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慕测科技面向众包测试的统一任务分配系统



慕测科技面向众包测试的统一任务分配系统
本文插图

一、 项目背景与意义
随着互联网时代的飞速前进 ， 众包测试作为群体智能发展到一定新高度后诞生的新兴领域 ， 其具有十分广阔的未来前景 。 众包软件测试通过在线招募未知工作者群体, 采用众包模式来进行分布式测试 ， 这在很大程度上弥补了传统软件测试所面临的用户多样性不足、反馈较少等问题 。 但在目前的测试实践中 ， 众包工人主要是通过浏览的方式找寻自己感兴趣的测试任务并拉取执行 ， 这导致存在很大部分测试任务长期不能被执行或未被执行从而使得整体的测试需求覆盖率较低 。 此外 ， 测试任务的执行者通常由一组随机人员组成 ， 不合适的测试人员可能会引入虚假的 Bug ， 降低整体测试质量 。 如何将任务分配给合适的工人执行以提升测试质量 ， 实现更为高效的群体智能模式仍然是当前互联网众测平台所面临的巨大挑战 。
为了解决上述问题 ， 本文从群体智能的角度考虑测试任务与测试人员之间的适配对众包测试的质量控制作进行探索思考 ， 综合团队与个人这两种参与方式的共同特性 ， 对任务分配过程进行建模 ， 设计出一种面向众包测试的统一任务分配系统 ， 综合多方因素 ， 给出最佳的任务分配方式 ， 并制定相应的任务分配机制 ， 通过采取一定的激励措施来减少用户的流失量 ， 进一步提高有效缺陷检测率和测试需求覆盖度 ， 这对提高整体测试质量 ， 提升平台的运行效率具有重要意义 。
二、 项目内容与技术路线
作为协作式众测平台下的一子系统 ， 任务分配系统作用于在众包测试中的任务执行过程 ， 通过分析任务与工作者的特性 ， 制定合理在线任务分配策略 ， 并有针对性地将任务分配给工人 ， 可以提高任务完成结果的质量 。

慕测科技面向众包测试的统一任务分配系统
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图 1. 系统流程图
本系统为基于任务优先级的多目标动态任务分配处理流程（系统整体工作流程如图 1 所示） ， 主要包括任务的适配、动态任务分配与测试任务的定价 。 具体来说 ， 待分配的任务为经线下分解处理的由测试需求构成的任务集合 ， 到达众测平台的工人进行拉取任务 ， 系统首先结合任务对候选众包工人在能力、经验、意愿度、信誉度等多维度的需求进行全面考虑 ， 并采用测试需求广度优先遍历与计时器方法实现推拉式结合的任务分配机制 ， 使得所有测试需求尽可能被覆盖 ， 并保证了可以让工人按个人意愿决定是否执行被分配的工作任务 ， 且未被执行的任务将被重新回收进行二次分配 ， 这样可以保证在不影响工人正常执行任务的情况下使得众包测试系统的任务分配更人性化 ， 促进系统灵活性的提升；除此之外 ， 通过设计基于用户选择的任务定价机制以激励众包工人的工作积极性 ， 高质量地完成任务 。 在经过上述一系列举措 ， 任务分配系统这旨在提高有效缺陷检测率以及测试需求关键点覆盖度 ， 进而解决传统众包测试效率低下的问题 ， 提升众测平台的运行效率 。 综上所述 ， 本系统主要通过设计以下四个功能模块实现众测平台中的任务分配机制 。
测试任务适配模块 。众测平台上的都保存着每个众测工人的身份信息（工人姓名 ， 所属单位等）以及历史测试提交数据（新注册用户除外） ， 如测试报告得分 ， 测试报告提交时间 ， 报名与实际参加任务次数等 ， 并通过这些数据的计算来从能力 ， 经验 ， 意愿度 ， 信誉度四个维度来进行刻画众包工人画像 ， 并以上述四种适配因素为评估度量计算得出最终综合评估值用来衡量具体候选众包工人对应于待执行测试任务的综合匹配度 ， 将其作为任务分配的基础工作 。
动态任务分配模块 。在测试过程中 ， 以众包工人到达众包平台拉取任务作为触发任务分配的事件 ， 在任务与工人适配成功后 ， 即工人对任务的综合评估值达到了任务发包方的预计要求 ， 系统将以广度优先测试遍历为目标 ， 从任务优先队列中挑选取优先级最高的测试任务推送给该工人 。 若工人在规定时间内执行测试 ， 计时器失效；否则 ， 任务将被系统回收；若工人拒绝任务并拉取新任务时 ， 任务定价机制被触发 ， 执行任务的奖励积分（又称 ， “执行积分”）被重新设定 ， 该任务将被系统回收 ， 等待下一次分配 。


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