Co jsou testovací data: Význam, aplikace a výzvy
Obsah
Co jsou testovací data při testování softwaru?
Zjednodušeně řečeno, definice testovacích dat je toto: Vybraná jsou testovací data datových sad slouží k nalezení nedostatků a ujištění, že software funguje tak, jak má.
Testeři a inženýři spoléhají na testovací datové sady, ať už sestavené ručně nebo se specializovanými testovací nástroje pro generování datk ověření funkčnosti softwaru, posouzení výkonu a posílení zabezpečení.
Rozšíření o tento koncept, co jsou testovací data v testování? Mimo pouhé datových sadtestovací data zahrnují řadu vstupních hodnot, scénářů a podmínek. Tyto prvky jsou pečlivě vybírány, aby se ověřilo, zda výstupy splňují přísná kritéria kvality a funkčnosti očekávaná od softwaru.
Pro lepší pochopení definice testovacích dat, pojďme prozkoumat různé typy testovacích dat.
Jaké jsou typy testovacích dat?
Zatímco primárním cílem testovací data Aby se zajistilo, že se software chová podle očekávání, faktory ovlivňující výkon softwaru se velmi liší. Tato variabilita znamená, že testeři musí používat různé typy dat k posouzení chování systému v různých podmínkách.
Pojďme si tedy odpovědět na tuto otázku –co jsou testovací data při testování softwaru? – s příklady.
- Pozitivní testovací data se používá k testování softwaru za normálních provozních podmínek, například ke kontrole, zda auto jede hladce na rovné silnici bez jakýchkoliv překážek.
- Negativní testovací data je jako testovat výkon auta s některými nefunkčními náhradními díly. Pomáhá určit, jak software reaguje neplatná data vstupy nebo přetížení systému.
- Data testu třídy ekvivalence pomáhá reprezentovat chování specifické skupiny nebo kategorie v rámci softwaru a testovat zejména to, jak software zpracovává různé typy uživatelů nebo vstupů.
- Náhodná testovací data je generován bez jakéhokoli specifického vzoru. Pomáhá zajistit, že software dokáže hladce zvládnout neočekávané scénáře.
- Testovací data založená na pravidlech je generován podle předem definovaných pravidel nebo kritérií. V bankovní aplikaci se mohou generovat transakční data, aby bylo zajištěno, že všechny transakce splňují určité regulační požadavky nebo že zůstatky na účtech zůstanou v rámci stanovených limitů.
- Data hraničního testu kontroluje, jak software spravuje hodnoty na extrémních koncích přijatelných rozsahů. Je to podobné, jako když tlačíte nějaké zařízení na jeho absolutní limity.
- Data z regresního testu se používá ke kontrole, zda nějaké nedávné změny v softwaru nezpůsobily nové závady nebo problémy.
Pomocí těchto různých typy testovacích dat, specialisté QA mohou efektivně posoudit, zda software funguje tak, jak bylo zamýšleno, určit případné slabiny nebo chyby a v konečném důsledku zvýšit výkon systému.
Kde ale mohou softwarové týmy tato data získat? Pojďme o tom dále diskutovat.
Jak se vytvářejí testovací data?
Máte následující tři možnosti vytvořit testovací data pro váš projekt:
- Cherry – vyberte data ze stávající databáze a zakryjte informace o zákaznících, jako jsou osobní údaje (PII).
- Ručně vytvořit realistická testovací data s datovými aplikacemi založenými na pravidlech.
- Generování syntetických dat.
Mnoho týmů datového inženýrství spoléhá pouze na jeden z přístupů a příliš často volí časově nejnáročnější metodu generování testovacích dat. Například při vybírání vzorek dat ze stávajících databází jej musí inženýrské týmy nejprve extrahovat z více zdrojů, poté je naformátovat, vyčistit a zamaskovat tak, aby byly vhodné pro vývojová nebo testovací prostředí.
Další výzvou je zajistit, aby data splňovala specifická testovací kritéria: přesnost, rozmanitost, specifičnost pro konkrétní řešení, vysoká kvalita a soulad s předpisy o ochraně osobních údajů. Tyto výzvy však efektivně řeší moderní test data management přístupy, jako např automatické generování testovacích dat.
Platforma Syntho nabízí řadu schopností pro zvládnutí těchto výzev, včetně:
- Inteligentní deidentifikace, kdy nástroj automaticky identifikuje všechny PII, což odborníkům šetří čas a úsilí.
- Obcházení citlivých informací nahrazením PII a dalších identifikátorů syntetickými falešná data který je v souladu s obchodní logikou a vzorci.
- Zachování referenční integrity konzistentním mapováním dat napříč databázemi a systémy.
Tyto schopnosti prozkoumáme podrobněji. Nejprve se však pojďme ponořit do problémů souvisejících vytváření testovacích dat takže o nich víte a víte, jak je oslovit.
Výzvy testovacích dat při testování softwaru
Sourcing platné testovací údaje je základním kamenem efektivního testování. Inženýrské týmy však na cestě ke spolehlivému softwaru čelí mnoha výzvám.
Rozptýlené zdroje dat
Data, zejména podniková, se nacházejí v mnoha různých zdrojích, včetně starších sálových počítačů, SAP, relačních databází, NoSQL a různých cloudových prostředí. Tento rozptyl ve spojení s širokou škálou formátů komplikuje přístup k výrobním datům pro softwarové týmy. Také to zpomaluje proces získávání správných dat pro testování a výsledky neplatná testovací data.
Podnastavení pro zaostření
Inženýrské týmy se často potýkají se segmentací velkých a různorodých testovacích datových sad do menších, cílených podmnožin. Ale je to nutnost, protože tento rozchod jim pomáhá soustředit se na konkrétní věci testovací případy, což usnadňuje reprodukování a odstraňování problémů při zachování nízkého objemu testovacích dat a souvisejících nákladů.
Maximalizace pokrytí testem
Inženýři jsou také zodpovědní za zajištění toho, aby testovací data byla dostatečně komplexní, aby bylo možné důkladně definovat test testovací případyminimalizovat hustotu defektů a posílit spolehlivost softwaru. V tomto úsilí však čelí výzvám kvůli různým faktorům, jako je složitost systému, omezené zdroje, změny v softwaru, obavy o soukromí a bezpečnost dat a problémy se škálovatelností.
Realismus v testovacích datech
Snaha o realističnost testovacích dat ukazuje, jak zásadní je zrcadlit originál datové hodnoty s maximální věrností. Testovací data se musí co nejvíce podobat produkčnímu prostředí, aby se zabránilo falešně pozitivním nebo negativním výsledkům. Pokud této realističnosti není dosaženo, může to poškodit kvalitu a spolehlivost softwaru. Vzhledem k tomu musí specialisté věnovat velkou pozornost detailům připravit testovací data.
Aktualizace a údržba dat
Testovací data musí být pravidelně aktualizována, aby odrážela změny v produkčním prostředí a požadavky aplikací. Tento úkol však přichází s významnými výzvami, zejména v prostředích, kde je přístup k datům omezený kvůli souladu s předpisy. Koordinace cyklů obnovy dat a zajištění konzistence dat napříč testovacími prostředími se stávají komplexním úsilím, které vyžaduje pečlivou koordinaci a přísná opatření pro shodu.
Výzvy s reálnými testovacími daty
Podle průzkumu společnosti Syntho na LinkedIn 50 % společností využívá výrobní dataa 22 % používá maskovaná data k testování svého softwaru. Vybírají si skutečné údaje jak to vypadá jako snadné rozhodnutí: kopírovat existující data z produkčního prostředí, vložte jej do testovacího prostředí a použijte jej podle potřeby.
Nicméně pomocí skutečného data pro testování představuje několik výzev, včetně:
- Vyhněte se maskování dat, aby byla v souladu s předpisy o ochraně osobních údajů zabezpečení dat porušuje a dodržuje zákony zakazující použití skutečných dat pro účely testování.
- Zasazení dat do testovacího prostředí, které se obvykle liší od produkčního prostředí.
- Dostatečně pravidelně aktualizovat databáze.
Kromě těchto výzev se společnosti při výběru potýkají se třemi zásadními problémy skutečná data pro testování.
Limitovaná dostupnost
Omezená, vzácná nebo chybějící data jsou běžné, když vývojáři považují produkční data za vhodná testovací data. Přístup k vysoce kvalitním testovacím datům, zejména pro složité systémy nebo scénáře, je stále obtížnější. Tento nedostatek dat brání komplexním procesům testování a ověřování, což snižuje efektivitu testování softwaru.
Problémy s dodržováním předpisů
Přísné zákony na ochranu osobních údajů, jako je CPRA a GDPR, vyžadují ochranu osobních údajů v testovacích prostředích a ukládají přísné standardy dodržování předpisů pro sanitaci dat. V této souvislosti se berou v úvahu skutečná jména, adresy, telefonní čísla a SSN nalezená ve výrobních datech nelegální datové formáty.
Ochrana soukromí
Výzva k dodržování předpisů je jasná: používání původních osobních údajů jako testovacích údajů je zakázáno. Chcete-li tento problém vyřešit a zajistit, aby se při konstrukci nepoužívaly žádné PII testovací případy, testeři to musí znovu zkontrolovat citlivá data je před použitím v testovacích prostředích dezinfikován nebo anonymizován. Zatímco kritické pro zabezpečení datse tento úkol stává časově náročným a přidává další vrstvu složitosti pro testovací týmy.
Význam dat ze zkoušek kvality
Dobrá testovací data slouží jako páteř celého procesu QA. Je to záruka, že software funguje tak, jak má, funguje dobře v různých podmínkách a zůstává v bezpečí před narušením dat a škodlivými útoky. Má to však ještě jednu důležitou výhodu.
Znáte testování řazení doleva? Tento přístup posouvá testování do raných fází životního cyklu vývoje, takže nezpomaluje vývoj agile proces. Testování se stisknutou klávesou Shift-left snižuje čas a náklady spojené s testováním a laděním později v cyklu tím, že včas zachytí a opraví problémy.
Aby testování s posunem doleva fungovalo dobře, jsou nezbytné soubory testovacích dat, které vyhovují. Ty pomáhají vývojovým týmům a týmům QA důkladně testovat konkrétní scénáře. Klíčová je zde automatizace a zefektivnění manuálních procesů. Pomocí vhodného testu můžete zrychlit poskytování a vypořádat se s většinou problémů, o kterých jsme diskutovali nástroje pro generování dat se syntetickými daty.
Syntetická data jako řešení
Na syntetických datech test data management přístup je relativně nová, ale účinná strategie pro udržení kvality při řešení výzev. Společnosti se mohou spolehnout na syntetické generování dat, aby rychle vytvořily vysoce kvalitní testovací data.
Definice a vlastnosti
Syntetická testovací data jsou uměle generovaná data navržená k simulaci prostředí pro testování dat pro vývoj softwaru. Nahrazením PII falešnými údaji bez jakýchkoli citlivých informací jsou syntetická data test data management rychlejší a jednodušší.
Syntetická testovací data snižují rizika ochrany osobních údajů a také umožňují vývojářům přísně hodnotit výkon, zabezpečení a funkčnost aplikace v celé řadě potenciálních scénářů, aniž by to ovlivnilo skutečný systém. Nyní se pojďme podívat, co dalšího umí syntetické datové nástroje.
Řešení problémů s dodržováním předpisů a soukromí
Vezměme si jako příklad řešení společnosti Syntho. K řešení problémů s dodržováním předpisů a ochranou osobních údajů využíváme sofistikované maskování dat techniky spolu s nejmodernější technologií skenování PII. Skener PII společnosti Syntho s umělou inteligencí automaticky identifikuje a označí všechny sloupce v uživatelských databázích obsahujících přímé PII. To snižuje manuální práci a zajišťuje přesnou detekci citlivých dat, snižuje riziko narušení dat a nedodržení předpisů o ochraně osobních údajů.
Jakmile jsou sloupce s PII identifikovány, platforma Syntho nabízí falešná data jako nejlepší metodu deidentifikace v tomto případě. Tato funkce chrání citlivé původní PII tím, že je nahrazuje reprezentativními falešnými daty, která si stále zachovávají referenční integritu pro účely testování napříč databázemi a systémy. Toho je dosaženo prostřednictvím konzistentní funkce mapování, který zajišťuje, že nahrazená data odpovídají obchodní logice a vzorcům a zároveň splňují předpisy, jako je GDPR a HIPAA.
Poskytujte všestrannost při testování
Všestranná testovací data mohou společnostem pomoci překonat problém omezené dostupnosti dat a maximalizovat testovací pokrytí. Platforma Syntho podporuje svou všestrannost generování syntetických dat na základě pravidel.
Tento koncept zahrnuje vytváření testovacích dat dodržováním předem definovaných pravidel a omezení pro napodobování reálných dat nebo simulaci konkrétních scénářů. Generování syntetických dat na základě pravidel nabízí všestrannost při testování prostřednictvím různých strategií:
- Generování dat od začátku: Syntetická data založená na pravidlech umožňují generovat data, když jsou k dispozici omezené nebo žádné skutečné údaje. To vybaví testery a vývojáře potřebnými daty.
- Obohacující údaje: Obohacuje data přidáním více řádků a sloupců, což usnadňuje vytváření větších datových sad.
- Flexibilita a přizpůsobení: S přístupem založeným na pravidlech můžeme zůstat flexibilní a přizpůsobit se různým datovým formátům a strukturám a generovat syntetická data přizpůsobená konkrétním potřebám a scénářům.
- Čištění dat: To zahrnuje dodržování předem definovaných pravidel při generování dat pro opravu nekonzistencí, doplnění chybějících hodnot a odstranění poškozená testovací data. Zajišťuje kvality dat a integrita, zvláště důležité, když původní datový soubor obsahuje nepřesnosti, které by mohly ovlivnit výsledky testování.
Při výběru správného nástroje pro generování dat, je nezbytné zvážit určité faktory, abyste se ujistili, že skutečně usnadňují pracovní zátěž vašim týmům.
Úvahy při výběru nástrojů pro syntetická data
Výběr nástrojů pro syntetická data závisí na vašich obchodních potřebách, možnostech integrace a požadavcích na ochranu dat. I když je každá organizace jedinečná, nastínili jsme klíčová kritéria pro výběr syntetických látek nástroje pro generování dat.
Realismus dat
Ujistěte se, že nástroj, o kterém uvažujete generuje testovací data velmi podobné skutečným datům. Jen tak bude efektivně simulovat různé testovací scénáře a odhalit potenciální problémy. Nástroj by měl také nabízet možnosti přizpůsobení k napodobování různých distribucí dat, vzorců a anomálií v produkčním prostředí.
Diverzita dat
Hledejte nástroje, které umí generovat vzorek dat pokrývající širokou škálu případů použití, včetně různých datových typů, formátů a struktur relevantních pro testovaný software. Tato rozmanitost pomáhá ověřit, zda je systém robustní, a zajišťuje komplexní pokrytí testů.
Škálovatelnost a výkon
Zkontrolujte, jak dobře dokáže nástroj generovat velké objemy syntetických dat, zejména pro testování složitých nebo velkoobjemových systémů. Chcete nástroj, který lze škálovat tak, aby splňoval datové požadavky podnikových aplikací, aniž by se snížil výkon nebo spolehlivost.
Ochrana osobních údajů a zabezpečení
Upřednostněte nástroje s vestavěnými funkcemi pro ochranu citlivých nebo důvěrných informací při generování dat. Hledejte funkce, jako je anonymizace dat a soulad s předpisy na ochranu dat, abyste minimalizovali rizika ochrany soukromí a dodrželi zákony.
Integrace a kompatibilita
Vyberte si software, který bez problémů zapadne do vašeho stávajícího testovacího nastavení, abyste usnadnili snadné přijetí a integraci do pracovního postupu vývoje softwaru. Nástroj, který je kompatibilní s různými systémy pro ukládání dat, databázemi a testovacími platformami, bude univerzálnější a snáze se používá.
Například, Podporuje Syntho 20+ databázových konektorů a 5+ konektorů souborového systému, včetně oblíbených možností, jako je Microsoft SQL Server, Amazon S3 a Oracle, zajišťující bezpečnost dat a snadné generování dat.
Přizpůsobení a flexibilita
Hledejte nástroje, které nabízejí flexibilní možnosti přizpůsobení pro přizpůsobení generování syntetických dat konkrétním testovacím požadavkům a scénářům. Přizpůsobitelné parametry, jako jsou pravidla pro generování dat, vztahy a omezení, vám umožní doladit vygenerovaná data tak, aby odpovídala kritériím a cílům testování.
Abych to shrnul
Projekt význam testovacích dat ve vývoji softwaru nelze přeceňovat – právě to nám pomáhá identifikovat a opravovat chyby ve funkčnosti softwaru. Správa testovacích dat však není jen otázkou pohodlí; je zásadní pro dodržování předpisů a pravidel ochrany osobních údajů. Pokud to uděláte správně, můžete ulehčit pracovní zátěž vašim vývojovým týmům, ušetřit peníze a rychleji dostat produkty na trh.
Zde se syntetická data hodí. Poskytuje realistická a všestranná data bez příliš časově náročné práce a udržuje společnosti v souladu a zabezpečení. S nástroji pro generování syntetických dat je správa testovacích dat rychlejší a efektivnější.
Nejlepší na tom je, že kvalitní syntetická testovací data má na dosah každá společnost, bez ohledu na její účel. Vše, co musíte udělat, je najít spolehlivého poskytovatele nástrojů pro generování syntetických dat. Kontaktujte Syntho ještě dnes a rezervovat demo zdarma abyste viděli, jak mohou syntetická data prospět vašemu testování softwaru.
O autorech
Hlavní produktový ředitel a spoluzakladatel
Marijn má akademické vzdělání v oblasti výpočetní vědy, průmyslového inženýrství a financí a od té doby vynikal ve vývoji softwarových produktů, analýze dat a kybernetické bezpečnosti. Marijn nyní působí jako zakladatel a Chief Product Officer (CPO) ve společnosti Syntho a řídí inovace a strategickou vizi v popředí technologie.
Uložte si průvodce syntetickými daty hned teď!
- Co jsou syntetická data?
- Proč to organizace používají?
- Případy klientů syntetických dat s přidanou hodnotou
- Jak začít
