일상적인 테스트 작업에서는 테스트 케이스를 작성하는 데 많은 시간이 걸리는 경우가 많고, 설계된 테스트 케이스가 중복되고 불완전하여 테스트 케이스 실행 확인이 불완전하고 효율성이 낮으며 프로젝트 결함을 적시에 찾지 못하는 경우가 많습니다.
따라서 테스트 케이스 작성 및 실행의 효율성을 높이는 것이 시급하며 일반적으로 테스트 케이스 최적화는 주로 다음 측면에서 이루어집니다.
1. 사용 사례 프레임워크 최적화
테스트 케이스를 최적화하려면 먼저 유스 케이스 디자인을 최적화해야 하며, 좋은 유스 케이스 디자인에는 좋은 유스 케이스 프레임워크 지원이 필요합니다.
일반 사용 사례 프레임워크는 테스트 방법을 기반으로 하며 다음 세 가지 계층으로 나뉩니다.
첫 번째 계층인 테스트 유형은 시스템에 필요한 테스트 유형을 고려합니다.
두 번째 계층, 유스케이스가 시나리오 방식에 중점을 둔다면 시나리오 고려 사항이며, 구현 방법에 대해서는 당분간 생각하지 않습니다. 사용 사례 설계가 논리적 경로에 초점을 맞춘다면 각 경로에 대해 구현되는 것이 주요 기능입니다.
세 번째 계층은 기능점으로, 이 시나리오를 실현하기 위해 어떤 기능 모듈이 필요한지, 각 모듈이 무엇을 하는지를 고려한 시나리오 지향이고, 모듈 지향은 각 모듈에서 실현되는 주요 기능점을 고려하고, 경로 지향은 고려하는 것입니다. 경로에서 기능 포인트의 실현.
2. 컴포넌트 메커니즘과 모듈 기능의 분리
구성 요소에는 구현하는 기능과 아무 관련이 없는 자체 메커니즘이 있으며 가장 일반적인 메커니즘은 예약 메커니즘과 구성 읽기 메커니즘입니다. 각 모듈에서 테스트하고 테스트 사례를 반복적으로 작성할 필요 없이 이러한 항목을 제거하고 별도로 테스트할 수 있습니다.
3. 공개 사용 사례에 집중
테스트 사례를 최적화하려면 일반적인 사용 사례에 주의를 기울여야 합니다. 일반적으로 일반적인 사용 사례에는 세 가지 범주가 있습니다.
첫 번째 범주인 테스트 방법은 페이지 넘기기, 내보내기, 업로드 등과 유사하게 모든 프로젝트에서 공통됩니다. 테스트 방법은 통일되어 있으며 디자인의 차이로 인해 각 프로젝트마다 조금씩 다르지만 기능은 프로젝트의 각 장소에서의 구현은 기본적으로 일관성이 있습니다. 이때의 테스트 케이스는 Public Use Case로 활용이 가능합니다.
두 번째 카테고리는 프로젝트 내 다수의 컴포넌트가 사용하는 방식으로, 이때 유스케이스 디자인과 유스케이스를 별도로 작성하게 되며, 실행 중 한 번만 실행하면 되므로, 둘 다 개별적으로 실행해야 한다.
세 번째 범주에는 보고 시스템의 ETL 프로세스와 같이 비교적 흔하지 않은 공개 사용 사례가 있습니다. ETL 프로세스는 데이터를 추출, 변환 및 로드하고 다양한 데이터 소스를 처리하지만 실제 프로세스는 일관됩니다. 처리, 데이터의 조건부 변환이 필요한 경우에만 일관성이 없습니다. 따라서 전체 프로세스는 실제로 일반적인 사용 사례입니다.
4. 조건부 분할 정방향 조합
관련된 유스케이스가 여러 조건의 조합에 의해 제어되는 경우 유스케이스 디자인의 각 조건을 가장 작은 세분화로 세분화하십시오. 이때 많은 유스케이스 디자인에는 공통점이 있으며 재사용 가능한 테스트 케이스가 많이 있을 것입니다. 사용 사례 설계 작업량을 줄일 수 있습니다.
그런 다음 일부 긍정적인 데이터는 실제로 여러 개의 가장 작은 세분성 조건으로 구성되어 있고 별도로 검증할 필요가 없기 때문에 사용 사례 설계를 가장 작은 세분성으로 세분화하는 기반으로 특정 조합 최적화가 수행되므로 조합을 줄일 수 있습니다. 유스 케이스 실행 시간.
5. 시나리오 분석 및 제거
상태 제어가 많은 사용 사례의 경우 특정 시나리오 분석이 필요하며 존재하지 않는 일부 시나리오의 경우 사용 사례가 삭제됩니다. 개발에 해당 제어가 없더라도 개발 수정이 필요할 가능성은 매우 적고 그러한 수정은 의미가 없기 때문입니다.
또한 테스트 케이스 작성의 효율성과 품질을 향상시키기 위해 개발 도구를 사용하여 테스트 범위를 보장할 수도 있습니다. 예를 들어 CoCode 개발 클라우드는 AI를 사용하여 각 요구 사항에 대한 정방향 및 역방향 다차원 테스트 사례를 자동으로 생성하고, 테스트 범위와 포괄성을 개선하고, 테스트 품질을 보장하고, 테스터의 작업량을 줄이고, 작업 효율성을 20%-30% 높입니다. .
현재 CoCode는 Co-Project 지능형 프로젝트 관리 도구(요구사항 항목화, 테스트 사례 자동 생성), 요구사항 분석 도구, 검토 분석 도구 등 일련의 AI 개발 도구를 출시합니다. 프로젝트 관리 플랫폼은 30일 무료 평가판과 함께 4가지 주요 버전을 출시했습니다. CMMI3-5 레벨의 효율적인 착륙을 완벽하게 지원하는 CMMI 착륙 도구가 출시되었습니다.