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Context-aware Mobile Applications: come testarle?

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How to test context-aware mobile applications? …

How to test context-aware mobile applications?

This talk, presented @WHYMCA 2012 (http://www.whymca.org) discusses why testing context-aware mobile applications is important and initial results towards their automated testing.

See also http://www.henrymuccini.com/mobiletesting

Published in Education
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  • @connect2nitesh Not yet. The event was in Italy, thus it made sense to make it in italian. However, there will be future talks on the same topic in English. Follow me and you will see it coming. Ciao. Henry
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  • Looks quite interesting, by any chance do you have an English version of the talk?
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  • 1. Context-Aware Mobile Applications: come testarle?Antonio Di FrancescoPatrizio EspositoHenry MucciniUniversita’ degli Studi dell’Aquilahenry.muccini@di.univaq.it@muccinihenry www.henrymuccini.com/MobileTesting
  • 2. Contesto di questo lavoroAttivita’ di ricerca su mobile applications presso l’Universita’ degliStudi dell’Aquila • Testing di applicazioni mobili • studio delle peculiarita’ del testing di applicazioni mobili • studio del testing di context-aware mobile app • Progettazione di applicazioni mobili • Corso su “Applicazioni per Dispositivi Mobili” (http://lore.com/course/6623)
  • 3. Trend generale Situazione attuale: 29 miliardi di applicazioni scaricate nel 2011. abiresearch Valore di mercato: 128 miliardi di dollari (2011). 150 miliardi di dollari (2012). Strategy Analytics Previsione: 185 miliardi di apps scaricate (2014). Gartner
  • 4. Applicazioni Mobile Tipologia ➢ Applicazioni Native ➢ Applicazioni Web ➢ Applicazioni Ibride Sistema operativoappartengono solo alla classe delle applicazioni mobile?
  • 5. Contesto (def)DefinizioneSchilit (1994)➢ Computing context: connettività del dispositivo, la banda a disposizione, i costi di comunicazione e le risorse circostanti con le quali il dispositivo può interagire.➢ User context: situazione sociale dell’utente, la sua localizzazione e le sue possibili attività.➢ Physical context: include la luminosità, il livello di rumore e la temperatura.
  • 6. Contesto (esempio)Computing context User context Physical context
  • 7. Contesto (in classe)Computing context:  Connettività Wifi UnivAq Hot Spot➢ User context:  Umore  Stanchezza  Cio’ che successo questa mattina…  Dove sono andato ieri  Periodo dell’anno➢ Physical context:  Luminosita’ Rumore
  • 8. Applicazioni mobile context-aware Video: 2012 GM Advanced Tech Window http://www.youtube.com/watch?v=9G4cYYlIaCc ➢Il mondo fisico si mescola a quello delle informazioni. ➢Mobilità. "... change the business world..."
  • 9. Applicazioni context-aware➢ Evoluzione tecnologica dei sensori.➢ Riproduzione sempre più precisa dellambiente. Video: Microsoft Kinect per Xbox 360 http://www.youtube.com/watch?v=NUYBapS5 nEM&feature=g-hist
  • 10. Integrazione: context-aware & mobile➢ Smartcities: integrazione con i sensori.
  • 11. Context-Aware/Mobile apps
  • 12. Trend (context-aware)➢Influenza della tecnologia context-aware96 miliardi di dollari entro il 2015 a livello mondiale. gartner➢Utilizzo della tecnologiasmartphone iOS, Android, Windows Phone o altre piattaforme sarannoutilizzati da più di 1,8 miliardi di persone entro il 2015.➢Ambienti di studioLa user experience migliora attraverso lutilizzo delle informazioni sugliinteressi di una persona, le intenzioni, la storia, lambiente circostante, leattività e le connessioni.Eric Schmidt: “So we do need to extend the vision for context-aware applications toinclude the device, it’s characteristics, and the human interface guidelines set out forthe experience.”
  • 13. Perché è importante testarle?➢Crescita delle applicazioni context-aware nel futuro.➢ User experience. Perché è difficile testarle?➢Sensore traduce il Contesto in una rappresentazione matematica.➢ Imprevedibilità dellinput contestuale.➢ Variabilità dellinput contestuale.
  • 14. Perché è importante testarle? Esempio:Navatar Video: Navatar: Indoor navigation system for users who are visually impaired http://www.youtube.com/watch?v=cBqvkRCxYIw&feature=g-hist
  • 15. Testing➢Connettività mobile bugs riconducibili allinaffidabilità delle connessioni.➢Risorse limitate degradazione delle prestazioni del sistema.➢Autonomia cattiva implementazione dellapp – memory leak.➢Sistemi operativi continua inaffidabilità e variabilità.➢Differenti dispositivi Android: 1800 ambienti diversi di esecuzione.➢Consapevolezza del contesto bugs: contesti inaffidabili o non gestiti. “..user experience..”
  • 16. Sviluppo apps sensor-basedpublic class SensorActivity extends Activity, implements SensorEventListener { private final SensorManager mSensorManager; private final Sensor mAccelerometer; public SensorActivity() { mSensorManager = (SensorManager)getSystemService(SENSOR_SERVICE); mAccelerometer = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER); } protected void onResume() { super.onResume(); mSensorManager.registerListener(mAccelerometer, SensorManager.SENSOR_DELAY_NORMAL); } protected void onPause() { super.onPause(); mSensorManager.unregisterListener(this); } public void onAccuracyChanged(Sensor sensor, int accuracy) { } public void onSensorChanged(SensorEvent event) { }}
  • 17. Approccio➢Analisi → Selezione → Esecuzione
  • 18. Framework attualeCapture Replay Black-box / design-time
  • 19. Analisi Sensor Analysis➢Studio dei sensori attualmente in uso dall’App se applicazione e WB, controllo dal codice le chiamate, se applicazione e BB: eseguo il running dellapp sul dispositivo uso emulatore (e.g., Samsung Sensor Simulator) e sposto i valori dei sensori per vedere se app emulata reagisce
  • 20. AnalisiEvent-sensor Data Analysis/Data Model➢Link tra sensore ed evento.➢Rappresentazione matematica dellevento.Camminata in linea retta = ?????•Sollecitazione maggiore sullasse y. Asse x e z ininfluenti.•y compreso tra [-14.81 ; -9.81[ e ]9.81 ; 14.81].•x e z compresi tra [-9.81; 9.81]. ?
  • 21. Event-Sensor Data Model
  • 22. Analisi Contextual Test Scenarios (CTS) Specification➢ Scenario reale.➢ ”muovi k passi in avanti, ruota di 180 gradi, fai x salti” → ” k+x ?”.
  • 23. Selezione➢ Passo 1: Individuare il sensore utilizzato nellapplicazione.➢ Passo 2: Individuare la maggior parte degli eventi attinenti allapplicazione.➢ Passo 3: Ad ogni evento (passo 2) associare un modello matematico.➢ Passo 4: Category Partition Method.
  • 24. EsecuzioneRegistrazione istanze scenario
  • 25. Esecuzione Normalizzazione del file di registrazione-3 < x < -2.8-9.8 < y < 9.41.8 < z < 2 L Bounds U
  • 26. EsecuzioneReplay istanze registrate su emulatore
  • 27. Tools➢Open Intents➢Samsung Sensor Simulator➢IOS/Android emulator
  • 28. Casi di studio•Metal Detector (Campo magnetico)•Pushup Buddy (Prossimità)•Bubble (Orientamento)•Pedometer (Accelerometro) 1.Pedometer (P1) 2.LexApps Pedometer (P2) 3.Step Counter (P3) 4.WalkMe (P4)
  • 29. Risultati
  • 30. Framework attuale e futuro Monitoring Capture Replay Black-box / design-time Upgrade White-box/ run-time
  • 31. Challenges Utilizzo di vari smart phones nella fase di registrazione eventi Cosa accade se l’utente e’ alto 2.5 metri? Real-timeness?
  • 32. Lavori Futuri Creazione di librerie per la gestione di scenari noti Creazione di pattern predefiniti riusabili nell’esecuzione dei casi di test Analisi dei dati provenienti da piu’ sensori Interazione con le aziende
  • 33. ContattiHenry Muccini (team leader)www: HenryMuccini.comemail: henry.muccini@di.univaq.ittwit: @muccinihenryAntonio Di Francescoemail: antonio.difrancesco84@gmail.comPatrizio Espositoemail: patexp80@gmail.com