大數據背景下軟件測試研究

張鳳霞

（江西軟件職業技術大學 江西省南昌市 330000）

1 大數據背景下軟件測試面對的挑戰

1.1 用戶制約軟件測試速度

從辯證的角度來看，數據用戶在軟件開發的過程中對于軟件測試的影響是雙面的，良好的用戶反饋可以讓數據測試更加符合用戶的預期與市場的需求。然而隨著網絡平臺用戶數量的增加，用戶對軟件的需求趨于多樣化，每一個用戶在使用的過程中都希望能夠通過簡單方便的操作便能完成各種任務，而這也為軟件軟件測試帶來可測試的系統空間壓縮，使得軟件測試的作用不明顯等問題，難以滿足軟件更高層次的發展需求，從而讓軟件在市場上逐漸失去自身的核心競爭力。

另外在網絡云技術普遍應用到各個領域的背景下，云計算也逐漸應用到軟件測試當中。但是在云計算過程中，除了輸入以及輸出的接口以外，在大部分的數據用戶對于架構、PAAS的理解依然存在較大的偏差，他們無法準確地理解對PAAS程序，導致其對服務器發送的請求在很多情況下沒有任何效果。而這同樣在無形中增加了用戶測試的難度。

綜上所述，用戶在軟件開發過程中承擔的角色具有兩面性，一方面用戶反饋可以讓軟件開發但是在具體的軟件測試當中，往往會因為用戶的使用習慣以及對軟件測試的配合度偏低導致軟件測試難以向前進行發展的瓶頸期。

1.2 受制于落后的軟件測試平臺

如今各個行業在對自身軟件進行測試的過程中，都會遇到一個相同的問題，那就是存在一些落后的軟件測試平臺，制約著整個產業鏈的健康發展。與此同時，正如前文提到的，用戶在不斷增加的同時，對于數據的需求量與數據的多樣性也是與日俱增的。已往性能較低，可以測試數量不多的數據平臺如今已不能再軟件測試承受海量的數據處理，而這也直接對軟件測試產生了負面影響。

1.3 大數據處理框架帶存在問題

大數據處理框架Map-Reduce已得到了廣泛的應用，用戶在設計分布式應用程序時只需要實現map()和reduce()兩個函數，這個框架極大簡化了數據密集型應用的數據處理過程，然而也導致了用戶功能不如框架本身功能豐富，也給測試工作帶來了難度。

1.4 大數據性能測試的問題

在過去的軟件測試中針對B/S或C/S的性能測試通常是通過客戶端測試負載器模擬向服務器發送請求，再經過一系列的數據輸送最終完成服務器的壓力測試。然而在大數據背景下，數據處理平臺則往往會搭建在可動態擴展的PaaS平臺，過去的壓力測試模式如今已收效甚微。

1.5 大數據背景下Oracle問題不斷

在軟件測試的過程中，有一項專門對測試過程是否通過的可驗證的流程被稱為Oracle。但是這個流程往往伴隨著預測以及快速算法存在矛盾的問題，阻礙這軟件測試的正常開展。以視頻軟件面向用戶進行視頻推薦為例，提供大數據進行統計學的計算，以滿足用戶個性化的的視頻更容易滿足用戶的觀看需求，但與此同時也有著另外一部分人不喜歡看的可能性存在。如果僅僅通過概率計算得出此視頻類型更有幾率得到用戶點擊的結論，便沒有辦法進行更精確的分析。而這種存在概率性的問題讓結果的正確性與準確性從本質上產生差別，增加了Oracle的確定難度。

2 大數據背景下軟件測試

盡管在大數據背景下軟件測試面臨一系列困難的挑戰，但這些挑戰同時也是開發新技術，突破軟件開發與升級門檻的重要契機，相關技術人員需要針對軟件測試過程中遇到的問題需要具體問題具體分析再加以解決，為數據用戶提供優質的軟件服務，幫助企業開括更大的市場。

2.1 提高測試數據的準確

在軟件測試工作中，測試數據是衡量測試工作效果的重要工具。因此在具體的測試過程中，需要保持數據的準確性。但是用戶在使用過程時，往往會出現數據存儲的模糊認識和發送重復無用請求的信息的情況，進而降低了數據信息的準確性，影響了軟件測試的效果，并且存在于軟件測試方和數據用戶方兩者間的不準確將會為用戶帶來一系列的方面體驗，更不利于后臺的正常地進行數據記錄工作，為后續的軟件測試造成方面影響并形成惡性循環。

因此在數據庫正式應用之前，相關工作人員必須要對數據庫應用軟件實施有效的檢測，在檢測的過程中，工作人員需要兼顧性能效率、容錯性、可用性、擴展性、穩定性以及兼容性，要把錯誤信息出現頻率盡可能調低。只有通過測試后，才能讓數據用戶進行使用，只有這樣才能讓類似的問題數據產生的可能性降到最低，從而保證數據信息的準確性，為數據維護提供更良好的使用體驗。

2.2 實現測試技術的改進

在過去傳統的軟件測試當中，相關工作人員習慣只使用一種或兩種技術對軟件進行技術測試，但是這種方式往往無法全面地發現軟件中存在的問題，而且隨著大數據時代的到來，如果僅靠一、兩種技術的測試模式往往會導致整個檢測效率低下，難以得出客觀的全面的解餓結果，此外整個檢測過程需要耗費大量時間，影響整個軟件測試的進程，

綜上所述，過去的軟件測試技術已很難有效地進行數據接收，相關部門只有與時俱進地引入新的測試技術，才能保證測試工作可以繼續正常進行。而運用新的測試技術實現需要滿足以下兩點要求：

首先在正式使用某一項新的數據檢測技術前，輸入的數據需要滿足規范數據的屬性要求，要達到相應的檢測標準，從而更好地滿足用戶的使用要求，從源頭上避免數據檢測問題的出現。其次工作人員要提前做到功課，對各項新的檢測技術有充分的了解，清楚每一種技術存在的優點與缺點，做好可能出現的問題發生的準備。

而具體的改進軟件測試方法，首先相關部門可以通過將技術和方法的有效結合，引入新型的軟件檢測技術，比如后文將要提到的智能化手段以及云技術，對現有的軟件檢測模式進行創新，為整個檢測模式注入新鮮血液。在此基礎上，相關工作人員要積極地反思在過去的檢測工作中存在的問題，在實踐中發展理論，并通過新的理論指導實踐。最后，部門內部要加大軟件測試過程中的監督力度，要把新技術與新理論落實到位，只有多部門間的互相配合，才能將有效保證軟件檢測工作的高效運行，才能及時發現軟件中存在的漏洞并及時處理。

總的來說，在大數據時代，面對需要處理的數據變得越來越多，任何一種測試技術都無法快速準確地將所有的軟件數據進行高效處理。這就要求在軟件測試過程中需要準備多種技術測試方案，而這背后同樣離不開豐富的測試技術。此外，軟件檢測在多種技術的加持下，可以更容易發現軟件本身存在的缺陷并及時記錄下來交給相關技術部門進行處理。通過各項檢測技術的共同使用，可以把它們之間的劣勢與優勢互相彌補，發揮它們共同的長處，為軟件測試提供有效的保障。

2.3 智能化手段的運用

在大數據時代，人工處理數據的工作方式不僅效率低下，而且往往會頻繁得出現失誤，這對軟件測試工作來說是極其不利的。因此把智能化技術應用到軟件測試中可以高效地對數據信息進行快速準確地處理可以說是軟件測試工作的必經之道。

在智能化手段實際應用軟件測試時，需要注意它的設計工作需要對輸入的數據選擇正確的評價方式。此外在數據輸入的過程中，還要保證數據的各項屬性和各個步驟符合規范。在信息化時代，利用好智能化手段進行軟件測試可以有效地縮小數據輸出與數據輸入時候存在的差異，為軟件測試有效地解決許多隱患，大大提高了軟件測試的效率，達到更好的數據檢測效果，為軟件的數據用戶們提供安全舒適的使用環境。

2.4 實現自動化環境的構建

在軟件測試過程中需要面對海量的數據，此外，前文還提到軟件測試受限于用戶自身對軟件測試的能力不足在此情況下，開發一個數據接收網站的需求應運而生。提供搭建網站實現對這些數據進行自動化管理的工作。不過在使用云技術的過程中，需要注意的是輸入端口與輸出端口的數據需要始終保持一致，達到數據用戶可以在短時間內實現數據的發送與接收效果。總的來說，對大數據進行自動化的管理，可以提高大幅度提高數據處理的效率，并且有助于軟件測試工作的進一步發展。

2.5 對Oracle的內存區進行充分調整

Oracle數據庫的內存區中的SGA是作為Oracle數據庫當中的數據緩沖區域，資源共享池以及相關數據日志的緩沖區域，這些區域的分配能否合理直接關系到了數據庫系統性能強弱而數據庫的緩沖有著存儲所搜索到的相關數據的功能。在實際的軟件分析的應用過程中，工作人員可以把相關的數據庫用戶所發出的數據請求直接調整至數據的緩沖區域，讓數據的緩區域直接將這些所接收到的數據直接再返還給用戶，這樣便能夠盡可能地有效減少數據檢索的時間，提高軟件測試的效率。Oracle的內存區結構圖如圖1。

圖1：Oracle的內存區結構圖

3 結語

信息時代的到來讓大數據技術獲得了日新月異的更新換代，而在技術進步的過程中，對應的軟件測試遇到了數據用戶制約軟件測試速度、落后的軟件測試平臺限制著軟件測試的正常工作，除此以外還有大數據處理框架與性能測試存在問題以及Oracle問題不斷等諸多挑戰。但是在大數據時代的背景下，面對這些挑戰，軟件的測試工裝處于逆水行舟不進則退的狀態。為了給用戶帶來更好的軟件使用體驗，相關部門需要迎合時代的發展需求與發展趨勢，及時處理開發工作中存在的問題，做到具體問題具體分析，通過調整Oracle的內存區、提高測試數據的準確度、改進測試技術、構建自動化環境以及運用智能化手段等方式為軟件測試工作搭建更好的環境，促進行業的健康可持續發展。去讓軟件測試能夠以更高的效率為軟件研發和用戶需求服務。