Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Generación de datos en bases Mongo para mejorar el testing automático |
| Título alternativo: | Mongo data generation to enhance search-based system testing |
| Autor: | Ghianni, Hernán Ariel |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Publicación en la web: | 2025-08-04 |
| Fecha de defensa: | 2024-06-13 |
| Fecha en portada: | 2024 |
| Grado Obtenido: | Grado |
| Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias de la Computación |
| Departamento Docente: | Departamento de Computación |
| Director: | Galeotti, Juan Pablo |
| Jurado: | Altauz, Javier; D'Arrigo, Sergio Damián |
| Idioma: | Español |
| Palabras clave: | MONGO; BASE DE DATOS; GENERACION DE TEST AUTOMATICA; HEURISTICAS; API RESTMONGO; DATABASE; AUTOMATED TEST GENERATION; HEURISTICS; RESTFUL API |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000521_Ghianni |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nCOM000521_Ghianni.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nCOM000521_Ghianni |
| Ubicación: | Dep.COM 000521 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Ghianni, Hernán Ariel. (2024). Generación de datos en bases Mongo para mejorar el testing automático. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000521_Ghianni |
Resumen:
Es común que los microservicios interactúen con una base de datos. A la hora de generar tests de caja blanca, es necesario tener en cuenta el estado de la base de datos para lograr una cobertura más amplia y descubrir nuevas fallas. En este trabajo, se presentan técnicas para mejorar el testing de software basadas en búsqueda para microservicios que utilizan bases de datos MongoDB, considerando su estado. Además, se permite la inserción de datos directamente desde los tests. Esto resulta particularmente útil cuando es difícil o lleva mucho tiempo generar la secuencia correcta de eventos para poner la base de datos en el estado interesante para ser ejercitado. También es beneficioso cuando se trata de microservicios de “solo lectura”. Esta técnica está implementada como una extensión de EvoMaster, una herramienta de código abierto para generar tests automáticos para API REST. Los experimentos realizados en 5 APIs REST mostraron mejoras significativas en el cubrimiento de líneas de código (hasta +30 %).
Abstract:
It is common for applications to interact with a database. When generating whitebox tests, it is necessary to consider the state of the database to achieve higher coverage and discover new faults. In this work, techniques are presented to enhance search-based software testing for applications using MongoDB databases, taking their state into account. Additionally, insertion of data directly from test cases is enabled. This is particularly useful when it is difficult or time-consuming to generate the correct sequence of events to set the database in the appropriate state. It is also beneficial when dealing with read only”microservices. This technique is implemented as an extension of EvoMaster, an open-source tool for generating automated tests for RESTful APIs. The experiments on five RESTful APIs showed significant improvements in code coverage (up to +30 %).
Citación:
---------- APA ----------
Ghianni, Hernán Ariel. (2024). Generación de datos en bases Mongo para mejorar el testing automático. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000521_Ghianni
---------- CHICAGO ----------
Ghianni, Hernán Ariel. "Generación de datos en bases Mongo para mejorar el testing automático". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2024.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000521_Ghianni
Estadísticas:
Descargas mensuales
Total de descargas desde :
https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nCOM000521_Ghianni.pdf
Distrubución geográfica
