软件测试作为软件生命周期中不可缺少的组成部分对提高软件质量起着重要的作用,随着软件测试的发展,自动化测试技术也得到了很大的提高。本论文的研究课题是IBM CDL测试即服务创新中心(Test as a Service CompetencyCenter)内部开发的一个自动化测试系统。该自动化测试系统是为WebSphereProcess Server的组件API回归测试定制的自动化测试服务。在WPS的组件API回归测试中,由于软件硬件环境的复杂性和多样性,手动测试耗费了相当大的人力和物力资源。同时,在WPS的回归测试中有大量的测试用例需要执行,在目前的测试工作中采用“再测试全部用例”的方法,这样做企业测试成本高,工作效率低。因此,本文针对目前企业测试的现状,设计并实现了一种基于STAF的分布式测试环境的自动化测试系统--DATS(Automatic Testing System in Distributedenvironment)。本论文作者参与了DATS的设计和开发,并提出了利用关联规则挖掘算法在回归测试阶段进行测试用例选择的思想。在DATS的设计和开发过程中,应用了STAF自动化测试框架,实现了对分布式测试环境的控制和管理,同时,使得整个DATS具有统一的API和高度的一致性,为后续版本的完善提供了可扩展性。DATS还应用了著名的关联规则Apriori算法,从历史的测试结果数据中抽取出Failed_Set的有效数据,并基于Failed_Set的训练集挖掘出各个组件测试用例之间的关联规则,然后利用长度优先算法对这些关联规则进行排序,最终在回归测试中利用这些关联规则实现测试用例的选择。DATS实现了包括选择测试平台、安装WAS及WPS、配置测试环境、选择测试用例并执行、测试用例间的关联规则挖掘、测试结果报表生成等功能。与原有的手工测试相比,该自动化测试系统不仅利用STAF成功解决了分布式测试环境中资源的管理和配置,而且还提供了一套可以根据不同的测试内容和测试环境来定制用户的测试业务的机制,实现了整个测试过程的“一次配置,自动执行”。同时在回归测试阶段,由于利用关联规则的数据挖掘技术来进行测试用例的选择,大大的提高了整个自动化测试系统的可靠性和效率。