Bachelorarbeit, 2015
58 Seiten, Note: 1,7
Die Arbeit befasst sich mit der Integration eines Mutationstestwerkzeugs in einen Continuous-Integration-Prozess und der anschließenden Analyse der gewonnenen Erkenntnisse. Der Fokus liegt auf der Vereinbarkeit von Mutationstests mit einem Continuous-Integration-Prozess und der systematischen Ableitung von Maßnahmen zur Testverbesserung.
Kapitel 1 führt in die Thematik der Arbeit ein und beschreibt die Motivation, die Zielsetzung und den Aufbau.
Kapitel 2 erläutert die Grundlagen des Mutationstestens, insbesondere die Kernhypothesen und das Vorgehen bei der Anwendung.
Kapitel 3 beschäftigt sich mit den Prinzipien der Continuous-Integration und beschreibt den Continuous-Integration-Prozess.
Kapitel 4 dokumentiert die Integration des Mutationstestwerkzeugs Pitest in den Continuous-Integration-Prozess der Software HISinOne. Es werden die Auswahlkriterien für das Werkzeug und das Vorgehen bei der Integration erläutert.
Kapitel 5 analysiert die Ergebnisse der Integration. Es werden Herausforderungen und Lösungsmöglichkeiten aufgezeigt, sowie die Ergebnisse der Mutationstests diskutiert.
Mutationstests, Continuous-Integration, HISinOne, Pitest, Testqualität, Testverbesserung, Mutation Score, Anweisungsüberdeckung, Zweigüberdeckung.
Dabei werden künstlich Fehler in den Code eingebaut, um zu prüfen, ob die vorhandenen Tests diese Fehler (Mutationen) erkennen und "töten" können.
Ein Mutationstestwerkzeug, das speziell für Java-Anwendungen entwickelt wurde und in Continuous-Integration-Prozesse integriert werden kann.
Der Prozentsatz der künstlichen Fehler, die von den Tests entdeckt wurden; er ist ein Maß für die Qualität und Fehlererkennungsfähigkeit der Tests.
Die Arbeit untersucht, wie man trotz hoher Ressourcenanforderungen durch Optimierung der Buildskripte Mutationstests kontinuierlich durchführen kann.
Beispiele sind der Math Mutator, der Increments Mutator oder der Return Values Mutator, die logische Änderungen im Code simulieren.
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