2) 测试环境创建
按照checklist中的网络拓扑、硬件配置、网卡型号的要求创建测试环境的硬件和网络环境,搭建完毕后,每个设备(PC或服务器)要整理出《硬件配置表》,以便于维护
3) 测试环境配置
按照checklist中的软件配置、软件要求、网络信息、用户权限配置测试环境中PC和服务器的软件环境,配置完毕后,每个设备(PC或服务器)要整理出《环境配置文档》,以便于后期的环境维护。
4) 应用程序部署
按照checklist中的应用软件列表和应用软件要求,将应用程序部署到测试环境中,部署完毕后,每个应用程序的部署要整理出《应用软件部署文档》,以便于后期的升级维护。
5) 测试环境的使用
在使用过程中可能会对测试环境做一定的调整,每次调整后,都要对相应的文档《测试环境部署checklist》、《硬件配置表》、《应用软件部署文档》和《应用软件部署文档》进行修改,以保持环境和文档的一致。
6) 测试环境回收
项目结束后,需要对项目中使用的资源进行整理,并将不使用的资源进行释放。
硬件资源:PC机、服务器、磁盘空间、交换机等
网络资源:IP地址
3.3 测试数据的获取和处理
功能测试的数据获取主要有三个方式
1) “造”数据:针对正常业务,异常情况,边界情况等构建测试数据,不仅仅包括最基本的基础数据,比如:用户、权限、配置、基础编码、原数据等,还包括系统的业务数据;
2) “导”数据:把已经在生产环境中运行的数据或老版本中的数据导出,在此基础上进行数据的整理后加工为测试数据;
3) “积累”数据:使用现实的业务流程将现有的非电子化业务数据手工录入系统,在验证业务的同时也完成了测试数据的积累,即边测试边积累数据。但是这种情况积累的数据往往有一定局限性,因为已经发生的业务数据基本是正确的、一致的,而且可能缺少某些特定业务的数据(不常发生的分支业务)。这样就需要根据对测试需求的分析,追加新的测试数据,以便能完整覆盖业务类型。
性能测试使用的数据和功能测试有一定的区别,准备测试数据的侧重点不同,性能测试使用的数据不用考虑如何去校验功能。性能测试数据要注意以下几点:
1) 测试数据的唯一问题
性能测试往往使用自动化测试工具进行测试,会使用相同的脚步反复的运行来进行测试,所以在测试过程中一定要注意脚本中参数的重复问题,设计测试数据时要考虑并发用户数以及每个用户可能迭代的次数,避免因测试数据数量不够而使用重复数据,最终导致测试失败。
2) 测试数据的清理问题
性能测试往往会向系统中增加大量的数据,增加的数据量足以达到影响系统性能的程度(例如:数据库表中有100条数据和表中有100W条数据的响应时间一定是不同的),所以必须及时的对增加的测试数据进行清理,以保证测试环境的公平性,进而保证测试结果的真实性。
3) 测试数据数量和容量(大小)问题
性能测试往往要使用“大”数据量来进行测试,“大”数据量不仅仅指数量的多少,还要考虑到数据容量的大小。例如:发布文章的测试,不仅要满足发布文章数量的要求,还要考虑到文章内容的大小,也就是说不仅要考虑发布10W个1K大小的文章的性能还要考虑发布10W个10M大小的文章的性能。
4) 测试数据随意性问题
测试数据忌随意性,随意输入指定长度的字符串,虽然满足测试执行的要求,但是对后续工作会产生很多不良影响,例如:无法保证数据的唯一性,随意的输入数据有几率产生重复数据;收集的测试结果开发人员不易分析,性能测试中的开发人员可能需要分析内存的 Dump文件,随意输入的、没有规则的字符串不利于开发人员对dump文件的分析。
四. 如何开展性能测试
测试前期的准备工作纷繁复杂,做好测试准备工作,已是完成了测试工作的一大半,但要产生一份具有说服力的测试报告,还应正确把握测试的强度,保持测试的一致性,提高测试的精度。
判断软件的好坏,要看软件解决实际应用的能力,只有在一定的测试强度下,才能测试出各种软件资源的消耗率,软件运行的速度,软件的稳定性。通过对比在不同的测试强度下,不同软件每一个功能模块解决实际问题的能力和软件运行的效率,我们才可能判断出不同软件的每一个模块的强弱,甚至于整个软件的优劣。
原文转自:http://www.uml.org.cn/Test/200812256.asp