Automatic navigation model extraction for web load testing

Abstract

Web sayfaları pek çok internet kullanıcısına hitap ettiklerinden, bu uygulamaların yeterli seviyede test edilmeleri gerekmektedir. Bu sayede hata oranları azaltılarak, kullanıcılara daha verimli ve daha doğru hizmet verilebilir. Bu tezde öngörülmemiş çalışma hataları ve birden fazla kullanıcının aynı anda web sunucularına bağlantı kurmaları sonucu oluşan hataları içeren, web sayfalarını otomatik olarak test eden bir araç sunacağız. Aracımızın ismi NaMoX'tur. NaMoX, öncelikle web sayfalarının tıklanabilirlerine ulaşarak ve derinlik bilgisine dayanarak, derinlik öncelikli algoritma ile bir model oluşturur. Çıkartmış olduğu bu modeli kullanarak, birden fazla kullanıcıyı simüle eder ve dal kapsama analizi yaparak, web sayfasını yük testi için hazırlar. Bu calismada beş tane örnek web sayfası üzerinde deneyler yapıldı, simüle edilen her bir kullanıcı için web sitesinin tıklanabilirlerine erişilme yanıt süreleri, ve karşılaşılan hatalar bulundu. Toplamda 188 adet hata bulundu. Kalite metrikleri çıkartılarak, örnek sayfalara kalite karşılaştırması uygulandı.

Web pages serve a huge number of internet users in nearly every area. An adequate testing is needed to address the problems of web domains for more efficient and accurate services. We present an automated tool to test web applications against execution errors and the errors occured when many users connect the same server concurrently. Our tool, called NaMoX, attains the clickables of the web pages, creates a model exerting depth first search algorithm. NaMoX simulates a number of users, parses the developed model, and tests the model by branch coverage analysis. We have performed experiments on five web sites. We have reported the response times when a click operation is eventuated. We have found 188 errors in total. Quality metrics are extracted and this is applied to the case studies.