MBT 遵循系统化的三阶段流程，可帮助团队更快地交付更高质量的软件：创建模型：测试团队建立系统工作方式的可视化表示，捕捉关键功能、用户工作流程和业务逻辑。该模型描绘了系统的状态、用户如何在这些状态之间移动以及每一步会发生什么。团队可以使用熟悉的技术，如 UML 图表、状态机、流程图或决策表，只要最适合他们的情况。这里的真正价值在于创建一个对预期行为的共同理解，从开发人员到业务分析师都可以参考。根据需要测试的内容，模型可以侧重于大局业务流程，也可以放大到具体的组件细节。生成测试用例：这里是真正提高效率的地方。智能算法会分析你的模型并自动生成测试用例，而手动编写测试用例则需要数周时间。系统会探索每条路径、转换和决策点，以创建涵盖正常工作流程、边缘情况、边界条件和错误处理的情景。您无需进行繁琐的手动操作即可获得全面的覆盖范围，还可以调整生成功能，将重点放在高风险领域或对发布质量最重要的特定覆盖目标上。测试执行：通过与用户界面、应用程序接口或其他接口交互的测试框架，生成的测试可针对实际系统自动运行。在执行测试时，框架会将实际发生的情况与模型所述的情况进行比较。当出现不匹配的情况时，你会收到清晰的报告，准确显示问题发生的位置以及与模型的哪个部分有关。这使得调试速度大大加快，因为你可以快速确定是系统错误还是需要调整的建模问题。

Q: 测试人员面临哪些常见挑战？

采用这种方法可以提高软件测试的效率和效果，但也会带来一系列挑战。了解这些障碍对于将这种方法成功融入 软件开发生命周期 至关重要。测试人员在使用这种方法时面临的常见挑战包括学习曲线：由于测试人员需要掌握建模技术和工具的知识，因此 MBT 需要转变心态和技能组合。初始投资：采用 MBT 需要在工具、培训和创建模型方面进行初始投资，这可能会成为一些组织的障碍。模型维护：随着系统的发展，模型需要更新以反映变化。这种持续的维护工作可能是资源密集型的。工具兼容性：确保基于模型的测试工具与现有开发和测试环境的兼容性是一项挑战。

Q: 如何在软件测试策略中实施基于模型的测试？

MBT 可应用于各种类型的软件测试，从功能和集成测试到 性能 和安全测试。这种多用途方法通过提高覆盖率、效率和精确度来发现整个测试范围内的软件缺陷，从而增强测试能力。主要实施策略包括创建模型：开发可捕捉被测系统（SUT）预期行为的模型。这些模型可以使用各种建模语言和符号创建，如 UML、状态图或流程图。生成测试用例：使用基于模型的测试工具，根据模型自动生成测试用例。这些测试用例将涵盖不同的情况，包括正常、边界和错误条件。测试执行：使用自动测试工具执行生成的测试用例。MBT 工具通常与流行的测试自动化框架集成，以促进无缝测试执行。测试分析：分析测试案例的执行结果，找出缺陷和需要改进的地方。还可以根据分析结果更新模型，以提高测试覆盖率和准确性。

Q: OpenText 如何利用 MBT 帮助我们转变和加快测试战略？

利用抽象模型自动生成测试用例，消除耗时的手动流程，降低人为错误风险，从而加快测试工作。借助由[工具或平台名称]提供的基于模型的测试，您可以确保全面覆盖 API、网络浏览器和用户工作流，从而有助于在开发周期的早期发现缺陷。与 DevOps 管道和人工智能驱动的增强功能无缝集成，使您的团队能够快速保持精确度，在不影响质量的前提下加快发布速度。结果呢？始终可靠、以用户为中心的软件，支持战略目标并增强客户信任。MBT 使团队能够根据行为模型自动生成高质量的测试用例，从而提高测试覆盖率、加快缺陷检测速度并增强测试一致性。虽然实施工作需要深思熟虑的规划和建模规范，但长期效益是毋庸置疑的，尤其是在正确工具和最佳实践的支持下。对于旨在扩大 自动化功能测试 规模、改善跨团队协作和交付高性能软件的组织而言，基于模型的测试提供了一条清晰的前进道路。通过采用这种方法，您的团队可以持久地提高测试效率、软件质量和整体交付信心。

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概述

基于模型的测试（MBT）使用系统的抽象模型来自动生成测试用例，从而实现对复杂系统的系统测试。测试人员不需要手动编写测试，而是创建代表预期行为的模型，然后生成综合测试方案。随着软件日益复杂，传统方法难以应对快速开发周期，MBT 变得越来越重要，这使其成为在敏捷和 DevOps 环境中扩展测试自动化的关键。

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基于模型的测试

基于模型的测试如何进行？

MBT 遵循系统化的三阶段流程，可帮助团队更快地交付更高质量的软件：

创建模型：测试团队建立系统工作方式的可视化表示，捕捉关键功能、用户工作流程和业务逻辑。该模型描绘了系统的状态、用户如何在这些状态之间移动以及每一步会发生什么。团队可以使用熟悉的技术，如 UML 图表、状态机、流程图或决策表，只要最适合他们的情况。这里的真正价值在于创建一个对预期行为的共同理解，从开发人员到业务分析师都可以参考。根据需要测试的内容，模型可以侧重于大局业务流程，也可以放大到具体的组件细节。

生成测试用例：这里是真正提高效率的地方。智能算法会分析你的模型并自动生成测试用例，而手动编写测试用例则需要数周时间。系统会探索每条路径、转换和决策点，以创建涵盖正常工作流程、边缘情况、边界条件和错误处理的情景。您无需进行繁琐的手动操作即可获得全面的覆盖范围，还可以调整生成功能，将重点放在高风险领域或对发布质量最重要的特定覆盖目标上。

测试执行：通过与用户界面、应用程序接口或其他接口交互的测试框架，生成的测试可针对实际系统自动运行。在执行测试时，框架会将实际发生的情况与模型所述的情况进行比较。当出现不匹配的情况时，你会收到清晰的报告，准确显示问题发生的位置以及与模型的哪个部分有关。这使得调试速度大大加快，因为你可以快速确定是系统错误还是需要调整的建模问题。

MBT 有哪些好处？

传统的测试方法往往无法应对现代软件系统的动态特性。通过使用 MBT，您可以利用抽象模型来表示系统的预期行为，从而以系统、高效的方法来验证软件功能。

使软件工程中基于模型的测试成为软件开发人员和测试人员强大工具的主要优势包括

增强测试覆盖面：从模型中生成测试用例，捕捉系统的所有可能行为，确保全面覆盖并发现人工测试可能遗漏的边缘案例。
提高效率：自动生成测试用例，大幅减少测试设计所需的时间和精力，让测试人员专注于测试执行和分析。
更好的一致性和准确性：通过自动生成测试用例，消除人为错误和不一致性，使测试用例更可靠、更准确。
早期缺陷检测：促进对系统要求和设计的早期验证，以便在开发生命周期的早期阶段发现并解决缺陷。

测试人员面临哪些常见挑战？

采用这种方法可以提高软件测试的效率和效果，但也会带来一系列挑战。了解这些障碍对于将这种方法成功融入软件开发生命周期至关重要。

测试人员在使用这种方法时面临的常见挑战包括

学习曲线：MBT 需要转变心态和技能，因为测试人员需要掌握建模技术和工具的知识。
初始投资：采用 MBT 需要在工具、培训和创建模型方面进行初始投资，这可能会成为一些组织的障碍。
模型维护：随着系统的发展，模型需要更新以反映变化。这种持续的维护工作可能是资源密集型的。
工具兼容性：确保基于模型的测试工具与现有开发和测试环境的兼容性是一项挑战。

如何在软件测试策略中实施基于模型的测试？

MBT 可应用于各种类型的软件测试，从功能和集成测试到性能和安全测试。这种多用途方法通过提高覆盖率、效率和精确度来发现整个测试范围内的软件缺陷，从而增强测试能力。

主要实施战略包括

创建模型：开发可捕捉被测系统（SUT）预期行为的模型。这些模型可以使用各种建模语言和符号创建，如 UML、状态图或流程图。
生成测试用例：使用基于模型的测试工具，根据模型自动生成测试用例。这些测试用例将涵盖不同的情况，包括正常、边界和错误条件。
测试执行：使用自动测试工具执行生成的测试用例。MBT 工具通常与流行的测试自动化框架集成，以促进无缝测试执行。
测试分析：分析测试案例的执行结果，找出缺陷和需要改进的地方。还可根据分析结果更新模型，以提高测试覆盖率和准确性。

人工智能能否增强基于模型的测试？如果是，怎么做？

人工智能正在彻底改变基于模型的测试，使其更加智能、自适应和自主。人工智能与 MBT 的整合产生了强大的协同效应，在应对许多传统测试挑战的同时，也为全面质量保证开辟了新的可能性。

人工智能如何改变基于模型的测试

智能模型生成：人工智能算法可以分析现有的应用程序代码、用户界面和系统文档，自动生成初始模型，从而大大减少创建模型所需的时间和专业知识。机器学习技术可以识别应用程序的行为模式，并提出最佳模型结构建议。

动态测试用例优化：人工智能驱动的 MBT 工具不断从测试执行结果中学习，以优化未来测试用例的生成。这些系统可以根据历史数据、应用风险领域和代码复杂度指标，确定哪些测试方案最有可能发现缺陷。

自愈测试自动化：当应用程序发生变化时，人工智能增强型 MBT 工具可自动调整模型和测试用例，无需人工干预。这种自修复功能利用计算机视觉和自然语言处理来检测用户界面的变化，并相应地更新测试脚本。

预测性缺陷检测：人工智能算法分析以往测试周期的模式，预测最有可能出现缺陷的地方，让团队将测试工作集中在高风险领域，优化资源分配。

现代 MBT 工具中的关键人工智能功能：

自然语言处理：将以普通英语编写的需求转换为可执行的测试模型，使 MBT 更容易为非技术利益相关者所接受。
视觉识别：在不同平台和设备上自动识别用户界面元素并与之互动。
异常检测：识别可能预示缺陷的异常系统行为，即使这些行为不会导致明确的测试失败。
基于风险的测试：根据人工智能驱动的代码更改和系统组件风险评估，确定测试执行的优先级。
持续学习：随着时间的推移，通过机器学习算法提高模型的准确性和测试的有效性。

实施基于模型的人工智能增强型测试的机构报告称，测试效率和软件质量都有显著提高。这种组合既减少了测试维护开销，又提高了缺陷检测率。这将加快产品上市速度，降低测试成本，并通过更可靠的软件发布提高客户满意度。

OpenText 如何利用 MBT 帮助我们转变和加快测试战略？

利用抽象模型自动生成测试用例，消除耗时的手动流程，降低人为错误风险，从而加快测试工作。借助由[工具或平台名称]提供的基于模型的测试，您可以确保全面覆盖 API、网络浏览器和用户工作流，从而有助于在开发周期的早期发现缺陷。

与 DevOps 管道和人工智能驱动的增强功能无缝集成，使您的团队能够快速保持精确度，在不影响质量的前提下加快发布速度。结果呢？始终可靠、以用户为中心的软件，支持战略目标并增强客户信任。

MBT 使团队能够根据行为模型自动生成高质量的测试用例，从而提高测试覆盖率、加快缺陷检测速度并增强测试一致性。虽然实施工作需要深思熟虑的规划和建模规范，但长期效益是毋庸置疑的，尤其是在正确工具和最佳实践的支持下。

对于旨在扩大自动化功能测试规模、改善跨团队协作和交付高性能软件的组织而言，基于模型的测试提供了一条清晰的前进道路。通过采用这种方法，您的团队可以持久地提高测试效率、软件质量和整体交付信心。