論文の概要: Towards API Testing Across Cloud and Edge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02540v1
- Date: Mon, 6 Sep 2021 15:27:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-07 17:30:06.962028
- Title: Towards API Testing Across Cloud and Edge
- Title(参考訳): クラウドとエッジ間のAPIテストに向けて
- Authors: Samuel Ackerman, Sanjib Choudhury, Nirmit Desai, Eitan Farchi, Dan
Gisolfi, Andrew Hicks, Saritha Route, Diptikalyan Saha
- Abstract要約: APIエコノミーは、ハイブリッドクラウドとエッジ環境におけるビジネスアプリケーションのデジタルトランスフォーメーションを推進している。
この課題に対処するため、Distributed Software Test Kit(DSTK)というテストフレームワークを構想しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6930453121661675
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: API economy is driving the digital transformation of business applications
across the hybrid Cloud and edge environments. For such transformations to
succeed, end-to-end testing of the application API composition is required.
Testing of API compositions, even in centralized Cloud environments, is
challenging as it requires coverage of functional as well as reliability
requirements. The combinatorial space of scenarios is huge, e.g., API input
parameters, order of API execution, and network faults. Hybrid Cloud and edge
environments exacerbate the challenge of API testing due to the need to
coordinate test execution across dynamic wide-area networks, possibly across
network boundaries. To handle this challenge, we envision a test framework
named Distributed Software Test Kit (DSTK). The DSTK leverages Combinatorial
Test Design (CTD) to cover the functional requirements and then automatically
covers the reliability requirements via under-the-hood closed loop between test
execution feedback and AI based search algorithms. In each iteration of the
closed loop, the search algorithms generate more reliability test scenarios to
be executed next. Specifically, five kinds of reliability tests are envisioned:
out-of-order execution of APIs, network delays and faults, API performance and
throughput, changes in API call graph patterns, and changes in application
topology.
- Abstract(参考訳): APIエコノミーは、ハイブリッドクラウドとエッジ環境におけるビジネスアプリケーションのデジタルトランスフォーメーションを推進している。
このような変換が成功するためには、アプリケーションAPI構成のエンドツーエンドテストが必要である。
中央集権的なクラウド環境でさえ、APIコンポジションのテストは、機能や信頼性要件のカバレッジを必要とするため、難しい。
シナリオの組合せ空間は、例えば、API入力パラメータ、API実行の順序、ネットワーク障害など、巨大である。
ハイブリッドクラウドとエッジ環境は、動的広域ネットワーク、おそらくネットワーク境界を越えたテスト実行を調整する必要があるため、APIテストの課題をさらに悪化させる。
この課題に対処するため、Distributed Software Test Kit(DSTK)というテストフレームワークを構想しています。
dstkはコンビネートアルテスト設計(ctd)を活用して機能要件をカバーし、テスト実行フィードバックとaiベースの検索アルゴリズム間のクローズドループを通じて、信頼性要件を自動的にカバーする。
クローズドループの各イテレーションにおいて、検索アルゴリズムは次に実行されるより信頼性の高いテストシナリオを生成する。
具体的には、APIのアウトオブオーダー実行、ネットワーク遅延と障害、APIパフォーマンスとスループット、APIコールグラフパターンの変更、アプリケーショントポロジの変更の5つの信頼性テストが想定されている。
関連論文リスト
- Exploring Behaviours of RESTful APIs in an Industrial Setting [0.43012765978447565]
これらのAPIが示す振る舞いの例を生成するために,REST APIに共通する一連の動作特性を提案する。
これらの例は、APIの理解を深めるために(i)、自動テストケースのソースとして(ii)の両方に使用することができます。
提案手法は,システム理解と実践者によるテスト生成の源泉として考えられる例を生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T11:33:11Z) - Towards Real-World Test-Time Adaptation: Tri-Net Self-Training with
Balanced Normalization [52.03927261909813]
既存の研究は、非I.d.データストリームと連続的なドメインシフトの下での実際のテスト時間適応を主に検討している。
我々は、最先端手法の失敗は、まず不均衡なテストデータに正規化層を無差別に適応させることによって生じると論じる。
TRIBEと呼ばれる最後のTTAモデルは、バランスの取れたバッチノーム層を持つトリネットアーキテクチャ上に構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-26T14:06:26Z) - Adaptive REST API Testing with Reinforcement Learning [54.68542517176757]
現在のテストツールは効率的な探索機構がなく、全ての操作とパラメータを等しく扱う。
現在のツールは、仕様にレスポンススキーマがない場合や、変種を示す場合に苦労している。
我々は、強化学習を取り入れた適応型REST APIテスト手法を提案し、探索中の操作を優先順位付けする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-08T20:27:05Z) - Carving UI Tests to Generate API Tests and API Specification [8.743426215048451]
APIレベルのテストは、単体レベルのテストとUIレベルの(あるいはエンドツーエンドの)テストの間で重要な役割を果たす。
既存のAPIテストツールにはAPI仕様が必要である。
WebアプリケーションのAPIレベルのテストを可能にするために,UIテストを活用するアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T03:53:34Z) - SOLIS -- The MLOps journey from data acquisition to actionable insights [62.997667081978825]
本稿では,基本的なクロスプラットフォームテンソルフレームワークとスクリプト言語エンジンを使用しながら,すべての要件をサポートする統合デプロイメントパイプラインとフリー・ツー・オペレートアプローチを提案する。
しかし、このアプローチは、実際のプロダクショングレードシステムに機械学習機能を実際にデプロイするために必要な手順やパイプラインを提供していない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-22T14:45:37Z) - Nirikshak: A Clustering Based Autonomous API Testing Framework [0.0]
Nirikshakは、REST APIテストのための自立テストフレームワークである。
REST APIテスト手順の実行において、レベル2の自律性を達成する。
Nirikshakはコミュニティ向けのオープンソースソフトウェアとしてhttps://github.com/yashmahalwal/nirikshakで公開されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-15T18:05:27Z) - Reproducible Performance Optimization of Complex Applications on the
Edge-to-Cloud Continuum [55.6313942302582]
エッジ・ツー・クラウド・コンティニュム上でのリアルタイムアプリケーションの最適化を支援する手法を提案する。
提案手法は, 制御されたテストベッド環境において, その動作を理解するための厳密な構成解析に頼っている。
当社の方法論はEdge-to-Cloud Continuumの他のアプリケーションに一般化することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-04T07:35:14Z) - Automated Performance Testing Based on Active Deep Learning [2.179313476241343]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-05T18:19:12Z) - ISTA-NAS: Efficient and Consistent Neural Architecture Search by Sparse
Coding [86.40042104698792]
スパース符号問題としてニューラルアーキテクチャ探索を定式化する。
実験では、CIFAR-10の2段階法では、検索にわずか0.05GPUしか必要としない。
本手法は,CIFAR-10とImageNetの両方において,評価時間のみのコストで最先端のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-13T04:34:24Z) - PyODDS: An End-to-end Outlier Detection System with Automated Machine
Learning [55.32009000204512]
PyODDSは、データベースサポート付きアウトレイラ検出のための、エンドツーエンドのPythonシステムである。
具体的には,探索空間を外乱検出パイプラインで定義し,与えられた探索空間内で探索戦略を作成する。
また、データサイエンスや機械学習のバックグラウンドの有無に関わらず、統一されたインターフェイスと視覚化を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-12T03:30:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。