Cosa hè a Dati di Test: Importanza, Applicazioni è Sfide
Table di cuntinutu
Chì sò i dati di prova in a prova di software?
In termini sèmplice, definizione di dati di prova hè questu: Dati di prova hè sceltu insemi di dati utilizatu per truvà difetti è assicuratevi chì u software funziona a manera chì deve esse.
Testers è ingegneri si basanu serie di dati di prova, ch'ella sia assemblata manualmente o cù specializate strumenti di generazione di dati di prova, per verificà a funziunalità di u software, valutà u rendiment, è rinfurzà a sicurità.
Stendu stu cuncettu, ciò chì hè i dati di prova in teste? Al di là di mera insemi di dati, i dati di prova includenu una gamma di valori di input, scenarii è cundizioni. Questi elementi sò accuratamente scelti per cunvalidà se i risultati rispondenu à i rigorosi criterii di qualità è funziunalità previsti da u software.
Per capisce megliu definizione di dati di prova, andemu à scopre diversi tipi di dati di prova.
Chì sò i tipi di dati di prova?
Mentre u scopu primariu di dati di prova hè di assicurà chì u software si cumporta cum'è previstu, i fatturi chì affettanu u funziunamentu di u software varienu assai. Questa variabilità significa chì i testatori anu da utilizà diversi tipi di dati per valutà u cumpurtamentu di u sistema in diverse cundizioni.
Allora, rispondemu à sta quistione -ciò chì hè i dati di prova in testi di software?-cù esempi.
- Dati di prova pusitivi hè utilizatu per pruvà u software in cundizioni normali di u funziunamentu, per esempiu, per verificà s'ellu una vittura scorri liscia nantu à una strada piana senza alcunu ostaculu.
- Dati di prova negativu hè cum'è pruvà a prestazione di a vittura cù certi pezzi di ricambio malfunzionanti. Aiuta à identificà cumu risponde u software dati invalidu inputs o overload di u sistema.
- Dati di test di classi di equivalenza aiuta à rapprisintà u cumpurtamentu di un gruppu o categuria specificu in u software per pruvà, in particulare, cumu u software manighja diversi tipi d'utilizatori o inputs.
- Dati di prova casuale hè generatu senza un mudellu specificu. Aiuta à assicurà chì u software pò trattà di scenarii inespettati senza problemi.
- Dati di prova basati in regule hè generatu secondu regule o criteri predefiniti. In una app bancaria, pò esse dati di transazzione generati per assicurà chì tutte e transazzioni cumpleanu certi requisiti regulatori o chì i saldi di u contu restanu in limiti specificati.
- Dati di prova di cunfini verifica cumu u software gestisce i valori à l'estremità estremi di intervalli accettabili. Hè simile à spinghje qualchì equipamentu à i so limiti assoluti.
- Dati di prova di regressione hè utilizatu per verificà se alcuni cambiamenti recenti à u software anu attivatu novi difetti o prublemi.
Utilizendu sti diversi tipi di dati di prova, I specialisti in QA ponu valutà in modu efficace se u software opera cum'è previstu, indicà ogni debule o bug, è infine migliurà u rendiment di u sistema.
Ma induve i squadre di software ponu uttene sta dati? Discutemu questu dopu.
Cumu sò creati dati di prova?
Avete i seguenti trè opzioni per creà dati di prova per u vostru prughjettu:
- Cherry-coglie i dati da a basa di dati esistenti, mascherendu l'infurmazioni di u cliente cum'è l'infurmazioni persunali identificabili (PII).
- Crea manualmente dati di prova realistichi cù applicazioni di dati basati in regule.
- Generate dati sintetici.
Parechje squadre di ingegneria di dati si basanu solu nantu à unu di l'approcciu, troppu spessu scegliendu u metudu di più tempu è sforzu intensivu di generazione di dati di prova. Per esempiu, quandu si sceglie dati di mostra da e basa di dati esistenti, i squadre di ingegneria devenu prima estrattilu da parechje fonti, dopu formatate, scrub, è maschera, rendendu adattatu per l'ambienti di sviluppu o di prova.
Un altru sfida hè di assicurà chì e dati rispondenu à i criterii di prova specifichi: precisione, diversità, specificità à una suluzione particulare, alta qualità, è rispettu di e regulazioni nantu à a prutezzione di e dati persunali. Tuttavia, sti sfide sò effittivamenti affrontati da muderni test data management avvicinamenti, cum'è generazione automatizata di dati di prova.
A piattaforma Syntho offre una gamma di capacità per trattà queste sfide, cumprese:
- De-identificazione intelligente quandu un strumentu identifica automaticamente tutte e PII, risparmiendu tempu è sforzu à l'esperti.
- U travagliu intornu à l'infurmazioni sensibili rimpiazzendu PII è altri identificatori cù sintetici mock data chì si allinea cù a logica è i mudelli di l'affari.
- Mantenimentu di l'integrità referenziale per una mappatura di dati coherente in basa di dati è sistemi.
Esploraremu queste capacità in più detail. Ma prima, andemu à sfondate in i prublemi cunnessi creazione di dati di prova cusì vi sò cuscenti di elli è sapete cumu affruntà elli.
Sfidi di dati di prova in teste di software
Sourcing dati di prova validi hè una basa di teste efficace. Tuttavia, e squadre di ingegneria affrontanu parechje sfide in a strada di un software affidabile.
Fonti di dati sparse
I dati, in particulare i dati di l'impresa, residenu in una miriade di fonti, cumprese mainframes legacy, SAP, basa di dati relazionale, NoSQL è diversi ambienti cloud. Questa dispersione, accumpagnata da una larga gamma di formati, complica accessu à i dati di produzzione per i squadre di software. Si rallenta ancu u prucessu di ottene i dati dritta per a prova è risultati in dati di prova invalidi.
Subsetting per focus
E squadre di l'ingegneria spessu pugnanu cù a segmentazione di set di dati di prova grandi è diversi in sottogruppi più chjuchi è mirati. Ma hè un must-do postu chì sta ruptura li aiuta à fucalizza nantu à specifichi casi di prova, rendendu più faciule per ripruduce è risolve i prublemi mentre mantene u voluminu di dati di prova è i costi assuciati bassu.
Massimizà a cobertura di prova
L'ingegneri sò ancu rispunsevuli di assicurà chì i dati di prova sò abbastanza cumpleti per esse definiti bè casi di prova, minimizzà a densità di difetti, è furtificà l'affidabilità di u software. Tuttavia, affruntà sfide in questu sforzu per via di diversi fattori, cum'è a cumplessità di u sistema, risorse limitate, cambiamenti in u software, a privacy di dati è preoccupazioni di sicurità, è prublemi di scalabilità.
Realismu in i dati di prova
A ricerca di realismu in i dati di prova mostra quantu hè cruciale di speculare l'uriginale valori di dati cù a massima fideltà. I dati di a prova devenu esse assai simili à l'ambiente di produzzione per evità falsi pusitivi o negativi. Se stu realismu ùn hè micca ottenutu, pò dannà a qualità è a affidabilità di u software. Dopu questu, i specialisti anu bisognu di attentu à i dettagli cum'è elli preparà i dati di prova.
Mantenimentu è rinfrescante di dati
I dati di teste devenu esse aghjurnati regularmente per riflette i cambiamenti in l'ambiente di produzzione è i requisiti di l'applicazione. Tuttavia, stu compitu vene cun sfidi significativi, in particulare in ambienti induve l'accessu à e dati hè limitatu per via di u cumplimentu regulatori. A coordinazione di i ciculi di rinfrescante di dati è assicurà a coerenza di e dati in l'ambienti di prova diventanu sforzi cumplessi chì esigenu una coordinazione attenta è misure strette di conformità.
Sfide cù dati di prova reali
Sicondu l'indagine di Syntho nantu à LinkedIn, 50% di l'imprese utilizanu dati di produzzione, è 22% utilizanu dati mascherati per pruvà u so software. Iddi sceglie dati attuali cum'è pari una decisione faciule: copia dati esistenti da l'ambiente di pruduzzione, incollà in l'ambiente di prova, è l'utilizanu cum'è necessariu.
Tuttavia, usendu reale dati per a prova presenta parechje sfide, cumprese:
- Masking data per rispettà i reguli di privacy di dati, evite sicurizza données violazioni è aderiscenu à e lege chì pruibiscenu l'usu di dati reali per scopi di teste.
- Fitting data in l'ambiente di prova, chì di solitu difiere da l'ambiente di produzzione.
- Aghjurnà a basa di dati abbastanza regularmente.
In cima à queste sfide, l'imprese affrontanu trè prublemi critichi quandu sceglienu dati reali per pruvà.
Disponibilità limitata
Dati limitati, scarsi, o mancati sò cumunu quandu i sviluppatori cunzidenu dati di produzzione cum'è dati di prova adattati. L'accessu à dati di prova di alta qualità, in particulare per sistemi o scenarii cumplessi, diventa sempre più difficiule. Questa scarsità di dati impedisce i prucessi cumpleti di teste è validazione, rendendu i sforzi di teste di software menu efficaci.
Problemi di cumplimità
E leggi strette di privacy di dati cum'è CPRA è GDPR necessitanu a prutezzione di PII in ambienti di prova, imponendu standard di cunfurmità rigurosu nantu à a sanitizazione di dati. In questu cuntestu, i nomi veri, l'indirizzi, i numeri di telefunu è i SSN truvati in i dati di produzzione sò cunsiderati formati di dati illegali.
Preoccupazioni per a privacy
A sfida di cunfurmità hè chjara: l'usu di dati persunali originali cum'è dati di prova hè pruibitu. Per affruntà stu prublema è assicurà chì nisuna PII hè aduprata per custruisce casi di prova, i testatori duveranu verificà chì dati sensibili hè sanitizatu o anonimatu prima di usà in ambienti di prova. Mentre critica per sicurizza données, stu compitu diventa assai tempu è aghjunghje un altru stratu di cumplessità per e squadre di teste.
Impurtanza di i dati di prova di qualità
Boni dati di prova serve cum'è a spina dorsale di tuttu u prucessu QA. Hè una guaranzia chì u software funziona cum'è duverebbe, funziona bè in diverse cundizioni, è stà sicuru da e violazioni di dati è attacchi maliziusi. Tuttavia, ci hè un altru benefiziu impurtante.
Sò familiarizatu cù a prova di shift-left? Stu approcciu spinge a prova versu e prime fasi di u ciclu di vita di u sviluppu per ùn rallentà micca agile prucessu. A prova di Shift-left riduce u tempu è i costi assuciati à a prova è a debugging più tardi in u ciculu catturà è risolve i prublemi prima.
Per chì a prova di shift-left funziunà bè, i setti di dati di teste conformi sò necessarii. Questi aiutanu à e squadre di sviluppu è QA à pruvà scenarii specifichi accuratamente. L'automatizazione è a simplificazione di i prucessi manuali sò chjave quì. Pudete accelerà l'approvvigionamentu è affruntà a maiò parte di e sfide chì avemu discututu utilizendu una prova adatta strumenti di generazione di dati cù dati sintetici.
Dati sintetici cum'è suluzione
Una basa di dati sintetici test data management approcciu hè una strategia relativamente nova ma efficace per mantene a qualità mentre affruntà e sfide. L'imprese ponu confià nantu à a generazione di dati sintetici per creà rapidamente dati di prova di alta qualità.
Definizione è caratteristiche
I dati di teste sintetici sò dati generati artificialmente pensati per simulà ambienti di prova di dati per u sviluppu di software. Per rimpiazzà u PII cù dati falsi senza alcuna infurmazione sensitiva, i dati sintetici facenu test data management più veloce è più faciule.
I dati di teste sintetici riducenu i risichi per a privacy è permettenu ancu à i sviluppatori di valutà rigurosamente u rendiment, a sicurità è a funziunalità di l'app in una gamma di scenarii potenziali senza impactà u sistema reale. Avà, andemu à scopre ciò chì altri strumenti di dati sintetici ponu fà.
Affronta i sfidi di cunformità è di privacy
Pigliemu a suluzione di Syntho cum'è un esempiu. Per affruntà e sfide di cunfurmità è di privacy, impiegemu sofisticati mascheratura di dati tecnichi cù a tecnulugia di scanning PII di punta. U scanner PII alimentatu da IA di Syntho identifica automaticamente è marca ogni culonna in basa di dati d'utilizatori chì cuntenenu PII diretti. Questu reduce u travagliu manuale è assicura una deteczione precisa di e dati sensittivi, riducendu u risicu di violazioni di dati è di non-rispettu di i reguli di privacy.
Una volta identificate e colonne cù PII, a piattaforma di Syntho offre dati simulati cum'è u megliu metudu di de-identificazione in questu casu. Questa funzione prutegge u PII originale sensibile rimpiazzendulu cù dati simulati rappresentativi chì mantenenu sempre l'integrità referenziale per scopi di teste in basa di dati è sistemi. Questu hè ottenutu attraversu funzionalità di mappatura coerente, chì assicura chì i dati sustituiti currispondenu à a logica di l'affari è à i mudelli mentre rispettendu e regulazioni cum'è GDPR è HIPAA.
Fornite versatilità in teste
I dati di teste versatili ponu aiutà e cumpagnie à superà a sfida di a dispunibilità limitata di dati è à maximizà a copertura di teste. A piattaforma Syntho supporta a versatilità cù u so generazione di dati sintetici basati in regule.
Stu cuncettu implica creazione di dati di prova seguendu e regule è e restrizioni predefinite per imite i dati di u mondu reale o simulà scenarii specifichi. A generazione di dati sintetici basati in regule offre versatilità in teste attraversu diverse strategie:
- Generazione di dati da zero: I dati sintetici basati in regule facenu pussibule di generà dati quandu limitati o micca dati reali sò dispunibili. Questu equipa i tester è i sviluppatori cù e dati necessarii.
- Dati arricchisci: Arricchisce i dati agghiuncennu più file è colonne, facenu più faciule per creà datasets più grande.
- Flessibilità è persunalizazione: Cù l'approcciu basatu in regule, pudemu stà flessibili è adattà à diversi formati è strutture di dati, generendu dati sintetici adattati à bisogni è scenarii specifichi.
- Pulizia di dati: Questu implica seguità e regule predefinite quandu generanu dati per correggere inconsistenze, riempie i valori mancanti è caccià. dati di prova corrotti. Si assicura a qualità di dati è integrità, particularmente impurtante quandu u dataset originale cuntene imprecisioni chì puderanu affettà i risultati di a prova.
Quandu sceglie u dirittu strumenti di generazione di dati, hè essenziale per cunsiderà certi fatturi per assicurà chì in realtà facilità a carica di travagliu per i vostri squadre.
Cunsiderazioni quandu sceglite strumenti di dati sintetici
A scelta di strumenti di dati sintetici dipende da i vostri bisogni di l'affari, capacità d'integrazione è esigenze di privacy di dati. Mentre chì ogni urganizazione hè unica, avemu delineatu i criterii chjave per a selezzione sintetica strumenti di generazione di dati.
Realismu di dati
Assicurà chì u strumentu vi cunzidira genera dati di prova s'assumiglia assai dati di u mondu reale. Solu allora simulerà efficacemente diversi scenarii di prova è detectà prublemi potenziali. L'uttellu deve ancu offre l'opzioni di persunalizazione per imità diverse distribuzioni di dati, mudelli è anomalie in ambienti di produzzione.
A diversità di dati
Cercate strumenti chì ponu generà dati di mostra chì copre una larga gamma di casi d'usu, cumprese diverse tippi di dati, formati è strutture pertinenti à u software in prova. Questa diversità aiuta à cunvalidà se u sistema hè robustu è assicura una copertura di teste cumpleta.
Scalabilità è prestazione
Verificate quantu l'uttellu pò generà grandi volumi di dati sintetici, soprattuttu per pruvà sistemi cumplessi o di grande volume. Vulete un strumentu chì pò scala per risponde à i requisiti di dati di l'applicazioni à scala di l'impresa senza compromette u rendiment o l'affidabilità.
Privacy è sicurezza di i dati
Priorità l'arnesi cù funzioni integrate per salvaguardà l'infurmazioni sensibili o cunfidenziale quandu generanu dati. Cercate funzioni cum'è l'anonimizazione di dati è u rispettu di e regule di prutezzione di dati per minimizzà i risichi di privacy è rispettà a lege.
Integrazione è cumpatibilità
Sceglite un software chì si adatta perfettamente à a vostra configurazione di teste esistente per facilità l'adopzione è l'integrazione faciule in u flussu di travagliu di sviluppu di software. Un strumentu chì hè cumpatibile cù diversi sistemi di almacenamentu di dati, basa di dati è piattaforme di teste serà più versatile è più faciule d'utilizà.
Per esempiu, Syntho supporta 20+ connettori di basa di dati è 5+ connettori di filesystem, cumprese l'opzioni populari cum'è Microsoft SQL Server, Amazon S3, è Oracle, assicurendu a sicurità di e dati è a facilità di generazione di dati.
persunalizazione è flessibilità
Cercate strumenti chì offrenu opzioni di persunalizazione flessibili per adattà a generazione di dati sintetici à esigenze specifiche è scenarii di prova. I paràmetri persunalizabili, cum'è e regule di generazione di dati, relazioni è limitazioni, permettenu di sintonizà i dati generati per currisponde à i criteri è l'ugettivi di prova.
In summa
lu significatu di dati di prova in u sviluppu di u software ùn pò esse sopravvalutatu - hè ciò chì ci aiuta à identificà è corregge i difetti in a funziunalità di u software. Ma a gestione di dati di prova ùn hè micca solu una questione di cunvenzione; hè cruciale per rispettà i regolamenti è e regule di privacy. Fendu bè pò facilità a carica di travagliu per i vostri squadre di sviluppu, risparmiendu soldi è uttene prudutti à u mercatu più veloce.
Hè quì chì i dati sintetici sò utili. Fornisce dati realistichi è versatili senza troppu travagliu intensivu di tempu, mantenendu e cumpagnie conformi è sicure. Cù strumenti di generazione di dati sintetici, a gestione di e dati di prova diventa più veloce è efficiente.
A più bona parte hè chì i dati di teste sintetici di qualità sò à portata di ogni cumpagnia, ùn importa micca i so scopi. Tuttu ciò chì duvete fà hè di truvà un fornitore affidabile di strumenti di generazione di dati sintetici. Cuntattate Syntho oghje è riservate una demo gratuita per vede cumu e dati sintetici ponu benefiziu a vostra prova di software.
À propositu di l'autori
Chief Product Officer & Co-fundatore
Marijn hà un bagagliu accademicu in scienza di l'informatica, ingegneria industriale è finanza, è da tandu hà eccellendu in roli in u sviluppu di i prudutti di u software, l'analisi di dati è a cibersecurità. Marijn agisce avà cum'è fundatore è Chief Product Officer (CPO) in Syntho, guidà l'innuvazione è a visione strategica in prima linea di a tecnulugia.
Salvà a vostra guida di dati sintetici avà!
- Chì sò i dati sintetici?
- Perchè l'urganisazione l'utilizanu?
- Valore aghjunghjendu i casi di cliente di dati sintetici
- Cumu cumincià
