[发明专利]一种测试任务执行时间预测方法及最优执行节点选择方法

说明书

本发明公开了一种测试任务执行时间预测方法及最优执行节点选择方法，包括以下步骤：获取测试任务的作业文件；从作业文件中提取执行组件，生成执行组件的第一执行时间；从业文件中提取测试用例，根据测试用例生成第二执行时间；根据第一执行时间和第二执行时间，确定待测试任务在该测试节点上的预测执行时间；本发明通过将机器学习算法多项式回归算法应用到测试节点上，作为时间预测模型，使得自动化测试框架的各个测试节点具备预测测试任务执行时间的能力，并最终选择一个使测试任务运行时间最短的测试节点来执行。

技术领域

本发明属于自动化测试技术领域，尤其涉及一种测试任务执行时间预测方法及最优执行节点选择方法。

背景技术

自动化测试一般是指软件测试的自动化，软件测试就是在预设条件下运行系统或应用程序，评估运行结果，预先条件应包括正常条件和异常条件。自动化测试框架已经被广泛地应用于软件测试中，并为软件产品带来了高效地质量保证。越早获得测试结果，开发人员便能越早地发现并解决问题。

当自动化测试框架中的控制节点收到来自客户端发来的测试请求时，如何挑选测试节点执行本次测试，目前，有两种典型的方式，第一种是采用循环的方式，所有的测试节点被依次调用；另一种方式是用户在请求中指定要使用的测试节点。

这两种方式都有一个共同的缺点，即控制节点仅仅只是向各个测试节点分发测试任务，难以在所有测试节点中选择最适合的测试节点对测试任务进行测试，进而导致测试任务完成时间过长，以致影响发现并修复软件产品问题的时间。

发明内容

本发明的目的是提供一种测试任务执行时间预测方法及最优执行节点选择方法，通过预测测试任务在测试节点上的预测执行时间，来为测试任务合理地分配测试节点。

本发明采用以下技术方案：一种自动化测试中测试任务执行时间预测方法，其特征在于，应用于自动化测试框架中的测试节点，包括以下步骤：

获取测试任务的作业文件；

从作业文件中提取执行组件，生成执行组件的第一执行时间；其中，执行组件由具有固定执行时间的多个执行步骤组成；

从作业文件中提取测试用例，根据测试用例生成第二执行时间；其中，第二执行时间为作业文件中的测试用例在该测试节点上的执行时间；

根据第一执行时间和第二执行时间，确定待测试任务在该测试节点上的预测执行时间。

进一步地，确定待测试任务在该测试节点上的预测执行时间后还包括：

累加预测执行时间与该测试节点的现有执行任务完成时间，生成待测试任务在该测试节点上的预测完成时间。

进一步地，根据测试用例生成第二执行时间包括：

提取每个待执行测试用例的多个规模参数；

以每个待执行测试用例的多个规模参数为输入值、基于训练好的时间预测模型，生成每个待执行测试用例在该测试节点上的预测执行时间；

累加待执行任务中的所有待测试执行用例的预测执行时间，得到第二执行时间。

进一步地，训练好的时间预测模型为基于机器学习的多项式回归算法估计模型，具体为：

Y＝a+b1*X1+b2*X2+...+bn*Xn，

其中，Y为测试用例在该测试节点上的预测执行时间，X1,X2，…，Xn均为测试用例的规模参数，a、b1、b2，…，bn均为时间预测模型中的系数，通过多个已知数据集训练得出。

本发明的另一种技术方案：一种自动化测试中测试任务执行时间预测装置，应用于自动化测试框架中的测试节点，包括：

第一获取模块，用于获取测试任务的作业文件；