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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title "Automatically Testing Cyber-physical Systems in Virtual Environments"
Organization Unit
Authors
  • Bill Bosshard
Supervisors
  • Davide Scaramuzza
  • Sebastiano Panichella
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2020
Abstract Text The emerging field of the Cyber-Physical System (CPS) is still lacking tools and research approaches regarding DevOps implementation. This thesis investigates possible solutions to improve the DevOps pipeline, we focusing on the testing step in the pipeline and try to save valueable resources needed for running the tests. Testing automation is a crucial tool for ensuring the safety and reliability of CPS. We investigated ways to reduce testing costs and built CPS-SORTER, a testing framework to run various experiments. We investigated two different approaches to identify safe and unsafe scenarios. We implemented one approach in a proof-of-concept testing pipeline and increased the number of found unsafe test scenarios by 35%. We believe our work is an initial step for improving testing performance in a DevOps pipeline.
Zusammenfassung Im aufstrebenden Feld von Cyber-Physikalischen Systemen (CPS) fehlen Tools und Forschungsansätze bezüglich der Implementierung von DevOps. Diese Arbeit untersucht Möglichkeiten die DevOps-Pipeline zu verbessern, dabei fokussieren wir uns auf das Testen. Ziel ist es beim Testen wertvolle Ressourcen sparen zu können. Für das Testen von CPS ist die automatische Testgenerierung essenziel für die Sicherheit und Zuverlässigkeit der CPS. Wir haben verschiedene Wege untersucht, um die Testkosten zu senken und haben dabei ein Testframework implementierte, um verschiedene Experimente durchzuführen. Dabei haben wir zwei verschiedene Ansätze verfolgt, welche wir in einem Proof-of-Concept umgesetzt haben. Mit unserem Proof-of-Concept waren wir in der Lage 35% unsicher Szenarien zu generieren. Wir glauben das unsere Arbeit ein erster Schritt ist, um die Leistung von DevOps-Pipelines zu verbessern.
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