illustrate the importance of automa

illustrate the importance of automated SQA that is continued even after the first operational deployment of evolving enterprise-wide client-server software with the specific example of their experience with Springer Verlag’s Online Conference System (OCS). SQA efforts, particularly the testing efforts, in a system development life cycle till the first deployment of the system in the user environment, are well above 20-30% of the total development efforts. This percentage increases further, if we consider the testing efforts for each new upgrade of the system during its operation. Even then, (i) some number of “functional bugs;” (ii) possible non-acceptance of certain software features by the users; as well as (iii) some performance issues due to “feature interaction;” remain unnoticed during the testing efforts. The authors Johannes Neubauer, et al. [8] explain how the automata learning (as provided by LearnLib, a software tool described by Maik Merten, et al. [25]) used to study the user behavioral model of OCS has helped mitigate the three problems encountered during “classical” testing of functional properties carried out manually viz., (

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของ SQA อัตโนมัติที่มีอย่างต่อเนื่องแม้หลังจากใช้งานครั้งแรกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ไคลเอ็นต์เซิร์ฟเวอร์ทั่วทั้งองค์กรตัวอย่างที่ระบุประสบการณ์ของพวกเขากับ Springer Verlag ออนไลน์ประชุมระบบ (OCS) SQA ความพยายาม โดยเฉพาะอย่างยิ่งการทดสอบความพยายาม วงจรชีวิตการพัฒนาระบบจนถึงการใช้งานครั้งแรกของระบบในสภาพแวดล้อมของผู้ใช้ มีดีเหนือ 20-30% ของความพยายามพัฒนารวม เปอร์เซ็นต์นี้เพิ่มขึ้นอีก ถ้าเราพิจารณาความพยายามที่จะทดสอบในแต่ละรุ่นใหม่ของระบบในระหว่างการดำเนินการ ได้แล้ว, (i) จำนวน "ทำงานข้อบกพร่อง (ii) ได้ไม่ยอมรับคุณลักษณะซอฟต์แวร์บางอย่างโดยผู้ใช้ เช่นกันเป็น (iii) ประสิทธิภาพบางประเด็นเนื่องจาก "คุณลักษณะการโต้ตอบ ยังคงส่งในระหว่างความพยายามทดสอบ โย Neubauer, et al. [8] ผู้เขียนอธิบายวิธีออโตมาตาเรียน (เป็นโดย LearnLib เครื่องมือซอฟต์แวร์อธิบาย Maik Merten, et al. [25]) ใช้ในการศึกษาผู้ใช้แบบจำลองพฤติกรรมของ OCS ได้ช่วยบรรเทาปัญหาสามที่พบระหว่างการทดสอบสมบัติเชิงหน้าที่ที่ดำเนินการด้วยตนเอง viz "คลาสสิก", (

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการ SQA อัตโนมัติที่เป็นอย่างต่อเนื่องแม้หลังจากการใช้งานการดำเนินงานแรกของการพัฒนาองค์กรทั้งซอฟต์แวร์ไคลเอ็นต์เซิร์ฟเวอร์กับตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจงของประสบการณ์ของพวกเขาด้วย Springer Verlag ออนไลน์ระบบการประชุม (โอซีเอ) ความพยายาม SQA โดยเฉพาะอย่างยิ่งความพยายามของการทดสอบในการพัฒนาระบบวงจรชีวิตจนถึงการใช้งานครั้งแรกของระบบในสภาพแวดล้อมของผู้ใช้ที่มีความสูงกว่า 20-30% ของความพยายามในการพัฒนาทั้งหมด เพิ่มขึ้นร้อยละนี้ต่อไปถ้าเราพิจารณาความพยายามทดสอบสำหรับแต่ละรุ่นใหม่ของระบบในระหว่างการดำเนินงานของ แม้แล้ว (i) จำนวนของ "ข้อบกพร่องการทำงาน" (ii) เป็นไปได้ที่ไม่ได้รับการยอมรับของคุณสมบัติซอฟต์แวร์บางอย่างโดยผู้ใช้; เช่นเดียวกับ (iii) บางปัญหาประสิทธิภาพการทำงานเพราะ "คุณลักษณะการทำงานร่วมกัน" ยังคงไม่มีใครสังเกตเห็นความพยายามในระหว่างการทดสอบ ผู้เขียนฮันเนส Neubauer, et al [8] อธิบายวิธีการเรียนรู้ออโต (ตามที่ LearnLib, เครื่องมือซอฟต์แวร์ที่อธิบายโดย Maik Merten, et al. [25]) ใช้ในการศึกษาผู้ใช้รูปแบบพฤติกรรมของโอซีเอได้ช่วยบรรเทาสามปัญหาที่พบในระหว่าง "คลาสสิก" การทดสอบ ของคุณสมบัติการทำงานดำเนินการด้วยตนเอง ได้แก่ . (

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของอัตโนมัติ SQA นั้นต่อแม้หลังจากการใช้งานปฏิบัติการแรกของการพัฒนาองค์กรกว้างของไคลเอ็นต์เซิร์ฟเวอร์ซอฟต์แวร์ที่มีตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจงของประสบการณ์ของตนกับของ Springer Verlag ระบบการประชุมออนไลน์ ( OCS ) ความพยายาม SQA โดยเฉพาะอย่างยิ่งการทดสอบความพยายามในวงจรชีวิตการพัฒนาระบบ จนถึงการใช้งานแรกของระบบในสภาพแวดล้อมที่ผู้ใช้จะเหนือกว่า 20-30% ของความพยายามในการพัฒนาทั้งหมด นี้ร้อยละที่เพิ่มขึ้นต่อไป ถ้าเราพิจารณาการทดสอบความพยายามแต่ละรุ่นใหม่ของระบบการดำเนินการของ แล้ว ( ผม ) บางจำนวนของ " บักการทำงาน ;( 2 ) ได้รับการยอมรับคุณสมบัติของซอฟต์แวร์ที่ไม่แน่นอน โดยผู้ใช้ รวมทั้ง ( 3 ) ปัญหาการปฏิบัติงานเนื่องจากโต้ตอบ " คุณลักษณะ " ยังคงสังเกตในระหว่างการทดสอบความพยายาม ผู้เขียนจอห์นนูเบาเออร์ , et al . [ 8 ] อธิบายว่าการเรียนรู้จำกัด ( โดย learnlib เป็นเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่อธิบายโดยไมค์ merten et al .[ 25 ] ) ใช้เพื่อศึกษาพฤติกรรมของผู้ใช้รูปแบบปกติได้ช่วยลดปัญหาที่พบระหว่าง " ทดสอบคลาสสิก " คุณสมบัติการทำงานที่ดำเนินการด้วยตนเอง ( viz .