CN114661603A - 基于人工智能的测试环境更新方法及相关设备 - Google Patents

Abstract

本申请提出一种基于人工智能的测试环境更新方法、装置、电子设备及存储介质，基于人工智能的测试环境更新方法包括：依据预设的系统关联关系构建系统关联关系图；选择所述系统关联关系图中的一个节点为起始点，遍历所述系统关联关系图，将以该起始点至所遍历过的节点作为一个系统集群，直至所有节点均被遍历完毕，获得多个系统集群；根据每个系统集群中的系统数量计算该系统集群的影响因子；基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境；基于所述第二测试环境进行测试获取测试结果。本申请能够实现测试环境的自动更新，从而提高多系统测试环境的更新效率。

Description

基于人工智能的测试环境更新方法及相关设备

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的测试环境更新方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

测试环境是指为了完成软件测试工作所必需的计算机硬件、软件、网络设备、历史数据的总称。稳定和可控的测试环境，可以使测试人员花费较少的时间就完成测试用例的执行。

目前在软件开发过程中往往会涉及到前端APP、H5、后端JAVA等多个系统，每个系统会对应多个测试环境。当多个测试环境的更新方法不规范时，会出现各系统对应的测试环境不一致的情况，进而导致开发和测试无法进行，阻碍开发测试进度。

现有技术通常根据开发过程中的外部请求对测试环境进行适应性变更以满足测试需要，然而测试环境的适应性变更需要消耗大量的时间，使得测试环境更新效率底下，进而导致开发效率降低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的测试环境更新方法及相关设备，以解决如何提高测试环境的更新效率这一技术问题，其中，相关设备包括基于人工智能的测试环境更新装置、电子设备及存储介质。

本申请提供一种基于人工智能的测试环境更新方法，所述方法包括：

依据预设的系统关联关系构建系统关联关系图；

选择所述系统关联关系图中的一个节点为起始点，遍历所述系统关联关系图，将以该起始点至所遍历过的节点作为一个系统集群，直至所有节点均被遍历完毕，获得多个系统集群；

根据每个系统集群中的系统数量计算该系统集群的影响因子；

基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境；

基于所述第二测试环境进行测试获取测试结果。

如此，能够依据系统间关联关系得到系统集群分类结果，将系统集群测试环境存入空闲队列和使用队列中，并通过使用队列和空闲队列的自动更新以实现测试环境的自动更新，从而提高多系统测试环境的更新效率。

在一些实施例中，所述依据预设的系统关联关系构建系统关联关系图包括：

将开发过程中涉及的每一个系统作为一个节点；

遍历所有节点，依据预设的系统关联关系，判断任意两个节点之间是否存在关联关系，若任意两个节点之间存在关联关系，则连接所述两个节点形成一条边，重复该步骤，直至所有节点遍历完毕；

将所有边和各个节点构成的无向图作为系统关联关系图。

如此，能够依据系统间关联关系得到系统关联关系图，更只管反应多个系统的相互关系，便于后续系统集群的获取。

在一些实施例中，所述系统集群影响因子满足关系式：

其中，n_k表示所述系统集群k中包含的系统数量，N表示所有系统集群中包含的系统数量的总和，α_k表示所述系统集群k对开发过程的影响因子。

如此，通过系统集群内包含的系统数目获取系统集群影响因子，实现系统集群测试环境对开发过程影响程度的精准量化，保证测试环境的精准更新。

在一些实施例中，所述基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境包括：

根据测试环境的使用情况划分所述系统集群测试环境的第一测试环境，获得所述系统集群的第一测试环境对应的环境队列；

基于所述系统集群影响因子和预设开发节点设置触发机制，当所述触发机制被触发时，获得所述环境队列的更新信号；

基于所述更新信号更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境。

如此，借助所述环境队列对各系统集群测试环境进行有序的更新，保障各系统集群测试环境更新过程互不影响，提高系统测试环境的更新效率，确保开发测试进度有序进行。

在一些实施例中，所述基于所述系统集群影响因子和预设开发节点设置触发机制包括：

计算所述系统集群影响因子和预设的基础时间间隔以获取固定时间间隔；

基于所述固定时间间隔和所述开发节点设置所述触发机制。

如此，系统集群基于各自的系统集群影响因子控制固定时间间隔阈值，使得影响因子越大的系统集群环境队列更新的越快，测试环境异常的风险越低，合理调度计算资源消耗以确保测试环境正常运行。

在一些实施例中，所述基于所述更新信号更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境包括：

依据更新信号确定目标系统集群；

筛选所述目标系统集群的第一测试环境以获取变更测试环境集；

依据所述更新信号获取变更测试环境集中每一个测试环境的版本更新信息；

基于所述版本更新信息和所述变更测试环境集更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境。

如此，实现系统集群测试环境的自动更新及切换，保障使用中的测试环境正常运行，可以提高多系统测试环境的更新效率。

在一些实施例中，所述基于所述第二测试环境进行测试获取测试结果包括：

基于所述第二测试环境和预设的测试程序进行测试以获取实际输出；

若所述实际输出与预设输出结果相同，则表示测试通过，完成开发任务；

若所述实际输出与预设输出结果不相同，则表示测试不通过，提醒开发人员修改开发程序。

如此，可以排除测试环境不稳定时对测试结果的影响，当测试不通过时，工作人员可以及时修改开发程序，确保开发测试效率不被降低。

本申请实施例还提供一种基于人工智能的测试环境更新装置，所述装置包括：

构建单元，用于依据预设的系统关联关系构建系统关联关系图；

遍历单元，用于选择所述系统关联关系图中的一个节点为起始点，遍历所述系统关联关系图，将以该起始点至所遍历过的节点作为一个系统集群，直至所有节点均被遍历完毕，获得多个系统集群；

计算单元，用于根据每个系统集群中的系统数量计算该系统集群的影响因子；

更新单元，用于基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境；

测试单元，用于基于所述第二测试环境进行测试获取测试结果。

本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

存储器，存储至少一个指令；

处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现所述的基于人工智能的测试环境更新方法。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现所述的基于人工智能的测试环境更新方法。

附图说明

图1是本申请所涉及的基于人工智能的测试系统更新方法的较佳实施例的流程图。

图2是本申请所涉及的基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境的较佳实施例的流程图。

图3是本申请所涉及的基于人工智能的测试环境更新装置的较佳实施例的功能模块图。

图4是本申请所涉及的基于人工智能的测试环境更新方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。

图5是本申请所涉及的系统关联关系图的结构示意图。

图6是本申请所涉及的基于所述更新信号更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境的流程示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本申请的目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本申请进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互结合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，所述描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

本申请实施例提供一种基于人工智能的测试环境更新方法，可应用于一个或者多个电子设备中，电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。

电子设备可以是任何一种可与客户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(Internet Protocol Television，IPTV)、智能式穿戴式设备等。

电子设备还可以包括网络设备和/或客户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量主机或网络服务器构成的云。

电子设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。

如图1所示，是本申请基于人工智能的测试环境更新方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。

S10，依据预设的系统关联关系构建系统关联关系图。

在一个可选的实施例中，系统指在开发过程中包含前端APP、H5、后端JAVA等多个系统，所述系统关联关系是指在开发测试过程中系统间存在的调用关系，若两个系统之间存在关联关系，则两个系统的测试环境要保持一致。其中，所述测试环境是指为了完成软件测试工作所必需的计算机硬件、软件、网络设备、历史数据的总称。稳定和可控的测试环境，可以使测试人员花费较少的时间就完成测试用例的执行。

该可选的实施例中，将开发过程涉及的每一个系统作为一个节点，进一步依据预设的系统关联关系判断所述任意两个节点之间是否存在关联关系，若存在关联关系，则连接所述两个节点形成一条边，按照相同的方法遍历所有节点，将存在关联关系的任意两个节点连接起来形成一条边，将所有边和各节点构成的无向图作为所述系统关联关系图。

如此，能够依据系统间关联关系得到系统关联关系图，更直观反应多个系统的相互关系，便于后续系统集群的获取。

S11，选择所述系统关联关系图中的一个节点为起始点，遍历所述系统关联关系图，将以该起始点至所遍历过的节点作为一个系统集群，直至所有节点均被遍历完毕，获得多个系统集群。

该可选的实施例中，可基于广度优先搜索算法对所述系统关联关系图进行遍历搜索，其中，广度优先搜索算法的过程为：

A1：随机选择一个节点为起始点，从起始点开始逐层遍历，直到遍历完当前层所有的节点之后才会进入到下一层的遍历，直到最后一层检测不到节点时结束遍历，此时将所有遍历过的节点作为一个系统集群；

A2：再次随机选择未被遍历过的节点进行搜索，则获得另一个系统集群；

重复上述步骤A2，直至遍历完所有节点，得到多个系统集群，所述多个系统集群包括上述每次遍历得到的系统集群，每一个系统集群包含多个具体系统。

示例性的，假设开发过程共涉及10个系统，按照从1到10的顺序为所述10个系统分配数字ID以获取系统1到系统10，预设的系统关联关系如下：与系统1存在关联关系的系统包括系统2和系统4，与系统2存在关联关系的系统包括系统1和系统3，与系统3存在关联关系的系统包括系统2和系统5，与系统7存在关联关系的系统包括系统6、系统8和系统9，则对应的系统关联关系图如图5所示。

基于广度优先搜索算法对图5所示的系统关联关系图进行搜索，则系统集群分类结果为：系统1、2、3、4、5构成一个系统集群；系统6、7、8、9同样构成一个系统集群；系统10则单独构成一个系统集群。

该可选实施例中，当有新系统加入时，依据预设的系统关联关系判断所述新系统是否与原始系统存在关联关系，若存在则加入对应的系统集群，否则为所述新系统分配一个新的系统集群。

如此，将存在关联关系的系统划分到同一个系统集群内，为保障开发测试过程顺利进行，对同一个系统集群内各系统的测试环境进行统一更新，提高后续系统测试环境更新效率。

S12，根据每个系统集群中的系统数量计算所述每个系统集群的影响因子。

在一个可选的实施例中，所述每个系统的集群影响因子是反应所述系统集群的测试环境对开发过程影响程度的量化指标，根据系统集群内包含的系统数目获取所述因子。

该可选的实施例中，系统集群k的影响因子α_k的计算公式如下：

其中，N表示所述开发过程中涉及到的系统的总数目；n_k为所述系统集群k中涉及到的系统数目，α_k表示所述系统集群k对所述开发过程的影响因子，取值范围为[0,1]，数值越大表示系统集群k的测试环境出现异常时对开发过程的影响程度越大。

示例性的，假设在开发过程中共涉及到3个系统集群，每一个系统集群如下：系统1、2、3、4、5构成系统集群1，系统6、7、8、9构成系统集群2，系统10单独构成系统集群3，则系统集群2的影响因子α₂的计算结果为：

如此，通过根据每个系统集群内包含的系统数目获取系统集群影响因子，实现每个系统集群测试环境对开发过程影响程度的精准量化，保证测试环境的精准更新。

S13，基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境。

请参见图2，在一个可选的实施例中，基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境包括：

S131，根据测试环境的使用情况划分所述系统集群的第一测试环境，获得所述系统集群的第一测试环境对应的环境队列。

在一个可选的实施例中，所述每个系统集群的第一测试环境包含多个测试环境，示例性的，本方案设定每一个系统集群的第一测试环境均包含4个测试环境，分别记为：环境1(Stg1)、环境2(Stg2)、环境3(Stg3)、环境4(Stg4)，可以依据测试环境的使用情况划分每个系统集群的测试环境，使用情况可以分为空闲和使用两种情况，将未被使用的测试环境储存至空闲环境队列，将被使用的测试环境储存至使用环境队列。

该可选的实施例中，所述空闲环境队列的储存元素为测试环境的名称，队列储存符合先进先出的原则。示例性的：所述测试环境空闲队列如下：Stg2->Stg1；表示测试环境Stg2和Stg1处于空闲状态，且根据先进先出原则，下一次要使用的测试环境为Stg1。

该可选的实施例中，所述使用环境队列储存被使用的测试环境，所述被使用的测试环境包括正在使用的测试环境和备份测试环境，储存元素为测试环境的名称和使用截止时间。示例性的：所述使用环境队列如下：2021年6月20日，Stg4->2021年5月20日，Stg3；表示正在使用的测试环境为Stg4，且Stg4使用的截止时间为2021年6月20日；上一次使用的测试环境为Stg3，截止时间为2021年5月20日，同时系统默认Stg3保留对应的测试环境版本设置，作为备份测试环境，以在测试环境异常时使用，所述测试环境版本设置包括测试环境中软件、硬件、数据准备和测试工具等的一系列部署设置。

该可选的实施例中，不同系统集群的第一测试环境是相互独立的，故不同系统集群对应的环境队列不同。所述每一个系统集群的环境队列即为更新前系统集群的第一测试环境。

S132，基于所述系统集群影响因子和预设开发节点设置触发机制，当所述触发机制被触发时获得所述环境队列的更新信号。

该可选的实施例中，预设开发节点是指在开发过程中对每一个系统集群的测试环境版本设置的要求，所述更新信号用于控制所述系统集群测试环境中环境队列的更新，根据信号的触发机制可将更新信号分为自动更新信号和开发节点更新信号，所述自动更新信号为基于系统集群影响因子计算更新时间间隔以自动触发的更新信号，所述开发节点更新信号为基于预设开发节点触发的更新信号。

该可选的实施例中，基于预设开发节点设置触发机制，当需要改变系统集群测试环境的版本设置时，需要更新所述系统集群的环境队列以切换至预设版本设置的测试环境，从而满足开发需求，此时发出开发节点更新信号。

该可选的实施例中，依据测试环境持续使用时间设置触发机制，当测试环境持续使用时间超过当前系统集群时间间隔阈值t时，当前测试环境由于长时间持续使用未进行维护而存在系统异常的风险，此时需要更新环境队列，对长时间使用的测试环境进行维护，从而确保测试环境正常运行，此时发出自动更新信号。

上述当前系统集群时间间隔阈值t与所述系统集群影响因子有关，所述系统集群影响因子越大，则对应的当前系统集群时间间隔阈值越小。示例性的，系统集群k的时间间隔阈值t(k)的计算公式为：

其中，T为所有系统集群的基础时间间隔阈值，本发明中基础时间间隔阈值T为30天；α_k为系统集群k的影响因子；

为向下取整符号，输出结果为不大于x的整数。

该可选的实施例中，更新信号包括发出该更新信号的系统集群的ID信息，即系统集群和更新信号一一对应，故依据所述更新信号可以获取发出该更新信号对应的系统集群，每一个系统集群发出的信号又可以分为自动更新信号和开发节点更新信号两类。示例性的，系统集群1发出的更新信号为s1，仅依据更新信号s1即可确定对应的系统集群为系统集群1，进一步依据更新信号s1的触发机制可以获取更新信号s1的类别，所述更新信号s1的类别包括自动更新信号和开发节点更新信号两种。

S133，基于所述更新信号更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境。

在该可选的实施例中，所述基于所述更新信号更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境包括：

依据更新信号确定目标系统集群；

筛选所述目标系统集群的第一测试环境以获取变更测试环境集；

依据所述更新信号获取变更测试环境集中每一个测试环境的版本更新信息；

基于所述版本更新信息和所述变更测试环境集更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境。

该可选的实施例中，在获取所述更新信号之后，依据更新信号获取发出该更新信号的系统集群ID信息，将该ID信息对应的系统集群作为所述目标系统集群，进一步基于目标系统集群的测试环境的环境队列筛选所述测试环境以获取变更测试环境集。

示例性的，假设所述目标系统集群第一测试环境中所述空闲环境队列为Stg2->Stg1，所述使用环境队列为2021年6月20日，Stg4->2021年5月20日，Stg3。当获取到更新信号后，依据环境队列先进先出的原则，从所述空闲环境队列中取出空闲测试环境Stg1加入所述使用环境队列中，同时将使用测试环境Stg3从所述使用环境队列中取出加入所述空闲环境队列中，故所述变更测试环境集为{Stg1，Stg3}。

该可选的实施例中，依据更新信号的类别以获取测试环境Stg1的版本设置，所述更新信号类别由触发机制决定，包括自动更新信号和开发节点更新信号两种。若所述更新信号为自动更新信号时，则测试环境Stg1中的版本设置与正在使用的测试环境的版本设置(2021年6月20日，Stg4)一致；若所述更新信号为开发节点更新信号，则测试环境Stg1中的版本设置与预设的版本设置一致；并将更新时刻和所述系统集群时间间隔阈值相加，计算出测试环境Stg1的使用截止时间，所述更新时刻为更新信号的获取时刻，将所述使用截止时间和测试环境名称存入所述使用环境队列。

同时，将所述使用环境队列中正在使用的测试环境Stg4的版本设置保留，将获取的所述更新时刻作为所述测试环境4的使用截止时间，将所述测试环境4储存为备份测试环境，以用于测试环境异常时使用；释放所述使用环境队列中之前的备份测试环境Stg3，将其加入所述空闲环境队列中，进行测试环境的自动维护，以保证该测试环境Stg3下一次使用时的正常运行。

如此，完成一次环境队列更新，得到了所述系统集群更新后的第二测试环境，实现了测试环境的自动更新。所述系统集群更新后的第二测试环境中所述空闲环境队列为：Stg3->Stg2，所述使用环境队列为：更新时刻+t，Stg1->更新时刻，Stg4，其中，t表示系统集群时间间隔阈值，环境队列更新过程如图6所示。

该可选的实施例中，通过不断更新环境队列以保障使用中的测试环境正常运行，但不可避免的会出现某个系统无法访问到上述测试环境的情况。此时系统对上述测试环境进行访问验证，系统调用预设的脚本访问上述测试环境，当未接受到预设反馈消息时，确认访问不到，标记上述测试环境状态为exception(异常)，并开启所述使用环境队列中的备份测试环境使用，同时对原测试环境进行维护更新，当原测试环境恢复正常后，则自动还原回来。

如此，借助所述环境队列对各系统集群测试环境进行有序的更新，保障各系统集群测试环境更新过程互不影响，提高系统测试环境的更新效率，确保开发测试进度有序进行。

S14，基于所述第二测试环境进行测试获取测试结果。

在一个可选的实施例中，开发过程中涉及的每一个系统均对应一个预设的测试程序，且每一个预设的测试程序又对应一个预设输出，同时每一个系统集群均对应一个更新后的第二测试环境。当针对一个目标系统进行测试时，获取目标系统所属的系统集群对应的第二测试环境作为目标测试环境，在所述目标测试环境中运行目标系统的测试程序得到实际输出，所述目标系统为开发过程中涉及的多个系统中的任意一个。

该可选的实施例中，若所述实际输出与预设输出结果相同，则表示测试通过，完成开发任务；若所述实际输出与预设输出结果不相同，则表示测试不通过，提醒开发人员修改开发程序。

该可选的实施例中，当接收到所述更新信息时，再次进行环境队列的更新以实现系统集群测试环境的更新。

该可选的实施例中，每一个系统集群均对应各自的第一测试环境和第二测试环境，且不同系统集群测试环境的更新过程相互独立，避免出现系统集群测试环境错乱的问题。

如此，可以排除测试环境不稳定对测试结果的影响，当测试不通过时，工作人员仅需要关注预设程序自身，确保开发测试进度有序进行。

请参见图3，图3是本申请基于人工智能的测试环境更新装置的较佳实施例的功能模块图。基于人工智能的测试环境更新装置11包括构建单元110、遍历单元111、计算单元112、更新单元113、测试单元114。本申请所称的模块/单元是指一种能够被处理器13所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机可读指令段，其存储在存储器12中。在本实施例中，关于各模块/单元的功能将在后续的实施例中详述。

在一个可选的实施例中，构建单元110用于依据预设的系统关联关系构建系统关联关系图。

在一个可选的实施例中，系统指在开发过程中包含前端APP、H5、后端JAVA等多个系统，所述系统关联关系是指在开发测试过程中系统间存在的调用关系，若两个系统之间存在关联关系，则两个系统的测试环境要保持一致。其中，所述测试环境是指为了完成软件测试工作所必需的计算机硬件、软件、网络设备、历史数据的总称。稳定和可控的测试环境，可以使测试人员花费较少的时间就完成测试用例的执行。

该可选的实施例中，将开发过程涉及的每一个系统作为一个节点，进一步依据预设的系统关联关系判断所述任意两个节点之间是否存在关联关系，若存在关联关系，则连接所述两个节点形成一条边，按照相同的方法遍历所有节点，将存在关联关系的任意两个节点连接起来形成一条边，将所有边和各节点构成的无向图作为所述系统关联关系图。

在一个可选的实施例中，遍历单元111用于选择所述系统关联关系图中的一个节点为起始点，遍历所述系统关联关系图，将以该起始点至所遍历过的节点作为一个系统集群，直至所有节点均被遍历完毕，获得多个系统集群。

该可选的实施例中，可基于广度优先搜索算法对所述系统关联关系图进行遍历搜索，其中，广度优先搜索算法的过程为：

A1：随机选择一个节点为起始点，从起始点开始逐层遍历，直到遍历完当前层所有的节点之后才会进入到下一层的遍历，直到最后一层检测不到节点时结束遍历，此时将所有遍历过的节点作为一个系统集群；

A2：再次随机选择未被遍历过的节点进行搜索，则获得另一个系统集群；

重复上述步骤A2，直至遍历完所有节点，得到多个系统集群，所述多个系统集群包括上述每次遍历得到的系统集群，每一个系统集群包含多个具体系统。

示例性的，假设开发过程共涉及10个系统，按照从1到10的顺序为所述10个系统分配数字ID以获取系统1到系统10，预设的系统关联关系如下：与系统1存在关联关系的系统包括系统2和系统4，与系统2存在关联关系的系统包括系统1和系统3，与系统3存在关联关系的系统包括系统2和系统5，与系统7存在关联关系的系统包括系统6、系统8和系统9，则对应的系统关联关系图如图5所示。

基于广度优先搜索算法对图5所示的系统关联关系图进行搜索，则系统集群分类结果为：系统1、2、3、4、5构成一个系统集群；系统6、7、8、9同样构成一个系统集群；系统10则单独构成一个系统集群。

该可选实施例中，当有新系统加入时，依据预设的系统关联关系判断所述新系统是否与原始系统存在关联关系，若存在则加入对应的系统集群，否则为所述新系统分配一个新的系统集群。

在一个可选的实施例中，计算单元112用于根据每个系统集群中的系统数量计算该系统集群的影响因子。

在一个可选的实施例中，所述每个系统的集群影响因子是反应所述系统集群的测试环境对开发过程影响程度的量化指标，根据系统集群内包含的系统数目获取所述因子。

该可选的实施例中，系统集群k的影响因子α_k的计算公式如下：

其中，N表示所述开发过程中涉及到的系统的总数目；n_k为所述系统集群k中涉及到的系统数目，α_k表示所述系统集群k对所述开发过程的影响因子，取值范围为[0,1]，数值越大表示系统集群k的测试环境出现异常时对开发过程的影响程度越大。

示例性的，假设在开发过程中共涉及到3个系统集群，每一个系统集群如下：系统1、2、3、4、5构成系统集群1，系统6、7、8、9构成系统集群2，系统10单独构成系统集群3，则系统集群2的影响因子α₂的计算结果为：

在一个可选的实施例中，更新单元113用于基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境。

在一个可选的实施例中，基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境包括：

根据测试环境的使用情况划分所述系统集群的第一测试环境，获得所述系统集群的第一测试环境对应的环境队列；

基于所述系统集群影响因子和预设开发节点设置触发机制，当所述触发机制被触发时获得所述环境队列的更新信号；

基于所述更新信号更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境。

在一个可选的实施例中，所述每个系统集群的第一测试环境包含多个测试环境，示例性的，本方案设定每一个系统集群的第一测试环境均包含4个测试环境，分别记为：环境1(Stg1)、环境2(Stg2)、环境3(Stg3)、环境4(Stg4)，可以依据测试环境的使用情况划分每个系统集群的测试环境，使用情况可以分为空闲和使用两种情况，将未被使用的测试环境储存至空闲环境队列，将被使用的测试环境储存至使用环境队列。

该可选的实施例中，所述空闲环境队列的储存元素为测试环境的名称，队列储存符合先进先出的原则。示例性的：所述测试环境空闲队列如下：Stg2->Stg1；表示测试环境Stg2和Stg1处于空闲状态，且根据先进先出原则，下一次要使用的测试环境为Stg1。

该可选的实施例中，所述使用环境队列储存被使用的测试环境，所述被使用的测试环境包括正在使用的测试环境和备份测试环境，储存元素为测试环境的名称和使用截止时间。示例性的：所述使用环境队列如下：2021年6月20日，Stg4->2021年5月20日，Stg3；表示正在使用的测试环境为Stg4，且Stg4使用的截止时间为2021年6月20日；上一次使用的测试环境为Stg3，截止时间为2021年5月20日，同时系统默认Stg3保留对应的测试环境版本设置，作为备份测试环境，以在测试环境异常时使用，所述测试环境版本设置包括测试环境中软件、硬件、数据准备和测试工具等的一系列部署设置。

该可选的实施例中，不同系统集群的第一测试环境是相互独立的，故不同系统集群对应的环境队列不同。所述每一个系统集群的环境队列即为更新前系统集群的第一测试环境。

该可选的实施例中，预设开发节点是指在开发过程中对每一个系统集群的测试环境版本设置的要求，所述更新信号用于控制所述系统集群测试环境中环境队列的更新，根据信号的触发机制可将更新信号分为自动更新信号和开发节点更新信号，所述自动更新信号为基于系统集群影响因子计算更新时间间隔以自动触发的更新信号，所述开发节点更新信号为基于预设开发节点触发的更新信号。

该可选的实施例中，基于预设开发节点设置触发机制，当需要改变系统集群测试环境的版本设置时，需要更新所述系统集群的环境队列以切换至预设版本设置的测试环境，从而满足开发需求，此时发出开发节点更新信号。

该可选的实施例中，依据测试环境持续使用时间设置触发机制，当测试环境持续使用时间超过当前系统集群时间间隔阈值t时，当前测试环境由于长时间持续使用未进行维护而存在系统异常的风险，此时需要更新环境队列，对长时间使用的测试环境进行维护，从而确保测试环境正常运行，此时发出自动更新信号。

上述当前系统集群时间间隔阈值t与所述系统集群影响因子有关，所述系统集群影响因子越大，则对应的当前系统集群时间间隔阈值越小。示例性的，系统集群k的时间间隔阈值t(k)的计算公式为：

其中，T为所有系统集群的基础时间间隔阈值，本发明中基础时间间隔阈值T为30天；α_k为系统集群k的影响因子；

为向下取整符号，输出结果为不大于x的整数。

该可选的实施例中，更新信号包括发出该更新信号的系统集群的ID信息，即系统集群和更新信号一一对应，故依据所述更新信号可以获取发出该更新信号对应的系统集群，每一个系统集群发出的信号又可以分为自动更新信号和开发节点更新信号两类。示例性的，系统集群1发出的更新信号为s1，仅依据更新信号s1即可确定对应的系统集群为系统集群1，进一步依据更新信号s1的触发机制可以获取更新信号s1的类别，所述更新信号s1的类别包括自动更新信号和开发节点更新信号两种。

在该可选的实施例中，所述基于所述更新信号更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境包括：

依据更新信号确定目标系统集群；

筛选所述目标系统集群的第一测试环境以获取变更测试环境集；

依据所述更新信号获取变更测试环境集中每一个测试环境的版本更新信息；

基于所述版本更新信息和所述变更测试环境集更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境。

该可选的实施例中，在获取所述更新信号之后，依据更新信号获取发出该更新信号的系统集群ID信息，将该ID信息对应的系统集群作为所述目标系统集群，进一步基于目标系统集群的测试环境的环境队列筛选所述测试环境以获取变更测试环境集。

示例性的，假设所述目标系统集群第一测试环境中所述空闲环境队列为Stg2->Stg1，所述使用环境队列为2021年6月20日，Stg4->2021年5月20日，Stg3。当获取到更新信号后，依据环境队列先进先出的原则，从所述空闲环境队列中取出空闲测试环境Stg1加入所述使用环境队列中，同时将使用测试环境Stg3从所述使用环境队列中取出加入所述空闲环境队列中，故所述变更测试环境集为{Stg1，Stg3}。

该可选的实施例中，依据更新信号的类别以获取测试环境Stg1的版本设置，所述更新信号类别由触发机制决定，包括自动更新信号和开发节点更新信号两种。若所述更新信号为自动更新信号时，则测试环境Stg1中的版本设置与正在使用的测试环境的版本设置(2021年6月20日，Stg4)一致；若所述更新信号为开发节点更新信号，则测试环境Stg1中的版本设置与预设的版本设置一致；并将更新时刻和所述系统集群时间间隔阈值相加，计算出测试环境Stg1的使用截止时间，所述更新时刻为更新信号的获取时刻，将所述使用截止时间和测试环境名称存入所述使用环境队列。

同时，将所述使用环境队列中正在使用的测试环境Stg4的版本设置保留，将获取的所述更新时刻作为所述测试环境4的使用截止时间，将所述测试环境4储存为备份测试环境，以用于测试环境异常时使用；释放所述使用环境队列中之前的备份测试环境Stg3，将其加入所述空闲环境队列中，进行测试环境的自动维护，以保证该测试环境Stg3下一次使用时的正常运行。

如此，完成一次环境队列更新，获取所述系统集群更新后的第二测试环境，实现了测试环境的自动更新。所述系统集群更新后的第二测试环境中所述空闲环境队列为：Stg3->Stg2，所述使用环境队列为：更新时刻+t，Stg1->更新时刻，Stg4，其中，t表示系统集群时间间隔阈值，环境队列更新过程如图6所示。

该可选的实施例中，通过不断更新环境队列以保障使用中的测试环境正常运行，但不可避免的会出现某个系统无法访问到上述测试环境的情况。此时系统对上述测试环境进行访问验证，系统调用预设的脚本访问上述测试环境，当未接受到预设反馈消息时，确认访问不到，标记上述测试环境状态为exception(异常)，并开启所述使用环境队列中的备份测试环境使用，同时对原测试环境进行维护更新，当原测试环境恢复正常后，则自动还原回来。

在一个可选的实施例中，测试单元114用于基于所述第二测试环境进行测试获取测试结果。

在一个可选的实施例中，开发过程中涉及的每一个系统均对应一个预设的测试程序，且每一个预设的测试程序又对应一个预设输出，同时每一个系统集群均对应一个更新后的第二测试环境。当针对一个目标系统进行测试时，获取目标系统所属的系统集群对应的第二测试环境作为目标测试环境，在所述目标测试环境中运行目标系统的测试程序得到实际输出，所述目标系统为开发过程中涉及的多个系统中的任意一个。

该可选的实施例中，若所述实际输出与预设输出结果相同，则表示测试通过，完成开发任务；若所述实际输出与预设输出结果不相同，则表示测试不通过，提醒开发人员修改开发程序。

该可选的实施例中，当接收到所述更新信息时，再次进行环境队列的更新以实现系统集群测试环境的更新。

该可选的实施例中，每一个系统集群均对应各自的第一测试环境和第二测试环境，且不同系统集群测试环境的更新过程相互独立，避免出现系统集群测试环境错乱的问题。

由以上技术方案可以看出，本申请能够依据系统间关联关系得到系统集群分类结果，将系统集群测试环境存入空闲队列和使用队列中，通过使用队列和空闲队列的自动更新以实现测试环境的自动更新，提高多系统测试环境的更新效率，避免测试环境崩溃导致开发测试进度停滞。

请参见图4，是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备1包括存储器12和处理器13。存储器12用于存储计算机可读指令，处理器13用执行所述储器中存储的计算机可读指令以实现上述任一实施例所述的基于人工智能的测试环境更新方法。

在一个可选的实施例中，电子设备1还包括总线、存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机程序，例如基于人工智能的测试环境更新程序。

图4仅示出了具有存储器12和处理器13的电子设备1，本领域技术人员可以理解的是，图4示出的结构并不构成对电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

结合图1，电子设备1中的所述存储器12存储多个计算机可读指令以实现一种基于人工智能的测试环境更新方法，所述处理器13可执行所述多个指令从而实现：

依据预设的系统关联关系构建系统关联关系图；

选择所述系统关联关系图中的一个节点为起始点，遍历所述系统关联关系图，将以该起始点至所遍历过的节点作为一个系统集群，直至所有节点均被遍历完毕，获得多个系统集群；

根据每个系统集群中的系统数量计算该系统集群的影响因子；

基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境；

基于所述第二测试环境进行测试获取测试结果。

具体地，所述处理器13对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子设备1的示例，并不构成对电子设备1的限定，电子设备1可以是总线型结构，也可以是星形结构，电子设备1还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置，例如电子设备1还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。

需要说明的是，电子设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本申请，也应包含在本申请的保护范围以内，并以引用方式包含于此。

其中，存储器12至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器12在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。存储器12在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。存储器12不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如基于人工智能的测试环境更新程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

处理器13在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器13是电子设备1的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备1的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器12内的程序或者模块(例如执行基于人工智能的测试环境更新程序等)，以及调用存储在所述存储器12内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。

所述处理器13执行所述电子设备1的操作系统以及安装的各类应用程序。所述处理器13执行所述应用程序以实现上述各个基于人工智能的测试环境更新方法实施例中的步骤，例如图1至图2所示的步骤。

示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器13执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在电子设备1中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成构建单元110、遍历单元111、计算单元112、更新单元113、测试单元114。

上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、计算机设备，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述的基于人工智能的测试环境更新方法的部分。

电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指示相关的硬件设备来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。

其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存储器及其他存储器等。

进一步地，计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。

本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，在图4中仅用一根箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述总线被设置为实现所述存储器12以及至少一个处理器13等之间的连接通信。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质(图未示)，计算机可读存储介质中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被电子设备中的处理器执行以实现上述任一实施例所述的基于人工智能的测试环境更新方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。说明书陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本申请进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本申请的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本申请技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的测试环境更新方法，其特征在于，所述方法包括：

依据预设的系统关联关系构建系统关联关系图；

选择所述系统关联关系图中的一个节点为起始点，遍历所述系统关联关系图，将以该起始点至所遍历过的节点作为一个系统集群，直至所有节点均被遍历完毕，获得多个系统集群；

根据每个系统集群中的系统数量计算该系统集群的影响因子；

基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境；

基于所述第二测试环境进行测试获取测试结果。

2.如权利要求1所述的基于人工智能的测试环境更新方法，其特征在于，所述依据预设的系统关联关系构建系统关联关系图包括：

将开发过程中涉及的每一个系统作为一个节点；

遍历所有节点，依据预设的系统关联关系，判断任意两个节点之间是否存在关联关系，若任意两个节点之间存在关联关系，则连接所述两个节点形成一条边，重复该步骤，直至所有节点遍历完毕；

将所有边和各个节点构成的无向图作为系统关联关系图。

3.如权利要求1所述的基于人工智能的测试环境更新方法，其特征在于，所述系统集群影响因子满足关系式：

其中，n_k表示所述系统集群k中包含的系统数量，N表示所有系统集群中包含的系统数量的总和，α_k表示所述系统集群k对开发过程的影响因子。

4.如权利要求1所述的基于人工智能的测试环境更新方法，其特征在于，所述基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境包括：

根据测试环境的使用情况划分所述系统集群测试环境的第一测试环境，获得所述系统集群的第一测试环境对应的环境队列；

基于所述系统集群影响因子和预设开发节点设置触发机制，当所述触发机制被触发时，获得所述环境队列的更新信号；

基于所述更新信号更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境。

5.如权利要求4所述的基于人工智能的测试环境更新方法，其特征在于，所述基于所述系统集群影响因子和预设开发节点设置触发机制包括：

计算所述系统集群影响因子和预设的基础时间间隔以获取固定时间间隔；

基于所述固定时间间隔和所述开发节点设置所述触发机制。

6.如权利要求5所述的基于人工智能的测试环境更新方法，其特征在于，所述基于所述更新信号更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境包括：

依据更新信号确定目标系统集群；

筛选所述目标系统集群的第一测试环境以获取变更测试环境集；

依据所述更新信号获取变更测试环境集中每一个测试环境的版本更新信息；

基于所述版本更新信息和所述变更测试环境集更新所述环境队列以获取所述系统集群更新后的第二测试环境。

7.如权利要求1所述的基于人工智能的测试环境更新方法，其特征在于，所述基于所述第二测试环境进行测试获取测试结果包括：

基于所述第二测试环境和预设的测试程序进行测试以获取实际输出；

若所述实际输出与预设输出结果相同，则表示测试通过，完成开发任务；

若所述实际输出与预设输出结果不相同，则表示测试不通过，提醒开发人员修改开发程序。

8.一种基于人工智能的测试环境更新装置，其特征在于，所述装置包括：

构建单元，用于依据预设的系统关联关系构建系统关联关系图；

遍历单元，用于选择所述系统关联关系图中的一个节点为起始点，遍历所述系统关联关系图，将以该起始点至所遍历过的节点作为一个系统集群，直至所有节点均被遍历完毕，获得多个系统集群；

计算单元，用于根据每个系统集群中的系统数量计算该系统集群的影响因子；

更新单元，用于基于所述系统集群的影响因子和预设开发节点更新所述系统集群的第一测试环境得到系统集群更新后的第二测试环境；

测试单元，用于基于所述第二测试环境进行测试获取测试结果。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

存储器，存储有计算机可读指令；及

处理器，执行所述存储器中存储的计算机可读指令以实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于人工智能的测试环境更新方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的测试环境更新方法。

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