Šta su test podaci: značaj, primjene i izazovi
Sadržaj
Šta su testni podaci u testiranju softvera?
Jednostavno, definicija testnih podataka je ovo: Testni podaci su odabrani skupovi podataka koristi se za pronalaženje nedostataka i osiguravanje da softver radi onako kako bi trebao.
Testeri i inženjeri se oslanjaju na testnih skupova podataka, bilo da se sklapa ručno ili specijaliziranim alati za generisanje testnih podataka, za provjeru funkcionalnosti softvera, procjenu performansi i jačanje sigurnosti.
Proširujući ovaj koncept, šta su testni podaci u testiranju? Izvan pukog skupovi podataka, testni podaci uključuju raspon ulaznih vrijednosti, scenarija i uslova. Ovi elementi su pažljivo odabrani kako bi se potvrdilo da li rezultati ispunjavaju rigorozne kriterijume kvaliteta i funkcionalnosti koje se očekuju od softvera.
Da biste bolje shvatili definicija testnih podataka, istražimo različite vrste testnih podataka.
Koje su vrste testnih podataka?
Dok je primarni cilj podaci o testiranju da bi se osiguralo da se softver ponaša kako se očekuje, faktori koji utiču na performanse softvera uvelike variraju. Ova varijabilnost znači da testeri moraju koristiti različite tipove podataka za procjenu ponašanja sistema u različitim uvjetima.
Dakle, odgovorimo na ovo pitanje-šta su testni podaci u testiranju softvera?—sa primjerima.
- Pozitivni podaci testa koristi se za testiranje softvera u normalnim radnim uslovima, na primjer, za provjeru da li automobil radi glatko na ravnom putu bez ikakvih prepreka.
- Negativni podaci testa je poput testiranja performansi automobila sa određenim neispravnim dijelovima. Pomaže da se identifikuje kako softver reaguje na nevažeći podaci ulaza ili preopterećenja sistema.
- Podaci testa klase ekvivalencije pomaže u predstavljanju ponašanja određene grupe ili kategorije unutar softvera kako bi se testiralo, posebno, kako softver rukuje različitim tipovima korisnika ili unosa.
- Slučajni podaci testa generira se bez ikakvog specifičnog uzorka. Pomaže da se osigura da softver može glatko da se nosi sa neočekivanim scenarijima.
- Podaci testa zasnovani na pravilima generira se prema unaprijed definiranim pravilima ili kriterijima. U aplikaciji za bankarstvo, to mogu biti podaci o transakcijama koji se generiraju kako bi se osiguralo da sve transakcije ispunjavaju određene regulatorne zahtjeve ili da stanje na računu ostane unutar određenih ograničenja.
- Podaci o graničnim testovima provjerava kako softver upravlja vrijednostima na krajnjim granicama prihvatljivih raspona. To je slično guranju nekog dijela opreme do apsolutnih granica.
- Podaci regresijskog testa koristi se za provjeru jesu li nedavne promjene softvera izazvale nove nedostatke ili probleme.
Koristeći ove različite vrste testnih podataka, QA stručnjaci mogu efikasno procijeniti da li softver radi kako je predviđeno, ukazati na sve slabosti ili greške i na kraju poboljšati performanse sistema.
Ali gdje softverski timovi mogu dobiti ove podatke? Hajde da razgovaramo o tome sledeće.
Kako se kreiraju testni podaci?
Imate sljedeće tri opcije kreirati testne podatke za vaš projekat:
- Odaberi podatke iz postojeće baze podataka, maskirajući podatke o klijentima kao što su informacije koje mogu lično identifikovati (PII).
- Ručno kreirajte realistični podaci testa sa aplikacijama podataka zasnovanim na pravilima.
- Generirajte sintetičke podatke.
Mnogi timovi za inženjering podataka oslanjaju se samo na jedan od pristupa, prečesto birajući metodu koja zahtijeva najviše vremena i truda. generisanje testnih podataka. Na primjer, prilikom branja uzorak podataka iz postojećih baza podataka, inženjerski timovi ga prvo moraju izdvojiti iz više izvora, zatim ga formatirati, pročistiti i maskirati, čineći ga pogodnim za razvojna ili testiranja okruženja.
Drugi izazov je osigurati da podaci ispunjavaju specifične kriterije testiranja: tačnost, raznolikost, specifičnost za određeno rješenje, visok kvalitet i usklađenost sa propisima o zaštiti ličnih podataka. Međutim, sa ovim izazovima se efikasno rješava moderna test data management pristupi, kao npr automatizovano generisanje testnih podataka.
Syntho platforma nudi niz mogućnosti za rješavanje ovih izazova, uključujući:
- Pametna de-identifikacija kada alat automatski identifikuje sve PII, štedeći vreme i trud stručnjaka.
- Zaobilaženje osjetljivih informacija zamjenom PII i drugih identifikatora sintetičkim lažni podaci koji je u skladu s poslovnom logikom i obrascima.
- Održavanje referentnog integriteta dosljednim mapiranjem podataka u bazama podataka i sistemima.
Detaljnije ćemo istražiti ove mogućnosti. Ali prvo, hajde da se udubimo u pitanja koja se odnose na kreiranje testnih podataka tako da ste ih svjesni i znate kako da im se pozabavite.
Izazovi test podataka u testiranju softvera
Sourcing validni podaci testa je kamen temeljac efikasnog testiranja. Međutim, inženjerski timovi se suočavaju s dosta izazova na putu do pouzdanog softvera.
Raštrkani izvori podataka
Podaci, posebno podaci preduzeća, nalaze se u bezbroj izvora, uključujući stare glavne računare, SAP, relacione baze podataka, NoSQL i različita okruženja u oblaku. Ova disperzija, zajedno sa širokim spektrom formata, komplikuje pristup proizvodnim podacima za softverske timove. To također usporava proces dobivanja pravih podataka za testiranje i rezultate nevažeći podaci testa.
Podpostavka za fokus
Inženjerski timovi se često bore sa segmentiranjem velikih i raznolikih skupova testnih podataka u manje, ciljane podskupove. Ali to je neophodno učiniti jer im ovaj raskid pomaže da se fokusiraju na specifičnosti test slučajevi, što olakšava reprodukciju i rješavanje problema uz zadržavanje niske količine testnih podataka i povezanih troškova.
Maksimalna pokrivenost testom
Inženjeri su takođe odgovorni da se postaraju da podaci testa budu dovoljno sveobuhvatni da ih se detaljno definiše test slučajevi, minimiziraju gustinu defekata i jačaju pouzdanost softvera. Međutim, oni se suočavaju sa izazovima u ovim naporima zbog različitih faktora, kao što su složenost sistema, ograničeni resursi, promene u softveru, zabrinutost za privatnost i bezbednost podataka i problemi skalabilnosti.
Realizam u podacima testa
Potraga za realizmom u testnim podacima pokazuje koliko je ključno ogledati original vrijednosti podataka sa najvećom vernošću. Podaci o testiranju moraju biti slični proizvodnom okruženju kako bi se izbjegli lažni pozitivni ili negativni rezultati. Ako se ovaj realizam ne postigne, može naštetiti kvaliteti i pouzdanosti softvera. S obzirom na to, stručnjaci moraju posvetiti veliku pažnju detaljima pripremiti podatke za testiranje.
Osvježavanje i održavanje podataka
Podaci o testiranju moraju se redovno ažurirati kako bi odražavali promjene u proizvodnom okruženju i zahtjevima aplikacije. Međutim, ovaj zadatak dolazi sa značajnim izazovima, posebno u okruženjima u kojima je pristup podacima ograničen zbog usklađenosti sa propisima. Koordinacija ciklusa osvježavanja podataka i osiguranje konzistentnosti podataka u svim okruženjima za testiranje postaju složeni poduhvati koji zahtijevaju pažljivu koordinaciju i stroge mjere usklađenosti.
Izazovi sa stvarnim podacima testa
Prema Synthovoj anketi na LinkedInu, 50% kompanija koristi podatke o proizvodnji, a 22% koristi maskirane podatke za testiranje svog softvera. Oni biraju stvarni podaci jer se čini kao laka odluka: kopiraj postojeće podatke iz proizvodnog okruženja, zalijepite ga u testno okruženje i koristite ga po potrebi.
Međutim, koristeći real podatke za testiranje predstavlja nekoliko izazova, uključujući:
- Izbjegavajte maskiranje podataka u skladu s propisima o privatnosti podataka sigurnost podataka krše i pridržavaju se zakona koji zabranjuju korištenje stvarnih podataka u svrhe testiranja.
- Uklapanje podataka u testno okruženje, koje se obično razlikuje od proizvodnog okruženja.
- Ažuriranje baza podataka dovoljno redovno.
Pored ovih izazova, kompanije se bore s tri kritična pitanja prilikom odabira stvarni podaci za testiranje.
Ograničena dostupnost
Ograničeni, oskudni ili propušteni podaci su uobičajeni kada programeri smatraju proizvodne podatke kao odgovarajućih test podataka. Pristup visokokvalitetnim testnim podacima, posebno za složene sisteme ili scenarije, postaje sve teži. Ovaj nedostatak podataka otežava sveobuhvatne procese testiranja i validacije, čineći napore testiranja softvera manje efikasnim.
Pitanja usklađenosti
Strogi zakoni o privatnosti podataka kao što su CPRA i GDPR zahtijevaju zaštitu PII u okruženjima za testiranje, namećući rigorozne standarde usklađenosti sa sanitacijom podataka. U tom kontekstu, uzimaju se u obzir prava imena, adrese, telefonski brojevi i SSN-ovi koji se nalaze u proizvodnim podacima ilegalni formati podataka.
Zaštita privatnosti
Izazov usklađenosti je jasan: korištenje originalnih ličnih podataka kao testnih podataka je zabranjeno. Za rješavanje ovog problema i osiguranje da se za konstruiranje ne koristi PII test slučajevi, testeri to moraju još jednom provjeriti osjetljivi podaci je dezinficiran ili anonimiziran prije upotrebe u okruženjima za testiranje. Iako je kritičan za sigurnost podataka, ovaj zadatak postaje dugotrajan i dodaje još jedan sloj složenosti timovima za testiranje.
Važnost podataka za ispitivanje kvaliteta
Dobri podaci testa služi kao okosnica cjelokupnog QA procesa. To je garancija da softver funkcioniše kako treba, dobro radi u različitim uslovima i da je siguran od kršenja podataka i zlonamernih napada. Međutim, postoji još jedna važna prednost.
Jeste li upoznati sa testiranjem pomaka ulijevo? Ovaj pristup gura testiranje prema ranim fazama životnog ciklusa razvoja tako da ne usporava agile proces. Testiranje Shift-lijevo skraćuje vrijeme i troškove povezane s testiranjem i otklanjanjem grešaka kasnije u ciklusu otkrivanjem i rješavanjem problema rano.
Da bi testiranje pomaka ulijevo radilo dobro, neophodni su usaglašeni skupovi testnih podataka. Ovo pomaže timovima za razvoj i QA da detaljno testiraju specifične scenarije. Automatizacija i pojednostavljenje ručnih procesa su ovdje ključni. Pomoću odgovarajućeg testa možete ubrzati nabavku i riješiti većinu izazova o kojima smo razgovarali alati za generisanje podataka sa sintetičkim podacima.
Sintetički podaci kao rješenje
Sintetički baziran na podacima test data management pristup je relativno nova, ali efikasna strategija za održavanje kvaliteta uz suočavanje s izazovima. Kompanije se mogu osloniti na generiranje sintetičkih podataka za brzo kreiranje visokokvalitetnih testnih podataka.
Definicija i karakteristike
Podaci o sintetičkim testovima su umjetno generirani podaci dizajnirani da simuliraju okruženja za testiranje podataka za razvoj softvera. Zamjenom PII lažnim podacima bez ikakvih osjetljivih informacija, sintetički podaci čine test data management brže i lakše.
Podaci o sintetičkim testovima smanjuju rizike privatnosti i omogućavaju programerima da rigorozno procijene performanse, sigurnost i funkcionalnost aplikacije u nizu potencijalnih scenarija bez utjecaja na stvarni sistem. Sada, hajde da istražimo šta još mogu da urade alati za sintetičke podatke.
Riješite se na probleme usklađenosti i privatnosti
Uzmimo Syntho rješenje kao primjer. Da bismo se uhvatili u koštac s izazovima usklađenosti i privatnosti, koristimo sofisticirane maskiranje podataka tehnike zajedno sa najsavremenijom tehnologijom skeniranja PII. Synthoov PII skener sa AI-om automatski identifikuje i označava sve kolone u korisničkim bazama podataka koje sadrže direktne PII. Ovo smanjuje ručni rad i osigurava precizno otkrivanje osjetljivih podataka, smanjujući rizik od povrede podataka i nepoštivanja propisa o privatnosti.
Jednom kada se identifikuju kolone sa PII-om, Syntho-ova platforma nudi lažne podatke kao najbolju metodu deidentifikacije u ovom slučaju. Ova funkcija štiti osjetljivu originalnu PII zamjenom sa reprezentativnim lažnim podacima koji i dalje održavaju referentni integritet za potrebe testiranja u bazama podataka i sistemima. Ovo se postiže kroz dosljedna funkcionalnost mapiranja, koji osigurava da zamijenjeni podaci odgovaraju poslovnoj logici i obrascima, dok su u skladu s propisima kao što su GDPR i HIPAA.
Omogućite svestranost u testiranju
Raznovrsni podaci o testiranju mogu pomoći kompanijama da prevladaju izazov ograničene dostupnosti podataka i maksimiziraju pokrivenost testovima. Syntho platforma podržava svestranost sa svojim sintetičko generiranje podataka zasnovano na pravilima.
Ovaj koncept uključuje kreiranje testnih podataka slijedeći unaprijed definirana pravila i ograničenja za oponašanje podataka iz stvarnog svijeta ili simulaciju specifičnih scenarija. Generisanje sintetičkih podataka zasnovano na pravilima nudi raznovrsnost u testiranju kroz različite strategije:
- Generiranje podataka od nule: Sintetički podaci zasnovani na pravilima omogućavaju generisanje podataka kada su ograničeni ili nisu dostupni pravi podaci. Ovo oprema testere i programere potrebnim podacima.
- Obogaćivanje podataka: Obogaćuje podatke dodavanjem više redova i kolona, što olakšava kreiranje većih skupova podataka.
- Fleksibilnost i prilagođavanje: Uz pristup zasnovan na pravilima, možemo ostati fleksibilni i prilagoditi se različitim formatima i strukturama podataka, generirajući sintetičke podatke prilagođene specifičnim potrebama i scenarijima.
- Čišćenje podataka: Ovo uključuje praćenje unaprijed definiranih pravila prilikom generiranja podataka za ispravljanje nedosljednosti, popunjavanje vrijednosti koje nedostaju i uklanjanje oštećene testne podatke. To osigurava kvalitet podataka i integritet, posebno važan kada originalni skup podataka sadrži netočnosti koje bi mogle uticati na rezultate testiranja.
Prilikom odabira pravog alati za generisanje podataka, bitno je uzeti u obzir određene faktore kako biste bili sigurni da oni zaista olakšavaju opterećenje vašim timovima.
Razmatranje pri odabiru alata za sintetičke podatke
Izbor alata za sintetičke podatke ovisi o vašim poslovnim potrebama, mogućnostima integracije i zahtjevima privatnosti podataka. Iako je svaka organizacija jedinstvena, naveli smo ključne kriterije za odabir sintetike alati za generisanje podataka.
Realizam podataka
Uvjerite se da je alat koji smatrate generiše test podatke veoma nalik podacima iz stvarnog sveta. Tek tada će efikasno simulirati različite testne scenarije i otkriti potencijalne probleme. Alat bi također trebao ponuditi opcije prilagođavanja za oponašanje različitih distribucija podataka, obrazaca i anomalija u proizvodnim okruženjima.
Raznolikost podataka
Potražite alate koji mogu generirati uzorak podataka pokriva širok spektar slučajeva upotrebe, uključujući različite tipove podataka, formate i strukture relevantne za softver koji se testira. Ova raznolikost pomaže da se potvrdi da li je sistem robustan i osigurava sveobuhvatnu pokrivenost testom.
Skalabilnost i performanse
Provjerite koliko dobro alat može generirati velike količine sintetičkih podataka, posebno za testiranje složenih sistema ili sistema velikog obima. Želite alat koji se može povećati kako bi zadovoljio zahtjeve podataka aplikacija na razini poduzeća bez ugrožavanja performansi ili pouzdanosti.
Privatnost i sigurnost podataka
Dajte prioritet alatima sa ugrađenim funkcijama za zaštitu osjetljivih ili povjerljivih informacija prilikom generiranja podataka. Potražite funkcije kao što su anonimizacija podataka i usklađenost sa propisima o zaštiti podataka kako biste smanjili rizike privatnosti i uskladili se sa zakonom.
Integracija i kompatibilnost
Odaberite softver koji se neprimjetno uklapa u vašu postojeću postavku testiranja kako biste olakšali lako usvajanje i integraciju u radni tok razvoja softvera. Alat koji je kompatibilan s različitim sistemima za pohranu podataka, bazama podataka i platformama za testiranje bit će svestraniji i lakši za korištenje.
Na primjer, Syntho podržava 20+ konektora za baze podataka i 5+ konektora za sistem datoteka, uključujući popularne opcije kao što su Microsoft SQL Server, Amazon S3 i Oracle, osiguravajući sigurnost podataka i jednostavno generiranje podataka.
Prilagodba i fleksibilnost
Potražite alate koji nude fleksibilne opcije prilagođavanja za prilagođavanje generiranja sintetičkih podataka specifičnim zahtjevima i scenarijima testiranja. Prilagodljivi parametri, kao što su pravila za generiranje podataka, odnosi i ograničenja, omogućavaju vam da fino podesite generirane podatke tako da odgovaraju kriterijima i ciljevima testiranja.
Da sumiram
The značenje testnih podataka u razvoju softvera ne može se precijeniti – to je ono što nam pomaže da identificiramo i ispravimo nedostatke u funkcionalnosti softvera. Ali upravljanje test podacima nije samo stvar pogodnosti; to je ključno za poštovanje propisa i pravila privatnosti. Ako to učinite kako treba, možete olakšati radno opterećenje vašim razvojnim timovima, uštedjeti novac i brže plasirati proizvode na tržište.
Tu sintetički podaci dobro dolaze. Pruža realistične i svestrane podatke bez previše dugotrajnog rada, održavajući kompanije usklađenim i sigurnim. Sa sintetičkim alatima za generiranje podataka, upravljanje test podacima postaje brže i efikasnije.
Najbolji dio je to što su kvalitetni sintetički testovi dostupni svakoj kompaniji, bez obzira na njezine svrhe. Sve što trebate učiniti je pronaći pouzdanog dobavljača sintetičkih alata za generiranje podataka. Kontaktirajte Syntho danas i rezervišite besplatnu demo verziju da vidite kako sintetički podaci mogu koristiti vašem testiranju softvera.
O autorima
Glavni proizvodni direktor i suosnivač
Marijn ima akademsku pozadinu u oblasti računarstva, industrijskog inženjerstva i financija, i od tada je briljirao u ulogama u razvoju softverskih proizvoda, analitici podataka i sajber sigurnosti. Marijn sada djeluje kao osnivač i glavni direktor proizvoda (CPO) u Synthou, pokrećući inovacije i stratešku viziju na čelu tehnologije.
Sačuvajte svoj vodič za sintetičke podatke sada!
- Šta su sintetički podaci?
- Zašto ga organizacije koriste?
- Klijentski slučajevi sa sintetičkim podacima koji dodaju vrijednost
- Kako započeti
