关于大数据背景下的软件测试技术研究.docx
- 文档编号:7009150
- 上传时间:2023-05-10
- 格式:DOCX
- 页数:4
- 大小:18.91KB
关于大数据背景下的软件测试技术研究.docx
《关于大数据背景下的软件测试技术研究.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《关于大数据背景下的软件测试技术研究.docx(4页珍藏版)》请在冰点文库上搜索。
关于大数据背景下的软件测试技术研究
关于大数据背景下的软件测试技术研究
摘要:
本文首先分析大数据技术应用现状,明确大数据背景下,软件测试应用重要意义,提出软件测试能够满足用户需求、提高程序应用可靠性、降低风险与本钱。
其次,讨论了软件测试技术现状,对传统技术与需求不匹配、数据“免疫效应〞和软件服务问题进行描述。
最终,分析大数据背景下,软件测试技术方法,如白盒测试法、黑盒测试法,并且对数据信息精确性这一趋势进行展望,以期为相关讨论提供肯定参考。
关键词:
传感器;软件测试;软件升级
大数据处理以计算机软件技术为核心,通过对海量数据识别、猎取、挖掘、存储、检索和分析等操作,到达数据信息实时共享和安全使用目标。
大数据背景下,需要对软件技术进行升级与完善,注重改善传统理念,开发合理的技术框架,实现对整个软件使用流程的优化改良,并且整合多种数据资源,满足用户多样化、独特化需求。
1大数据特征
进入大数据时代,信息数据猎取、应用和分析的重要性不言而喻,对大数据技术进行应用,需要综合考虑大数据特征,利用大数据优势,对目前软件测试方法进行升级,提升信息发掘和应用水平。
大数据技术目前主要呈现以下特征。
〔1〕大数据自身体量十分浩大,通过对多种类型数据的存储和分析,能够满足用户信息应用需求。
在数据信息的初始开发环节,应将工作重点放在服务模式创新研发,对数据来源进行严格管理,确保信息猎取真实性,形成对数据使用人员的合理有效指导。
〔2〕大數据种类较多,数据猎取途径包括互联XX、传感器和物联XX等渠道,具体应用环节,不仅依托大数据技术,而且,对XX页、图片、音频和视频等半结构化数据也存在紧密关系。
同时,考虑到大数据具有较低的价值密度,数据技术应用过程中,需要对数据信息进行必要的过滤与分析,抽取对使用者具有价值的信息,这一过程也是大数据技术分析整理数据的过程。
〔3〕大数据对信息处理的速度较快,与传统信息猎取方式比较,大数据具有较低的时延性,对提升数据信息挖掘能力产生深远影响。
实践应用中,大数据技术优势主要通过计算机软件表达,对计算机软件进行测试与升级,明确软件测试应用使用价值,对大数据背景下软件技术合理开发产生重要意义。
2软件测试应用重要意义
2.1满足用户需求
软件测试技术应用的主要目标是满足用户需求。
从客户角度出发,软件应用需要符合用户习惯,通过对系统软件的测试对相关问题进行明确。
软件测试中,也应关注时效性,对软件本身的使用性能进行分析,明确软件开发设计目标和主要方向,满足用户相关需求。
随着信息技术进展,人们对软件应用稳定性要求提高,相关人员在确保软件技术合理测试的基础上,应注重分析用户需求,构建合适的软件技术方案,使得信息技术应用与软件测试有机结合起来,确保测试工作有序开展。
2.2提高程序可靠性
大数据背景下,对软件测试应用需要坚持可靠性原则,注重分析目前测试技术应用有效性,对其中存在的主要问题进行分析,并且构建有针对性解决方案,实现对软件漏洞和缺乏的准时识别。
实践工作中,对软件的测试应有组织有打算进行,防止出现随便性过大问题,导致软件技术测试参数不行靠。
例如,在公司的软件测试中,制定了科学完好的软件测试打算,通过对打算的有效执行,提高软件测试质量,并且对软件测试技术进行升级,综合利用互联XX技术和大数据分析软件存在的漏洞,准时做好程序优化,并且对系统代码运行可靠性进行讨论,有效提升了对软件系统的整合应用能力,软件程序应用更加可靠。
2.3降低风险与本钱
实践中,对软件程序进行测试可降低运行本钱,实现对管理本钱的有效操纵。
以往,由于软件受损,导致整个运行系统受到损失,给企业带来严峻经济损失。
新时期,考虑到数据技术应用处径.对计算机软件进行升级,重点加强软件病毒抵挡能力,并且对软件中存在的主要问题进行精准识别,通过对软件的局部调整,重视修复技术应用,实现降低运行本钱,提高软件应用质量的预期目标。
3大数据背景下软件测试技术现状
3.1传统技术与需求不匹配
相关测试人员应注重改善传统测试方法,综合分析大数据技术应用优势,讨论有利于测试技术进展的可靠方案。
部分软件在开发设计中存在固有问题,传统开发技术框架与需求不匹配,影响系统软件优化,软件系统开发能力降低。
相关问题出现也造成软件服务能力缺乏。
为改善这一问题,需要在传统技术应用基础上,对先进测试方法进行应用,消除对软件技术应用局限性认识。
在软件服务器的测试中,主要通过操纵器发出信号实现对性能检测。
相关方法也是目前大部分企业应用的有效方式。
但是方法具有局限性,主要应用在少量服务器系统的构成中。
大数据背景下,数据信息呈现快速增长,应关注数据之间整合力度,对主要物理主机进行测试到达理想测试结果。
实践测试环节,也应考虑结构数据和文本数据增长速度较慢,但是半结构数据,例如视频、图片、文字等信息多样化分布,表达出大数据多样化特点。
3.2数据“免疫效应〞广泛存在
软件测试过程中,会面临较多的软件数量和海量数据,部分数据具有较强的免疫特征,简单出现数据失效问题。
在前期的构件开发中,软件设计模式存在肯定缺陷,并且缺点较为集中,促使构件产生部分免疫功能,如果这些缺陷被准时发觉,造成的影响较弱。
技术人员应对软件进行升级和优化,通过测试环节发觉软件技术存在的缺点。
针对目前主流软件中存在的问题,软件开全过程主要是服务、结构和编码三部分组成。
在服务中,主要通过对本地软件的调用,到达理想操纵状态。
实践中,用户对软件的操纵次数具有下降趋势,用户只能通过对服务器信息的输入和输出环节,了解相关信息。
软件的结构化部分以系统数据库的应用为核心,开发人员需要对各种元素进行构建,到达理想的操纵状态。
软件开发人员需要分析目前软件应用中存在的主要问题,对数据的免疫效应有充分认知,在此基础上,讨论有利于数据信息应用的有效方法,确保软件测试技术应用可靠。
免疫效应分析中,也涉及软件编码,这一部分由软件开发人员直接负责,需要通过完善的技术手段,对整个软件的应用环境进行测试,并且做好调试工作,确保数据信息有效应用。
鉴于免疫效应存在,部分数据在应用中会出现失效问题,需要分析制约因素,操纵数据信息精确率,幸免产生较多无用请求。
针对软件而言,前期的开发缺陷为导致后期更新优化工作无法完成,相关人员应重视对数据信息应用可靠性讨论,明确主流软件在开发中遇到的问题,并且依据大数据对问题进行分析,实现对系统程序软件的有效开发利用,满足测试环境要求。
3.3服务化软件存在的问题
服务化软件存在的主要问题是技术应用缺乏,未能依据用户需求对软件功能和主要操作方法进行改良,用户体验度下降。
依据测试技术,需要完善测试单元,构建科学有效的测试方案,分析导致数据猎取精确度缺乏的因素,操纵软件具体应用中存在的不利因素。
软件测试是检查软件应用性能、系统漏洞的主要方法,相关人员应依据大数据技术应用现状,对软件技术应用环境进行优化,提升技术应用可靠性。
软件测试中,应选取合适的测试根据和规范,相关标准可参考ISO/GB软件质量体系标准和软件测试规范。
目前在服务软件的测试中.也应用了动态化技术,通过构建测试时间线,对不同时间维度内软件应用性能进行分析,明确现阶段软件运行和服务中存在的主要问题,使得软件测试技术应用更加合理。
服务化软件测试技术应用中,需要关注数据技术优势,通过二者的结合应用,确保信息数据猎取真实可靠,同时,软件也能够获得科学应用,防止发生信息数据泄露,满足软件测试安全性与可靠性原则。
4大数据背景下软件测试技术方法总结和展望
4.1白盒测试法与/B测试
白盒測试法是软件测试技术基本方法,主要是对软件内部结构和源代码进行测试,了解软件技术路径。
白盒测试法应用中,对软件技术结构进行分析,具有较强的测试效率,目标针对性更强,对软件技术的合理应用产生深远影响。
白盒测试技术能够识别目标函数,通过对软件本身的分析,降低修复本钱。
具体应用中,白盒测试法具有较高的技术要求,操作人员需要具备肯定的技术阅历,并且能够精确分析函数代码和结构,了解流程覆盖测试步骤,实现对测试对象的有效识别。
目前,得益于大数据技术,白盒测试法的应用更加广泛,对系统软件服务能力的提升奉献主要力量。
软件测试中应用的/B测试技术与生物医学中的双盲测试一致,是应用在多个程序或多个版本软件测试中的有用方法。
具体测试环节,相关人员需要在同一时间维度,对测试目标进行分类,一部分用户使用方案,另一部分用户使用B方案,依据测试要求,收集并统计两种测试方案的转化率、点击率、库存率等技术指标,明确方案与方案B应用的优点和缺点,并且对最终方案使用流程进行评估,实现软件测试技术的合理选择。
4.2黑盒测试法与探究测试
黑盒测试法是常用的软件测试方法,具有操作简洁、结果可靠的特点。
测试方法的应用过程中,工作人员只需要输入被测定对象,结果便可通过软件计算得出,与黑盒测试方法比较,相关人员无需了解软件具体使用详情。
在软件测试的不同阶段,可依据测试对象的具体要求,选择合适的黑盒测试方案,通过对基础软件性能和用处的充分发掘,提升软件技术应用可靠性。
因此,实践中,黑盒测试法,对技术人员要求较低。
作为功能测试和自动化测试技术的重要补充,探究性测试应用较为普遍,相关测试方法不存在运行脚本,可在使用过的技术场景中,实现对相关测试技术应用。
与传统测试方法比较,探究性测试法的主动性更强,可省略掉繁多的测试打算和用例设计过程,可在任何节点上完成软件技术测试。
通过对探究性测试方法的应用,可找到系统深层次缺陷,改善以往软件“先设计,后执行〞中遇到的结构不完善问题,但是,探究性测试法无法完成对软件质量的精确评估。
软件测试中,应创新评估方式,通过与大数据技术的结合应用,实现对软件的有效调试,测试中,也应关注单元测试过程和文档管理,并且对常用工具进行应用,完成集成测试与软件系统优化。
4.3数据精确性
大数据时代到来,对信息数据精确性要求较高。
考虑到数据模糊保存特点,如果用户在同一时间,反复发送重复无用数据猎取请求,会造成数据信息错误,影响信息数据真实性。
为提升数据信息猎取质量,相关人员需要利用合理的测试技术,对计算机软件中的数据进行测试,反复校对数据库信息,由此提高数据信息精确率。
测试人员应更新理念,改善传统数据测试技术方法,注重分析软件产品开发与应用中存在的主要问题,关注软件系统升级,防止数据冗杂,不利于系统软件高效应用。
实践操作中,开发的软件产品应满足行业内全部用户需求,对软件结构、功能和主要应用效果进行测试,并且规范测试流程,提升数据信息应用可靠性。
临床中,对数据软件技术的应用方式进行升级,结合大数据技术本身优势,通过数据挖掘、透视和有效分析,防止出现数据“免疫效应〞。
将来基于大数据技术应用.主要实行智能化技术构建全新的数据信息运行环境,并且对数据信息应用是否合理做出精准推断与分析。
通过有效的运行技术,通过软件测试消除差异,提升软件技术应用稳定性。
同时,也可规范数据使用环境,通过大数据对软件技术的开发环境进行优化,关注数据的有效输入和输出,并且在工作实践中,应擅长发觉新的软件测试方法,提升软件测试技术应用水平。
5结论
综上所述,大数据背景下,对软件测试技术进行了分析,先阐述大数据特征,讨论数据技术应用优势和技术背景,提出数据技术能够满足用户独特化需求、提高软件程序应用可靠性,降低使用本钱和软件系统风险。
综合考虑软件技术背景,对目前存在的软件开发设计现状和软件测试中存在的主要问题进行明确,最终对服务化软件测试流程中存在的主要问题进行展望,以期提高软件质量。
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 关于 数据 背景 软件 测试 技术研究