A method for selecting regression test cases based on software changes and software faults

Abstract

Regresyon testi, değiştirilmiş bir yazılımda tüm parçaların işlevlerinin doğruçalıştığını güvence etmek için gerçekleştirilen bir test türüdür. Artan modern,çevik ve büyük kapsamlı yazılım sistemleri ile birlikte yazılım geliştirmedöngüsünün bir parçası olabilmek için regresyon test seçiminin de etkili, hızlı,verimli ve pratik olması gerekmektedir. Bu amaç doğrultusunda bu tezkapsamında modern hibrit bir regresyon test seçim yöntemi önerilmiştir.Regresyon test alanının etkin kavramlarını tanımlamak ve görsel olarak daha iyianlamak için ayrıntılı bir literatür taraması ile birlikte bir konsept modelisunulmuştur. Hem sınıf hem de üçüncü-parti metin dosyaları için fark tabanlıteknikler kullanarak farklı detay katmanlarında çalışabilen bir teknik anlatılmıştır.Önerilen teknik okunabilir dosyalar için sözcük tabanlı karşılaştırma metotlarıkullanırken, herhangi bir ikili dosyalar için de sağlama toplamı yöntemlerini dosyaveya metot detay seviyelerinde kullanmaktadır. Kullanıcıların farklı performansisterlerini karşılamak amacıyla ayarlanabilir bir benzerlik eşiği sunulmuştur.Ayrıca, önerilen tekniğin verimini artırmak için varsa test ve hata verileri dekullanılmıştır. Önerilen teknik ve diğer modern, gelişmiş teknikler, açık kaynakivkodlu projeler kullanılarak gömülü, çoklu bir durum çalışması şeklinde geniş çaplıbir değerlendirmeye tabii tutulmuştur. Sonuçlar önerilen tekniğin, diğer tekniklerkadar etkili olduğunu ve hata tespit oranını yüksek seviyede tutarken daha az testseçtiğini göstermiştir.

Regression testing is the type of testing in which a modified software is validatedto ensure its functionality is not broken. With the increase of modern, agile andlarge size software systems, regression test selection needs to be efficient,effective and practical to coexist within the software development cycle. To thisneed, a modern hybrid technique for regression test selection is proposed in thisthesis. A detailed literature analysis and a conceptual model are presented inorder to better visualize and identify the target concepts of the field. We introducea technique operating on different granularity levels using difference basedtechniques of files for both class files and third-party text files. Our technique useslexical comparison methods for readable files and checksum comparison for anybinary files with file or method level granularity. A tunable similarity threshold isoffered to users to be used in fulfilling different performance needs. Any availabletest or fault history data is also used to increase the effectiveness of the proposedtechnique. We provide an extensive evaluation study in the form of embedded,multiple case study of the proposed technique with other state-of-the-arttechniques with respect to performance and cost-efficiency using different opensource projects. The results showed that the proposed approach is effective asiiother state-of-the-art techniques and selects fewer tests while keeping the faultdetection rate at a high level