Change search
ReferencesLink to record
Permanent link

Direct link
Learning-Based Testing of Microservices: An Exploratory Case Study Using LBTest
KTH, School of Computer Science and Communication (CSC).
2015 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Inlärningsbaserad testning av microservices (Swedish)
Abstract [en]

Learning-based testing (LBT) is a relatively new testing paradigm which automatically generates test cases for black-box testing of a system under test (SUT). LBT uses machine learning to model a SUT, and combines this with model-based testing.

This thesis uses LBTest, a research tool created at CSC, in order to apply LBT on a new architectural style of distributed systems called microservices. Two new approaches to using LBT have been implemented to test a commercial product for counter-party credit risk. One approach is to monitor the internal processes to extract the states of the software. The second is based on fault injection on the software level. Errors have been found during the fault injection approach. Lastly, some general recommendations are given on how to implement LBT.

Abstract [sv]

Inlärningsbaserad testning (LBT) är en relativt ny testningsparadigm som automatiskt genererar testfall för black-box-testning av ett system under test (SUT). LBT använder sig av maskininlärning för att modellera ett SUT, och kombinerar det med modellbaserad testning.

I det här examensarbetet används LBTest, ett forskningverktyg skapat på CSC, för att applicera LBT på microservices. Två nya tillvägagångssätt att använda LBT på har implementerats för att testa en kommersiell produkt för uträkning av kreditrisk hos motparter. Ett tillvägagångssätt är att avlyssna interna processer för att extrahera tillstånden hos mjukvaran. Det andra tillvägagångssättet är baserat på felinjicering på mjukvarunivå. Fel har hittats med hjälp av felinjiceringstillvägagångssättet. Som avslutning ges rekommendationer till hur LBT implementeras.

Place, publisher, year, edition, pages
Keyword [en]
microservices lbtest learning-based testing lbt trioptima
National Category
Computer Science
URN: urn:nbn:se:kth:diva-172349OAI: diva2:847215
Educational program
Master of Science in Engineering - Computer Science and Technology
Available from: 2015-08-21 Created: 2015-08-19 Last updated: 2015-08-21Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(927 kB)263 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 927 kBChecksum SHA-512
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Computer Science and Communication (CSC)
Computer Science

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 263 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

Total: 927 hits
ReferencesLink to record
Permanent link

Direct link