論文の概要: Automated Performance Testing Based on Active Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02102v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 18:19:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 13:52:52.738879
• Title: Automated Performance Testing Based on Active Deep Learning
• Title（参考訳）: アクティブディープラーニングに基づく自動パフォーマンステスト
• Authors: Ali Sedaghatbaf, Mahshid Helali Moghadam and Mehrdad Saadatmand
• Abstract要約: ブラックボックス性能試験のためのACTAと呼ばれる自動テスト生成手法を提案する。 ACTAはアクティブな学習に基づいており、テスト中のシステムのパフォーマンス特性を知るために、大量の履歴テストデータを必要としないことを意味します。 我々は,ベンチマークWebアプリケーション上でACTAを評価し,本手法がランダムテストに匹敵することを示す実験結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.179313476241343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generating tests that can reveal performance issues in large and complex software systems within a reasonable amount of time is a challenging task. On one hand, there are numerous combinations of input data values to explore. On the other hand, we have a limited test budget to execute tests. What makes this task even more difficult is the lack of access to source code and the internal details of these systems. In this paper, we present an automated test generation method called ACTA for black-box performance testing. ACTA is based on active learning, which means that it does not require a large set of historical test data to learn about the performance characteristics of the system under test. Instead, it dynamically chooses the tests to execute using uncertainty sampling. ACTA relies on a conditional variant of generative adversarial networks,and facilitates specifying performance requirements in terms of conditions and generating tests that address those conditions.We have evaluated ACTA on a benchmark web application, and the experimental results indicate that this method is comparable with random testing, and two other machine learning methods,i.e. PerfXRL and DN.
• Abstract（参考訳）: 大規模で複雑なソフトウェアシステムのパフォーマンス上の問題を明らかにするテストを生成するのは、妥当な時間で実行できます。 一方で、探究すべき入力データ値の組み合わせはたくさんあります。 一方、テストを実行するためのテスト予算は限られています。 この作業がさらに難しいのは、ソースコードへのアクセスの欠如と、これらのシステムの内部詳細である。 本稿では,ブラックボックス性能試験のためのACTAと呼ばれる自動テスト生成手法を提案する。 actaはアクティブラーニングに基づいている。これは、テスト中のシステムのパフォーマンス特性を学ぶために、大量の履歴テストデータを必要としないことを意味する。 代わりに、不確実性サンプリングを使用して実行するテストを動的に選択する。 actaは、生成型adversarial networkの条件付き変種に依存しており、条件の観点で性能要求を特定し、これらの条件に対応するテストを生成するのが容易である。我々は、ベンチマークwebアプリケーションでactaを評価し、実験の結果、この手法がランダムテストと同等であることを示し、他の2つの機械学習手法、すなわち、他の2つの方法と同等であることを示してきた。 PerfXRLとDN。

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