随着互联网化程度逐步加深,Web应用以其易用性和便利性,广泛使用于各行各业和日常生活中,成为当前信息时代不可或缺的一部分。而面临日益增长变化的需求和开发迭代敏捷化的现状同时,Web应用质量也成为开发测试人员和用户极为关心的核心领域。然而,现有Web应用质量检测手段,主要还是依靠手工测试或者脚本测试,不仅人力和时间成本消耗较大,而且测试效率也较低,且可重复性差。另一方面,作为回归测试,这些测试手段虽然也能发现一些具有明显表征的系统缺陷,但是仍然需要用户参与缺陷定位和测试报告填写,同时一些无表征但存在一定风险的缺陷也可能会被漏报。因此,研究Web应用的自动化测试和测试分析就显得十分必要。本文设计并实现了 Web应用自动化测试系统中的分析服务部分,主要针对Web应用测试的缺陷扫描和缺陷分析,提供智能解决方案。应用依赖于负责自动化遍历测试的执行服务和调度组件记录的待测系统相关日志、截图等多源“黑匣子”数据,利用聚类算法和特征检测等方法,构建了 Web应用相关缺陷体系,并对应实现和集成相关数据的缺陷检测器,最后通过检测发掘应用缺陷,构建待测应用的测试报告,同时支持对其他分析数据和可能缺陷类别的拓展和兼容需要。另一方面,系统还建立了初步的Web应用评价体系,从而实现对Web应用质量的多维度评估。整个系统基于SpringBoot框架暴露服务,供下游使用,使用MongoDB、Redis和OSS作为数据中心,利用RabbitMQ作为消息队列实现异步调用,并通过Celery实现子任务的调度和分发。目前该系统已经部署,并面向企业和高校提供差异化支持。基于50个线上真实网站的实验,也表明系统能够有效发掘断链、资源加载失败、服务器端错误以及JS脚本错误等多种Web应用缺陷,同时人工抽样审查的系统缺陷分类正确率和导出测试脚本执行正确率均超过95%,且不限于多样化的Web应用前端开发框架选型,能够为大部分业界网站提供自动化测试评估服务,并和人工测试、脚本测试以及众包测试等多种测试手段一道,为Web应用质量保驾护航。