一些方法或者技巧,能够保证流程类测试用例的设计比较高效呢?下面我跟大家分享一下: 流程类测试方法主要有四类,语句覆盖、分支覆盖、全覆盖...

    对于测试人员来说,流程类测试是测试过程中必不可少的一类测试,有没有一些方法或者技巧,能够保证流程类测试用例的设计比较高效呢?下面我跟大家分享一下:

    流程类测试方法主要有四类,语句覆盖、分支覆盖、全覆盖、最小无关覆盖。语句覆盖和分支覆盖的覆盖面相对比较窄,其场景主要适用在单元测试和集成测试中;全覆盖工作量比较大,常见于业务流程都比较重要且需要全部覆盖的场景;最小无关覆盖是相对最优的选择,性价比最高,可以适用于各个测试阶段和测试场景。

    流程类用例设计四步走:1、流程图分解;2、测试点整理;3、测试数据填充;4、测试场景完善;

    步骤一:流程图分解原则是每个流程图都只有一个输入和一个输出;

    步骤二:根据分解后的流程图进行测试点整理;可以根据全覆盖或者最小无关覆盖进行编写;

    步骤三:根据等价类、边界值、正交法整理测试数据,填充到测试点中;

    步骤四:根据产品设计流程、业务处理流程、线上应用场景等补充和完善测试场景;

    举个例子,从北京到上海可以有多种交通工具,飞机、火车、汽车、骑车都可以。假定飞机是从首都机场到上海虹桥机场,火车是从北京西站到上海站,汽车是从北京天安门到上海外滩,骑车是从北京颐和园到上海迪士尼。通过步骤一,可以将只有一个输入和一个输出的先找出来,比如乘坐飞机模式下的首都机场和上海虹桥机场。通过步骤二,可以将分解后的流程图肢解出一个一个的单点,比如说首都机场到上海虹桥机场,可以有两种类型,直飞或者中转,每种类型又有多个航班和日期可供选择。通过步骤三,可以细化单个测试点的数据输入,如飞机的大小、起飞落地时间、起飞日期、机票价格、航空公司等。通过步骤四,可以根据实际多种场景补充和完善,如天气模拟、特殊节假日模式、突发事件模拟等。我认为步骤四是最难的,因为这个阶段补充设计的测试用例通常属于系统级别类的,需要对产品实现、业务流程、客户真实场景等非常的熟悉。

    通过以下两个流程图来具体示例。

    示例一:客户通过企业WIFI进行网络连接场景,有两种连接方式,公共WIFI(无需密码即可以登录)和内部WIFI(需要密码才可以登录)。比较典型的单输入两输出场景。

    步骤一、分解流程图

    第一次分解如下,其实还不满足只有一个输入和输出;需要进行二次分解。

    第二次分解如下。

    步骤二、整理测试点;

    根据全覆盖,可以分为五个测试点。

    步骤三、填充测试数据,手机机型、选择WIFI名称、密码设置、连接成功验证等。

    步骤四、补充测试场景,连接内部WIFI时不输入密码、在不同位置连接WIFI、WIFI和数据网络同时连接、WIFI上传下载速率等。

    示例二:用户使用不同的开锁方式进行手机解锁,假设设定了三种解锁方式(指纹解锁、密码解锁、团解锁),连续三次解锁失败则锁定(一定时间内禁止解锁)。比较典型的多输入多输出场景。

    步骤一、分解流程图

    步骤二、整理测试点

    原来的流程图分解为了6个小流程图,从左到右依次编号为图1-图6。

    图1分解为3个测试点,图2为1个,图3-6与图1-2类似,故图1-6分解为12个测试点。

    步骤三、填充测试数据,指纹解锁(几个指纹、那个手指等)、密码解锁(密码难易度、密码长度等)、图案解锁(图案复杂度等);

    步骤四、补充测试场景,指纹解锁(有汗、有灰尘等场景下)、各种解锁场景交叉和跳跃(比如第一次指纹、第二次密码、第三次图案等)、异常场景模拟(一种解锁方式连续失败三次后,一定时间内停止解锁,在这个时间段内尝试切换为另一种解锁方式,在这个时间段外尝试另一种解锁方式)、多种解锁方式反复解锁等。

    总之,我认为流程类的测试用例设计,可以理解为路径的选择和覆盖。流程类用例设计四步走(流程图分解;测试点整理;测试数据填充;测试场景完善),我认为可以用八字口诀法简单记忆:分路、选路、铺路、补路;其中分路类比流程图分解、选路类比测试点整理、铺路类比测试数据填充、补路类比测试场景完善。用例的编写需要非常多的经验积累和实战操作,编写方法本身不难,但是应用起来会变幻莫测,尤其是在最后一步“测试场景完善”中,你的测试功底(包括业务能力和技术能力)有多深,会体现的非常明显。

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