灵活的在现场监控

在内部全面评估软件应用的鲁棒性是不可行的，特别是考虑到应用在现场必须处理的、几乎不可预测的刺激、环境和配置的巨大多样性。因此，现代的测试和分析技术通常可以处理从现场提取的数据，如崩溃报告和性能分析数据，甚至可以直接在现场执行，例如用于诊断和纠正问题。在所有这些情况下，现场数据的收集、处理和分发必须在用户与其应用交互时无缝且无干扰地完成。为了限制在现场监控的侵入性，一种常见的方法是减少收集的数据量（例如，仅限于罕见事件和崩溃转储），然而，这可能严重影响利用现场数据技术的有效性。本博士论文的目标是定义以成本效益高的方式收集现场数据，同时不影响用户体验质量的解决方案。这一结果可以促成一系列广泛利用现场数据的新型测试和分析解决方案。