CN116980278B - 一种域控制器的自动化测试方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种域控制器的自动化测试方法和系统，涉及域控制器技术领域，方法包括：根据域控制器故障发生的阶段进行分组，获取不同分组的域控制器的故障情况，根据故障情况对不同故障模式进行分析和评估，确定需要改进的故障模式；获取域控制器非故障模式下的测试数据作为基准数据，获取不同分组内需要改进的故障模式对应的故障数据，将故障数据与基准数据对比，根据对比结果确定需要优化的测试；根据分析结果优化自动化测试项目，系统包括故障获取模块、需要改进故障确定模块、优化测试确定模块和优化模块，通过此方法和系统能够更准确地找出需要改进的故障模式，并针对性地进行优化，提高系统的稳定性和可靠性，同时也能节约测试成本和时间。
Description
技术领域
本发明涉及域控制器技术领域，特别涉及一种域控制器的自动化测试方法和系统。
背景技术
域控制器是一种常用的网络管理设备，用于管理用户账号、计算机账号和组织的安全策略等。在开发和维护域控制器软件时，进行全面而有效的自动化测试是确保其质量和可靠性的重要手段；现有的域控制器自动化测试方法存在一些问题，例如针对不同阶段的故障情况缺乏区分和分析，无法准确识别需要改进的故障模式，导致优化方向不明确或效果不佳；无法有效通过单元测试等有效减少可靠性测试的故障，降低可靠性测试的失效率，也无法通过可靠性测试有效减少客户端的故障，提高客户满意度。
发明内容
本发明提供了一种域控制器的自动化测试方法和系统，用以解决上述问题：
本发明提出的一种域控制器的自动化测试方法，所述方法包括：
S1、根据域控制器故障发生的阶段进行分组，获取不同分组的域控制器的故障情况，所述故障情况包括故障模式、故障发生的时间以及故障发生的概率；所述故障发生的阶段包括可靠性测试阶段和交付产品后；
S2、在不同的分组内分别计算每种故障的分值；将故障的分值和分值阈值进行对比，选取大于或等于阈值的分值对应的故障作为需要改进的故障模式；
S3、获取域控制器非故障模式下的测试数据作为基准数据，所述基准数据包括的历史测试数据以及每种测试的测试时长，分别获取不同分组内需要改进的故障模式对应的故障数据，所述故障数据包括对应故障模式下的历史测试数据，将故障数据与基准数据对比，根据对比结果确定需要优化的测试；所述历史测试数据包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据；
S4、根据故障模式对确定需要优化的测试进行分析，根据分析结果优化自动化测试项目。
进一步的，一种域控制器的自动化测试方法，所述S1包括：
根据域控制器故障发生的阶段进行分组，所述故障发生的阶段包括可靠性测试阶段和交付产品后；交付产品后为第一分组，可靠性测试阶段为第二分组；
分别收集不同分组内域控制器相关的故障情况，包括故障事件的描述、故障模式、故障发生的时间，以及每个故障模式发生的频率；
对收集到的故障情况进行分析和归类，识别不同的故障模式；
对每个故障事件，记录故障发生的具体时间；
根据收集到的故障数据和故障发生的时间，通过统计分析估计每类故障模式的发生概率；
对每类故障模式，评估其对系统性能和可靠性的影响。
进一步的，一种域控制器的自动化测试方法，所述S2包括：
在不同的分组内分别计算每种故障的分值；
所述分值为：Score=（1+w1×H+w2×Y+w3×R+w4×S）×P
，
其中，w1、w2、w3、w4为权重，H表示故障可恢复性，如果故障可恢复，H=0；如果故障不可恢复，则H=1；Y为故障影响程度归一化结果；R表示故障重复再现性，如果故障可以再现，则R=1；如果故障不能再现，则R=0；T为评估的故障模式下故障发生时域控制器运行的时长；T min 所有故障模式下故障发生时域控制器最短的运行时长；T max 为所有故障模式下故障发生时域控制器最长的运行时长；P为对应故障发生的概率；
将故障的分值和分值阈值进行对比，选取大于或等于阈值的分值对应的故障作为需要改进的故障模式。
进一步的，一种域控制器的自动化测试方法，所述S3包括：
收集域控制器在非故障模式下的历史测试数据以及每种测试的测试时长；所述历史测试数据包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据；将收集到的历史测试数据整理和汇总；
分别获取第一分组和第二分组需要改进的故障对应的故障数据，所述故障数据包括对应历史测试数据以及每种测试的测试时长；
将第一分组的不同故障模式的可靠性测试数据、单元测试数据以及集成测试数据分别与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第一分组优化项目；
将第二分组不同故障模式的单元测试数据、集成测试数据分别与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第二分组待优化项目；
将第二分组故障模式对应的可靠性测试结果与具有显著性差异的测试结果作关联性分析，获得关联系数，选择关联性系数大于关联性阈值的对应具有显著性差异的测试作为第二分组优化项目。
进一步的，一种域控制器的自动化测试方法，所述S4包括：
将不同故障模式的测试数据在需要优化项目测试中进行映射，获得分布情况；根据分布情况确定是否需要进行测试参数阈值优化；
根据故障模式下的平均故障时间以及故障与待优化项目的对应关系，调整待优化项目的测试时长；
，
平均故障时间；T e为待优化项目目前测试时长，/>故障测试与待优化项目测试的关联系数；/>故障得分；n为n个故障与此待优化项目关联；/>；/>为调节系数；
根据需要优化的内容，修改测试脚本，进行测试优化。
本发明提出一种域控制器的自动化测试系统，所述系统包括：
故障获取模块：根据域控制器故障发生的阶段进行分组，获取不同分组的域控制器的故障情况，所述故障情况包括故障模式、故障发生的时间以及故障发生的概率；所述故障发生的阶段包括可靠性测试阶段和交付产品后；
需要改进故障确定模块：在不同的分组内分别计算每种故障的分值；将故障的分值和分值阈值进行对比，选取大于或等于阈值的分值对应的故障作为需要改进的故障模式；
优化测试确定模块：获取域控制器非故障模式下的测试数据作为基准数据，所述基准数据包括的历史测试数据以及每种测试的测试时长，分别获取不同分组内需要改进的故障模式对应的故障数据，所述故障数据包括对应故障模式下的历史测试数据，将故障数据与基准数据对比，根据对比结果确定需要优化的测试；所述历史测试数据包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据；
优化模块：根据故障模式对确定需要优化的测试进行分析，根据分析结果优化自动化测试项目。
进一步的，一种域控制器的自动化测试系统，所述故障获取模块包括：
分组模块：根据域控制器故障发生的阶段进行分组，所述故障发生的阶段包括可靠性测试阶段和交付产品后；交付产品后为第一分组，可靠性测试阶段为第二分组；
故障数情况取模块：分别收集不同分组内域控制器相关的故障情况，包括故障事件的描述、故障模式、故障发生的时间，以及每个故障模式发生的频率；
故障归类模块：对收集到的故障情况进行分析和归类，识别不同的故障模式；
故障时间记录模块：对每个故障事件，记录故障发生的具体时间；
故障概率统计模块：根据收集到的故障数据和故障发生的时间，通过统计分析估计每类故障模式的发生概率；
影响确认模块：对每类故障模式，评估其对系统性能和可靠性的影响。
进一步的，一种域控制器的自动化测试系统，所述需要改进故障确定模块包括：
分值计算模块：在不同的分组内分别计算每种故障的分值；
所述分值为：
Score=（1+w1×H+w2×Y+w3×R+w4×S）×P
，
其中，w1、w2、w3、w4为权重，H表示故障可恢复性，如果故障可恢复，H=0；如果故障不可恢复，则H=1；Y为故障影响程度归一化结果；R表示故障重复再现性，如果故障可以再现，则R=1；如果故障不能再现，则R=0；T为评估的故障模式下故障发生时域控制器运行的时长；T min 所有故障模式下故障发生时域控制器最短的运行时长；T max 为所有故障模式下故障发生时域控制器最长的运行时长；P为对应故障发生的概率；
对比确认模块：将故障的分值和分值阈值进行对比，选取大于或等于阈值的分值对应的故障作为需要改进的故障模式。
进一步的，一种域控制器的自动化测试系统，所述优化测试确定模块：包括：
非故障模式数据收集模块：收集域控制器在非故障模式下的历史测试数据以及每种测试的测试时长；所述历史测试数据包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据；将收集到的历史测试数据整理和汇总；
故障数据获取模块：分别获取第一分组和第二分组需要改进的故障对应的故障数据，所述故障数据包括对应历史测试数据以及每种测试的测试时长；
第一对比模块：将第一分组的不同故障模式的可靠性测试数据、单元测试数据以及集成测试数据分别与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第一分组优化项目；
第二对比模块：将第二分组不同故障模式的单元测试数据、集成测试数据分别与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第二分组待优化项目；
第二确认模块：将第二分组故障模式对应的可靠性测试结果与具有显著性差异的测试结果作关联性分析，获得关联系数，选择关联性系数大于关联性阈值的对应具有显著性差异的测试作为第二分组优化项目。
进一步的，一种域控制器的自动化测试系统，所述优化模块包括：
阈值优化模块：将的不同故障模式的测试数据在需要优化项目测试中进行映射，获得分布情况；根据分布情况确定是否需要进行测试参数阈值优化；
测试时长优化模块：根据故障模式下的平均故障时间以及故障与待优化项目的对应关系，调整待优化项目的测试时长；
，
平均故障时间；T e为待优化项目目前测试时长，/>故障测试与待优化项目测试的关联系数；/>故障得分；n为n个故障与此待优化项目关联；/>；/>为调节系数；
脚本修改模块：根据需要优化的内容，修改测试脚本，进行测试优化。
本发明有益效果：通过对域控制器故障情况进行分组和分析，可以更准确地确定需要改进的故障模式。这样可以避免对所有故障模式都进行改进，节省了时间和资源。通过对基准数据和故障数据的对比，可以确定需要优化的测试点和方向。根据分析结果，可以调整测试用例、增加测试覆盖率或改进测试环境等，从而提高测试效率和准确性。通过对故障模式进行分析和优化，可以减少域控制器故障的发生概率，提高系统的稳定性和可靠性。同时，优化自动化测试项目也可以提高产品的质量和可靠性。通过对故障数据和基准数据的对比，可以精确确定需要优化的测试点，避免了不必要的测试工作，从而节约了测试成本和时间。总之，这种域控制器的自动化测试方法能够帮助开发团队更准确地找出需要改进的故障模式，并针对性地进行优化，从而提高系统的稳定性和可靠性，同时也能节约测试成本和时间。
附图说明
图1为本发明所述一种域控制器的自动化测试方法示意图；
图2为阈值优化示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。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组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
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发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明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，不是旨在于限制本发明。
本实施例一种域控制器的自动化测试方法，所述方法包括：
S1、根据域控制器故障发生的阶段进行分组，获取不同分组的域控制器的故障情况，所述故障情况包括故障模式、故障发生的时间以及故障发生的概率；所述故障发生的阶段包括可靠性测试阶段和交付产品后；
S2、在不同的分组内分别计算每种故障的分值；将故障的分值和分值阈值进行对比，选取大于或等于阈值的分值对应的故障作为需要改进的故障模式；
S3、获取域控制器非故障模式下的测试数据作为基准数据，所述基准数据包括的历史测试数据以及每种测试的测试时长，分别获取不同分组内需要改进的故障模式对应的故障数据，所述故障数据包括对应故障模式下的历史测试数据，将故障数据与基准数据对比，根据对比结果确定需要优化的测试；所述历史测试数据包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据；
S4、根据故障模式对确定需要优化的测试进行分析，根据分析结果优化自动化测试项目。
上述技术方案的工作原理为：根据域控制器故障发生的阶段，将域控制器分成不同的组，然后获取每个组的故障情况。故障情况包括故障模式（例如内存泄漏、死锁等）、故障发生的时间和故障发生的概率。这些故障发生的阶段可以是在可靠性测试阶段或者交付产品后的实际运行阶段。对获取到的故障模式进行分析和评估，确定需要改进的故障模式。通过分析故障模式的共性和影响范围，确定哪些故障模式需要优先进行改进。获取域控制器非故障模式下的基准数据，包括历史测试数据和每种测试的测试时长。然后获取需要改进的故障模式对应的故障数据，包括对应故障模式下的历史测试数据。将故障数据与基准数据进行对比，分析它们之间的差异和影响。根据对比结果，确定需要优化的测试。通过分析故障模式和测试数据的对比结果，找出导致故障的具体原因和可能的改进点。根据分析结果，优化自动化测试项目，调整阈值设置，调整测试时间等。
上述技术方案的效果为：通过对域控制器故障情况进行分组和分析，可以更准确地确定需要改进的故障模式。这样可以避免对所有故障模式都进行改进，节省了时间和资源。通过对基准数据和故障数据的对比，可以确定需要优化的测试点和方向。根据分析结果，可以调整测试用例、增加测试覆盖率或改进测试环境等，从而提高测试效率和准确性。通过对故障模式进行分析和优化，可以减少域控制器故障的发生概率，提高系统的稳定性和可靠性。同时，优化自动化测试项目也可以提高产品的质量和可靠性。通过对故障数据和基准数据的对比，可以精确确定需要优化的测试点，避免了不必要的测试工作，从而节约了测试成本和时间。
总之，这种域控制器的自动化测试方法能够帮助开发团队更准确地找出需要改进的故障模式，并针对性地进行优化，从而提高系统的稳定性和可靠性，同时也能节约测试成本和时间。
本实施例一种域控制器的自动化测试方法，所述S1包括：
根据域控制器故障发生的阶段进行分组，所述故障发生的阶段包括可靠性测试阶段和交付产品后；交付产品后为第一分组，可靠性测试阶段为第二分组；
分别收集不同分组内域控制器相关的故障情况，包括故障事件的描述、故障模式、故障发生的时间，以及每个故障模式发生的频率；通过系统日志、用户反馈、运维记录等来获取故障情况。
对收集到的故障情况进行分析和归类，识别不同的故障模式；根据故障事件的描述和表现，将相似的故障归为同一故障模式，例如网络连接中断、硬件故障等；
对每个故障事件，记录故障发生的具体时间；时间可以精确到小时或更小的时间单位；
根据收集到的故障数据和故障发生的时间，通过统计分析估计每类故障模式的发生概率；例如，可以计算每个故障模式在一定时间范围内的故障次数和所有故障模式发生的次数的比值，计算出概率；即：故障模式的发生概率=故障模式的次数/所有故障模式的次数之和；
对每类故障模式，评估其对系统性能和可靠性的影响；考虑故障模式可能导致的系统故障、数据丢失、服务中断等后果，以及相应的恢复成本和影响程度。
上述技术方案的工作原理为：首先根据域控制器故障发生的阶段进行分组，分为交付产品后和可靠性测试阶段两个组别；针对每个分组，收集与域控制器相关的故障数据。这些数据包括故障事件的描述、故障模式、故障发生的时间以及每个故障模式发生的频率。通过系统日志、用户反馈、运维记录等渠道获取这些故障数据；对收集到的故障数据进行分析和归类，以识别不同的故障模式。根据故障事件的描述和表现，将相似的故障归类为同一故障模式，例如网络连接中断、硬件故障等；对每个故障事件，记录故障发生的具体时间。时间可以精确到小时或更小的时间单位，以便后续的统计分析；根据收集到的故障数据和故障发生的时间，通过统计分析估计每类故障模式的发生概率。例如，可以计算每个故障模式在一定时间范围内的故障次数，并将其与所有故障模式发生的次数进行比较，从而计算出概率。即：故障模式的发生概率=故障模式的次数/所有故障模式的次数之和；针对每类故障模式，评估其对系统性能和可靠性的影响。考虑故障模式可能导致的系统故障、数据丢失、服务中断等后果，以及相应的恢复成本和影响程度。
上述技术方案的效果为：通过对不同阶段的故障数据进行分组和归类，能够更准确地了解域控制器在不同阶段发生的故障模式；这有助于开发团队有效地定位和解决问题，提高故障分析的准确性；通过统计分析每类故障模式的发生概率，并评估其对系统性能和可靠性的影响，可以发现隐藏的故障模式和潜在的风险。这有助于及早采取措施，预防故障的发生，提高系统稳定性和可靠性；通过对故障数据的分析和评估，可以为开发团队提供优化改进的方向和依据。根据不同故障模式的影响程度和恢复成本，可以优先处理严重影响系统性能和可靠性的故障模式，从而提高系统的稳定性和性能；通过对故障数据的收集和分析，可以帮助开发团队更好地了解系统的故障情况，合理规划资源和技术支持，提高资源利用效率。
综上所述，域控制器的自动化测试方法能够提高故障分析的准确性，发现和预测故障模式，提供优化改进方向，并提高资源利用效率，从而有效地提高系统的可靠性和性能。
本实施例一种域控制器的自动化测试方法，所述S2包括：
在不同的分组内分别计算每种故障的分值；
Score=（1+w1×H+w2×Y+w3×R+w4×S）×P
，
其中，w1、w2、w3、w4为权重，H表示故障可恢复性，如果故障可恢复，H=0；如果故障不可恢复，则H=1；Y为故障影响程度归一化结果；R表示故障重复再现性，如果故障可以再现，则R=1；如果故障不能再现，则R=0；T为评估的故障模式下故障发生时域控制器运行的时长；T min 所有故障模式下故障发生时域控制器最短的运行时长；T max 为所有故障模式下故障发生时域控制器最长的运行时长；P为对应故障发生的概率；
将故障的分值和分值阈值进行对比，选取大于或等于阈值的分值对应的故障作为需要改进的故障模式。
上述技术方案的工作原理为：分组和故障数据收集：根据域控制器故障发生的阶段进行分组，分为交付产品后和可靠性测试阶段。然后收集不同分组内域控制器相关的故障数据，包括故障事件的描述、故障模式、故障发生的时间等。
故障分值计算：对每种故障模式进行分值计算；分值的计算公式为Score=（1+w1×H+w2×Y+w3×R+w4×S）×P。其中，w1、w2、w3、w4为权重，H表示故障可恢复性，Y表示故障影响程度归一化结果，R表示故障重复再现性，S表示故障持续时间的归一化结果，P表示故障模式的概率。
归一化计算：
H表示故障可恢复性，如果故障可以恢复，H=0；如果故障不可恢复，则H=1。
Y表示故障影响程度，根据不同的评估标准对故障进行归一化处理，将其映射到一个标准范围内。
R表示故障重复再现性，如果故障可以再现，则R=1；如果故障不能再现，则R=0。
S表示故障持续时间的归一化结果，根据具体的评估需求将故障持续时间映射到一个标准范围内。
阈值比较：将计算得到的故障分值与预设的阈值进行比较。如果故障分值大于或等于阈值，表示该故障模式需要改进。
上述技术方案的效果为：通过计算故障分值，可以对不同故障模式进行客观评估和排序，帮助开发团队确定需要优先改进的故障模式，有针对性地进行系统优化；方法中引入了权重参数，可以根据实际需求对故障的可恢复性、影响程度、重复再现性和持续时间进行加权，使得故障的评估更贴近实际情况，提高了评估的准确性；通过对故障影响程度和持续时间的归一化计算，将不同范围的数据映射到标准范围内，方便比较和排序，提供了更全面的故障评估指标。通过与预设的阈值进行比较，可以快速筛选出需要优先改进的故障模式，节省了改进工作的时间和精力。通过以上方法和步骤，可以提高域控制器的可靠性和稳定性，减少故障发生的频率和影响范围，提升系统的性能和用户体验。同时，该方法还可以为开发团队提供有针对性的改进方向，优化系统设计和代码实现，提高整体的质量和可维护性。
本实施例一种域控制器的自动化测试方法，所述S3包括：
收集域控制器在非故障模式下的历史测试数据以及每种测试的测试时长；所述历史测试数据包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据；将收集到的历史测试数据整理和汇总；一般来说，搜集最近统计周期内的数据，按照业务需求和数据量进行搜集，可以为最近一个月，两个月等；
单元测试数据：收集先前执行的单元测试结果和相关数据，包括测试覆盖率、通过的测试用例数量和失败的测试用例数量等信息；
集成测试数据：收集已完成的集成测试的结果和相关数据，包括各个组件之间的相互作用和表现；
可靠性测试数据：收集可靠性测试的结果和报告，包括测试用例执行的持续时间、出现的故障和缺陷信息；
包括单元测试、集成测试和可靠性测试的测试时长以及测试结果的统计数据；
分别获取第一分组和第二分组需要改进的故障对应的故障数据，所述故障数据包括对应历史测试数据以及每种测试的测试时长；
将第一分组的不同故障模式的可靠性测试数据、单元测试数据以及集成测试数据分别与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第一分组优化项目；
将第二分组不同故障模式的单元测试数据、集成测试数据分别与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第二分组待优化项目；
将第二分组故障模式对应的可靠性测试结果与具有显著性差异的测试结果作关联性分析，获得关联系数，选择关联性系数大于关联性阈值的对应具有显著性差异的测试作为第二分组优化项目；
统计第一分组优化项目和第二分组优化项目，根据统计结果确定重点优化项目；如果多个故障模式对应同一个优化项目，则此项目对应的测试作为重点进行优化；
将故障对应数据与基准数据对比，选择具有显著性差异的参数作为第一分组优化项目；包括：
针对每个测试数据集，计算数据的平均值、标准差；
计算标准化差异度=(基准测试数据的平均值-对应测试数据的平均值)/两组数据的合并标准差；
将标准化差异度与差异度阈值进行对比，根据对比结果选择差异较大的参数，其中大于等于阈值对应的参数的为差异大的参数；
差异度阈值为：，
其中，m同一故障模式下标准化差异度的个数，即对比参数的个数；为同一故障模式下计算出的标准化差异度的最大值；/>为同一故障模式下计算出的标准化差异度的最小值。
上述技术方案的工作原理为：收集域控制器在非故障模式下的历史测试数据以及每种测试的测试时长。这些历史测试数据包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据。通常会搜集最近统计周期内的数据，按照业务需求和数据量进行搜集，例如最近一个月或两个月的数据。
整理和汇总收集到的历史测试数据，包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据。
收集单元测试数据，包括先前执行的单元测试结果和相关数据，例如测试覆盖率、通过的测试用例数量和失败的测试用例数量等信息。
收集集成测试数据，包括已完成的集成测试结果和相关数据，涉及各个组件之间的相互作用和表现。
收集可靠性测试数据，包括可靠性测试的结果和报告，其中包括测试用例执行的持续时间、出现的故障和缺陷信息。
记录包括单元测试、集成测试和可靠性测试的测试时长以及测试结果的统计数据。
获取第一分组和第二分组需要改进的故障对应的故障数据，包括对应的历史测试数据以及每种测试的测试时长。
针对第一分组不同故障模式，将可靠性测试数据、单元测试数据和集成测试数据与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第一分组的优化项目。
针对第二分组不同故障模式，将单元测试数据和集成测试数据与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第二分组的待优化项目。
将第二分组故障模式对应的可靠性测试结果与具有显著性差异的测试结果进行关联性分析，计算关联系数。选择关联性系数大于关联性阈值的对应具有显著性差异的测试作为第二分组的优化项目。
统计第一分组优化项目和第二分组优化项目，并根据统计结果确定重点优化项目。如果有多个故障模式对应同一个优化项目，则该项目被视为重点进行优化。
上述技术方案的效果为：收集历史测试数据可以提供测试的基准，帮助评估域控制器在非故障模式下的性能和稳定性；通过收集每种测试的测试时长，可以对测试执行时间进行监控和分析，以便优化测试流程和提高效率。
整理和汇总历史测试数据可以系统地记录和管理测试结果，为后续分析和优化提供依据。这样可以更好地追踪和对比不同测试阶段的性能表现，并及时发现潜在的问题和改进点。收集单元测试数据可以提供对域控制器组件功能的验证，包括测试覆盖率和通过的测试用例数量等指标。这有助于评估组件的健壮性和功能完整性，并发现可能存在的缺陷和错误。收集集成测试数据可以评估域控制器各个组件之间的交互和协作情况，发现可能存在的集成问题和冲突。通过分析集成测试结果，可以提前发现和解决系统集成方面的潜在风险。收集可靠性测试数据可以评估域控制器在长时间运行和负载情况下的稳定性和可靠性。这有助于发现系统中的潜在故障点和性能瓶颈，并进行相应的优化和改进。统计测试时长和结果数据可以对整个测试过程进行量化和分析，帮助评估测试任务的完成情况和效果。通过统计数据，可以更好地了解不同测试阶段的耗时情况和执行结果，为后续的优化和决策提供依据。
分组获取需要改进的故障数据可以更加精确地定位和处理问题。将可靠性测试数据、单元测试数据和集成测试数据与基准测试进行对比，可以快速识别出具有显著性差异的参数，从而确定优化项目。关联性分析可以帮助发现故障模式之间的相互关系，以及导致故障的可能原因。通过计算关联系数，可以进一步确定第二分组的优化项目，从而全面提升域控制器的性能和稳定性。差异度阈值公式将标准化差异度转化为具体的数值，通过计算差异度阈值可以对比不同参数之间的差异程度。这样可以避免主观判断和人为干预，确保评估结果的客观性和准确性。通过与差异度阈值进行比较，选择标准化差异度大于等于阈值的参数作为差异较大的参数。这样可以自动筛选出需要优化的项目或关注的重点，节省了人工筛选和判断的时间和劳动力成本。差异度阈值公式将数据的平均值、最大值和最小值综合考虑，通过计算得出一个综合的差异度阈值。这样可以更加全面地评估参数之间的差异，不仅仅考虑平均值的差异，还考虑了标准差和数据分布的情况。差异度阈值公式可以根据每个故障模式下的数据进行计算，确保针对不同故障模式的优化项目具有一定的灵活性和适应性。这样可以根据实际情况针对性地制定优化策略，提高测试效果和可靠性。综上所述，差异度阈值公式的好处在于提供了一种客观、自动化的评估方法，能够帮助确定差异较大的参数，并且考虑了数据分布情况和不同故障模式的特点，从而提高域控制器的自动化测试效率和优化效果。
本实施例一种域控制器的自动化测试方法，所述S4包括：
将的不同故障模式的测试数据在需要优化项目测试中进行映射，获得分布情况；根据分布情况确定是否需要进行测试参数阈值优化；如果有超过两个第一优化项目，例如错误率和吞吐量的测试都是需要优化的项目，则可以将两者的测试数据分别作为X轴和Y轴，作相应的分布图，将故障模式对应的测试值在分布图中标识，根据故障模式中在分布图的位置，确定是否进行错误率和/或吞吐量的阈值优化，如说明书附图2所示，例如假设故障模式对应的单元测试错误率C都在90%分布CY范围，并且故障模式对应的单元测试吞吐量L都在80%分布LY范围内，则可以将C>CY&L>80%作为一个综合阈值设置在对应的单元测试中，优化单元测试，从而提高可靠测试的通过率，并且减少测试时间；此处只是举例，如果三个参数，并且分布备集中性和合理性，则将三个参数设置综合阈值；
根据故障模式下的平均故障时间以及故障与待优化项目的对应关系，调整待优化项目的测试时长；对于其它的项目，则可以适当降低测试时长；
，
平均故障时间；T e为待优化项目目前测试时长，/>故障测试与待优化项目测试的关联系数；/>故障得分；n为n个故障与此待优化项目关联；/>；/>为调节系数；范围（0，5），不包括0；
根据需要优化的内容，修改测试脚本，进行测试优化。
上述技术方案的工作原理为：将不同故障模式的测试数据映射到需要进行优化的测试项目上，并获得它们的分布情况。该步骤旨在了解各个故障模式在待优化项目上的表现，并确定是否存在优化的需求。
根据分布情况，确定是否需要对测试参数阈值进行优化。如果发现某个故障模式的测试结果集中在某个范围内，就可以考虑通过设置相应的阈值来优化测试。例如，如果故障模式的错误率在90%范围内分布，单元测试吞吐量在80%范围内分布，可以将"错误率>90%且吞吐量>80%"作为综合阈值设置，以优化单元测试并提高可靠测试的通过率。
如果有超过两个第一优化项目（例如错误率和吞吐量）需要进行优化，则可以将它们的测试数据分别作为X轴和Y轴，构建相应的分布图。然后将故障模式对应的测试值在分布图中标识，根据故障模式在分布图中的位置，确定是否需要对错误率和/或吞吐量进行阈值优化。
根据故障模式下的平均故障时间以及故障与待优化项目的对应关系，调整待优化项目的测试时长。
根据需要优化的内容，修改测试脚本，进行测试优化。根据前面步骤的结果和需求，对测试脚本进行相应的修改和优化，以达到优化测试项目的目的。
通过以上步骤的实施，可以根据故障模式的表现和与待优化项目的关系，进行测试参数阈值优化和测试时长调整，从而提高域控制器自动化测试的效率和可靠性。
上述技术方案的效果为：通过将不同故障模式的测试数据映射到待优化项目上，并根据分布情况确定是否需要进行测试参数阈值的优化；这样可以根据实际情况设置合理的阈值，使得测试结果更加准确，减少误判的可能性。
综合阈值设置：如果有多个需要优化的项目（例如错误率和吞吐量），可以将它们的测试数据分别作为X轴和Y轴构建分布图，并根据故障模式在分布图中的位置确定是否需要进行综合阈值的设置。通过综合考虑多个指标，可以更全面地优化测试，并提高可靠测试的通过率。根据故障模式下的平均故障时间以及故障与待优化项目的对应关系，调整待优化项目的测试时长。这样可以根据故障情况的严重程度，合理安排测试时长，提高测试效率，并减少不必要的测试时间。根据需要优化的内容，对测试脚本进行修改，以达到优化测试项目的目的。通过对测试脚本的优化，可以提高测试的覆盖范围和准确性，从而提升整体的测试质量。通过公式中的参数和计算，可以根据故障模式的平均故障时间以及故障与待优化项目的关联程度，动态地调整待优化项目的测试时长。这样可以更加精确地确定测试所需的时间，避免过长或过短的测试时长。通过根据故障模式进行调整，可以在需要优化的项目上投入更多的测试资源和时间，提高对故障的覆盖和检测能力。同时，对于其他非优化项目，可以适当降低测试时长，避免浪费资源和时间。通过考虑故障的严重程度和对待优化项目的影响，可以将更多的测试资源分配给与故障相关性较高的项目，以降低潜在的风险。这样可以集中测试资源，更好地管理和控制项目的质量和可靠性。公式中的故障得分和关联系数的综合考虑，使调整测试时长的决策更加全面。它不仅考虑了故障的频率和严重性，还考虑了故障对待优化项目的实际影响程度。这样可以更好地判断故障对测试项目的重要性，有针对性地进行测试优化。
综合而言，通过S4步骤所描述的域控制器自动化测试方法，可以提高测试的准确性、通过率和效率，从而降低软件开发过程中的风险，并提升最终产品的质量和可靠性。
本实施例一种域控制器的自动化测试系统，所述系统包括：
故障获取模块：根据域控制器故障发生的阶段进行分组，获取不同分组的域控制器的故障情况，所述故障情况包括故障模式、故障发生的时间以及故障发生的概率；所述故障发生的阶段包括可靠性测试阶段和交付产品后；
需要改进故障确定模块：在不同的分组内分别计算每种故障的分值；将故障的分值和分值阈值进行对比，选取大于或等于阈值的分值对应的故障作为需要改进的故障模式；
优化测试确定模块：获取域控制器非故障模式下的测试数据作为基准数据，所述基准数据包括的历史测试数据以及每种测试的测试时长，分别获取不同分组内需要改进的故障模式对应的故障数据，所述故障数据包括对应故障模式下的历史测试数据，将故障数据与基准数据对比，根据对比结果确定需要优化的测试；所述历史测试数据包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据；
优化模块：根据故障模式对确定需要优化的测试进行分析，根据分析结果优化自动化测试项目。
上述技术方案的工作原理为：根据域控制器故障发生的阶段，将域控制器分成不同的组，然后获取每个组的故障情况。故障情况包括故障模式（例如内存泄漏、死锁等）、故障发生的时间和故障发生的概率。这些故障发生的阶段可以是在可靠性测试阶段或者交付产品后的实际运行阶段。对获取到的故障模式进行分析和评估，确定需要改进的故障模式。通过分析故障模式的共性和影响范围，确定哪些故障模式需要优先进行改进。获取域控制器非故障模式下的基准数据，包括历史测试数据和每种测试的测试时长。然后获取需要改进的故障模式对应的故障数据，包括对应故障模式下的历史测试数据。将故障数据与基准数据进行对比，分析它们之间的差异和影响。根据对比结果，确定需要优化的测试。通过分析故障模式和测试数据的对比结果，找出导致故障的具体原因和可能的改进点。根据分析结果，优化自动化测试项目，调整阈值设置，调整测试时间等。
上述技术方案的效果为：通过对域控制器故障情况进行分组和分析，可以更准确地确定需要改进的故障模式。这样可以避免对所有故障模式都进行改进，节省了时间和资源。通过对基准数据和故障数据的对比，可以确定需要优化的测试点和方向。根据分析结果，可以调整测试用例、增加测试覆盖率或改进测试环境等，从而提高测试效率和准确性。通过对故障模式进行分析和优化，可以减少域控制器故障的发生概率，提高系统的稳定性和可靠性。同时，优化自动化测试项目也可以提高产品的质量和可靠性。通过对故障数据和基准数据的对比，可以精确确定需要优化的测试点，避免了不必要的测试工作，从而节约了测试成本和时间。
总之，这种域控制器的自动化测试方法能够帮助开发团队更准确地找出需要改进的故障模式，并针对性地进行优化，从而提高系统的稳定性和可靠性，同时也能节约测试成本和时间。
本实施例一种域控制器的自动化测试系统，所述故障获取模块包括：
分组模块：根据域控制器故障发生的阶段进行分组，所述故障发生的阶段包括可靠性测试阶段和交付产品后；交付产品后为第一分组，可靠性测试阶段为第二分组；
故障数情况取模块：分别收集不同分组内域控制器相关的故障情况，包括故障事件的描述、故障模式、故障发生的时间，以及每个故障模式发生的频率；通过系统日志、用户反馈、运维记录等来获取故障情况；
故障归类模块：对收集到的故障数据进行分析和归类，识别不同的故障模式；根据故障事件的描述和表现，将相似的故障归为同一故障模式，例如网络连接中断、硬件故障等；
故障时间记录模块：对每个故障事件，记录故障发生的具体时间；时间可以精确到小时或更小的时间单位；
故障概率统计模块：根据收集到的故障数据和故障发生的时间，通过统计分析估计每类故障模式的发生概率；例如，可以计算每个故障模式在一定时间范围内的故障次数和所有故障模式发生的次数的比值，计算出概率；即：故障模式的发生概率=故障模式的次数/所有故障模式的次数之和；
影响确认模块：对每类故障模式，评估其对系统性能和可靠性的影响。
上述技术方案的工作原理为：首先根据域控制器故障发生的阶段进行分组，分为交付产品后和可靠性测试阶段两个组别；针对每个分组，收集与域控制器相关的故障数据。这些数据包括故障事件的描述、故障模式、故障发生的时间以及每个故障模式发生的频率。通过系统日志、用户反馈、运维记录等渠道获取这些故障数据；对收集到的故障数据进行分析和归类，以识别不同的故障模式。根据故障事件的描述和表现，将相似的故障归类为同一故障模式，例如网络连接中断、硬件故障等；对每个故障事件，记录故障发生的具体时间。时间可以精确到小时或更小的时间单位，以便后续的统计分析；根据收集到的故障数据和故障发生的时间，通过统计分析估计每类故障模式的发生概率。例如，可以计算每个故障模式在一定时间范围内的故障次数，并将其与所有故障模式发生的次数进行比较，从而计算出概率。即：故障模式的发生概率=故障模式的次数/所有故障模式的次数之和；针对每类故障模式，评估其对系统性能和可靠性的影响。考虑故障模式可能导致的系统故障、数据丢失、服务中断等后果，以及相应的恢复成本和影响程度。
上述技术方案的效果为：通过对不同阶段的故障数据进行分组和归类，能够更准确地了解域控制器在不同阶段发生的故障模式；这有助于开发团队有效地定位和解决问题，提高故障分析的准确性；通过统计分析每类故障模式的发生概率，并评估其对系统性能和可靠性的影响，可以发现隐藏的故障模式和潜在的风险。这有助于及早采取措施，预防故障的发生，提高系统稳定性和可靠性；通过对故障数据的分析和评估，可以为开发团队提供优化改进的方向和依据。根据不同故障模式的影响程度和恢复成本，可以优先处理严重影响系统性能和可靠性的故障模式，从而提高系统的稳定性和性能；通过对故障数据的收集和分析，可以帮助开发团队更好地了解系统的故障情况，合理规划资源和技术支持，提高资源利用效率。
综上所述，域控制器的自动化测试方法能够提高故障分析的准确性，发现和预测故障模式，提供优化改进方向，并提高资源利用效率，从而有效地提高系统的可靠性和性能。
本实施例一种域控制器的自动化测试系统，所述需要改进故障确定模块包括：
分值计算模块：在不同的分组内分别计算每种故障的分值；
所述分值为：
Score=（1+w1×H+w2×Y+w3×R+w4×S）×P
其中，w1、w2、w3、w4为权重，H表示故障可恢复性，如果故障可恢复，H=0；如果故障不可恢复，则H=1；Y为故障影响程度归一化结果；R表示故障重复再现性，如果故障可以再现，则R=1；如果故障不能再现，则R=0；T为评估的故障模式下故障发生时域控制器运行的时长；T min 所有故障模式下故障发生时域控制器最短的运行时长；T max 为所有故障模式下故障发生时域控制器最长的运行时长；P为对应故障发生的概率；
对比确认模块：将故障的分值和分值阈值进行对比，选取大于或等于阈值的分值对应的故障作为需要改进的故障模式。
上述技术方案的工作原理为：分组和故障数据收集：根据域控制器故障发生的阶段进行分组，分为交付产品后和可靠性测试阶段。然后收集不同分组内域控制器相关的故障数据，包括故障事件的描述、故障模式、故障发生的时间等。
故障分值计算：对每种故障模式进行分值计算。分值的计算公式为Score=（1+w1×H+w2×Y+w3×R+w4×S）×P。其中，w1、w2、w3、w4为权重，H表示故障可恢复性，Y表示故障影响程度归一化结果，R表示故障重复再现性，S表示故障持续时间的归一化结果，P表示故障模式的概率。
归一化计算：
H表示故障可恢复性，如果故障可以恢复，H=0；如果故障不可恢复，则H=1。
Y表示故障影响程度，根据不同的评估标准对故障进行归一化处理，将其映射到一个标准范围内。
R表示故障重复再现性，如果故障可以再现，则R=1；如果故障不能再现，则R=0。
S表示故障持续时间的归一化结果，根据具体的评估需求将故障持续时间映射到一个标准范围内。
阈值比较：将计算得到的故障分值与预设的阈值进行比较。如果故障分值大于或等于阈值，表示该故障模式需要改进。
上述技术方案的效果为：通过计算故障分值，可以对不同故障模式进行客观评估和排序，帮助开发团队确定需要优先改进的故障模式，有针对性地进行系统优化；方法中引入了权重参数，可以根据实际需求对故障的可恢复性、影响程度、重复再现性和持续时间进行加权，使得故障的评估更贴近实际情况，提高了评估的准确性；通过对故障影响程度和持续时间的归一化计算，将不同范围的数据映射到标准范围内，方便比较和排序，提供了更全面的故障评估指标。通过与预设的阈值进行比较，可以快速筛选出需要优先改进的故障模式，节省了改进工作的时间和精力。通过以上方法和步骤，可以提高域控制器的可靠性和稳定性，减少故障发生的频率和影响范围，提升系统的性能和用户体验。同时，该方法还可以为开发团队提供有针对性的改进方向，优化系统设计和代码实现，提高整体的质量和可维护性。
本实施例一种域控制器的自动化测试系统，所述优化测试确定模块：包括：
非故障模式数据收集模块：收集域控制器在非故障模式下的历史测试数据以及每种测试的测试时长；所述历史测试数据包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据；将收集到的历史测试数据整理和汇总；一般来说，搜集最近统计周期内的数据，按照业务需求和数据量进行搜集，可以为最近一个月，两个月等；
单元测试数据：收集先前执行的单元测试结果和相关数据，包括测试覆盖率、通过的测试用例数量和失败的测试用例数量等信息；
集成测试数据：收集已完成的集成测试的结果和相关数据，包括各个组件之间的相互作用和表现；
可靠性测试数据：收集可靠性测试的结果和报告，包括测试用例执行的持续时间、出现的故障和缺陷信息；
包括单元测试、集成测试和可靠性测试的测试时长以及测试结果的统计数据；
故障数据获取模块：分别获取第一分组和第二分组需要改进的故障对应的故障数据，所述故障数据包括对应历史测试数据以及每种测试的测试时长；
第一对比模块：将第一分组的不同故障模式的可靠性测试数据、单元测试数据以及集成测试数据分别与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第一分组优化项目；
第二对比模块：将第二分组不同故障模式的单元测试数据、集成测试数据分别与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第二分组待优化项目；
第二确认模块：将第二分组故障模式对应的可靠性测试结果与具有显著性差异的测试结果作关联性分析，获得关联系数，选择关联性系数大于关联性阈值的对应具有显著性差异的测试作为第二分组优化项目。
统计第一分组优化项目和第二分组优化项目，根据统计结果确定重点优化项目；如果多个故障模式对应同一个优化项目，则此项目对应的测试作为重点进行优化；
将故障对应数据与基准数据对比，选择具有显著性差异的参数作为第一分组优化项目；包括：
针对每个测试数据集，计算数据的平均值、标准差；
计算标准化差异度=(基准测试数据的平均值-对应测试数据的平均值)/两组数据的合并标准差；
将标准化差异度与差异度阈值进行对比，根据对比结果选择差异较大的参数，其中大于等于阈值对应的参数的为差异大的参数；
差异度阈值为：，
其中，n为同一故障模式下标准化差异度的个数，即对比参数的个数；为同一故障模式下计算出的标准化差异度的最大值；/>为同一故障模式下计算出的标准化差异度的最小值。
上述技术方案的工作原理为：收集域控制器在非故障模式下的历史测试数据以及每种测试的测试时长。这些历史测试数据包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据。通常会搜集最近统计周期内的数据，按照业务需求和数据量进行搜集，例如最近一个月或两个月的数据。
整理和汇总收集到的历史测试数据，包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据。
收集单元测试数据，包括先前执行的单元测试结果和相关数据，例如测试覆盖率、通过的测试用例数量和失败的测试用例数量等信息。
收集集成测试数据，包括已完成的集成测试结果和相关数据，涉及各个组件之间的相互作用和表现。
收集可靠性测试数据，包括可靠性测试的结果和报告，其中包括测试用例执行的持续时间、出现的故障和缺陷信息。
记录包括单元测试、集成测试和可靠性测试的测试时长以及测试结果的统计数据。
获取第一分组和第二分组需要改进的故障对应的故障数据，包括对应的历史测试数据以及每种测试的测试时长。
针对第一分组不同故障模式，将可靠性测试数据、单元测试数据和集成测试数据与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第一分组的优化项目。
针对第二分组不同故障模式，将单元测试数据和集成测试数据与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第二分组的待优化项目。
将第二分组故障模式对应的可靠性测试结果与具有显著性差异的测试结果进行关联性分析，计算关联系数。选择关联性系数大于关联性阈值的对应具有显著性差异的测试作为第二分组的优化项目。
统计第一分组优化项目和第二分组优化项目，并根据统计结果确定重点优化项目。如果有多个故障模式对应同一个优化项目，则该项目被视为重点进行优化。
上述技术方案的效果为：收集历史测试数据可以提供测试的基准，帮助评估域控制器在非故障模式下的性能和稳定性；通过收集每种测试的测试时长，可以对测试执行时间进行监控和分析，以便优化测试流程和提高效率。
整理和汇总历史测试数据可以系统地记录和管理测试结果，为后续分析和优化提供依据。这样可以更好地追踪和对比不同测试阶段的性能表现，并及时发现潜在的问题和改进点。收集单元测试数据可以提供对域控制器组件功能的验证，包括测试覆盖率和通过的测试用例数量等指标。这有助于评估组件的健壮性和功能完整性，并发现可能存在的缺陷和错误。收集集成测试数据可以评估域控制器各个组件之间的交互和协作情况，发现可能存在的集成问题和冲突。通过分析集成测试结果，可以提前发现和解决系统集成方面的潜在风险。收集可靠性测试数据可以评估域控制器在长时间运行和负载情况下的稳定性和可靠性。这有助于发现系统中的潜在故障点和性能瓶颈，并进行相应的优化和改进。统计测试时长和结果数据可以对整个测试过程进行量化和分析，帮助评估测试任务的完成情况和效果。通过统计数据，可以更好地了解不同测试阶段的耗时情况和执行结果，为后续的优化和决策提供依据。
分组获取需要改进的故障数据可以更加精确地定位和处理问题。将可靠性测试数据、单元测试数据和集成测试数据与基准测试进行对比，可以快速识别出具有显著性差异的参数，从而确定优化项目。关联性分析可以帮助发现故障模式之间的相互关系，以及导致故障的可能原因。通过计算关联系数，可以进一步确定第二分组的优化项目，从而全面提升域控制器的性能和稳定性。差异度阈值公式将标准化差异度转化为具体的数值，通过计算差异度阈值可以对比不同参数之间的差异程度。这样可以避免主观判断和人为干预，确保评估结果的客观性和准确性。通过与差异度阈值进行比较，选择标准化差异度大于等于阈值的参数作为差异较大的参数。这样可以自动筛选出需要优化的项目或关注的重点，节省了人工筛选和判断的时间和劳动力成本。差异度阈值公式将数据的平均值、最大值和最小值综合考虑，通过计算得出一个综合的差异度阈值。这样可以更加全面地评估参数之间的差异，不仅仅考虑平均值的差异，还考虑了标准差和数据分布的情况。差异度阈值公式可以根据每个故障模式下的数据进行计算，确保针对不同故障模式的优化项目具有一定的灵活性和适应性。这样可以根据实际情况针对性地制定优化策略，提高测试效果和可靠性。综上所述，差异度阈值公式的好处在于提供了一种客观、自动化的评估方法，能够帮助确定差异较大的参数，并且考虑了数据分布情况和不同故障模式的特点，从而提高域控制器的自动化测试效率和优化效果。
本实施例一种域控制器的自动化测试系统，所述优化模块包括：
阈值优化模块：将的不同故障模式的测试数据在需要优化项目测试中进行映射，获得分布情况；根据分布情况确定是否需要进行测试参数阈值优化；
测试时长优化模块：根据故障模式下的平均故障时间以及故障与待优化项目的对应关系，调整待优化项目的测试时长；
，
平均故障时间；T e为待优化项目目前测试时长，/>故障测试与待优化项目测试的关联系数；/>故障得分；n为n个故障与此待优化项目关联；/>；/>为调节系数；
脚本修改模块：根据需要优化的内容，修改测试脚本，进行测试优化。
上述技术方案的工作原理为：将不同故障模式的测试数据映射到需要进行优化的测试项目上，并获得它们的分布情况。该步骤旨在了解各个故障模式在待优化项目上的表现，并确定是否存在优化的需求。
根据分布情况，确定是否需要对测试参数阈值进行优化。如果发现某个故障模式的测试结果集中在某个范围内，就可以考虑通过设置相应的阈值来优化测试。例如，如果故障模式的错误率在90%范围内分布，单元测试吞吐量在80%范围内分布，可以将"错误率>90%且吞吐量>80%"作为综合阈值设置，以优化单元测试并提高可靠测试的通过率。
如果有超过两个第一优化项目（例如错误率和吞吐量）需要进行优化，则可以将它们的测试数据分别作为X轴和Y轴，构建相应的分布图。然后将故障模式对应的测试值在分布图中标识，根据故障模式在分布图中的位置，确定是否需要对错误率和/或吞吐量进行阈值优化。
根据故障模式下的平均故障时间以及故障与待优化项目的对应关系，调整待优化项目的测试时长。
根据需要优化的内容，修改测试脚本，进行测试优化。根据前面步骤的结果和需求，对测试脚本进行相应的修改和优化，以达到优化测试项目的目的。
通过以上步骤的实施，可以根据故障模式的表现和与待优化项目的关系，进行测试参数阈值优化和测试时长调整，从而提高域控制器自动化测试的效率和可靠性。
上述技术方案的效果为：通过将不同故障模式的测试数据映射到待优化项目上，并根据分布情况确定是否需要进行测试参数阈值的优化；这样可以根据实际情况设置合理的阈值，使得测试结果更加准确，减少误判的可能性。
综合阈值设置：如果有多个需要优化的项目（例如错误率和吞吐量），可以将它们的测试数据分别作为X轴和Y轴构建分布图，并根据故障模式在分布图中的位置确定是否需要进行综合阈值的设置。通过综合考虑多个指标，可以更全面地优化测试，并提高可靠测试的通过率。根据故障模式下的平均故障时间以及故障与待优化项目的对应关系，调整待优化项目的测试时长。这样可以根据故障情况的严重程度，合理安排测试时长，提高测试效率，并减少不必要的测试时间。根据需要优化的内容，对测试脚本进行修改，以达到优化测试项目的目的。通过对测试脚本的优化，可以提高测试的覆盖范围和准确性，从而提升整体的测试质量。通过公式中的参数和计算，可以根据故障模式的平均故障时间以及故障与待优化项目的关联程度，动态地调整待优化项目的测试时长。这样可以更加精确地确定测试所需的时间，避免过长或过短的测试时长。通过根据故障模式进行调整，可以在需要优化的项目上投入更多的测试资源和时间，提高对故障的覆盖和检测能力。同时，对于其他非优化项目，可以适当降低测试时长，避免浪费资源和时间。通过考虑故障的严重程度和对待优化项目的影响，可以将更多的测试资源分配给与故障相关性较高的项目，以降低潜在的风险。这样可以集中测试资源，更好地管理和控制项目的质量和可靠性。公式中的故障得分和关联系数的综合考虑，使调整测试时长的决策更加全面。它不仅考虑了故障的频率和严重性，还考虑了故障对待优化项目的实际影响程度。这样可以更好地判断故障对测试项目的重要性，有针对性地进行测试优化。综合而言，域控制器自动化测试方法，可以提高测试的准确性、通过率和效率，从而降低软件开发过程中的风险，并提升最终产品的质量和可靠性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种域控制器的自动化测试方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、根据域控制器故障发生的阶段进行分组，获取不同分组的域控制器的故障情况，所述故障情况包括故障模式、故障发生的时间以及故障发生的概率；所述故障发生的阶段包括可靠性测试阶段和交付产品后；其中，交付产品后的故障为第一分组，可靠性测试阶段的故障为第二分组；
S2、在不同的分组内分别计算每种故障的分值；将故障的分值和分值阈值进行对比，选取大于或等于阈值的分值对应的故障作为需要改进的故障模式；
S3、获取域控制器非故障模式下的测试数据作为基准数据，所述基准数据包括的历史测试数据以及每种测试的测试时长，分别获取不同分组内需要改进的故障模式对应的故障数据，所述故障数据包括对应故障模式下的历史测试数据，将故障数据与基准数据对比，根据对比结果确定需要优化的测试；
具体包括：收集域控制器在非故障模式下的历史测试数据以及每种测试的测试时长；所述历史测试数据包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据；将收集到的历史测试数据整理和汇总；
分别获取第一分组和第二分组需要改进的故障对应的故障数据，所述故障数据包括对应历史测试数据以及每种测试的测试时长；
将第一分组的不同故障模式的可靠性测试数据、单元测试数据以及集成测试数据分别与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第一分组优化项目；
将第二分组不同故障模式的单元测试数据、集成测试数据分别与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第二分组待优化项目；
将第二分组故障模式对应的可靠性测试结果与具有显著性差异的测试结果作关联性分析，获得关联系数，选择关联系数大于关联性阈值的对应具有显著性差异的测试作为第二分组优化项目；
S4、根据故障模式对确定需要优化的测试进行分析，根据分析结果优化自动化测试项目。
2.根据权利要求1所述的一种域控制器的自动化测试方法，其特征在于，所述S1包括：
根据域控制器故障发生的阶段进行分组，所述故障发生的阶段包括可靠性测试阶段和交付产品后；交付产品后为第一分组，可靠性测试阶段为第二分组；
分别收集不同分组内域控制器相关的故障情况，包括故障事件的描述、故障模式、故障发生的时间，以及每个故障模式发生的概率；
对收集到的故障情况进行分析和归类，识别不同的故障模式；
对每个故障事件，记录故障发生的具体时间；
根据收集到的故障数据和故障发生的时间，通过统计分析估计每类故障模式的发生概率；
对每类故障模式，评估其对系统性能和可靠性的影响。
3.根据权利要求1所述的一种域控制器的自动化测试方法，其特征在于，所述S2包括：
在不同的分组内分别计算每种故障的分值；
所述分值为：
，
，
其中，w1、w2、w3、w4为权重，H表示故障可恢复性，如果故障可恢复，H=0；如果故障不可恢复，则H=1;Y为故障影响程度归一化结果；R表示故障重复再现性，如果故障可以再现，则R=1；如果故障不能再现，则R=0；T为评估的故障模式下故障发生时域控制器运行的时长；T min 为所有故障模式下故障发生时域控制器最短的运行时长；T max 为所有故障模式下故障发生时域控制器最长的运行时长；P为对应故障发生的概率；S表示故障持续时间的归一化结果；
将故障的分值和分值阈值进行对比，选取大于或等于阈值的分值对应的故障作为需要改进的故障模式。
4.根据权利要求1所述的一种域控制器的自动化测试方法，其特征在于，所述S4包括：
将不同故障模式的测试数据在需要优化项目测试中进行映射，获得分布情况；根据分布情况确定是否需要进行测试参数阈值优化；
根据故障模式下的平均故障时间以及故障与待优化项目的对应关系，调整待优化项目的测试时长；
,
为平均故障时间；/>为待优化项目目前测试时长，/>为故障测试与待优化项目测试的关联系数；/>为故障得分；n为n个故障与此待优化项目关联；/>；/>为调节系数；
根据需要优化的内容，修改测试脚本，进行测试优化。
5.一种域控制器的自动化测试系统，其特征在于，所述系统包括：
故障获取模块：根据域控制器故障发生的阶段进行分组，获取不同分组的域控制器的故障情况，所述故障情况包括故障模式、故障发生的时间以及故障发生的概率；所述故障发生的阶段包括可靠性测试阶段和交付产品后；其中，交付产品后的故障为第一分组，可靠性测试阶段的故障为第二分组；
需要改进故障确定模块：在不同的分组内分别计算每种故障的分值；将故障的分值和分值阈值进行对比，选取大于或等于阈值的分值对应的故障作为需要改进的故障模式；
优化测试确定模块：获取域控制器非故障模式下的测试数据作为基准数据，所述基准数据包括的历史测试数据以及每种测试的测试时长，分别获取不同分组内需要改进的故障模式对应的故障数据，所述故障数据包括对应故障模式下的历史测试数据，将故障数据与基准数据对比，根据对比结果确定需要优化的测试；
优化模块：根据故障模式对确定需要优化的测试进行分析，根据分析结果优化自动化测试项目；
其中，优化测试确定模块包括：
非故障模式数据收集模块：收集域控制器在非故障模式下的历史测试数据以及每种测试的测试时长；所述历史测试数据包括单元测试数据、集成测试数据和可靠性测试数据；将收集到的历史测试数据整理和汇总；
故障数据获取模块：分别获取第一分组和第二分组需要改进的故障对应的故障数据，所述故障数据包括对应历史测试数据以及每种测试的测试时长；
第一对比模块：将第一分组的不同故障模式的可靠性测试数据、单元测试数据以及集成测试数据分别与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第一分组优化项目；
第二对比模块：将第二分组不同故障模式的单元测试数据、集成测试数据分别与对应的基准测试进行对比，选择具有显著性差异的参数作为第二分组待优化项目；
第二确认模块：将第二分组故障模式对应的可靠性测试结果与具有显著性差异的测试结果作关联性分析，获得关联系数，选择关联系数大于关联性阈值的对应具有显著性差异的测试作为第二分组优化项目。
6.根据权利要求5所述的一种域控制器的自动化测试系统，其特征在于，所述故障获取模块包括：
分组模块：根据域控制器故障发生的阶段进行分组，所述故障发生的阶段包括可靠性测试阶段和交付产品后；交付产品后为第一分组，可靠性测试阶段为第二分组；
故障数情况获取模块：分别收集不同分组内域控制器相关的故障情况，包括故障事件的描述、故障模式、故障发生的时间，以及每个故障模式发生的概率；
故障归类模块：对收集到的故障情况进行分析和归类，识别不同的故障模式；
故障时间记录模块：对每个故障事件，记录故障发生的具体时间；
故障概率统计模块：根据收集到的故障数据和故障发生的时间，通过统计分析估计每类故障模式的发生概率；
影响确认模块：对每类故障模式，评估其对系统性能和可靠性的影响。
7.根据权利要求5所述的一种域控制器的自动化测试系统，其特征在于，所述需要改进故障确定模块包括：
分值计算模块：在不同的分组内分别计算每种故障的分值；
所述分值为：,
,
其中，w1、w2、w3、w4为权重，H表示故障可恢复性，如果故障可恢复，H=0；如果故障不可恢复，则H=1;Y为故障影响程度归一化结果；R表示故障重复再现性，如果故障可以再现，则R=1；如果故障不能再现，则R=0；T为评估的故障模式下故障发生时域控制器运行的时长；T min 为所有故障模式下故障发生时域控制器最短的运行时长；T max 为所有故障模式下故障发生时域控制器最长的运行时长；P为对应故障发生的概率；S表示故障持续时间的归一化结果；
对比确认模块：将故障的分值和分值阈值进行对比，选取大于或等于阈值的分值对应的故障作为需要改进的故障模式。
8.根据权利要求5所述的一种域控制器的自动化测试系统，其特征在于，所述优化模块包括：
阈值优化模块：将的不同故障模式的测试数据在需要优化项目测试中进行映射，获得分布情况；根据分布情况确定是否需要进行测试参数阈值优化；
测试时长优化模块：根据故障模式下的平均故障时间以及故障与待优化项目的对应关系，调整待优化项目的测试时长；
,
为平均故障时间；/>为待优化项目目前测试时长，/>为故障测试与待优化项目测试的关联系数；/>为故障得分；n为n个故障与此待优化项目关联；/>；/>为调节系数；
脚本修改模块：根据需要优化的内容，修改测试脚本，进行测试优化。
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