Titelaufnahme

Titel
Non-functional testing in cloud environments / von Philipp Naderer-Puiu
VerfasserNaderer-Puiu, Philipp
Begutachter / BegutachterinKappel, Gertrude ; Wimmer, Manuel
ErschienenWien, 2016
Umfangv, 98 Seiten : Diagramme
HochschulschriftTechnische Universität Wien, Univ., Diplomarbeit, 2016
Anmerkung
Zusammenfassung in deutscher Sprache
SpracheEnglisch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)Cloud Computing / PaaS / Google App Engine / Nichtfunktionale Anforderungen / Lasttests / Skalierbarkeitstests / NoSQL Datastore / Cloud-Migration
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-3806 Persistent Identifier (URN)
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Non-functional testing in cloud environments [0.7 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Durch die stetige Verbreitung von Cloud Computing in der IT-Industrie müssen auch Strategien zum Testen von Software hinterfragt und adaptiert werden. Zwar lassen sich viele Methoden zur funktionalen Prüfung gut in Cloud-Umgebungen übertragen, jedoch sind gerade nicht-funktionale Anforderungen durch die dynamische Bereitstellung von IT-Ressourcen schwieriger zu überprüfen. Anhand von Google App Engine, welches eine Platform as a Service-Umgebung unter anderem für Java-Applikationen bereitstellt, werden Skalierbarkeit und Elastizität von Anwendungen untersucht. Dabei sind drei wesentliche Fragen zu beantworten: Eignet sich JMeter als Lasttestgenerator für verteilte Cloud-Anwendungen? Wie reagiert App Engine auf eine hohe Anzahl an Zugriffen? Wie wirken sich spezifische Eigenschaften des Google Cloud Datastore, wie beispielsweise das Entity Group Write Limit, in der Praxis aus? Die Beantwortung dieser Fragen führt zur übergeordneten Fragestellung: Eignet sich Google App Engine als Zielplattform für Migrationen von bestehenden Java-Applikationen in die Cloud? Dabei fokussiert sich diese Arbeit nicht nur auf die Überprüfung von funktionalen Anforderungen, sondern legt besonderen Wert auf nichtfunktionale Anforderungen und die daraus entstehenden Konsequenzen für Migrationsprozesse.

Zusammenfassung (Englisch)

Cloud computing became the dominant computing model in the IT industry today. With this rapid adoption new questions arise in the area of software testing. Many of the existing functional testing methods can be transferred to cloud-based environments. Though, non-functional testing became a many-faceted problem due to the distributed and dynamic nature of cloud systems. With Google App Engine as an example for an established and widespread implementation of the Platform as a Service model, this thesis examines two in cloud-based software important non-functional requirements: scalability and elasticity. For this goal three questions have been elaborated: Is JMeter a load generator tool suitable for cloud-based applications? How does Google App Engine handle high traffic scenarios? What are the consequences of the limitations enforced by the Google Cloud Datastore, e.g. the entity group write limit? Thereby a special focus is on the migration from existing Java-based applications into the Cloud.