[发明专利]一种测试任务执行时间预测方法及最优执行节点选择方法

权利要求书

1.一种自动化测试中测试任务执行时间预测方法，其特征在于，应用于自动化测试框架中的测试节点，包括以下步骤：

获取所述测试任务的作业文件；

从所述作业文件中提取执行组件，生成所述执行组件的第一执行时间；其中，所述执行组件由具有固定执行时间的多个执行步骤组成；

从所述作业文件中提取测试用例，根据所述测试用例生成第二执行时间；其中，所述第二执行时间为所述作业文件中的测试用例在该测试节点上的执行时间；

根据所述第一执行时间和第二执行时间，确定待测试任务在该测试节点上的预测执行时间。

2.如权利要求1所述的一种自动化测试中测试任务执行时间预测方法，其特征在于，确定待测试任务在该测试节点上的预测执行时间后还包括：

累加所述预测执行时间与该测试节点的现有执行任务完成时间，生成待测试任务在该测试节点上的预测完成时间。

3.如权利要求2所述的一种自动化测试中测试任务执行时间预测方法，其特征在于，根据所述测试用例生成第二执行时间包括：

提取每个待执行测试用例的多个规模参数；

以每个待执行测试用例的多个所述规模参数为输入值、基于训练好的时间预测模型，生成每个所述待执行测试用例在该测试节点上的预测执行时间；

累加所述待执行任务中的所有待测试执行用例的预测执行时间，得到所述第二执行时间。

4.如权利要求1所述的一种自动化测试中测试任务执行时间预测方法，其特征在于，所述训练好的时间预测模型为基于机器学习的多项式回归算法估计模型，具体为：

Y＝a+b1*X1+b2*X2+...+bn*Xn，

其中，Y为测试用例在该测试节点上的预测执行时间，X1,X2，…，Xn均为所述测试用例的规模参数，a、b1、b2，…，bn均为时间预测模型中的系数，通过多个已知数据集训练得出。

5.一种自动化测试中测试任务执行时间预测装置，其特征在于，应用于自动化测试框架中的测试节点，包括：

第一获取模块，用于获取所述测试任务的作业文件；

第一生成模块，用于从所述作业文件中提取执行组件，生成所述执行组件的第一执行时间；其中，所述执行组件由具有固定执行时间的多个执行步骤组成；

第二生成模块，用于从所述作业文件中提取测试用例，根据所述测试用例生成第二执行时间；其中，所述第二执行时间为所述作业文件中的测试用例在该测试节点上的执行时间；

第一确定模块，用于根据所述第一执行时间和第二执行时间，确定待测试任务在该测试节点上的执行时间。

6.一种自动化测试中测试任务执行时间预测装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的一种自动化测试中测试任务执行时间预测方法。

7.一种自动化测试中最优执行节点选择方法，其特征在于，应用于自动化测试框架中的控制节点，具体包括以下步骤：

获取待测试任务的作业文件；

将所述作业文件发送至每个测试节点；其中，所述作业文件用于所述测试节点预测所述待测试任务在该测试节点上的预测执行时间；

接收每个所述测试节点的返回信息；其中，所述返回信息中包括待测试任务在对应的所述测试节点上的预测执行时间；

根据所述预测执行时间确定待测试任务在该测试节点上的预测完成时间；

选择最早的预测完成时间对应的测试节点作为所述待测试任务的最优执行节点。