一种基于GitLab自动解析用户数据的测试方法技术

本发明专利技术提供一种基于GitLab自动解析用户数据的测试方法，包括：创建Linux测试平台；在系统下安装GitLab，设置数据库信息解析自动化脚本；数据库上传文件时同步至GitLab；利用GitLab解析数据库信息，并查看测试运行情况。本发明专利技术利用GitLab实现自动解析数据库信息，对数据进行有效管理，并实现大数据自动解析。

【技术实现步骤摘要】
一种基于GitLab自动解析用户数据的测试方法
本专利技术属于大数据服务平台
，具体涉及一种基于GitLab自动解析用户数据的测试方法。
技术介绍
随着大数据时代的到来，各行各业对于数据的管理越来越重视。通常客户数据一般存储于数据库中。传统方法在选择数据库中数据库信息的过程中，未将属性计算结果排序，导致后续处理过程复杂，信息选择准确率较低等问题，利用rubyonrail开发的开源应用程序，实现一个自动化数据管理。GitLab是一个用于仓库管理系统的开源项目，使用Git作为代码管理工具，并在此基础上搭建起来的web服务，选择数据库中数据库信息，需要计算数据属性，度量不同数据属性之间的相关性。运用GitLab，可以让开发人员拥有更多控制，免费提供给用户控件创建git存储，保护用户的一些数据文档或者代码等，随着浪潮云的发展越来越多的客户在使用浪潮服务器时运用GitLab技术。
技术实现思路
针对现有技术的上述不足，本专利技术提供一种基于GitLab自动解析用户数据的测试方法，以解决上述技术问题。第一方面，本专利技术提供一种基于GitLab自动解析用户数据的测试方法，包括：创建Linux测试平台；在系统下安装GitLab，设置数据库信息解析自动化脚本；数据库上传文件时同步至GitLab；利用GitLab解析数据库信息，并查看测试运行情况。进一步的，设置数据库信息解析自动化脚本，包括：计算数据库中数据库信息间的相关性；通过过滤式特征选择方式选取来确定信息特征子集；通过信息特征子集选择数据库信息。进一步的，所述通过过滤式属性特征选取来确定属性特征子集，包括：通过对过滤式特征选择方式中评价准则进行改造，筛选出原始特征信息；优化过滤式特征选取过程中的参数，确定信息特征子集。进一步的，所述方法还包括：安装测试主机平台并在测试主机上安装Linux操作系统；将测试主机上电开机，进入操作系统后使用root用户登录；在系统下安装GitLab并配置yum源文件，并生成密钥文件。进一步的，所述方法还包括：利用信息特征子集中每个特征的相关性分量之和评价信息特征子集的重要性；指定阈值，选择相关性分量之和大于所述阈值的特征，作为选取特征。进一步的，所述方法还包括：给定数据库信息的训练集；对训练集中的样本，在同类样本中寻找近邻样本作为第一近邻样本；再在异类样本中寻找近邻作为第二近邻样本；利用第一近邻样本和第二近邻样本计算相关统计量的分量。进一步的，所述方法还包括：所述数据库信息包括：数据库中的组、用户和项目。本专利技术的有益效果在于，本专利技术提供的一种基于GitLab自动解析用户数据的测试方法，本专利技术利用GitLab实现自动解析数据库中组-用户-项目关系，贴合拟客户操作，适用于任何服务器大数据，同时本方法实现了的自动化测，对客户数据进行有效管理，并实现大数据自动解析。此外，本专利技术设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一个实施例的方法的示意性流程图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术中的技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。下面对本专利技术中出现的关键术语进行解释。图1是本专利技术一个实施例的方法的示意性流程图。如图1所示，该方法包括：步骤110，创建Linux测试平台；步骤120，在系统下安装GitLab，设置数据库信息解析自动化脚本；步骤130，数据库上传文件时同步至GitLab；步骤140，利用GitLab解析数据库信息，并查看测试运行情况。可选地，作为本专利技术一个实施例，设置数据库信息解析自动化脚本，包括：计算数据库中数据库信息间的相关性；通过过滤式特征选择方式选取来确定信息特征子集；通过信息特征子集选择数据库信息。可选地，作为本专利技术一个实施例，所述通过过滤式属性特征选取来确定属性特征子集，包括：通过对过滤式特征选择方式中评价准则进行改造，筛选出原始特征信息；优化过滤式特征选取过程中的参数，确定信息特征子集。可选地，作为本专利技术一个实施例，所述方法还包括：安装测试主机平台并在测试主机上安装Linux操作系统；将测试主机上电开机，进入操作系统后使用root用户登录；在系统下安装GitLab并配置yum源文件，并生成密钥文件。可选地，作为本专利技术一个实施例，所述方法还包括：利用信息特征子集中每个特征的相关性分量之和评价信息特征子集的重要性；指定阈值，选择相关性分量之和大于所述阈值的特征，作为选取特征。可选地，作为本专利技术一个实施例，所述方法还包括：给定数据库信息的训练集；对训练集中的样本，在同类样本中寻找近邻样本作为第一近邻样本；再在异类样本中寻找近邻作为第二近邻样本；利用第一近邻样本和第二近邻样本计算相关统计量的分量。可选地，作为本专利技术一个实施例，所述方法还包括：所述数据库信息包括：数据库中的组、用户和项目。为了便于对本专利技术的理解，下面以本专利技术一种基于GitLab自动解析用户数据的测试方法的原理，结合实施例中创建Linux测试平台的过程，对本专利技术提供的一种于GitLab自动解析用户数据的测试方法做进一步的描述。具体的，所述一种基于GitLab自动解析用户数据的测试方法包括：1、创建Linux测试平台，包括测试主机平台、在测试主机上安装Linux操作系统；2、将测试主机上电开机，进入操作系统，使用root用户登录；3、在系统下安装GitLab并配置yum源文件，命令为：#vim/etc/yum.repos.d/gitlab-ce.repo；4、自动安装最新版：#sudoyuminstallgitlab-ce；安装完成后使用ssh-keygen生成密钥文件.ssh/id_rsa.pub；然后需要进行简单配置各项信息写入数据；部分脚本如下：echo"idsource_iduser_idtype">membersecho"idnameowner_idtype">namespacesecho"iduser本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于GitLab自动解析用户数据的测试方法，其特征在于，包括：/n创建Linux测试平台；/n在系统下安装GitLab，设置数据库信息解析自动化脚本；/n数据库上传文件时同步至GitLab；/n利用GitLab解析数据库信息，并查看测试运行情况。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于GitLab自动解析用户数据的测试方法，其特征在于，包括：
创建Linux测试平台；
在系统下安装GitLab，设置数据库信息解析自动化脚本；
数据库上传文件时同步至GitLab；
利用GitLab解析数据库信息，并查看测试运行情况。


2.根据权利要求1所述的基于GitLab自动解析用户数据的测试方法，其特征在于，设置数据库信息解析自动化脚本，包括：
计算数据库中数据库信息间的相关性；
通过过滤式特征选择方式选取来确定信息特征子集；
通过信息特征子集选择数据库信息。


3.根据权利要求2所述的基于GitLab自动解析用户数据的测试方法，其特征在于，所述通过过滤式属性特征选取来确定属性特征子集，包括：
通过对过滤式特征选择方式中评价准则进行改造，筛选出原始特征信息；
优化过滤式特征选取过程中的参数，确定信息特征子集。


4.根据权利要求1所述的基于GitLab自动解析用户数据的测试方法，其特征在于，所述方法还包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：武琳琳，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32