Harmonogram, który zawiera
tylko grupy użytkowników i testy, będzie sekwencyjnie uruchamiać każdy test w grupie
użytkowników. Dodając losowy selektor do harmonogramu,
można powtórzyć serię testów w losowej kolejności, co pozwala emulować
różne działania rzeczywistych użytkowników.
Procedura
Aby dodać losowy selektor do harmonogramu:
- W nawigatorze testów przejdź do harmonogramu i kliknij go dwukrotnie. Harmonogram zostanie otwarty.
- Kliknij nazwę elementu harmonogramu, który ma zawierać losowy selektor, a następnie kliknij opcję .
- W obszarze Szczegóły elementu harmonogramu dodaj liczbę iteracji pętli.
Wyobraź sobie, że jesteś „losowym selektorem”. Masz zasłonięte oczy, a przed
sobą koszyk zawierający 10 czerwonych i 10 zielonych kulek. Zarówno w przypadku
czerwonej kulki, jak i zielonej kulki prawdopodobieństwo jej wybrania wynosi
50%. Wybierasz losową kulkę i okazuje się, że jest ona czerwona. Następnie
wkładasz kulkę z powrotem do koszyka. Za każdym razem, gdy wybierasz kulkę,
istnieje 50% prawdopodobieństwo wybrania czerwonej kulki.
Ponieważ po każdym
wyborze kulka jest wkładana z powrotem do koszyka, koszyk zawsze zawiera 10
czerwonych i 10 zielonych kulek. Jest nawet możliwe (ale mało prawdopodobne), że za każdym razem zostanie wybrana czerwona kulka.
- Ustaw wagę losowego selektora. Waga określa statystyczne prawdopodobieństwo tego, że zostanie wybrany konkretny element.
- Kliknij prawym przyciskiem myszy losowy selektor i kliknij opcję .
- W polu Waga wpisz liczbę całkowitą. Ta liczba całkowita reprezentuje względne proporcje uruchomień
poszczególnych testów.
Załóżmy, że losowy selektor zawiera dwa testy: Przeglądanie i Oferta. Testowi
Przeglądanie przypisano wagę 7, a testowi Oferta przypisano wagę 3. Za każdym
razem podczas przetwarzania pętli prawdopodobieństwo wyboru testów Przeglądanie
i Oferta wynosi odpowiednio 70% i 30%.
Przykład
Jeśli selektor zawiera wiele różnych wag, można matematycznie określić
prawdopodobieństwo wykonania bloku. W tym celu należy zsumować wszystkie wagi i podzielić wagę każdego bloku
przez uzyskany wynik.
Na przykład można przyjąć, że istnieje selektor, który zawiera sześć bloków ustawionych na
następujące wagi:
- dwa bloki ustawione na wagę 1
- jeden blok ustawiony na wagę 2
- dwa bloki ustawione na wagę 5
- jeden blok ustawiony na wagę 9
Łączna waga to: 1 + 1 + 2 + 5 + 5 + 9 = 23. Oznacza to,
że statystyczne prawdopodobieństwo wyboru wynosi:
Waga bloku |
Prawdopodobieństwo wybrania bloku |
1 (dwa bloki) |
1/23 = 0,0435 lub ok. 4,35% (dla każdego bloku) |
2 |
2/23 = 0,0870 lub ok. 8,70% |
5 (dwa bloki) |
5/23 = 0,2174 lub ok. 21,74% (dla każdego bloku) |
9 |
9/23 = 0,3913 lub ok. 39,13% |
Wyższa
waga zwiększa wartość prawdopodobieństwa, ale nie gwarantuje wykonania bloku. Mogą wystąpić pewne
różnice. Jeśli na przykład test jest uruchamiany 23 razy, nie można
przewidzieć, czy pierwszy i drugi blok
zostaną wykonane dokładnie raz, trzeci blok dokładnie 2 razy, czwarty i piąty
blok dokładnie 5 razy, a szósty blok
dokładnie 9 razy. Jednak im więcej razy bloki są wykonywane, tym dokładniejsze są predykcje.