自动分派除错人员的方法与流程

1.本发明是有关于一种自动分派除错人员的方法，特别是指一种可对产品在测试时所发现的问题自动分派对应之除错人员的自动分派除错人员的方法。


背景技术：

2.系统整合与整合测试流程的目的是：(1)整合系统组件，产出一个整合系统，并确保该整合系统与系统架构设计的一致性；(2)确保对系统组件(包含系统组件间的接口)进行测试，以验证整合系统组件是否符合系统架构设计。
3.目前系统整合测试人员在进行系统整合测试时，若有侦测出一缺陷(bug)时，通常需要手动进行下列事项：(1)指派一除错人员去检查该缺陷；及(2)将该缺陷及所指派的除错人员加入该缺陷跟踪系统，以供后续追踪。
4.而在指派对应的除错人员时，现有技术皆是依个人的经验主观地决定出负责检查该缺陷的该除错人员，此种人工决定方式需花费多余的人力资源，且过于仰赖指派者的指派经验，亦过于主观，实有必要提供一更客观且节省人力的指派方法。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题是提供一种较客观且节省人力的自动分派除错人员的方法。
6.为解决上述技术问题，本发明自动分派除错人员的方法，借由一分派系统来实施，并包含以下步骤：(a)获得一待测试项目经多个测试案例测试后的多个测试结果；(b)自该些测试结果筛选出指示测试失败的至少一目标测试失败结果，每一目标测试失败结果包含一测试案例种类及一缺陷描述；及(c)对于每一目标测试失败结果，根据该目标测试失败结果利用一用于依据所输入之测试失败结果判定出对应之除错人员的人员决策模型，获得该目标测试失败结果所对应之一推荐的除错人员。
7.相较于现有技术，本发明借由该分派系统利用该决策模型，自动获得该待测试项目之每一目标测试失败结果所对应之该推荐的除错人员，以达成自动分派除错人员之目的，进而节省人力并更客观地推荐除错人员。
8.【附图说明】本发明的其他的特征及功效，将于参照图式的实施方式中清楚地呈现，其中：图1是一方块图，说明执行本发明自动分派除错人员的方法之实施例的一系统；图2是一流程图，说明本发明自动分派除错人员的方法之实施例的一人员决策模型获得程序；及图3是一流程图，说明本发明自动分派除错人员的方法之实施例的一分派程序。
9.【具体实施方式】
参阅图1，本发明自动分派除错人员的方法的实施例借由一系统来实施。该系统包含一缺陷跟踪系统11(bug tracking system)、一测试案例系统12(test case system)，以及一经由一通讯网络100与该缺陷跟踪系统11及该测试案例系统12连接的分派系统13。
10.该缺陷跟踪系统11储存有多个项目之每一者的至少一测试失败结果及其对应之至少一除错人员与至少一建档人员，每一测试失败结果皆包含一测试案例(test case)种类及一缺陷描述(bug description)，测试案例(test case)种类例如可以为bmc之web ui的仪表板、bmc之web ui的传感器、bmc之ikvm的进入bios设定页面以及bmc之ikvm的热键功能等。该测试案例系统12储存有多个测试失败项目及其对应之多个除错人员，每一测试失败项目亦包含一测试案例种类及一缺陷描述，该缺陷跟踪系统11及该测试案例系统12所储存的数据皆可持续被扩增。该缺陷跟踪系统11与该测试案例系统12之实施态样可为一数据库服务器。该分派系统13之实施态样可为一个人计算机、一笔记本电脑、一服务器计算机，或一云端服务器等。
11.以下将借由本发明自动分派除错人员的方法的实施例来说明该系统中各组件的运作细节。本实施例依序包含一人员决策模型获得程序，及一分派程序。
12.参阅图1与图2，该自动分派除错人员的方法的人员决策模型获得程序说明了如何获得一人员决策模型，该人员决策模型为一机器学习模型并用于依据所输入之测试失败结果判定出对应之除错人员，并包含下列步骤。
13.在步骤21中，该分派系统13自该缺陷跟踪系统11获得多组训练数据，每组训练数据报括一测试失败结果及其对应之除错人员，其中，该分派系统13所获得之每组训练数据之测试失败结果所对应的建文件人员皆是一系统整合测试人员。
14.在步骤22中，该分派系统13根据该些训练数据，利用一机器学习算法，建立该人员决策模型。在本实施例中，该机器学习算法例如可为一类神经网络算法。
15.在步骤23中，该分派系统13自该测试案例系统12获得多组验证数据，每组验证数据报括一测试失败项目及其对应之除错人员。其中，该分派系统13系自该测试案例系统12获得该测试案例系统12所储存的该些测试失败项目及其对应之该些除错人员，来作为该些验证资料。
16.在步骤24中，该分派系统13根据该些验证资料，获得该人员决策模型之一准确率。值得一提的是，对于每一验证数据，该分派系统13系先将该验证数据的测试失败项目利用该人员决策模型判定出推荐的除错人员，接着比对该人员决策模型判定出的除错人员与该验证资料对应的除错人员是否相符，以获得该人员决策模型之准确率，根据该人员决策模型之准确率可用于评估该人员决策模型所判定出之除错人员的正确性。
17.在步骤25中，该分派系统13判定该人员决策模型之该准确率是否高于一阈值。当该分派系统13判定出该人员决策模型之该准确率高于该阈值时，流程进行步骤26；当该分派系统13判定出该人员决策模型之该准确率未高于该阈值时，流程进行步骤27。
18.在步骤26中，该分派系统13将准确率高于该阈值的人员决策模型作为所获得之人员决策模型。
19.在步骤27中，该分派系统13修正该人员决策模型，并回到步骤24。
20.参阅图1与图3，该自动分派除错人员的方法的分派程序说明了如何自动分派除错人员，并包含下列步骤。
21.在步骤31中，该分派系统13获得一待测试项目经多个测试案例测试后的多个测试结果。
22.在步骤32中，该分派系统13自该些测试结果筛选出指示测试失败的至少一目标测试失败结果，每一目标测试失败结果包含一测试案例种类及一缺陷描述。
23.在步骤33中，对于每一目标测试失败结果，该分派系统13根据该目标测试失败结果利用该人员决策模型，获得该目标测试失败结果所对应之一推荐的除错人员。
24.在步骤34中，该分派系统13自动将该待测试项目之每一目标测试失败结果及其对应之推荐的除错人员储存至该缺陷跟踪系统11。
25.综上所述，本发明自动分派除错人员的方法，借由该分派系统13利用该决策模型，自动获得该待测试项目之每一目标测试失败结果所对应之该推荐的除错人员，以达成自动分派除错人员之目的，进而节省人力并更客观地推荐除错人员，此外，借由该分派系统13自动将该待测试项目之每一目标测试失败结果及其对应之推荐的除错人员储存至该缺陷跟踪系统11，可节省过去手动建档所需耗费的人力，故确实能达成本发明的目的。
26.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。