[发明专利]一种基于多接口的自适应的云服务测试方法有效
申请号: | 201310391101.1 | 申请日: | 2013-09-02 |
公开(公告)号: | CN103475538A | 公开(公告)日: | 2013-12-25 |
发明(设计)人: | 张迎周;王参参;张卫丰;王子元;周国强;符炜;钱小燕;常霞 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | H04L12/26 | 分类号: | H04L12/26;H04L29/08 |
代理公司: | 江苏爱信律师事务所 32241 | 代理人: | 唐小红 |
地址: | 210003 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明是一种基于多接口的自适应的云服务测试方法,其中云平台提供的软件测试是一种新型的测试模式,它不同于一般的软件测试,主要区别是在云平台提供一种在线环境,能够并发地同时处理大量的任务集,并把测试的结果通过网络返回到客户端。主要目的是:在整个过程中主要是完成用户任务分类上传,以节约云平台按客户要求聚类的时间,以及对聚类任务进行小粒度的划分和任务的合理调度,使得云平台能够合理分配资源,实现负载均衡,从而达到在最大程度上提高云测试的效率的目标。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 接口 自适应 服务 测试 方法 | ||
【主权项】:
1. 一种基于多接口的自适应的云服务测试方法,其特征在于该方法所包含的步骤为:步骤1) 在多个接口上,开发上传界面的应用:步骤1.1) 获取当前云服务平台所能提供的虚拟机的数量;步骤1.2) 选取虚拟机资源作为云服务中心控制平台;步骤1.3) 标签已经被选取的虚拟机资源:“已分类”;步骤1.4) 标签没有被选取的虚拟机资源:“未分类”;步骤1.5) 获取标签为“未分类”的虚拟机资源信息;步骤1.6) 分类虚拟机资源;其中,虚拟机资源内容包含操作系统的类型、互联网服务器的类型、数据库的类型和虚拟机资源标签:步骤1.6.1) 获取操作系统类型的种类n1类;步骤1.6.2) 根据操作系统类型的种类,分类虚拟机资源为n1类;步骤1.6.3) 获取互联网服务器类型的种类n2类;步骤1.6.4) 根据互联网服务器类型的种类,划分步骤1.6.2)中生成的虚拟机资源为n1×n2类;步骤1.6.5) 获取数据库类型的种类n3类;步骤1.6.6) 根据数据库类型的种类,划分步骤1.6.4)中生成的虚拟机资源为n1×n2×n3类;步骤1.6.7) 更新步骤1.6.6)中 n1×n2×n3类虚拟机资源的标签为“已分类”;步骤1.6.8) 输出生成的n1×n2×n3类虚拟机资源信息;步骤1.7) 映射步骤1.6)中虚拟机资源为客户端的n1×n2×n3个接口;步骤1.8) 获取“未分类”的虚拟机资源信息;步骤1.9) 定义“未分类”的虚拟机资源信息为模糊虚拟机资源;步骤1.10) 映射模糊虚拟机资源为客户端的一个接口;步骤1.11) 根据用户使用客户端所有接口的情况,获取用户选择资源的偏好性的值;步骤1.12) 判断偏好性的值是否大于预先规定的阈值,如果大于,转步骤1.13),否则,转步骤1.8);步骤1.13) 判断是否存在“未分类”的虚拟机资源,如果存在,转步骤1.14),否则,转步骤1.15);步骤1.14) 在客户端增加一个新的接口,转步骤1.11);步骤1.15) 结束:在多个接口上,开发上传界面的应用;步骤2) 动态划分所有接口的任务集:步骤2.1) 获取任务集列表;步骤2.2) 计算该列表的长度,即该长度为任务的个数;步骤2.3) 获取该列表中的所有任务;步骤2.4) 获取该列表中所有任务的大小;步骤2.5) 计算该列表中所有任务的平均值avg:其中,L表示任务的个数;l[i]表示第i个任务的大小;步骤2.6) 设置阈值,其值为步骤2.5)中的所有任务的平均值;步骤2.7) 统计列表中任务的大小大于阈值的任务数量;步骤2.8) 统计列表中任务的大小小于阈值的任务数量;步骤2.9) 判断步骤2.7)中的任务数量是否大于步骤2.8)中的任务数量,如果大于,采用最大最小算法设置任务优先级,否则,采用最小最小算法设置任务优先级;步骤2.10) 计算并调度当前任务接口中资源池的每个集群的负载值:步骤2.10.1) 获取当前任务接口中资源池的每个集群的信息;步骤2.10.2) 获取集群的个数;步骤2.10.3) 获取每个集群的负载值;步骤2.10.4) 计算所有集群的平均值avgc:其中,n表示集群的个数;usedc[i]表示第i个集群的负载值;步骤2.10.5) 获取负载值小于集群平均值的所有集群信息;步骤2.10.6) 更新当前任务接口中资源池的集群信息;步骤2.10.7) 按照负载值,升序排列集群信息;步骤2.10.8) 获取步骤2.9)中已设置优先级的任务;步骤2.10.9) 分配到步骤2.10.7)的集群信息中;步骤2.10.10) 按照负载值,升序排列集群信息;步骤2.11) 定期计算集群的负载平均值;步骤2.12) 判断负载平均值是否大于集群的最大负载,如果大于,转步骤2.13),否则,转步骤2.10.5);步骤2.13) 结束该过程;步骤3) 集群节点动态执行测试任务:步骤 3.1) 获取步骤2)中集群的任务集;步骤 3.2) 判断任务集是否为空,如果是,转步骤3.9),否则,转步骤3.3);步骤 3.3) 遍历集群下每一个节点的空闲资源;步骤 3.4) 计算集群下所有节点资源的平均空闲值avgr:其中,r表示资源个数;res[i]表示第i+1个资源的空闲值;avgr表示所有节点的空闲资源均值;步骤3.5) 选取资源空闲值大于平均空闲值的节点;步骤3.6) 获取步骤2.10.9)任务集群中每个任务的优先级;步骤3.7) 按照降序原则,将每个任务的优先级调度到步骤3.5)中选取的节点上;步骤3.8) 判断每个节点的空闲情况是否达到平均值,如果达到,转步骤3.2);否则,转步骤3.7);步骤3.9) 结束该过程;步骤4) 收集测试结果,返回客户端。
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