CN117077592B - 回归数据监控方法、监控装置及监控系统 - Google Patents
回归数据监控方法、监控装置及监控系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117077592B CN117077592B CN202311317340.2A CN202311317340A CN117077592B CN 117077592 B CN117077592 B CN 117077592B CN 202311317340 A CN202311317340 A CN 202311317340A CN 117077592 B CN117077592 B CN 117077592B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- regression
- monitoring
- database
- regression data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 262
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 70
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 150
- 238000013515 script Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 40
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 27
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 24
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 20
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 19
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims description 13
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 12
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 12
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 5
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 5
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 12
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 9
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 6
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 6
- 238000013461 design Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 239000000344 soap Substances 0.000 description 2
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000012942 design verification Methods 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000013102 re-test Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000013522 software testing Methods 0.000 description 1
- 238000004148 unit process Methods 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/30—Circuit design
- G06F30/32—Circuit design at the digital level
- G06F30/33—Design verification, e.g. functional simulation or model checking
- G06F30/3308—Design verification, e.g. functional simulation or model checking using simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/27—Regression, e.g. linear or logistic regression
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
Abstract
本发明提供一种回归数据监控方法、监控装置及监控系统，其中，所述回归数据监控方法包括：获取上传的回归数据，所述回归数据由基于回归脚本执行测试用例，对采集的待验证数据进行回归测试得到；将所述回归数据存储至预设数据库中；基于所述数据库中的回归数据，生成监控统计数据；响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果。采用上述技术方案，能够提高回归数据监控效率及准确性。
Description
技术领域
本说明书实施例涉及数据监控技术领域，尤其涉及一种回归数据监控方法、监控装置及监控系统。
背景技术
硬件验证回归脚本是硬件验证的一种，旨在检验硬件设计是否满足设计规范（Design Specification）的精细要求，比如在某些具体时钟下，各个硬件逻辑的工作状态，能否满足低延时，高带宽等。回归测试是指在设计或者修改了代码后，重新进行测试以确认修改没有引入新的错误或导致其它代码产生错误。自动回归测试将大幅降低系统测试、维护升级等阶段的成本。回归测试作为软件生命周期的一个组成部分，在整个软件测试过程中占有很大的工作量比重，软件开发的各个阶段都会进行多次回归测试。
例如，在芯片设计验证中，当设计寄存器转换级（Register Transfer Level，RTL）代码或硬件有了新的改动时，为了确认新的改动不会影响原来验证通过的功能，所以需要进行回归性测试。
在具体实施中，为了提高回归测试的效率，可以通过回归测试脚本调用测试用例，进行自动测试，得到回归数据。
然而，对于回归测试情况，目前难以进行有效监控，对于回归测试进度，也难以准确评估。具体而言，目前，当需要查找一项回归测试的数据时，往往依靠人力，或者通过本地的文本记录，确认该项回归测试的测试情况，费时费力，且在这种情况下，只能通过验证人员自行总结目前的回归测试进度，无法及时获取精细化的数据来评估当前回归测试项目情况。
背景技术部分的内容仅仅是公开人所知晓的技术，并不当然代表本领域的现有技术。
发明内容
针对上述技术问题，本说明书实施例提供一种回归数据监控方法、监控装置及监控系统，能够提高回归数据监控效率及准确性。
首先，本说明书实施例提供一种回归数据监控方法，包括：
获取上传的回归数据，所述回归数据由基于回归脚本执行测试用例，对采集的待验证数据进行回归测试得到；
将所述回归数据存储至预设数据库中；
基于所述数据库中的回归数据，生成监控统计数据；
响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果。
可选地，所述获取上传的回归数据，包括以下至少一种：
获取回归测试过程中同步上传的回归数据；
获取定时上传的回归数据；
获取回归测试者手动上传的回归数据。
可选地，所述获取上传的回归数据，包括：通过预设的通信接口获取符合接口要求的回归数据。
可选地，所述回归数据包括以下至少一种：
回归测试的验证结果；
测试进度数据。
可选地，所述将所述回归数据存储至预设数据库中，包括：
将所述回归数据按照所述数据库所设置的数据格式进行转换后，存储至所述数据库中。
可选地，所述基于所述数据库中的回归数据，生成监控统计数据，包括：
基于所述数据库中的回归数据，基于预设的统计数据生成模板，生成可视化的监控统计数据。
可选地，所述响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果，包括以下至少一种：
响应于与查询操作相对应的查询请求，基于所述监控统计数据，得到对应的查询结果；
响应于与添加属性数据操作相对应的添加请求，在所述监控统计数据中添加对应的属性数据；
响应于与删除属性数据操作相对应的删除请求，删除所述监控统计数据中对应的属性数据；
响应于与修改属性数据操作相对应的修改请求，修改所述监控统计数据中对应的属性数据。
可选地，所述采集的待验证数据包括：系统硬件在所述回归脚本运行过程中的状态数据及结果数据；
所述响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果，还包括：
响应于故障定位分析操作相对应的故障定位请求，根据所述监控统计数据，得到对应的系统硬件故障及故障原因分析结果。
可选地，所述回归数据监控方法还包括：
当检测到所述输入操作相对应的监管请求超出对应的数据管理权限时，拒绝执行相应的操作并返回相应的告警信息。
本说明书实施例还提供一种回归数据监控装置，包括：
回归数据获取单元，适于获取上传的回归数据，所述回归数据由基于回归脚本执行测试用例，对采集的待验证数据进行回归测试得到；
存储单元，适于将所述回归数据存储至预设数据库中；
监控统计数据生成单元，适于基于所述数据库中的回归数据，生成监控统计数据；
监管请求结果输出单元，适于响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果并输出。
本说明书实施例还提供一种回归数据监控系统，包括：
回归测试装置，适于基于回归脚本执行测试用例，对采集的待验证数据进行回归测试，得到回归数据并上传；
回归数据监控装置，适于获取所述回归测试装置上传的数据，并将所述回归数据存储至预设数据库中，以及基于所述数据库中的回归数据，生成监控统计数据，并响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果并输出；
回归数据管理装置，适于获取输入操作，生成相对应的监管请求，并发送至所述回归数据监管装置，以及获取所述监管请求结果。
可选地，所述回归测试装置，适于对系统硬件在所述回归脚本运行过程中的状态数据及结果数据进行回归测试；
所述回归数据监控装置，适于响应于来自所述回归数据管理装置基于故障定位分析操作相对应的故障定位请求，根据所述监控统计数据，得到对应的系统硬件故障及故障原因分析结果。
采用本说明书实施例提供的回归数据监控方法，通过将获取的回归数据存储至预设数据库中，进而可以生成与所述回归数据相对应的监控统计数据，因而，响应于与输入操作相对应的监管请求，可以直接根据监控统计数据，得到对应的监管请求结果，无需通过人工处理，因而能够提高回归数据监控效率及准确性。
进一步地，通过采用在回归测试过程中同步上传、定时上传、回归测试者手动上传中的至少一种方式，获取上传的回归数据，可以提高回归数据获取的灵活性，进而可以根据需要适用不同的应用场景，其中通过同步上传，还可以提高回归数据监控的实时性与准确性。
进一步地，通过预设的通信接口获取符合接口要求的回归数据，能够提高获取到的回归数据的一致性和可靠性，便于对回归数据进行管理，提高数据查询效率。
进一步地，由于回归数据可以包括回归测试的验证结果和测试进度数据中的至少一种，因此根据回归测试的验证结果，可以评估回归测试的效果，以及根据测试进度数据，能够确定当前测试进度，便于有效监督和管理。
进一步地，通过将回归数据按照数据库所设置的数据格式进行转换后，存储至所述数据库中，能够提高数据库中回归数据格式的一致性，便于查询及管理，也可以避免因回归数据格式异常而导致的宕机问题，提高回归数据监控的可靠性和稳定性。
进一步地，基于所述数据库中的回归数据，基于预设的统计数据生成模板，生成可视化的监控统计数据，可以根据用户需求，提供具有不同表现形式的监控统计数据，便于用户从不同维度对回归测试项目进行全面的评估及监控，提高评估及监控的准确性、客观性及全面性。
进一步地，由于采集的待验证数据可以包括系统硬件在回归脚本运行过程中的状态数据及结果数据，因此响应于故障定位分析操作相对应的故障定位请求，可以根据所述监控统计数据，得到对应的系统硬件故障及故障原因分析结果，便于硬件故障溯源。
进一步地，当检测到输入操作相对应的监管请求超出对应的数据管理权限时，拒绝执行相对应的操作并返回相应的告警信息，可以提高回归数据监控方案的安全性及用户交互体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1示出了本说明书实施例中一种回归数据监控方法的流程图；
图2示出了本说明书实施例中一种通信接口的示意图；
图3示出了本说明书实施例中一种数据库中回归数据的结构形式的示意图；
图4示出了本说明书实施例中一种基于统计数据生成模板生成的监控统计数据的参数类型示例；
图5至图8示出了本说明书实施例中监控统计数据的可视化的展示形式示意图；
图9示出了本说明书实施例中一种回归数据监控装置的结构示意图；
图10示出了本说明书实施例中一种回归数据监控系统的结构示意图；
图11示出了本说明书实施例中一具体应用场景中回归数据监控系统的人机交互示意图。
具体实施方式
如背景技术所述，对于回归测试情况，目前难以进行有效监控，对于回归测试进度，也难以准确评估。
为解决上述问题，本说明书实施例提供一种回归数据监控方案，能够提高回归数据监控效率及准确性。具体而言，采用本说明书实施例中的回归数据监控方法，通过将获取的回归数据存储至预设数据库中，进而可以生成与所述回归数据相对应的监控统计数据，因而，响应于与输入操作相对应的监管请求，可以直接根据监控统计数据，得到对应的监管请求结果，无需通过人工处理，因而能够提高回归数据监控效率及准确性。
为使本领域技术人员更好地理解本说明书实施例的发明构思、工作原理及优点，以下对本说明书实施例中的回归数据监控方案进行详细描述。
参照图1所示的本说明书实施例中一种回归数据监控方法的流程图，在本说明书一些实施例中，如图1所示，具体可以按照如下步骤监控回归数据：
S11，获取上传的回归数据。
在具体实施中，所述回归数据可以基于回归脚本执行测试用例，对采集的待验证数据进行回归测试得到。
其中，回归脚本是指用于执行回归测试的一组自动化脚本，其能够自动执行来验证回归数据，以及自动统计回归结果，通过回归脚本，能够提高回归测试的效率。也就是说，本说明书实施例中的回归数据实质上是执行回归测试时，对待验证数据进行回归测试而产生的数据，本发明实施例的数据回归数据监控过程只是对回归数据进行监控，并不涉及回归测试过程，也不会对回归测试过程产生任何影响。
在具体实施中，待验证数据可以包括软件运行过程中产生的数据，也可以包括系统硬件在执行某项任务的过程中产生的数据，或者在软件和系统硬件交互过程中产生的数据，本说明书实施例对待验证数据的具体类型不做限制，只要能够对获取到的待验证数据进行监控即可。
在一些可选示例中，所述回归数据包括回归测试的验证结果，在另一些可选示例中，所述回归数据包括测试进度数据，在一些其它可选示例中，所述回归数据包括回归测试的验证结果、测试进度数据、待验证数据及测试中间结果中的一种或多种。其中，根据回归测试的验证结果，可以评估回归测试的效果；根据测试进度数据，能够确定当前测试进度，便于监督及管理。
S12，将所述回归数据存储至预设数据库中。
在具体实施中，预设数据库可以位于本地服务器中，也可以位于云端服务器，本说明书实施例对预设数据库所在位置不做任何限制，只要能够储存上传的回归数据即可。
作为可选示例，预设数据库可以是分布式数据库、数据仓库、JavaScript对象表示法（JavaScript Object Notation，JSON）数据库等数据库中的一种或多种。
S13，基于所述数据库中的回归数据，生成监控统计数据。
具体而言，数据库存储有回归数据，由于回归数据可以客观反映回归测试的进程，因此通过生成的监控统计数据，可以对回归测试情况进行准确评估及有效监控。
S14，响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果。
具体而言，响应于不同的监管请求，能够对监控统计数据做出不同的处理，进而可以得到不同的监管请求结果，满足监控用户的实际需求。
由此，采用上述实施例，由于可以基于获取的回归数据自动生成监控统计数据，并响应于与输入操作相对应的监管请求，根据监控统计数据，直接得到对应的监管请求结果，整个过程无须人工获取回归数据，也无须对回归数据进行任何人工处理，因而能够提高回归数据监控效率，并且，由于回归数据是基于回归测试过程自动产生，因而其可以反映回归测试的实际情况，因而基于回归测试数据对回归测试情况进行监控，可以提高监控的准确性。
为使本领域技术人员更好的理解和实施本说明书实施例，以下结合附图并通过具体示例进行详细描述。
首先，在具体实施中，可以采用多种方式获取上传的回归数据。
例如，可以获取回归测试过程中同步上传的回归数据，即测试者在进行回归测试过程中产生的回归数据自动同步上传，通过回归数据的同步上传，可以提高回归数据监控和回归测试间的实时性，进而可以提高回归数据监控的实时性与准确性。
又例如，可以获取定时上传的回归数据，即在回归测试进行一段时间（例如预设的时间间隔）后，上传这一段时间内回归测试过程中生成的回归数据。
还例如，可以获取回归测试者手动上传的回归数据。在具体实施中，若由于网络原因，或者为避免漏传，在回归测试过程告一段落后，回归测试者可以手动上传这一测试过程中的回归数据。
由上可知，可以采用以上三种方式中的至少一种方式，获取回归数据，可以提高回归数据获取的灵活性，进而可以根据需要适用不同的应用场景。
可以理解的是，上述实施例提供的获取上传的回归数据的方式仅为示例说明，只是用于说明采用本说明书实施例中的回归数据监控方法能够及时获取上传的回归数据，不能理解为对本发明的限制。例如，在一些其它实施例中，测试者还可以在完成回归测试的某个阶段任务时，上传回归数据，因而可以分任务阶段获取回归测试数据。
在具体应用中，可能同时进行多项回归测试，这些回归测试所产生的回归数据的参数信息可能不同，因此需要分别获取各项回归测试对应的回归数据。
为了提高获取到的回归数据的一致性和可靠性，便于对回归数据进行管理，提高数据查询效率，作为可选示例，可以通过预设的通信接口获取符合接口要求的回归数据。
具体而言，通过预设通信接口，只有在确定回归数据满足接口要求时，才将获取到的回归数据进行存储，否则直接丢弃，可以避免非法访问，也可以根据用户需求更加高效地获得监管请求结果。
在具体实施中，可以根据需求和应用场景设定所采用的通信接口的定义和规约，以便于传输回归数据。
在一些可选示例中，预设的通信接口可以是表征状态转移应用程序接口（Representational State Transfer API ，Restful API）。其中，Restful API是一种用于设计和构建网络应用程序的软件架构风格，通常用于在客户端和服务器之间传输数据。它是建立在超文本传输协议（Hyper Text Transfer Protocol，HTTP）的基础上，通过定义资源、HTTP方法和状态转移来实现数据的交互。
在具体实施中，可以由Gin包提供Restful API。其中，Gin是一个由Golang（简称Go）语言编写的HTTP网页框架，可以提供具有不同功能的接口。作为一可选示例，如图2所示，Gin包可以提供11个接口，其中：
在具体实施中，数据库可以采用JSON格式存储回归数据，相应地，通过接口“postRgrInfo”；“insertRgrInfo”；“outputjson”可以将回归数据写入数据库中的JSON文件的接口；通过接口“bulkImport”可以批量导入回归数据；通过接口“getRegressionModeByRgrid”可以将具体的回归数据标识（id）对应的模式（modes）数据取出；通过接口“getorderedRegressionInfos”可以按自定义排序顺序获取信息；通过接口“getRelatedProjectBlockSets”可以获取目前所有的项目以及每个项目下的不同区块（block），方便管理者掌握目前的开发进度，便于查询各个区块的状态；通过接口“getRegressionModes”可以获取对应的回归信息的modes信息；通过接口“getFilteredRegressionInfos”可以获取满足各种筛选条件下的回归信息列表；通过接口“getModeHistory”可以将满足条件的mode统一绘制历史趋势图。
在具体实施中，可以通过insertRgrInfo接口获取回归数据并插入所述数据库中，通过getFilteredRegressionInfos接口请求查询监控结果，获取监控统计数据。
在本说明书其它一些实施例中，预设的通信接口还可以是简单对象接入协议（Simple Object Access Protocol，SOAP） API，本说明书实施例对通信接口的类型不做限制，只要能够通过预设的通信接口获取符合接口要求的回归数据即可。
在一些其它实施例中，还可以直接获取上传的回归数据，无需考虑回归数据的类型、数据格式等参数信息。
在本说明书一些实施例中，当获取到上传的回归数据时，可以将所述回归数据按照所述数据库所设置的数据格式进行转换后，存储至所述数据库中。通过转换回归数据的格式，能够提高回归数据格式的一致性，便于查询及管理，也可以避免因回归数据格式异常而导致的宕机问题，提高回归数据监控的可靠性和稳定性。
在具体实施中，在数据格式转换过程中，可以增加异常错误处理进程，以对一些格式异常的回归数据（例如，回归数据为空指针）进行处理，以进一步提高回归数据监控方法的稳定性。
在一些实施例中，可以预先定义数据库的结构形式，以便于对回归数据的数据格式进行转换。数据库可以通过结构化的方式存储回归数据，也就是说，可以通过多个不同的字段分别存储相应属性的回归数据。例如，参照图3所示的本说明书实施例中一种数据库中回归数据的结构形式的示意图，数据库中的回归数据可以包括11个维度的属性信息，其中：“Id”为回归数据的标识信息，适于区分不同的回归数据，每个回归数据的标识均是唯一的；“RegressPath”表示回归路径；“HostName”表示回归数据来源的主机名称；“UserName”表示用户名；“BlockName”表示对应项目中的区块名称；“ProjectName”表示对应的项目名称；“DbName”表示回归数据存入回归数据库的标志名称；“RgrTime”表示回归数据存入数据库的时间；“RerunDbName”表示重新运行当前回归数据存入数据库名称；“Oripath”表示回归数据来源路径；“Rgrpath”表示回归脚本的位置；“TlPath”表示回归列表的位置。
可以理解的是，图3中示出的数据库结构形式仅为示例说明，其用以说明可以采用设定的数据库结构形式对回归数据进行存储，本说明书实施例对数据库中回归数据的结构形式及具体类型不做任何限制，数据库只要能够对采集到的回归数据进行存储即可。
采用上述示例中的回归数据监控方法，可以采用多种方式获取满足接口要求的回归数据。此外，由于回归数据可以包括回归测试的验证结果和/或测试进度数据等能够反映回归测试情况的特征信息，因此基于数据库中存储的回归数据，可以生成监控统计数据，用于评估回归测试情况，包括测试进度及测试效果等。
作为一实现示例，可以基于所述数据库中的回归数据，按照预设的统计数据生成模板，生成可视化的监控统计数据。
在具体实施中，可以采用相关的数据预先定义统计数据生成模板所包含的输入数据和输出数据。其中，输出数据可以采用可视化的图表进行展示，以通过更加直观的方式进行展示，提高用户交互体验。
作为一可选示例，如图4所示，具体可以按照具有如下结构形式的统计数据生成模板，生成可视化的监控统计数据。
如图4所示，统计数据生成模板结构形式可以包括14个维度的属性信息，其中，“Id”为监控统计数据的标识信息，适于区分不同的监控统计数据，每个监控统计数据的标识均是唯一的；“RegressPath”表示回归路径；“HostName”表示显示和设计系统的主机名称；“UserName”表示用户名；“BlockName”表示对应项目中的区块名称；“ProjectName”表示项目名称；“DbName”表示回归数据存入数据库的标志名称；“RgrTime”表示回归数据第一次存入数据库的时间；“RerunDbName”表示重新运行当前回归后，再次存入数据库的名称；“Oripath”表示回归数据来源路径；“Rgrpath”表示回归脚本的位置；“TlPath”表示回归列表的位置；“Tcpath”表示测试用例的位置；“StartTime”表示所述回归数据对应的测试用例执行的开始时间。
可以理解的是，图4中示出的统计数据生成模板的结构形式仅为示例说明，其用以说明可以采用预设的统计数据生成模板，生成可视化的监控统计数据，本说明书实施例对统计数据生成模板的结构形式不做任何限制，只要其能够起到生成可视化的监控统计数据的作用即可。
结合图3和图4可知，数据库中回归数据的结构形式和统计数据生成模板中监控统计数据的结构形式并不完全相同，在实际操作过程中，可以对存储的回归数据做相应的统计分析及转换处理，从而可以对回归测试情况进行更加深入和全面的分析及评估。
在本说明书一些实施例中，可以提供具有不同表达形式的监控统计数据至监控管理用户，即监管请求对应的输入操作者，以便于其查看监管请求结果，进而对回归测试羡慕进行准确及高效评估。
例如，可以通过网页列表和/或绘图统计的方式将监控统计数据可视化地呈现给用户。此外，在具体实施中，可以根据监控需要，分层级对欲监控统计数据进行可视化展示，从而可以更加深入和全面地对回归数据进行监控管理及评估分析。
作为一参考示例，参照图5所示的一种监控统计数据的可视化的表现形式示例，其中，如图5所示的监控统计数据表格，监控统计数据可以包括用户名（User Name）、项目名称（Project Name）、区块名称（Block Name）、状态（Status）、模式（Modes）、回归测试的开始时间（Start time）和结束时间（End time）。
继续参照图5所展示的监控统计数据，其中示出了用户名为jonathan.Joestar和yi.zhang的监控统计数据，具体而言：
区块名称为Hamom的状态为KILLED，可以理解为项目被强制终止，因此用户名为jonathan.Joestar的监控统计数据对应的开始时间及结束时间相同，即2023-07-10 06：20：44时刻的回归数据对应项目被强行终止时刻的特征信息，包括项目名称、区块名称、反馈次数及模式等。
继续参照图5，其中还示出了用户名为yi.zhang，项目名称为FDI的连续三天（2023-07-14至2023-07-16）从开始时间为06：20：44至结束时间为06：20：44的监控统计数据，其中：
由于验证并不是一次就能验证完，所以对应同样的项目名、用户和区块名的项目，在不同的日期代表着当前日期下执行的一次回归任务在日期为2023-07-14，区块名称为d2d_ctl的状态为COMPILING（可以理解为项目处于编译状态），其中项目名称为FDI仍处于正常运行状态；而在日期为2023-07-15和2023-07-16，区块名称为d2d_ctl的状态为FINISHED（可以理解为项目完成）。
可以理解的是，图5中示出监控统计数据的可视化的展示形式仅为示例说明，本说明书实施例对此不做任何限制，只要能够可视化展示监控统计数据即可。
在具体实施中，对于一些相对重要的参数数据，还可以进一步展开，以获取更加精细的信息。
例如，如图6所示，监控管理者通过交互操作，可以展开图5中用户名为yi.zhang在2023-07-14从开始时间为06：20：44至结束时间为07：20：44的监控统计数据。
如图6所述，分别示出了处于FDI_test模式和test_retry模式下的回归数据通过率（pass_rate）、比较状态（cmp_status）、覆盖率状态（urg_status）、计划状态（plan_status）、当前行号（LINE）、条件变量（COND）、切换（TOGGLE）、有限状态机（FSM）、断言率（ASSERT）、得分（SCORE）、数据库查询率（GROUP）等多个维度的监控统计数据的参数信息。
为便于理解，以处于FDI_test模式为例进行示例说明。
由图6可知，FDI_test模式下的回归数据通过率为95.70，比较状态为省略编译（SKIP_COMPLIE）状态、覆盖率状态为全覆盖状态（URG_DONE）、当前行号为0、条件变量为0、切换为76.5、有限状态机为0、断言率为36.12、得分为56.3、数据库查询率为81.60。
在一些实施例中，还可以对部分数据进行多级展开，以获取更加详细及深入的监控统计数据。
例如，结合图6和图7所示，监控管理者基于包含图6所示的监控统计数据的交互界面执行交互操作，可以进一步展开用户名为yi.zhang在2023-07-14从开始时间为06：20：44至结束时间为07：20：44的服务器数据库中存储的相关参数数据Server Infos和监管统计数据Counting，如图7所示，其中：
服务器数据库中存储的相关参数数据Server Infos包含的参数信息及对应的具体参数数据如下所示：
主机名称host_name：yi.zhang
回归路径regress_path：/project/cad/stonefree/jojo5/p2p/rgr_mission/rgtlogs
重运行数据库名称rerun_db_name：d2d_ctl_rel0.1
源路径ori_path：/project/cad/stonefree/jojo5/p2p/rgr_mission/ori
回归路径rgr_path：/project/cad/stonefree/jojo5/p2p/rgr_mission/rgr
验证列表路径tl_path：/project/cad/stonefree/jojo5/p2p/rgr_mission/tl
验证用例路径tc _path：/project/cad/stonefree/jojo5/p2p/rgr_mission/tc
监控统计数据Counting中包含的参数信息可以包括：
可用任务数available_jobs100
剩余数目left_num20
等待返回数目wait_return_num30
运行数目running _num1111
总数目total_num332
通过数目pass_num12
失败数目fail_num233
超时数目timeout_num23
完成数目finish_num1322
重运行数目rerurn _num1421。
在具体实施中，二级列表展示的监控统计数据的参数信息更加具体及详细。例如，可以针对同一个项目，区块及用户的所有数据（可以通过项目名称project_name、区块名称block_name及用户名称user_name识别及选取），做出对应的统计绘图，统计绘图的时间精度可以以天或小时为单位，同时可以支持计数和比率的显示。
参照图8所示的另一种监控统计数据的可视化的展示形式示例，其中示出了2023-07-14至2023-07-16在 06：20：44时刻的回归数据，其中，曲线a1为回归数据的测试通过率随测试时间变化曲线、曲线a2为验证方案通过率随测试时间变化曲线、曲线a3为统计得到的回归数据总数目随测试时间变化曲线、曲线a4为断言通过率随测试时间变化曲线、曲线a5为条件通过率随测试时间变化曲线、曲线a6为行通过率随测试时间变化曲线。
由图8可知，在2023-07-15 06：20：44时刻，回归数据总数目为350，测试通过率为96.7%，行通过率为10.7%，条件通过率为20.8%，断言通过率为36.12%，验证方案通过率为65.2%。
需要说明的是，图8中仅示意出了回归数据的部分类型的监控统计数据，基于图8所示的监控统计数据，可以对回归数据的进度及回归测试的效果进行准确判断。在具体实施例中，根据实际需求，可以对监控统计数据的类型进行扩充，例如，回归数据的类型还可以包括通过示例数目、信号翻转率、状态机通过率等能够体现回归测试更多维度指标的属性信息。基于此，可以有选择的可视化相应维度指标的回归数据的属性信息，本说明书实施例对此不做任何限制。
在具体实施中，在生成图5至图8所示的可视化监控统计数据的过程中，首先，为了提高监控统计数据的查询效率，可以通过日历选择组件快捷选取欲查询时刻，进而可以查询任意时刻的监控统计数据。此外，为了提高对回归数据监控的实时性，对于同一个项目、区块和用户名称（即project_name，block_name和user_name均一致）的记录，选取当天开始时间start_time最晚的一条回归数据进行展示。为了进一步提高用户交互体验，提高查询效率，包括用户名称在内的各类型的监控统计数据均可以支持模糊匹配。
如前所述，基于预设的统计数据生成模板，可以生成与回归数据相对应的监控统计数据，进而可以响应于输入操作相对应的监管请求，得到相应的监管请求结果。
在具体实施中，响应于与查询操作相对应的查询请求，基于所述监控统计数据，可以得到对应的查询结果。
作为可选示例，监控管理者可以通过查询操作，获得相应的查询请求结果，例如，能够知晓当前验证项目的进度。
在具体实施中，监控管理者还可以根据自身需求进行个性化、定制化的设置，例如添加、删除或修改回归数据中的属性参数等属性数据。作为一可选示例，监控管理者可以执行添加响应于与添加属性数据操作相对应的添加请求，在所述监控统计数据中添加对应的属性数据。
具体而言，作为一可选示例，在确定某些程序段、构件或者关键的监控统计数据没有被统计到时，监控管理者可以执行相应的属性数据添加操作，相应地，回归数据监控系统通过响应于添加操作，生成相应的添加请求，进而可以实现对添加的属性参数的统计分析，得到相应的监控统计数据。
作为另一可选示例，监控管理者可以执行删除属性数据的操作，相应地，回归数据监控系统可以生成与删除属性数据操作相对应的删除请求，并响应于与删除属性数据操作相对应的删除请求，删除所述监控统计数据中对应的属性数据。
具体而言，由于回归测试是一个动态的过程，因此当确定当前生成的监控统计数据不能实时的反映当前回归测试进程，可以删除相关的监控统计数据，实现对回归数据更加有效的管理。
作为又一可选示例，监控管理者可以执行修改属性数据操作，相应地，回归数据监控指向可以生成与修改属性数据操作相对应的修改请求，并响应于与修改属性数据操作相对应的修改请求，修改所述监控统计数据中对应的属性数据。
例如，某些类型的监控统计数据其中可能存在错漏或不准确之处，此时可以修改属性信息，以与实际生成的回归数据中的属性参数一致，更加准确地反映回归测试进程。
通过响应于不同的监管请求，基于监控统计数据，得到对应的监管请求结果，使得监控管理者（即输入操作者）快捷地获取对应的监管请求结果，进而基于所述监管请求结果，能够知悉项目的当前进度，提高管理效率。
作为可选示例，采集的待验证数据可以包括：系统硬件在所述回归脚本运行过程中的状态数据及结果数据。
其中，状态数据能够体现系统硬件是否按照设定的电连接关系、电信号执行逻辑及运作程序正常工作，结果数据能够体现系统硬件能否对获取到的指令或者信号等，做出正确的响应。因此，在具体实施中，还可以响应于故障定位分析操作相对应的故障定位请求，根据所述监控统计数据，得到对应的系统硬件故障及故障原因分析结果。
具体而言，响应于故障定位请求，可以从监控统计数据中得到与故障定位请求相应的数据，进而基于获取到的数据，可以确定系统硬件的故障及故障原因分析结果，便于故障溯源。
例如，若系统硬件不能正确地响应输入的控制指令，通过响应于故障定位请求，可以确定是其中某个电子元件发生故障或者某块版图的布线存在问题等，进而可以替换新的电子元件或者修改布线。
在具体实施中，可能存在一些具有较高保密等级的项目，或者为保持回归测试系统的稳定性及可靠性，具有相应权限的输入操作者才能够执行相应的操作，包括监控统计数据的查询及监控系统的设置等，基于此，继续参照图1，本说明书实施例中的回归数据监控方法还可以包括：
S15，当检测到所述输入操作相对应的监管请求超出对应的数据管理权限时，拒绝执行相应的操作并返回相应的告警信息。
在确定监管请求超出对应的数据管理权限，通过拒绝执行相应的操作并返回相应的告警信息，提高回归数据监控方案的安全性及用户交互体验。
本说明书还提供了与上述回归数据监控方法对应的回归数据监控装置，以下参照附图，通过具体实施例进行详细介绍。
参照图9所示的本说明书实施例中一种回归数据监控装置的结构示意图，在本说明书一些实施例中，如图9所示，回归数据监控装置100可以包括：回归数据获取单元110、存储单元120、监控统计数据生成单元130和监管请求结果输出单元140，其中：
所述回归数据获取单元110，适于获取上传的回归数据，所述回归数据由基于回归脚本执行测试用例，对采集的待验证数据进行回归测试得到；
所述存储单元120，适于将所述回归数据存储至预设数据库中；
所述监控统计数据生成单元130，适于基于所述数据库中的回归数据，生成监控统计数据；
所述监管请求结果输出单元140，适于响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果并输出。
采用上述回归数据监控装置100，通过监控统计数据生成单元130直接基于所述回归数据获取单元110获取的回归数据，自动生成监控统计数据，进而由监管请求结果输出单元140可以直接根据所述监控统计数据，响应于与输入操作相对应的监管请求，得到对应的监管请求结果，整个过程中无需通过人工记录统计及分析处理，因而能够提高回归数据监控效率及准确性。
在具体实施中，由预设数据库存储回归数据、监控统计数据生成单元对回归数据进行统计分析，得到监控统计数据，并通过所述监管请求结果输出单元基于监控统计数据与用户交互，输出监管请求结果，从而可以有效地分离数据存储，数据分析处理和数据监控，因而，作为可选示例，所述回归数据监控装置可以采用前后端分离的方式，例如，所述回归数据获取单元、所述数据库和所述监控统计数据生成单元可以设置在后端、所述监管请求结果输出单元可以设置在前端，以实现不同功能的解耦分离，使得各单元的工作进程相互独立，提高回归数据监控装置的运行稳定性和易扩展性。
为使本领域技术人员更好地理解和实施，以下分别描述所述回归数据获取单元、所述存储单元、所述监控统计数据生成单元和所述监管请求结果输出单元的具体实现示例。
在本说明书一些实施例中，所述回归数据获取单元可以采用多种方式获取上传的回归数据。
例如，所述回归数据获取单元可以获取回归测试过程中同步上传的回归数据通过回归数据的同步上传，可以提高回归数据监控和回归测试间的实时性，进而可以提高回归数据监控的实时性与准确性。
又例如，所述回归数据获取单元可以获取定时上传的回归数据，即在回归测试进行一段时间（例如预设的时间间隔）后，回归数据获取单元可以获取得到这一段时间内回归测试过程中生成的回归数据。
还例如，所述回归数据获取单元可以获取回归测试者手动上传的回归数据。
由此，所述回归数据获取单元可以采用以上三种方式中的至少一种方式，获取回归数据，可以提高回归数据获取的灵活性，进而可以根据需求，适用不同的应用场景。
可以理解的是，上述描述的回归数据获取单元获取回归数据的方式仅为示例说明，只是用于说明采用本说明书实施例中的回归数据监控装置能够及时获取上传的回归数据，不能理解为对本发明的限制，例如，在一些其它实施例中，测试者还可以在完成回归测试的某个阶段任务的时，上传回归数据，因而所述回归数据获取单元还可以分任务阶段获取上传的回归数据。
在本说明书一些实施例中，所述回归数据可以包括回归测试的验证结果和测试进度数据中的至少一种，其中，根据回归测试的验证结果，可以评估回归测试的效果；根据测试进度数据，能够确定当前测试进度，方便监管。
在具体应用中，可能同时进行多项回归测试，这些回归测试所产生的回归数据的参数信息可能不同，因此需要分别获取各项回归测试对应的回归数据。
作为一可选示例，所述回归数据获取单元可以通过预设的通信接口获取符合接口要求的回归数据。
具体而言，通过预设通信接口，只有在确定回归数据满足接口要求时，所述回归数据获取单元才获取回归数据，否则可以直接丢弃，这样，可以避免非法访问，也可以根据用户需求更加高效地获得监管请求结果。
在具体实施中，所述回归数据获取单元可以设置在后端，作为可选示例后端可以设置Golang服务器，并由其中安装的Gin包提供预设的通信接口，并通过database/sql软件包提供与数据库的连接增删改查能力。其中，database/sql软件包是一个标准库，可以提供与SQL 数据库交互的接口。该软件包使应用程序能够查询和更新数据库，并提供可用于各种SQL 数据库的可移植接口。
在本说明书一些实施例中，可以设定所采用的通信接口的定义和规约，以与目前已有的回归数据的导出数据相适配，提高获取到的回归数据与现有回归数据的一致性。
在一些可选示例中，预设的通信接口可以是Restful API，也可以SOAP API，其中，Restful API的具体类型可以参见图2，本说明书实施例对通信接口的类型不做限制，只要所述回归数据获取单元110通过预设的通信接口能够获取符合接口要求的回归数据即可。
在本说明书一些实施例中，当获取到上传的回归数据，所述回归数据获取单元110可以将所述回归数据按照所述数据库所设置的数据格式进行转换后，再由所述存储单元120将所述回归数据存储至预设数据库中。并且通过转换回归数据的格式，能够提高回归数据格式的一致性，便于查询及管理，也可以避免因回归数据格式异常而导致的宕机问题，提高回归数据监控方法的可靠性和稳定性。
在具体实施中，在数据格式转换过程中，可以增加异常错误处理进程，由所述回归数据获取单元对一些格式异常的回归数据（例如，回归数据为空指针）进行处理，以进一步提高数据监控方法的稳定性。
在具体实施中，存储单元120可以包括任何合适类型的存储器单元、存储器设备、存储器物品、存储器介质、存储设备、存储物品、存储介质和/或存储单元。例如，存储器、可移除的或不可移除的介质、可擦除或不可擦除介质、可写或可重写介质、数字或模拟介质、硬盘、软盘、光盘只读存储器（CDROM）、可刻录光盘（CD-R）、可重写光盘（CD-RW）、光盘、磁介质、磁光介质、可移动存 储卡或磁盘、各种类型的数字通用光盘（DVD）、磁带、盒式磁带等。
在一些实施例中，数据存储可以采用MySQL，MySQL主要维护两个表，一个是存储信息表，另一个是读出信息表，用来存取回归数据。
在一些实施例中，可以预先定义数据库的结构形式，以便于对回归数据的数据格式进行转换。其中，数据库中回归数据的结构形式可以参见图3，在此不再展开描述。
采用上述示例中的回归数据监控装置100，由于能够及时便捷地获取满足接口要求的回归数据，且回归数据可以包括回归测试的验证结果和/或测试进度数据，因此基于数据库中的回归数据，可以生成监控统计数据。
作为一实现示例，所述监控统计数据生成单元130可以基于所述数据库中的回归数据，基于预设的统计数据生成模板，生成可视化的监控统计数据。
在本说明书一些实施例中，所述监控统计数据生成单元可以设置于后端，在另一些实施例中，所述监控统计数据生成单元也可以设置于前端，例如，可以基于Vue3（一种用于构建用户界面的JavaScript框架）、 ElementPlus UI（其是为了适配Vue3对Element UI进行的重构）与Echarts实现匹配实现。其中，Echarts一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在个人电脑和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（例如，IE9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖矢量图形库ZRender，提供直观、交互丰富、可高度个性化定制的数据可视化图表。
在具体实施中，可以采用相关的数据预先定义统计数据生成模板所包含的数据类型。其中，统计数据生成模板输出的监控统计数据的结构形式可以参见图4的示例，在此不再展开赘述。
结合图3和图4可知，存储单元120中数据库中回归数据的结构形式和监控统计数据生成单元130生成的监控统计数据的结构形式并不完全相同，因此在实际操作过程中，通过对存储的回归数据做相应的转换处理，可以提高存储和可视化展示的一致性。
在本说明书一些实施例中，所述监控统计数据生成单元130可以根据监管用户（即输入操作者）的具体的输入操作，提供具有不同表现形式的监控统计数据至输入操作者，以便于操作者查看。
例如，可以通过网页列表（例如图5至图7）和/或绘图（例如图8）的方式将可视化的监控统计数据呈现给用户。
作为可选示例，所述监控统计数据生成单元130还可以通过轮询展播的方式将监控统计数据提供给输入操作者，本说明书实施例对可视化的方式不做任何限制。
所述监控统计数据生成单元130基于预设的统计数据生成模板，可以生成与回归数据相对应的监控统计数据，进而监管请求结果输出单元响应于输入操作相对应的监管请求，可以得到相应的监管请求结果，可选地，可以可视化向执行输入操作的用户进行展示。
在一些实施例中，所述监管请求结果输出单元140可以提供数据插入接口、数据查询接口，数据写入限制接口，数据统计接口等，根据不同的接口，能够实现不同的监管请求。
作为一可选示例，监管请求结果输出单元140响应于与查询操作相对应的查询请求，基于所述监控统计数据，得到对应的查询结果。
例如，通过查询结果，可以知晓当前验证项目的进度。
作为另一可选示例，所述监管请求结果输出单元140响应于与添加属性数据操作相对应的添加请求，在所述监控统计数据中添加对应的属性数据。
具体而言，在确定某些程序段、构件或者关键的监控统计数据没有被统计到，通过响应于添加操作，可以重新对上述参数进行统计。
作为又一可选示例，所述监管请求结果输出单元140响应于与删除属性数据操作相对应的删除请求，删除所述监控统计数据中对应的属性数据。
具体而言，由于回归测试是一个动态的过程，因此当确定监控统计数据不能实时地反映当前回归测试进程，可以删除相关的监控统计数据。
作为又一可选示例，所述监管请求结果输出单元140响应于与修改属性数据操作相对应的修改请求，修改所述监控统计数据中对应的属性数据。
具体而言，例如，某些类型的监控统计数据其中可能存在错漏或不准确之处，此时可以修改属性信息，以与实际生成的回归数据中的属性参数一致，更加准确地反映回归测试进程。
可以理解的是，监控管理者的可以根据实际需求，在所述监管请求结果输出单元新增、修改或者删除某些接口，以适配不同的需求。
为使本领域技术人员更好地理解和实施，本说明书实施例还提供了相应的回归数据监控系统。
作为一具体示例，参照图10所示的本说明书实施例中一种回归数据监控系统的结构图，如图10所示，在本说明书一些实施例中，回归数据监控系统200可以包括：回归测试装置210、回归数据监控装置220和回归数据管理装置230，其中：
所述回归测试装置210，适于基于回归脚本执行测试用例，对采集的待验证数据进行回归测试，得到回归数据并上传；
所述回归数据监控装置220，适于获取所述回归测试装置上传的数据，并将所述回归数据存储至预设数据库中，以及基于所述数据库中的回归数据，生成监控统计数据，并响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果并输出；
所述回归数据管理装置230，适于获取输入操作，生成相应的监管请求，并发送至所述回归数据监管装置，以及获取所述监管请求结果。
其中，回归数据监控装置220的具体结构、工作原理可以参见前述示例，在此不再展开描述。
采用上述示例的回归数据监控系统200，响应于来自于回归数据管理装置230的监管请求，回归数据监控装置220可以生成与所述监管请求对应的监管请求结果，基于所述监管请求结果，能够实现对回归数据的高效而准确的监控。
在本说明书一些实施例中，所述回归测试装置210适于对系统硬件在所述回归脚本运行过程中的状态数据及结果数据进行回归测试，其中，状态数据能够体现系统硬件是否按照设定的运作程序正常工作，结果数据能够体现系统硬件能否对获取到的指令或者信号等，做出正确的响应。
相应的，所述回归数据监控装置220，适于响应于来自所述回归数据管理装置基于故障定位分析操作相对应的故障定位请求，根据所述监控统计数据，得到对应的系统硬件故障及故障原因分析结果。
具体而言，响应于故障定位请求，所述回归数据监控装置220可以从监控统计数据中得到与故障定位分析相应的数据，进而基于获取到的数据，可以确定系统硬件的故障及故障原因分析结果，便于故障溯源。
例如，若系统硬件不能正确的响应输入的控制指令，通过所述回归数据监控系统，响应于故障定位请求，可以确定是其中某个电子元件发生故障或者某块版图的布线存在问题等，进而可以替换新的电子元件或者修改布线。
为使本领域技术人员更好的理解本说明实施例中的回归数据监控系统的工作原理，以下通过一具体示例进行详细说明。
如图11所示，根据整个回归数据监控系统的特性，可以将所述回归数据监控系统分为数据库DB，网页前端系统FR，服务后端系统BE三个部分，这三个部分相互分离，最大限度的保持了各自的独立性，有任何需求改动，直接修改对应的系统即可，不会对其他系统造成影响，也不会影响已有的业务。
如图11所示，数据库DB，网页前端系统FR，服务后端系统BE通过Golang Server（其为通过Golang语言实现的服务器）交互，其中，Golang Server可以提供一系列的RestfulAPI，给回归脚本提供写入接口，实现将本地回归数据存入数据库DB；给网页前端系统FR提供查询接口，和监控数据统计接口，实现获取相应条件下的回归数据，并且根据存储的回归数据，进行监控统计分析。
结合图11，验证工作人员（即测试者）在开发过程中，将修改后的待验证数据（例如代码）通过计算机传输至服务器，基于获取到的执行命令，服务器可以采用回归脚本对待验证数据进行回归测试，得到对应的回归数据。响应于Golang Server的请求，服务器通过局域网，将符合Restful API接口要求的回归数据上传至Golang Server，并将回归数据写入至数据库DB，数据库DB可以存储回归数据。
进而Golang Server响应于来自管理人员的监管请求，能够从数据库DB中读取回归数据，并通过Restful API接口发送至网页前端系统FR，并且能够搜索与所述监管请求相对应的回归数据，并通过统计图的方式生成可视化的监控统计数据，进而监控管理人员可以查看回归数据监控网站，监控项目进度。
进一步地，采用上述结构的回归数据监控系统，一方面，回归测试验证人员无需感知回归数据监控系统的存在，在每次的验证回归脚本执行后即可自动同步数据，回归测试验证人员可以把精力专注于验证平台的功能检查和激励构造，而非专注于验证工作；另一方面，监控管理人员可以方便快捷的查看当前的回归数据，通过项目名称，区块名称，日期等字段搜索即可，不仅能看到所有数据还能针对过往的回归数据统计绘图，便于对回归测试项目的整体情况进行准确而快速的评估。
在具体实施中，监控管理人员可以根据需要，扩展所需要的数据，并能够根据预先内置的回归数据指标，绘制可视化的历史性折线图。而且，也可以修改后端代码，如统计具体的回归用例，以及统计未通过的样例，从而可以做到自动化部署环境，自动化生成回归用例，自动化统计回归用例数据等，使得监控管理人员可以很便捷的查看各个项目的实际情况，以便推进相关工作的展开，调整项目的进度，更好的管理整个项目。
虽然本说明书实施例披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (10)
1.一种回归数据监控方法，其特征在于，包括：
在同时进行回归任务的多项回归测试时，确定回归数据符合预设的通信接口的要求时，获取上传的所述回归数据，否则丢弃所述回归数据，所述回归数据由基于回归脚本执行测试用例，对采集的待验证数据进行回归测试得到，所述回归数据用于反映回归测试的情况；
将所述回归数据存储至预设数据库中，包括：将所述回归数据按照所述数据库所设置的数据格式进行转换后，存储至所述数据库中；
基于所述数据库中的回归数据，生成监控统计数据，所述监控统计数据用于评估回归测试情况；
响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果。
2.根据权利要求1所述的回归数据监控方法，其特征在于，所述获取上传的回归数据，包括以下至少一种：
获取回归测试过程中同步上传的回归数据；
获取定时上传的回归数据；
获取回归测试者手动上传的回归数据。
3.根据权利要求1所述的回归数据监控方法，其特征在于，所述回归数据包括以下至少一种：
回归测试的验证结果；
测试进度数据。
4.根据权利要求1所述的回归数据监控方法，其特征在于，所述基于所述数据库中的回归数据，生成监控统计数据，包括：
基于所述数据库中的回归数据，基于预设的统计数据生成模板，生成可视化的监控统计数据。
5.根据权利要求1所述的回归数据监控方法，其特征在于，所述响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果，包括以下至少一种：
响应于与查询操作相对应的查询请求，基于所述监控统计数据，得到对应的查询结果；
响应于与添加属性数据操作相对应的添加请求，在所述监控统计数据中添加对应的属性数据；
响应于与删除属性数据操作相对应的删除请求，删除所述监控统计数据中对应的属性数据；
响应于与修改属性数据操作相对应的修改请求，修改所述监控统计数据中对应的属性数据。
6.根据权利要求5所述的回归数据监控方法，其特征在于，所述采集的待验证数据包括：系统硬件在所述回归脚本运行过程中的状态数据及结果数据；
所述响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果，还包括：
响应于故障定位分析操作相对应的故障定位请求，根据所述监控统计数据，得到对应的系统硬件故障及故障原因分析结果。
7.根据权利要求1所述的回归数据监控方法，其特征在于，还包括：
当检测到所述输入操作相对应的监管请求超出对应的数据管理权限时，拒绝执行相应的操作并返回相应的告警信息。
8.一种回归数据监控装置，其特征在于，包括：
回归数据获取单元，适于在同时进行回归任务的多项回归测试时，确定回归数据符合预设的通信接口的要求时，获取上传的所述回归数据，否则丢弃所述回归数据，所述回归数据由基于回归脚本执行测试用例，对采集的待验证数据进行回归测试得到，所述回归数据用于反映回归测试的情况；
存储单元，适于将所述回归数据存储至预设数据库中，包括：将所述回归数据按照所述数据库所设置的数据格式进行转换后，存储至所述数据库中；
监控统计数据生成单元，适于基于所述数据库中的回归数据，生成监控统计数据，所述监控统计数据用于评估回归测试情况；
监管请求结果输出单元，适于响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果并输出。
9.一种回归数据监控系统，其特征在于，包括：
回归测试装置，适于基于回归脚本执行测试用例，对采集的待验证数据进行回归测试，得到回归数据并上传，所述回归数据用于反映回归测试的情况；
回归数据监控装置，适于在同时进行回归任务的多项回归测试时，确定所述回归数据符合预设的通信接口的要求时，获取所述回归测试装置上传的数据，否则丢弃所述回归数据，并将所述回归数据存储至预设数据库中，以及基于所述数据库中的回归数据，生成监控统计数据，并响应于与输入操作相对应的监管请求，基于所述监控统计数据，得到对应的监管请求结果并输出，其中，所述监控统计数据用于评估回归测试情况，所述回归数据监控装置适于将所述回归数据按照所述数据库所设置的数据格式进行转换后，存储至所述数据库中；
回归数据管理装置，适于获取输入操作，生成相对应的监管请求，并发送至所述回归数据监控装置，以及获取所述监管请求结果。
10.根据权利要求9所述的回归数据监控系统，其特征在于，所述回归测试装置，适于对系统硬件在所述回归脚本运行过程中的状态数据及结果数据进行回归测试；
所述回归数据监控装置，适于响应于来自所述回归数据管理装置基于故障定位分析操作相对应的故障定位请求，根据所述监控统计数据，得到对应的系统硬件故障及故障原因分析结果。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311317340.2A CN117077592B (zh) | 2023-10-12 | 2023-10-12 | 回归数据监控方法、监控装置及监控系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311317340.2A CN117077592B (zh) | 2023-10-12 | 2023-10-12 | 回归数据监控方法、监控装置及监控系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117077592A CN117077592A (zh) | 2023-11-17 |
| CN117077592B true CN117077592B (zh) | 2024-03-08 |
Family
ID=88706336
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311317340.2A Active CN117077592B (zh) | 2023-10-12 | 2023-10-12 | 回归数据监控方法、监控装置及监控系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117077592B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112464596A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-03-09 | 海光信息技术股份有限公司 | 回归测试方法、系统、设备及可读存储介质 |
| CN113094267A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-07-09 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种测试结果收集方法及装置 |
| CN114286358A (zh) * | 2020-09-27 | 2022-04-05 | 大唐移动通信设备有限公司 | 测试数据的处理方法、装置、系统及可读存储介质 |
| CN116541308A (zh) * | 2023-07-03 | 2023-08-04 | 芯耀辉科技有限公司 | 一种回归测试方法及系统 |
| CN116775477A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-09-19 | 中信银行股份有限公司 | 软件测试进度确定方法及装置 |
-
2023
- 2023-10-12 CN CN202311317340.2A patent/CN117077592B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114286358A (zh) * | 2020-09-27 | 2022-04-05 | 大唐移动通信设备有限公司 | 测试数据的处理方法、装置、系统及可读存储介质 |
| CN112464596A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-03-09 | 海光信息技术股份有限公司 | 回归测试方法、系统、设备及可读存储介质 |
| CN113094267A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-07-09 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种测试结果收集方法及装置 |
| CN116775477A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-09-19 | 中信银行股份有限公司 | 软件测试进度确定方法及装置 |
| CN116541308A (zh) * | 2023-07-03 | 2023-08-04 | 芯耀辉科技有限公司 | 一种回归测试方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117077592A (zh) | 2023-11-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110309071B (zh) | 测试代码的生成方法及模块、测试方法及系统 | |
| CN108683562B (zh) | 异常检测定位方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| WO2021088724A1 (zh) | 一种测试方法及装置 | |
| US8219548B2 (en) | Data processing method and data analysis apparatus | |
| US20120116561A1 (en) | Program testing apparatus, method of testing a program, and program testing program | |
| CN110321154B (zh) | 一种微服务的接口信息展示方法、装置及电子设备 | |
| CN110908890A (zh) | 一种接口的自动测试方法和装置 | |
| CN101119243A (zh) | 日志的自动测试方法及自动测试系统 | |
| CN109815119B (zh) | 一种app链接渠道的测试方法及装置 | |
| US9940215B2 (en) | Automatic correlation accelerator | |
| US20130080834A1 (en) | Computer product, test support method, and test support apparatus | |
| US10713237B2 (en) | Automatically correcting invalid scripts in web applications | |
| WO2017164856A1 (en) | Comparable user interface object identifications | |
| CN111339118A (zh) | 基于Kubernetes的资源变更历史记录方法及装置 | |
| CN112433948A (zh) | 一种基于网络数据分析的仿真测试系统及方法 | |
| CN109408361A (zh) | Monkey测试复原方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN114840213A (zh) | 一种服务实例配置管理方法和装置 | |
| KR20150025106A (ko) | 애플리케이션 검증결과 모니터링 서비스를 위한 검증장치, 단말장치, 시스템, 방법 및 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체 | |
| US20130318499A1 (en) | Test script generation | |
| CN113836014A (zh) | 一种接口测试方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN106682210B (zh) | 日志文件查询方法及装置 | |
| CN117077592B (zh) | 回归数据监控方法、监控装置及监控系统 | |
| US10922207B2 (en) | Method, apparatus, and computer-readable medium for maintaining visual consistency | |
| CN115757090A (zh) | 软件测试系统、方法、设备及介质 | |
| CN113742213A (zh) | 一种用于数据分析的方法、系统和介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |