王益亮 刘思杙 谢勇 袁强

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随着信息技术的快速发展，新增研发系统的快速膨胀，信息系统的融合度愈发升高，人工智能时代下如何更科学、高效、合理地管理评测信息系统，建成统一平台，集成安全、静态、功能测试以及架构测试和安全测试等多维测试引擎，建立出统一自动化的测试环境，实现对信息系统软件进行有效的测试和管理，成为评测系统在信息管理中应用的研究热点。

1 信息系统评测工作面临三方面挑战

整体而言，现阶段的测试工作面临三方面挑战：

（1）测试数量高速增加。随着数字化转型的快速发展，信息系统研发的加剧，相应的对信息系统评测需求的不断加剧，都导致测评工作的开展面临体量上的挑战。

（2）对数据挖掘不够，信息管理系统内的具体数据得不到充分挖掘与应用。可利用云计算技术，发挥云计算优秀的分布性、强大的计算能力，并结合大数据技术，对评测数据进行充分挖掘与利用。

（3）信息评测系统不够智能化。目前的评测系统可以实现自动化测试环境，我们理应融合更多的信息技术手段，赋能评测平台工作模式，实现信息系统评测平台的处理高效化、诊断智能化与评测精准化。

2 云计算的信息系统评测平台的架构设计

当前，AI、云计算、大数据等新一代信息技术的蓬勃发展，为信息系统评测平台的建设与优化提供了良好的契机与融合点。基于云计算这类新一代的信息化技术，在其多模块的大型数据处理能力和泛在访问的基础上，扩展云平台的测评工作已然成为云计算发展的又一必然趋势，从而有利于实现对信息系统测评平台搭建进程的优化与评估方法智能化、科学化与精细化。第一阶段，系统评测平台主要集中面向服务质量、资质等方面的离线评估，而当前基于云计算的信息平台研究已经从对云平台可信评测的安全标准制定扩展到云平台远程验证与量化评估等多个方面，高效合理的在线评测成为信息评测面临的挑战。建立一流的信息系统评测中心是信息系统测试的基本条件，而测试云平台则是现代一流信息系统评测中心应具备的基本条件，基于云计算的信息系统评测平台，是利用云计算技术的测试方式或测试模式，能够实现“测试资源”服务化，并且有效解决传统测试较难破解的问题，如模拟百万级别的并发性能压力测试。为此，我们设计并实现了基于云计算的信息系统评测平台，基于云计算的信息系统平台的基础架构如图1所示。

如图1 基础架构所示，云计算信息系统评测平台环境的建设，从基础架构层面进行主机与存储的基础架构虚拟化整合，同时，依托主机、存储以及驱动流程的自动化运维管理系统规范和完善运维管理流程，从而建立覆盖云资源整个生命周期的管理支撑，为测试目标用户对资源快速灵活调度与管理需求，建立端到端的服务保障体系。云计算信息系统评测平台的搭建既要考虑测试环境的整体构成，也要对测试资产进行集中统一管理，云测试平台的搭建将建立一套基于web 的软件环境，同时在中心建立管理资源池。为了方便信息评测的易操作性和安全性，评测平台还需涵盖以下模块工具:调度、查询模块、审核模块以及维护模块这四大内容。就模块级的调度测试而言，首要解决的问题便是策略梳理，调度模块则可以起到进程分配的梳理作用，通过合理设计计算优先级（权重）的策略，如固定优先级调度、协作调度等内容。查询模块可以根据不同任务情况进行查询，审核模块可由操作员进行调度，若无异常则可通过审核，反之则可在此进程上直接对项目进行修改。各模块之间相互协助配合，从前期对工作内容的基本信息录入评测系统，到进行任务分配，各评测模块从任务环境到组件模式等制订科学的测评计划，保证测评工作的动态性进程。基于云计算的并行处理功能，可以改变从上层数据输入的转移，通过中间服务层实现异步形式访问信息集群，实现信息路径异步并行的评测矩阵。在云计算的信息系统平台基础架构上，我们设计并实现了基于云计算的信息系统评测的应用架构，灵活适应未来预期需求。

图1：基于云计算的信息系统平台的基础架构

如图2所示，基于云计算的信息系统评平台首先是集云计算环境的测试平台逻辑架构下，各种软件测试均可纳入标准的测试流程，在统一的云测试工具平台上实现。云计算的信息系统评测按照标准测试流程、规范以及方法，从测试需求和计划到测试设计与管理，再到测试自动化执行等流程，最后输出测试报告和度量。云测试管理和工具平台包含测试管理ALM 可进行测试需求管理以及对测试执行的，除此之外可以能够实现对测试脚本与测试报告管理等多项内任务内容。其通用测试平台包括了自动化测试类工具，能有效地加速测试过程，提升测试质量。同时测试平台配备独立的测试环境，能快速部署被测应用，并提供基于生产配置的运算能力，能较好地反应真实环境下被测应用的实际性能。云测试的工具平台可以执行功能测试、架构测试、性能测试、安全性测试等内容。如在架构测试中，测试阶段的基础主要使用DSM（Dependency Structure Matrix）模型依赖关系。具体可以提供对函数、字段以及类、宏等各变量之间的关联分析，从而进行测试及优化建议，建立整个系统的架构模型，并对其进行相关的测试和优化建议，最终从扩展性与稳定性两大方面提高系统架构质量。如图3所示在软件框架中，DSM(Dependency Structure Matrix) 表示类组（java package、 c#namespace）之间的依赖关系。矩阵每行表示被依赖的包，每列表示需要依赖其他包的包。DSM 工具可以使架构可视化，分层系统的DSM 可视化图详细、直观的呈现维护组件间的依赖。面向不同领域的系统，从数据库到服务和应用程序，均可采用领先的相关结构矩阵(DSM) 设计方法，用相关性建立一个精确、可升级、任务关键、复杂的软件架构，对系统的架构进行全面的分析,管理和优化。

图2：基于云计算的信息系统评测的应用架构设计

图3：依赖结构矩阵DSM 工具可视化图

再如在性能测试中实现对性能脚本的开发、执行以及对性能结果进行分析。云测试环境包含应用环境、网络环境和数据环境，应用环境包含相应的操作系统、中间件、数据库、CPU、内存分配等内容，网络环境包括分配网关、网络地址和主机地址等，配置网络服务器，数据环境包括存储源代码、文件和数据等数据资源的存储空间。测试资产和测试环境，共同构成云测试平台两大重点支撑：第一大支撑主要用于对软件的功能、易用性以及可靠性和安全性方指标方面的主要环境。测试资产是指测试过程中所需的自动化测试软件和管理软件。通过测试管理平台共享测试资产，确定测试流程，查看测试结果。自动化测试软件取代了手工测试的繁重工作，更加符合人工智能时代下高效测评的要求，使测试工作准确、有效的进行。

3 云计算的信息系统评测平台的三大特性

通过云计算构建的测试池是一种按需供应、集中式样的模式，能够达成物理服务器与信息逻辑计算资源之间的耦合问题。基于此，测试项目组便可以不必忧心测试环境部署、服务器、网络等外在因素，测试环境将通过测试模板及标准库在测试池中快速创建并交付给测试项目组使用，测试全过程均通过系统统一管理。测试池的建设应用将大大改进测试管理模式，提高测试服务水平，降低时间和人力成本。

3.1 数据空间化，夯实数据经济底座

传统测试，同时模拟多个用户活动的经济成本较高(系统的并发用户数计算：C=nL/T F=R×C） ，大多数应用程序在服务器架构上运行，并且数据与服务器架构中的应用程序紧密耦合。例如，面向用户系统的评测，模拟该系统下4800 个用户活动，平均每天约400 用户访问量。典型用户，从登录到退出系统平均耗时一天4 小时，用户在8 小时内使用该系统。即C = 400*4/8 = 200 C’≈200+3*√200= 242 。F=VU * R/T 其中F 为吞吐量，VU 表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T 表示性能测试所用的时间。R= T/TS （用户思考时间）。

而云计算的信息系统评测平台，可以综合调动云计算平台中的资源，综合组织软件测试为易于扩展的按需服务，创建灵活且可重用的应用程序实现数据空间化服务，缩减运行经济成本。总体评测空间是弹性可扩展的，通过云计算的信息系统评测平台，测试使组织可以随着需求的变化或项目目标的变化而逐渐增加和减少，灵活适应项目指标和经济变化的需求。

信息系统安全等级测评，主要按部分等级保护测评单位和专家的思维方式。如风电场需同时备案数个信息系统，对这些信息系统一一进行边界划分、安全措施、安全管理等测评，不仅难以在安全责任单位落实和开展运维管理，绝大部分测评单位也需要投入巨大的人力、物力才能完成相关工作。这与有效控制成本资的原则相违背的。[1]而从云计算的信息系统评测平台诊断依据的原始数据收集与处理来看，如采用对系统输入数据形式的控制，采用对评测单元获取实时数据的及时评量，有望实现有效控制成本、优化配置资源。对于代码检测过程中备受关注的安全性问题，采用分步记录，用过程间分析能力的漏洞检测引擎，再加上深度学习方法对检测结果进行安全智能诊断。同时，物联网发展提速，研究对物联网信息系统安全问题也日益加大关注。在物联网信息系统中安全测评服务中也可以运用到云计算的信息系统评测平台。

3.2 测评精细化，云中开启线上测试

云计算测试面向的系统要求验证过程可直接在云中进行，其测试环境的流程架构是动态的，并且随时可用，并未局限于面向内部部署数据而展开评测。同时，在远程验证方面，基于密码学等技术对云上之前的数据进行预处理，通过结合实际需求情况选用适当的算法，面向目标扫描结果作出分析。如通过对系数不同落点的分析等，及时判别问题所在，对实际情况作出精细、全面的评估判断。从可信性动评测及分析到可信性多维量化评估等多种方式对评测指标的量法予以确定。

3.3 评估智能化，为企业降本增效

云计算的信息系统评测平台从数据收集到云计算处理，能够及时、自动、科学的生成智能判断力报告，不仅保证业务系统的验证范围达到全覆盖，既升级了测试工作效率，节约了人、物和财力，有效降低测试项目的实施成本。同时，评测及时化更适应了移动互联网时代下产品快速上线、快速迭代的灵活需求，评测智能化精准找出测评问题，在保证测试质量与测试覆盖范围的基础上有效缩短测试执行周期，辅助企业缩减产品研发周期，加快开发商速度助力产品完善。

同时，基于AI 智能化的测试管理系统，可协助操作自动化测试情境排程的规划，以及测试后端大数据的数据检视与除错，在前期帮助企业查处故障、保障修复，有利于企业后续信息系统的平稳运转，进一步降低运行成本。如在测试数据累积方面，平台基于云端可以进行AI 自动化深度学习与分析，自动生成测试用例提出除错与改善方案，大幅度提高测试效率和覆盖率。同时，其测试模板、标准库、用例库都可以复用到每个业务系统，实现了测试资产的高复用，创造了可观的经济效益，为实现企业的信息化建设提供支持。同时，通过云计算进行工作缩减了测试周期，实现了进一步降低服务器维护要求以及评测工作人员的相关劳动成本。

4 结束语

通过基于云计算对信息系统评测平台的设计，证明了云计算信息评测系统在评测平台评估中的有用性与有效性。云计算技术作为信息化技术中的重要一方，必将随着信息科技的进步发挥更大的指数效应，通过云计算建立信息系统评测平台，明确对信息系统安全路径以及信息数据的集群处理更具有重要作用，其应用作用将逐步迈入成熟。无论是在小型企业的业务管理系统、电子查询系统等诸多调入系统中都可以引入测试，保证测试单位系统的整体安全性，为风险评估及时评定、作出预防。

信息系统的安全性理应高度重视加强保障与管理，同时更应与时俱进搭乘信息技术的高速快车，在科学合理的前提下，通过云计算信息系统评测平台为其安全有效运行保驾护航。整体而言，基于云计算的信息系统评测平台具有较好的应用前景与价值。云的解决方案旨在帮助在瞬息万变的世界中加速软件交付速度，同时在人工智能时代下信息环境中保持较高的质量标准，保持较优的数字体验，在检测能力、检测准确性和检测时效性等维度上充分实现效能最大化。