|
|
Automatizovaná detekce datových typů ve strukturách
Oháňka, Martin ; Hruška, Martin (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá syntézou datových struktur pro účely testování softwaru. Konkrétně se práce věnuje analýze reálných dat za účelem detekce datových typů pro následné generování testovacích dat. Analýza dat je prováděna ve dvou rovinách: řídícím systémem pro plánování a spouštění dílčích detekcí a samotnými detektory. Výsledkem této bakalářské práce je analýza a implementace nástroje obsahující sadu detektorů datových typů nad stromovými datovými strukturami jako jsou JSON, YAML či XML. Detektory mají za úkol určit význam hodnot, případně i závislosti mezi daty. Sadu lze podle potřeby snadno rozšířit, aby bylo možné detekovat i složitější významy a závislosti. Výsledky těchto analýz půjde využít pro generovaní nových testovacích dat pro účely testování softwaru.
|
|
|
Automatizovaná detekce závislostí datových struktur
Nováček, Pavel ; Fiedor, Tomáš (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou automatizovaného získávání znalostí ze strukturovaných dat, konkrétně pak detekcí závislostí datových typů ve stromově strukturovaných datech. Práce je řešena v kontextu platformy Testos, která cílí na automatizaci softwarového testování. Cílem řešení je navrhnout a implementovat nástroj, jenž bude automatizovaně plánovat a spouštět dílčí detekce nad vzorky reálných datových struktur. Detekce budou vykonávány externími moduly označované jako detektory, se kterými bude nástroj spolupracovat. Vytvořené řešení je realizováno jako služba implementující algoritmus, jenž komunikuje s detektory prostřednictvím dobře definovaného protokolu a paralelně jim zadává požadavky na provádění dílčích detekcí, jejichž výsledky následně vyhodnocuje. Službu lze ovládat a úkolovat pomocí vytvořeného HTTP API. Výsledky detekcí, tj. zjištěné významy či závislosti ve vstupních datech, jsou využívány dalšími nástroji platformy Testos za účelem generovaní nových testovacích dat, jejichž struktura odpovídá vstupním vzorkům reálných dat.
|
|
|
Automatizovaná detekce závislostí datových struktur
Nováček, Pavel ; Fiedor, Tomáš (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou automatizovaného získávání znalostí ze strukturovaných dat, konkrétně pak detekcí závislostí datových typů ve stromově strukturovaných datech. Práce je řešena v kontextu platformy Testos, která cílí na automatizaci softwarového testování. Cílem řešení je navrhnout a implementovat nástroj, jenž bude automatizovaně plánovat a spouštět dílčí detekce nad vzorky reálných datových struktur. Detekce budou vykonávány externími moduly označované jako detektory, se kterými bude nástroj spolupracovat. Vytvořené řešení je realizováno jako služba implementující algoritmus, jenž komunikuje s detektory prostřednictvím dobře definovaného protokolu a paralelně jim zadává požadavky na provádění dílčích detekcí, jejichž výsledky následně vyhodnocuje. Službu lze ovládat a úkolovat pomocí vytvořeného HTTP API. Výsledky detekcí, tj. zjištěné významy či závislosti ve vstupních datech, jsou využívány dalšími nástroji platformy Testos za účelem generovaní nových testovacích dat, jejichž struktura odpovídá vstupním vzorkům reálných dat.
|
|
|
Automatizovaná detekce datových typů ve strukturách
Oháňka, Martin ; Hruška, Martin (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá syntézou datových struktur pro účely testování softwaru. Konkrétně se práce věnuje analýze reálných dat za účelem detekce datových typů pro následné generování testovacích dat. Analýza dat je prováděna ve dvou rovinách: řídícím systémem pro plánování a spouštění dílčích detekcí a samotnými detektory. Výsledkem této bakalářské práce je analýza a implementace nástroje obsahující sadu detektorů datových typů nad stromovými datovými strukturami jako jsou JSON, YAML či XML. Detektory mají za úkol určit význam hodnot, případně i závislosti mezi daty. Sadu lze podle potřeby snadno rozšířit, aby bylo možné detekovat i složitější významy a závislosti. Výsledky těchto analýz půjde využít pro generovaní nových testovacích dat pro účely testování softwaru.
|
host ::
RSS.