30、自适应故障检测与组合测试在云环境中的应用

自适应故障检测与组合测试在云环境中的应用

1 引言

随着云计算的发展，软件即服务（SaaS）逐渐成为主流的应用交付模式。SaaS系统通常采用多租户架构（MTA），其中多个租户共享同一套基础设施和服务，以降低运营成本并提高资源利用率。然而，这种共享架构也带来了复杂的测试挑战，尤其是在组合测试（Combinatorial Testing, CT）方面。组合测试是一种黑盒测试方法，旨在识别由少数几个组件交互作用引起的故障。由于其指数级的复杂性，传统方法难以应对中等规模以上的系统测试需求。

2 组合测试的挑战与现状

组合测试的核心问题是其指数级的复杂性。一个具有30个选择项的系统可能需要探索超过10亿种组合，这不仅耗时而且费力。为了克服这一挑战，研究人员在过去四十年间提出了多种方法和技术，如拉丁方阵、正交阵列、覆盖阵列和机器学习等。特别是近二十年来，进化算法（如AETG、IPO）被广泛应用于生成小型测试用例集合，以实现100%的测试覆盖率。然而，这些方法大多集中在测试覆盖率上，对于故障定位的研究相对较少。

2.1 现有解决方案的局限性

尽管取得了显著进展，但对于中等规模以上的系统（如100个选择项），应用组合测试仍然困难重重。现有解决方案主要关注测试覆盖率，而在故障识别方面的工作相对较少。此外，传统方法生成的测试配置往往是静态的，无法动态适应系统的变化。

3 自适应测试配置生成算法

为了解决上述问题，提出了一种名为自适应推理（Adaptive Reasoning, AR）的算法。AR算法通过动态生成测试配置，快速识别那些可能导致故障的组合，从而避免租户开发者选择这些有问题的组合进行构建。AR算法基