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Optimized Test Data Generation for RESTful Web Service

机译：RESTful Web服务的优化测试数据生成

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To validate whether RESTful Web service systems could provide available services, it is indispensable to perform effective functional testing before large-scale deployment, where the pivotal and first step is to automatically generate valid test data. In this paper, we propose an optimized test data generation method for RESTful Web service systems. Mutation testing and genetic algorithm are utilized together to generate feasible and effective test data based on data type constraint extensions in the WADL specification. Then, Hadoop technology is well used to implement parallelized test data generation to promote efficiency of large-scale test data generation. Practical testing experiment results show advantages of our test data generation method. First, the number of feasible mutant candidates set and final test data set are effectively reduced. Second, Hadoop based parallelized test data generation has better efficiency and applicability for large-scale testing of RESTful Web service applications.
机译：为了验证RESTful Web服务系统是否可以提供可用的服务，在大规模部署之前执行有效的功能测试是必不可少的，而关键的第一步是自动生成有效的测试数据。在本文中，我们提出了一种针对RESTful Web服务系统的优化测试数据生成方法。基于WADL规范中的数据类型约束扩展，将变异测试和遗传算法一起用于生成可行且有效的测试数据。然后，Hadoop技术很好地用于实现并行测试数据生成，以提高大规模测试数据生成的效率。实际的测试实验结果表明了我们的测试数据生成方法的优势。首先，有效减少了可行的突变候选集和最终测试数据集的数量。其次，基于Hadoop的并行测试数据生成具有更高的效率和适用性，可用于RESTful Web服务应用程序的大规模测试。

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