An end-to-end scalable approach for model-based graphical user interface testing
Küçük Resim Yok
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Model-based GUI testing has been a subject of many studies for decades. It has also started to gain attraction in the commercial field in the last years. It is part of black box testing due to its ability to test systems without accessing the codebase. Since model-based GUI testing needs only a model for testing, it can be automated easily in comparison to the code-based testing approaches. This thesis study addresses the scalability problem in systems with big models when model-based GUI testing is expected to be used. Sometimes it takes so much time to generate and execute test cases due to the model's complexity. An approach is presented and exemplified with two case studies. A community detection algorithm is applied, and communities are detected to split the model into smaller models. Test cases generated from the primary and community models are compared. In order to validate the approach's effectiveness, mutation testing was applied to calculate mutation scores. Test suite sizes of models reduced dramatically with a community detection approach without compromising the mutation score too much. An open-source software is developed to apply the approach in an automated way. The use of this software kept the manual effort as low as possible. Results and possible improvements are discussed to increase the capabilities of the model-based testing tool.
Model tabanlı GUI testi, uzun senelerdir birçok çalışmanın konusu olmuştur. Son yıllarda ticari alanda da ilgi görmeye başlamıştır. Koda erişmeden sistemleri test etmesi nedeniyle kara kutu testinin bir parçasıdır. Model tabanlı GUI testi, test için yalnızca bir modele ihtiyaç duyduğundan, kod tabanlı test yaklaşımlarına kıyasla kolayca otomatize edilebilir. Bu tez çalışması, model tabanlı GUI testinin kullanıldığı büyük modellere sahip sistemlerde ölçeklenebilirlik sorununu ele almaktadır. Bazen modelin karmaşıklığı nedeniyle test senaryoları oluşturmak ve bunları sistem üzerinde çalıştırmak çok zaman alır. İki durm çalışması ile yaklaşım sunulup örneklendirilmiştir. Bir topluluk algılama algoritması, modeli daha küçük parçalara bölmek için uygulanmıştır. Orijinal ve topluluk modellerinden oluşturulan test dizileri karşılaştırılmaktadır. Önerilen yaklaşımın etkinliğini ölçmek için mutasyon testi çalışma içine entegre edilmiştir. Mutasyon puanından çok fazla ödün vermeden bir topluluk algılama yaklaşımıyla modellerin test dizisi boyutları önemli ölçüde azaltılmıştır. Açık kaynaklı bir yazılım, yaklaşımı otomatik bir şekilde çalışmalarda uygulamak için geliştirilmiştir. Yazılımın kullanımı, manuel çabayı mümkün olduğunca düşük tutmaktadır. Model tabanlı test aracının yeteneklerini artırmak için sonuçlar ve olası iyileştirmeler tartışılmıştır.
Model tabanlı GUI testi, uzun senelerdir birçok çalışmanın konusu olmuştur. Son yıllarda ticari alanda da ilgi görmeye başlamıştır. Koda erişmeden sistemleri test etmesi nedeniyle kara kutu testinin bir parçasıdır. Model tabanlı GUI testi, test için yalnızca bir modele ihtiyaç duyduğundan, kod tabanlı test yaklaşımlarına kıyasla kolayca otomatize edilebilir. Bu tez çalışması, model tabanlı GUI testinin kullanıldığı büyük modellere sahip sistemlerde ölçeklenebilirlik sorununu ele almaktadır. Bazen modelin karmaşıklığı nedeniyle test senaryoları oluşturmak ve bunları sistem üzerinde çalıştırmak çok zaman alır. İki durm çalışması ile yaklaşım sunulup örneklendirilmiştir. Bir topluluk algılama algoritması, modeli daha küçük parçalara bölmek için uygulanmıştır. Orijinal ve topluluk modellerinden oluşturulan test dizileri karşılaştırılmaktadır. Önerilen yaklaşımın etkinliğini ölçmek için mutasyon testi çalışma içine entegre edilmiştir. Mutasyon puanından çok fazla ödün vermeden bir topluluk algılama yaklaşımıyla modellerin test dizisi boyutları önemli ölçüde azaltılmıştır. Açık kaynaklı bir yazılım, yaklaşımı otomatik bir şekilde çalışmalarda uygulamak için geliştirilmiştir. Yazılımın kullanımı, manuel çabayı mümkün olduğunca düşük tutmaktadır. Model tabanlı test aracının yeteneklerini artırmak için sonuçlar ve olası iyileştirmeler tartışılmıştır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
GUI Testing, Model-Based GUI Testing, Mutation Testing, Community Detection, Finite State Machine, GUI Testi, Model Tabanlı GUI Testi, Mutasyon Testi, Topluluk Algılama, Sonlu Durum Makinesi
