Akıllı Bulut Testi Kapsamında Topoloji Haritalama Algoritmasının Gerçekleştirilmesi Araştırması
Wang Liang1, Han Liangang2, Xie Xihai1
(1. İletişim ve Bilgi Mühendisliği Okulu, Xi'an Posta ve Telekomünikasyon Üniversitesi, Xi'an, Shaanxi 710061; 2. Xi'an Havacılık ve Uzay Güç Teknolojisi Enstitüsü, Xi'an, Shaanxi 710025)
Akıllı bulut test platformunun özelliklerine göre, gerçek ATF topoloji haritalaması ile birlikte test kaynaklarının merkezi yönetimini güçlendirmek için, akıllı bulut test platformunun otomatik topoloji haritalamasını gerçekleştirmek için bir yöntem önerilmektedir. ATF çerçevesine dayanan bu yöntem, aday cihaz gruplama çözüm alanının boyutunu ve her aday cihaz grubunun bağlantı eşlemesini sürekli olarak optimize eder ve otomatik topoloji haritalamasının çekirdek algoritmasının mantıksal yapısını ayrıntılı olarak analiz eder. Yeni bir otomatik topoloji haritalama yöntemi sağlamak için taşıma tablosu, mantıksal cihaz sıralaması ve cihaz grubu edinme sıralama yöntemleri benimsenmiştir. Ve gerçek akıllı bulut test ortamına uygulandığında, topoloji haritalama algoritmasının iyi bir ölçeklenebilirliğe ve gizliliğe sahip olduğunu doğruladı ve keşif verimliliği, doğruluğu ve etkinliği büyük ölçüde iyileştirildi.
Akıllı bulut testi; ATF; topoloji haritalama; taşıma tablosu
Çin Kütüphanesi Sınıflandırma Numarası: TN915; TP301
Belge tanımlama kodu: Bir
DOI: 10.16157 / j.issn.0258-7998.2017.03.029
Çince alıntı biçimi: Wang Liang, Han Liangang, Xie Xihai.Akıllı bulut testi altında topoloji haritalama algoritmasının gerçekleştirilmesi üzerine araştırma.Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2017, 43 (3): 116-119.
İngilizce alıntı biçimi: Wang Liang, Han Liangan, Xie Xihai.Akıllı Bulut testinde topoloji haritalama algoritmasının uygulanması üzerine araştırma.Elektronik Tekniği Uygulaması, 2017, 43 (3): 116-119.
0 Önsöz
Otomatik test teknolojisinin sürekli gelişimi ile, akıllı bulut test platformu olan dördüncü nesil otomatik test teknolojisi bulut testi ortaya çıktı. Platformu, kaynak kullanımını iyileştirmek için test kaynaklarının merkezi yönetimini ve birden çok test grubu karşısında kaynak paylaşımını gerektirir. Aynı zamanda, kaynakları tahsis etmek, test ilerlemesini izlemek ve sonuçları yayınlamak için bir test görev mekanizması tanıtıldı. Akıllı bulut test platformu, otomatik topoloji haritalama algoritması için daha yüksek gereksinimler ortaya koyan merkezi kaynak yönetimini vurgular.
Topoloji arama algoritmasının gerçekleştirilmesi, belirli bir fiziksel ağdaki mantıksal topolojide açıklanan cihaz ve bağlantı ilişkilerini karşılayan fiziksel cihazları ve bunların bağlantı eşleme ilişkilerini aramaktır. Normal koşullar altında, test yatağının her test ekibi için kendi bileşenleri vardır ve ağ, test edilen cihazın özelliklerine göre ayrı ayrı kurulur. Test yatağının ölçeği genellikle 4 ila 5'tir ve en büyük ölçek genellikle 10 cihazdan fazla değildir.Algoritma ölçeklenebilirliği ve gizliliği nispeten zayıf, genel verimlilik düşük ve ekipman sayısındaki artış uzun zaman alıyor ve elde edilen isteğe bağlı ekipman Aralık, test yatağındaki fiziksel anahtarların ağını destekleyemeyecek kadar büyük.
Akıllı bulut test platformunun piyasaya sürülmesinden sonra, otomatikleştirilmiş topoloji haritalama algoritması geleneksel ATF çerçevesine dayanmaktadır.Genel olarak mevcut ekipman yelpazesini, ekipmanların sıralanmasını ve bağlantı haritalama işlem tablosunu vb. Tartışır ve bulut platformunun test verimliliğini daha da elde etmek için algoritmanın gerçekleştirilmesini optimize eder. Desteklemek.
1 ATF
ATF (Otomasyon Test Çerçevesi) çerçevesi, zengin bir komut dosyası çalıştırma ve yönetim arabirimi sağlar. Otomatik topoloji haritalama modülünün desteğiyle, komut dosyası geliştirmenin topoloji ortamının, yürütme sırasında gerçek fiziksel ağ ortamıyla hiçbir ilgisi yoktur. ATF çerçevesine dayalı komut dosyası esas olarak üç tür dosyadan oluşur: topoloji, test yatağı ve komut dosyası. Test yatağı dosyası, kullanıcının fiziksel ağ ortamını açıklamadan sorumludur, topoloji dosyası mantıksal topoloji ortamını tanımlamak için kullanılır ve komut dosyası dosyası gerçek test adımlarını tamamlamak için kullanılır. Topoloji dosyası ile test yatağı dosyası arasındaki eşleme ilişkisi, otomatik topoloji haritalama modülü tarafından tamamlanır.
1.1 ATF algoritması
Mevcut ağda M fiziksel cihaz ve mantıksal topolojide N mantıksal cihaz olduğunu varsayalım. Fiziksel cihazların bağlantı ilişkileri {M1, M2}, {M1, M3} ... {Mn, Mm} ve toplam bağlantı sayısı m ; Mantıksal cihaz bağlantı ilişkisi {N1, N2}, {N1, N3} ... Toplam bağlantı sayısı n'dir; ağdaki mantıksal topolojiyi karşılayan cihazı ve bağlantı ilişkisini bulun.
Öncelikle, cihaz türüne ve bağlantı türüne göre her mantıksal aygıtın isteğe bağlı fiziksel aygıt aralığını bulun. {K1, K2'yi elde etmek için mantıksal aygıt {N1, N2 ... Nn} eşlenir ve fiziksel aygıt aralığı {M1, M2 ... Mm} içinde aranır. Kn}. Bunlar arasında: K1, K2 ... Kn sırasıyla her mantıksal aygıta karşılık gelen seçilebilir fiziksel aygıt aralıklarının sayısını temsil eder ve K1, K2 ... Kn, M'den küçük veya ona eşit olmalıdır. Algoritma karmaşıklığı: T (n) = O (M × N); daha sonra K1 × K2 ... Kn kombinasyonu içinde hareket edin ve her kombinasyon için bir N2 matrisi oluşturun ve tekrarlamayı ortadan kaldırmak için hedef mantık topolojisi N2 matrisiyle C eşleşmeleri yapın Mantıksal topoloji bağlantısı, fiziksel cihaz bağlantısıyla eşleşiyorsa. Algoritma karmaşıklığı:
1.2 ATF algoritması optimizasyonu
ATF topoloji arama algoritmasının bariz eksiklikleri vardır.Etkili bir sıralama temeli yoktur.Mantıksal matriste ve fiziksel matriste cihaz bağlantısı tek tek eşleştirilmelidir.Ayrıca, fiziksel cihaz bir HUB ve son derece verimsiz bir fiziksel anahtar içerdiğinde durumu dikkate almak gerekir. Bu nedenle, isteğe bağlı ekipmanın değerlendirmesinde, ekipman tipi kısıtlama kontrolü eklenir, çözüm alanı en aza indirilir, çıktı matrisi aralığı ve mantıksal ekipman listesi sıralanır ve akıllı bulut testi için otomatik topoloji haritalama algoritması sunulur.
2 Otomatik topoloji haritalama algoritmasının uygulama mekanizması
2.1 Akıllı Bulut Test Platformu
Akıllı bulut test platformu bulut merkezlidir, test kaynaklarını merkezi olarak yönetir ve bunları talep üzerine dinamik olarak tahsis ederken, komut dosyaları eşzamanlı ve dağıtılmış yürütme için bulutta yoğunlaşır. Topoloji doluluk süreci, akıllı bulut test arka planındaki bir görevin, topolojisine ve çalıştırılacak fiziksel ağa göre topoloji haritalama modülüne bir doluluk talebi başlatmasıdır. Topoloji haritalama modülü, fiziksel ağın tamamındaki boşta kalan kaynaklarda belirtilen topolojiye uyan aygıtları ve bağlantı noktalarını arar ve doluluk durumlarını değiştirir. Topoloji serbest bırakma süreci şu şekildedir: görev yürütüldükten sonra, topoloji haritalama modülüne bir serbest bırakma talebi başlatılır ve topoloji haritalama modülü, topoloji tarafından eşlenen cihaza ve bağlantı noktasına göre karşılık gelen fiziksel cihazı ve bağlantı noktası durumunu serbest bırakır. Fiziksel kaynakların birleşik koordinasyonunu ve üst katman uygulamalara şeffaflığı sağlamak için, temel işlev, otomatik topoloji haritalamanın çekirdek algoritması tarafından sağlanan arabirimi çağırarak işlenir.
2.2 Otomatik topoloji haritalamanın temel algoritması
Tasarım, işleme mantığını ve topoloji haritalama algoritmasının verilerini ayırır. Bütün, Şekil 1'de gösterildiği gibi giriş ve çıkış bölümü, konfigürasyon bilgisi bölümü ve çekirdek algoritma bölümü olmak üzere üç bölüme ayrılabilir.
Veri bölümü, sonraki genişletme için bir XML yapısında kapsüllenir. Giriş bölümü, mantık topolojisi ve test yatağını içerir ve çıkış bölümü esas olarak cihazın ve arayüzünün eşleme sonucunu kapsar. Konfigürasyon bilgileri esas olarak cihaz tipi ağacı ve arayüz eşleme tablosu gibi bilgileri içerir. Temel algoritma mantığı Şekil 2'de gösterilmektedir.
Fiziksel cihaz tipi, mantıksal cihaz tipiyle eşleşmelidir. Mevcut cihaz türlerinin çok çeşitli olması nedeniyle, genişletmeyi kolaylaştırmak için cihaz tipi bir XML ağaç yapısı olarak tanımlanır ve buna erişmek için çevresel arayüzler kapsüllenir. Arayüzler için, arayüz tipleri ve kapsülleme tipleri için eşleme kuralları vardır. Benzer şekilde, arabirim türünü ve kapsülleme türünü bir XML yapısı olarak tanımlayın ve ona erişmek için arabirimi kapsülleyin. Mantıksal topoloji ve test yatağı bilgilerinin her ikisi de ağ oluşturmanın yapısal tanımlarıdır, esas olarak cihaz özniteliklerini ve bağlantı özniteliklerini içerir. Ağ iletişimi bilgisi ayrıca XML yapısı tarafından açıklanır ve temel algoritmanın girdisi olarak kullanılır Cihaz düğümü, iki parça dahil olmak üzere XML etiketleri tarafından kapsüllenir: temel öznitelikler ve erişim öznitelikleri. Temel öznitelik alanı, aygıtın temel özniteliklerini tanımlamak için kullanılır ve topoloji haritalama algoritmasında kullanılır.Erişim öznitelikleri, esas olarak aygıtın erişim adresini, kullanıcı şifresini ve diğer bilgileri kaydetmek için kullanılır. Bu alan, topoloji haritalama algoritması için kullanılmaz, ancak verilerin bu kısmı, yürütme makinesinin ağ yapısını tanımasını sağlar, böylece ağda bulunan çeşitli cihazları otomatik olarak açar ve bağlantı düğümü, ağdaki tüm bağlantıları kaydetmek için kullanılır. Mantıksal topolojiler için, yalnızca sıradan P2P bağlantılarını ve Hub bağlantılarını içerirken, fiziksel test yatakları için bu bölüm, bağlı cihazlara dayalı bağlantıları da açıklayabilir.
2.3 Temel algoritma başlatma
ATF topoloji haritalama algoritmasına göre fiziksel ağ ölçeği belirli bir seviyeye ulaşır.Örneğin 50 cihazlık bir ağda 8 mantıksal cihazlı bir topoloji elde edilirse olası kombinasyon sayısı astronomik bir sayıdır.Bu kombinasyonları geçmek için gereken süre çok büyüktür. Bu nedenle, algoritmayı tamamlamanın daha iyi bir yolu gereklidir. Mevcut giriş mantık cihazının DUT1, DUT2 ve DUT3 olmak üzere 3 cihazı içerdiğini varsayarsak, cihazlar arasında 4 bağlantı vardır ve ilgili mantık ağı Şekil 3'te gösterilmektedir.
Giriş fiziksel test yatağı, bağlantı cihazı olarak bir fiziksel anahtar dahil olmak üzere 6 cihazdan oluşur. Fiziksel ağda, tümü aynı tipte olan 5 cihaz DEV1, DEV2, DEV3, DEV4 ve DEV5 vardır. Bunların arasında, DEV1, DEV2 ve DEV3, sırasıyla çiftler halinde bağlanır ve DEV2, DEV3, DEV4 ve DEV5, sırasıyla fiziksel anahtar cihazlarına bağlanır Karşılık gelen ağ şeması, Şekil 4'te gösterilir.
2.3.1 İsteğe bağlı ekipman toplama
Mantıksal topolojideki her mantıksal aygıt için, fiziksel ağdaki fiziksel aygıtlar arasında isteğe bağlı bir aygıt aralığı belirleyin. Nihai çözüm alanını daraltmak için bir dizi kural belirleyerek isteğe bağlı ekipman yelpazesini filtreleyin.
(1) Mantıksal topoloji, kullanıcının belirli bir mantıksal aygıt veya bağlantı noktasının eşleme sonucunu ayarlamasını destekler. Bir ve yalnızca bir isteğe bağlı donanım yelpazesi vardır. Manuel olarak eşlenen fiziksel aygıt yoksa, bu, topoloji eşlemesinin başarısız olduğu anlamına gelir;
(2) Ekipman türü, filtreleme ekipmanı toplama için en iyi koşullardan biridir. Akıllı bulut test sisteminde birçok ekipman türü vardır ve isteğe bağlı ekipman setlerinin listesi, farklı mantıksal topolojilerde belirtilen ekipman türlerine göre daraltılabilir;
(3) Bağlantı ilişkisi eşlemesi, arabirim sayısını gerektirdiğinden, eşlemeyi karşılayabilen fiziksel aygıtın etkili arabirimlerinin sayısı, mantıksal aygıt arabirimlerinin sayısından en az daha büyük veya ona eşittir;
(4) Test yatağındaki fiziksel ekipman ayrıca, çift ana ekipman olup olmadığı gibi bir dizi başka nitelik de içerir. Tüm mantıksal cihazların opsiyonel cihaz seti belirlendikten sonra bu topoloji haritalamasının çözüm uzay aralığı belirlendiği anlamına gelir. DEV1'den DEV5'e kadar olan cihaz tiplerinin aynı olduğunu varsayarsak, mantıksal cihaz tiplerini eşleştirebilirler. SW cihaz türü eşleşemez ve doğrudan filtrelenemez. Dolayısıyla, isteğe bağlı aygıtlar kümesi DUT1: {DEV2, DEV3}; DUT2: {DEV2, DEV3}; DUT3: {DEV1, DEV2, DEV3, DEV4, DEV5}. Fiziksel ağın cihazları 0'dan başlayarak DEV1, DEV2, DEV3, DEV4, DEV5'i temsil edecek şekilde numaralandırılmıştır ve son mantıksal topoloji isteğe bağlı cihaz seti Şekil 5'te gösterilmektedir.
2.3.2 Aday grubu oluşturma
Bir aday eşleme grubu oluşturmak için her isteğe bağlı aygıt fiziksel aygıt setinden bir fiziksel aygıt seçin ve aday eşleme grubunun ve mantıksal topolojinin başarıyla eşlenip eşlenemeyeceğini kontrol edin ve eşleme başarısız olduğunda sonraki aday eşleme grubunu elde etmek için önceki eylemi tekrarlayın. DUT1'in yüksek ve DUT3'ün düşük olduğunu varsayın. Örnek mantıksal topolojiden elde edilen isteğe bağlı cihaz seti için, sırayla düşük sıradan elde edilen aday eşleme grupları Şekil 6'da gösterilmektedir.
Topolojik haritalama sonucundan, aday haritalama kombinasyonunun, koşulları karşılayamayacağı aşikar şekilde yinelenen cihazların bir kombinasyonunu içerdiği bulunmuştur. Pratikte taşıma tablosu, yinelenen grupların verimli bir şekilde filtrelenmesini sağlamak ve eşleme kombinasyonlarının işlenmesini azaltmak için kullanılır.
2.3.3 Grup Taşıma Masası
Bir N2 tablosu oluşturun, tablodaki her eleman numaralandırılmıştır, burada N mantıksal aygıtların sayısıdır. Mantıksal cihazlar için, geçerli satırın taşıma işareti ve geçerli satırın maksimum taşıma eşiği olan iki içerik sütunu vardır. Geçerli satırın maksimum taşıma işareti varsayılan olarak 0'dır ve maksimum taşıma eşiği, karşılık gelen isteğe bağlı aygıt setinin boyutudur. Mantıksal topoloji için Tablo 1'e bakın.
Satırın sonundan, yani 2. satırdan düşük biti tanımlayın, düşük bitten taşıma tablosunu okuyun, {00} 'ı ilk kez getirin ve karşılık gelen aday cihaz kombinasyonu {11 0} olur. Analiz, bu kombinasyonda yinelenen bir aygıt olduğunu bulur ve kombinasyon, en düşük yinelenen aygıt numarasını bulmak için düşük sıradan geçilir. 1 ve 1'in yinelenen aygıtlarının gruplandırılması geçersiz olduğundan, mevcut en düşük yinelenen doğrudan satır 1'e gerçekleştirilir ve sonuç şu şekilde olur: Tablo 2 Taşıma Masası.
Taşıma tablosunu {01 0} okuyun ve ilgili aday cihaz kombinasyonu {12 0} olur. Analizden sonra, kombinasyon tekrar etmez ve sistem, grubun yasal bir eşleme grubu olduğunu belirleyebilir ve ardından bağlantı eşleme işlemini gerçekleştirebilir. Birleşik bağlantı eşlemesi başarısız olursa, taşıma tablosunun en alt bitinden sağa kaydırmaya devam edin ve elde edilen taşıma tablosu Tablo 3'te gösterilir.
{11 0} elde etmek için mevcut taşıma tablosunu okuyun ve ilgili aday cihaz kombinasyonu {12 1}. Analiz, bu kombinasyonda yinelenen cihazların olduğunu bulur ve 2. sıranın artması ve sürekli olarak yukarı doğru iletilmesi. Aynı zamanda, taşıma sonrası pozisyonun da temizlenmesi gerekir.
Aday cihazların ilk gruplandırması ile karşılaştırıldığında, taşıma tablosu tanıtıldıktan sonra, sistem tarafından işlenen aday cihazların listesi Şekil 7'de gösterilmektedir.
Şekil 7'de, çift üstü çizili kombinasyon, tekrarlanan ekipman analizi aşamasına girmeye gerek kalmadan taşıma masası için bir doğrudan taşıma filtresidir. Son olarak bağlantı haritalama aşamasındaki cihaz gruplarının sayısı 6'dır. Bu aşamaya gelindiğinde cihaz haritalama analizi temelde biter. Aday cihaz grubu yoksa, topoloji eşleme hatası doğrudan döndürülebilir.
3 Taşıma tablosu optimizasyon analizi
P2P bağlantı eşlemesi başarısız olduğunda, belirli bir mantıksal cihaz grubu arasındaki bağlantının karşılık gelen fiziksel P2P bağlantı matrisinde olmaması gerekir (pratikte P2P bağlantı matrisi, sırasıyla mantıksal topoloji ve fiziksel test yatağı için oluşturulur.Matristeki öğeler her bir cihaz grubunu temsil eder. Sistemin, eşleme sonucunu elde etmek için fiziksel bir P2P bağlantı matrisi oluşturmak için her aday cihazı gruplaması yeterlidir, bu da P2P eşlemesinin başarısız olmasına yol açar. Aday cihaz kombinasyonunun eşlemesi başarısız olduğunda, normal şartlar altında, bir sonraki aday cihaz kombinasyonu en düşük bitten alınır. P2P eşlemesi başarısız olan cihaz grubu en düşük mantıksal cihazı içermiyorsa, birkaç sonraki aday cihaz kombinasyonu P2P bağlantısında hala eşlenecektir. Aşama başarısız olur ve birçok tekrarlanan hesaplama olacaktır. P2P bağlantı eşlemesi başarısız olduktan sonra, eşlemesi başarısız olan cihaz grubunu kaydedin ve ilgili taşıma tablosunun en düşük bitinin satırını bulun. Satır gerçek en düşük bit değilse, doğrudan satır konumundan taşıyın.
Mantıksal cihaz grubu DUT1 ve DUT2 arasındaki iki bağlantının Seri bağlantı ve Ethernet bağlantısı olduğunu ve fiziksel cihaz grubu DEV2 ile DEV3 arasındaki bağlantının Ethernet bağlantısı olduğunu ve karşılık gelen aday cihaz olan {01 0} kombinasyonunun şu anda elde edildiğini varsayarak varsayalım. Gruplama {12 0}. Şu anda taşıma tablosunun içeriği Tablo 4'te gösterilmektedir.
P2P bağlantı eşleme aşamasında, {12 0}, P2P bağlantı eşlemesi için bir bağlantı matrisi oluşturmak üzere gruplandırılır. Mantıksal aygıt grupları (DUT1, DUT2) arasındaki bağlantı eşlemesinin başarısız olduğu bulundu Numaralar eşleşiyor ancak bağlantı türleri eşleşmiyor. Şu anda, cihaz grubunun en düşük cihaz DUT2'sinin taşıma tablosunun 1. satırına karşılık geldiğini kontrol edin ve taşıma kontrolünü doğrudan 1. satırda gerçekleştirin. Bu zamandaki taşıma tablosunun içeriği Tablo 5'te gösterilmektedir.
P2P bağlantı hatası taşıma tanıtıldıktan sonra, sistem tarafından işlenen aday cihaz grubu listesi Şekil 8'de gösterilmiştir.
Yukarıdaki listede koyu arka planlı ve üstü çizili kısım, doğrudan taşıma yöntemi ile atlanacak ve çözüm alanını tekrar azaltacaktır. Bu optimizasyon yöntemi, mantıksal topolojide birden çok bağlantı veya Ethernet dışı bağlantı olduğunda son derece etkilidir. Bu nedenle, bağlantıya göre gerçekleştirmenin özü, cihaz grupları arasındaki bağlantı eşlemesinin başarısızlığını önceden bulmaktır, böylece bununla ilgili çok sayıda aday cihaz kombinasyonu, taşıma yoluyla filtrelenebilir. Mantıksal cihaz taşıma tablosunun satır sırasını tasarlarken, çok sayıda bağlantıya ve Ethernet dışı bağlantıya sahip cihazları öne koymaya çalışmalısınız, böylece eşlemede başarısız olan cihaz grubu, P2P bağlantı matrisi oluşturulurken mümkün olan en kısa sürede üst sıradan bulunabilir.
4. Sonuç
Bu makale, akıllı bulut test sisteminin otomatik topoloji haritalama algoritmasını gerçekleştirmek için bir yöntem sunar.Bu yöntem, cihaz haritalamanın çözüm alanını ve cihaz tarafından harcanan zamanı büyük ölçüde azaltan gerçek akıllı bulut test sistemine uygulanır ve zaman karmaşıklığı önemli ölçüde azaltılır. , Temel algoritma mantık yapısının her bir parçasını optimize edin ve test yatağındaki fiziksel anahtarların ağını destekleyin. Bunlar arasında, taşıma masasının optimizasyon yönteminin anlaşılması daha kolaydır, böylece akıllı bulut test sistemindeki test ekipmanı tam olarak kullanılır ve genel test verimliliği ve güvenilirliği iyileştirilir. Bununla birlikte, gerçek uygulamada hala eksiklikler vardır.Betik hata ayıklama sırasında topoloji değiştirildikten sonra, otomatik topoloji haritalaması, test yatağı meşgul olduğunda yeni ekipmana esnek bir şekilde eşlenemez.Bir sonraki adım, araştırma ve iyileştirme olacaktır.
Referanslar
Bai Ying. NET platformuna dayalı Web otomasyon testinin araştırılması ve tasarımı Xi'an: Xidian Üniversitesi, 2013.
Li Qiao, He Dongliang, Wang Xiaolin Bulut testi araştırma durumuna genel bakış Modern Bilgisayar, 2011 (23): 25-30.
LEAH R K, OSSI T, KARI S. Bulutta Test: Uygulamayı Keşfetmek IEEE Yazılımı, 2012, 29 (2): 46-51.
Ding Xiaopan, Zhou Hao, He Shan ve diğerleri.OpenStack ve performans analizine dayalı bulut test platformu. Journal of Software, 2015 (1): 6-10.
Chen Fu, Yang Jiahai, Yang Yang. Ağ topolojisi keşfi ve uygulaması için yeni bir algoritma. Chinese Journal of Electronics, 2008 (8): 1620-1625.
Jiang Yu, Fang Binxing, Hu Mingzeng. İnternet yönlendirici seviyesinde topolojinin çok noktalı tespiti Telekomünikasyon Bilimi, 2004 (9): 12-17.
Yao Jie, Cheng Guangjun, Li Hao ve diğerleri.Veri odaklı otomatik test çerçevesinin araştırılması ve uygulanması. Endüstriyel Kontrol Bilgisayarı, 2013, 26 (7): 67-69.
Zhu Ju, Wang Zhijian, Yang Xue, ve diğerleri. Veriye dayalı yazılım otomasyonu test çerçevesi. Bilgisayar Teknolojisi ve Geliştirme, 2006, 16 (5): 68-70.
Jie Hui, Lan Yuqing, Luo Pei ve diğerleri. Anahtar kelime odaklı bir otomatik test çerçevesi. Bilgisayar Uygulama Araştırması, 2009, 26 (3): 927-929.
Zhang Lei, Wang Xiaojun. STAF çerçevesine dayalı otomatik test. Bilgisayar Teknolojisi ve Geliştirme, 2010, 3 (3): 117-119.
Chen Bo, Hong Xiaoguang Geliştirilmiş ağaç yapısına dayalı XML belgelerinin basit yol sorgulamasının çok iş parçacıklı gerçekleştirilmesi Çin Veritabanı Akademik Konferansı, 2004: 382-387.
