MRegTest: A Replay-Based Regression Testing Tool for Distributed UML-RT Models
Notice bibliographique
Résumé
Regression testing is indispensable, especially for real-time distributed systems to ensure that existing functionalities are not affected by changes. In this paper, we present MRegTest, a replay-based regression testing tool for distributed systems that are developed using communicating state machine models. Despite recent advances, regression testing for distributed systems remains challenging. The inherent non-determinism typically allows systems to exhibit many different executions in response to the same input. In addition, it is often not possible to control the execution environment such that this non-determinism is removed without changing the execution semantics. MRegTest addresses the above-mentioned challenges via Automatic Mutant Generation (AMG) and Regression Testing (RT) modules. AMG facilitates regression testing by generating several mutants from a UML-RT model according to a user-defined set of critical variables. RT allows the user to detect regressions of both single or multiple modified models. It then reports regressions and enables the user to replay traces visually in a web-based application. We have evaluated MRegTest against several use cases with various complexities. The experimental results show that compared to the traditional approaches that annotate traces with timestamps and variable values MRegTest detects almost all regressions while reducing the size of the trace significantly. The tool demonstration video: https://youtu.be/lPXjmKgadQI
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».