論文の概要: End-to-End Test Coverage Metrics in Microservice Systems: An Automated Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09257v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 02:30:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 13:36:33.690181
• Title: End-to-End Test Coverage Metrics in Microservice Systems: An Automated Approach
• Title（参考訳）: マイクロサービスシステムにおけるエンドツーエンドテストカバレッジメトリクスの自動化アプローチ
• Authors: Amr Elsayed, Tomas Cerny, Jorge Yero Salazar, Austin Lehman, Joshua Hunter, Ashley Bickham and Davide Taibi
• Abstract要約: 本稿では、マイクロサービスエンドポイントのE2Eテストスイートカバレッジの範囲を評価するためのテストカバレッジメトリクスを紹介する。 次に、これらのメトリクスを計算してE2Eテストスイートの完全性に関するフィードバックを提供する自動化アプローチを提示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6245844272542027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Microservice architecture gains momentum by fueling systems with cloud-native benefits, scalability, and decentralized evolution. However, new challenges emerge for end-to-end (E2E) testing. Testers who see the decentralized system through the user interface might assume their tests are comprehensive, covering all middleware endpoints scattered across microservices. However, they do not have instruments to verify such assumptions. This paper introduces test coverage metrics for evaluating the extent of E2E test suite coverage for microservice endpoints. Next, it presents an automated approach to compute these metrics to provide feedback on the completeness of E2E test suites. Furthermore, a visual perspective is provided to highlight test coverage across the system's microservices to guide on gaps in test suites. We implement a proof-of-concept tool and perform a case study on a well-established system benchmark showing it can generate conclusive feedback on test suite coverage over system endpoints.
• Abstract（参考訳）: マイクロサービスアーキテクチャは、クラウドネイティブのメリット、スケーラビリティ、分散進化によって、システムの勢いを高めます。 しかし、エンドツーエンド(E2E)テストには新たな課題が現れる。 ユーザインターフェースを通じて分散システムを見ているテスタは、テストが包括的なものであると仮定し、すべてのミドルウェアエンドポイントをマイクロサービスに分散させる。 しかし、そのような仮定を検証するための手段は存在しない。 本稿では、マイクロサービスエンドポイントのE2Eテストスイートカバレッジの範囲を評価するためのテストカバレッジメトリクスを紹介する。 次に、これらのメトリクスを計算してE2Eテストスイートの完全性に関するフィードバックを提供する自動化アプローチを提示します。 さらに、システム全体のテストカバレッジに注目して、テストスイートのギャップをガイドするための視覚的な視点も提供されている。 本稿では,概念実証ツールを実装し,システムエンドポイントに対するテストスイートカバレッジに関する決定的なフィードバックを生成することができることを示す。

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