Hvad er testdata: betydning, applikationer og udfordringer
Indholdsfortegnelse
Hvad er testdata i softwaretest?
I enkle vendinger, definition af testdata er dette: Testdata er valgt datasæt bruges til at finde fejl og sikre, at softwaren fungerer, som den skal.
Testere og ingeniører stoler på test datasæt, hvad enten de er samlet manuelt eller med specialiserede test værktøjer til datagenerering, for at verificere softwarefunktionalitet, vurdere ydeevne og styrke sikkerheden.
Udvider dette koncept, hvad er testdata i test? Ud over det blotte datasæt, inkluderer testdata en række inputværdier, scenarier og betingelser. Disse elementer er nøje udvalgt for at validere, om leverancerne opfylder de strenge kriterier for kvalitet og funktionalitet, der forventes af software.
At få bedre styr på definition af testdata, lad os udforske forskellige typer testdata.
Hvilke typer testdata er der?
Mens det primære mål med test data er at sikre, at softwaren opfører sig som forventet, varierer de faktorer, der påvirker softwarens ydeevne, meget. Denne variabilitet betyder, at testere skal bruge forskellige typer data til at vurdere systemets adfærd under forskellige forhold.
Så lad os besvare dette spørgsmål -hvad er testdata i softwaretestning? - med eksempler.
- Positive testdata bruges til at teste softwaren under normale driftsforhold, for eksempel for at kontrollere, om en bil kører jævnt på en flad vej uden nogen forhindringer.
- Negative testdata er som at teste bilens ydeevne med visse reservedele, der ikke fungerer. Det hjælper med at identificere, hvordan softwaren reagerer på ugyldige data indgange eller systemoverbelastning.
- Ekvivalensklassetestdata hjælper med at repræsentere adfærden for en specifik gruppe eller kategori i softwaren for at teste, især hvordan softwaren håndterer forskellige typer brugere eller input.
- Tilfældige testdata genereres uden noget specifikt mønster. Det hjælper med at sikre, at softwaren kan håndtere uventede scenarier problemfrit.
- Regelbaserede testdata genereres i henhold til foruddefinerede regler eller kriterier. I en bankapp kan det være transaktionsdata, der genereres for at sikre, at alle transaktioner opfylder visse regulatoriske krav, eller at kontosaldi forbliver inden for specificerede grænser.
- Grænsetestdata kontrollerer, hvordan softwaren håndterer værdier i de yderste ender af acceptable områder. Det svarer til at presse noget udstyr til dets absolutte grænser.
- Regressionstestdata bruges til at kontrollere, om nogen nylige ændringer af softwaren har udløst nye defekter eller problemer.
Ved at bruge disse forskellige typer af testdata, kan QA-specialister effektivt vurdere, om softwaren fungerer efter hensigten, lokalisere eventuelle svagheder eller fejl og i sidste ende forbedre systemets ydeevne.
Men hvor kan softwareteams få disse data? Lad os diskutere det næste.
Hvordan skabes testdata?
Du har følgende tre muligheder for at oprette testdata til dit projekt:
- Cherry-pick dataene fra den eksisterende database og maskerer kundeoplysninger såsom personligt identificerbare oplysninger (PII).
- Opret manuelt realistiske testdata med regelbaserede dataapplikationer.
- Generer syntetiske data.
Mange dataingeniørteams er afhængige af blot én af tilgangene og vælger alt for ofte den mest tidskrævende og indsatskrævende metode til generering af testdata. For eksempel ved plukning prøvedata fra eksisterende databaser skal ingeniørteams først udtrække det fra flere kilder, derefter formatere, skrubbe og maskere det, så det passer til udviklings- eller testmiljøer.
En anden udfordring er at sikre, at data opfylder specifikke testkriterier: nøjagtighed, mangfoldighed, specificitet for en bestemt løsning, høj kvalitet og overholdelse af regler om beskyttelse af persondata. Imidlertid løses disse udfordringer effektivt af moderne test data management tilgange, som f.eks automatisk generering af testdata.
Syntho platformen tilbyder en række muligheder til at håndtere disse udfordringer, herunder:
- Smart afidentifikation, når et værktøj automatisk identificerer alle PII, hvilket sparer eksperter for tid og kræfter.
- Omgåelse af følsomme oplysninger ved at erstatte PII og andre identifikatorer med syntetiske hånlige data der stemmer overens med forretningslogik og mønstre.
- Opretholdelse af referenceintegritet ved ensartet datakortlægning på tværs af databaser og systemer.
Vi vil undersøge disse muligheder mere detaljeret. Men lad os først dykke ned i de problemer, der er relateret til oprettelse af testdata så du er opmærksom på dem og ved, hvordan du adresserer dem.
Test dataudfordringer i softwaretest
Sourcing gyldige testdata er en hjørnesten i effektiv testning. Ingeniørteams står dog over for en del udfordringer på vejen til pålidelig software.
Spredte datakilder
Data, især virksomhedsdata, findes på tværs af et utal af kilder, herunder ældre mainframes, SAP, relationelle databaser, NoSQL og forskellige cloudmiljøer. Denne spredning, kombineret med en bred vifte af formater, komplicerer adgang til produktionsdata for software-teams. Det bremser også processen med at få de rigtige data til test og resultater ugyldige testdata.
Underindstilling for fokus
Ingeniørteams kæmper ofte med at segmentere store og forskellige testdatasæt i mindre, målrettede undersæt. Men det er et must-do, da dette brud hjælper dem med at fokusere på specifikke test tilfælde, hvilket gør det nemmere at reproducere og løse problemer, samtidig med at mængden af testdata og tilhørende omkostninger holdes lav.
Maksimering af testdækning
Ingeniører er også ansvarlige for at sikre, at testdata er omfattende nok til at blive grundigt testdefineret test tilfælde, minimere defekttætheden og styrke softwarens pålidelighed. De står dog over for udfordringer i denne indsats på grund af forskellige faktorer, såsom systemkompleksitet, begrænsede ressourcer, ændringer i software, bekymringer om databeskyttelse og sikkerhed samt skalerbarhedsproblemer.
Realisme i testdata
Jagten på realisme i testdata viser, hvor afgørende det er at spejle originalen dataværdier med største troskab. Testdata skal meget ligne produktionsmiljøet for at undgå falske positive eller negative. Hvis denne realisme ikke opnås, kan det skade softwarekvaliteten og pålideligheden. I betragtning af det, skal specialister være meget opmærksomme på detaljer, når de udarbejde testdata.
Opdatering og vedligeholdelse af data
Testdata skal opdateres regelmæssigt for at afspejle ændringer i produktionsmiljøet og applikationskravene. Denne opgave kommer dog med betydelige udfordringer, især i miljøer, hvor adgangen til data er begrænset på grund af overholdelse af lovgivningen. Koordinering af dataopdateringscyklusser og sikring af datakonsistens på tværs af testmiljøer bliver komplekse bestræbelser, der kræver omhyggelig koordinering og strenge overholdelsesforanstaltninger.
Udfordringer med rigtige testdata
Ifølge Synthos undersøgelse på LinkedIn, 50 % af virksomhederne bruger produktionsdata, og 22 % bruger maskerede data til at teste deres software. De vælger faktiske data da det virker som en nem beslutning: kopi eksisterende data fra produktionsmiljøet, indsæt det i testmiljøet og brug det efter behov.
Men ved hjælp af ægte data til test byder på flere udfordringer, herunder:
- Maskering af data for at overholde databeskyttelsesforskrifter, undgå datasikkerhed overtræder og overholder love, der forbyder brug af rigtige data til testformål.
- Tilpasning af data til testmiljøet, som normalt adskiller sig fra produktionsmiljøet.
- Opdatering af databaser regelmæssigt nok.
Ud over disse udfordringer kæmper virksomheder med tre kritiske spørgsmål, når de vælger reelle data til testning.
Begrænset tilgængelighed
Begrænsede, knappe eller savnede data er almindelige, når udviklere betragter produktionsdata som passende testdata. Adgang til testdata af høj kvalitet, især for komplekse systemer eller scenarier, bliver stadig sværere. Denne knaphed på data hæmmer omfattende test- og valideringsprocesser, hvilket gør softwaretestning mindre effektiv.
Problemer med overholdelse
Strenge databeskyttelseslove såsom CPRA og GDPR kræver beskyttelse af PII i testmiljøer, hvilket pålægger strenge overholdelsesstandarder for datasanering. I denne sammenhæng betragtes rigtige navne, adresser, telefonnumre og SSN'er fundet i produktionsdata ulovlige dataformater.
Beskyttelse af personlige oplysninger
Overholdelsesudfordringen er klar: Brug af originale personlige data som testdata er forbudt. For at løse dette problem og sikre, at der ikke bruges PII til at konstruere test tilfælde, skal testerne dobbelttjekke det følsomme data er desinficeret eller anonymiseret, før den bruges i testmiljøer. Mens kritisk for datasikkerhed, bliver denne opgave tidskrævende og tilføjer endnu et lag af kompleksitet til testhold.
Vigtigheden af kvalitetstestdata
Gode testdata fungerer som rygraden i hele QA-processen. Det er en garanti for, at softwaren fungerer som den skal, fungerer godt under forskellige forhold og forbliver sikker mod databrud og ondsindede angreb. Der er dog en anden vigtig fordel.
Kender du til venstreskift-test? Denne tilgang skubber testning mod de tidlige stadier i udviklingens livscyklus, så den ikke bremser agile behandle. Skift-venstre-test reducerer tiden og omkostningerne forbundet med test og fejlretning senere i cyklussen ved at fange og rette problemer tidligt.
For at Skift-venstre-test skal fungere godt, er kompatible testdatasæt nødvendige. Disse hjælper udviklings- og QA-teams med at teste specifikke scenarier grundigt. Automatisering og strømlining af manuelle processer er nøglen her. Du kan fremskynde klargøringen og tackle de fleste af de udfordringer, vi diskuterede, ved at bruge passende test datagenereringsværktøjer med syntetiske data.
Syntetisk data som løsning
En syntetisk databaseret test data management tilgang er en relativt ny, men effektiv strategi til at opretholde kvalitet og samtidig tackle udfordringer. Virksomheder kan stole på syntetisk datagenerering for hurtigt at skabe testdata af høj kvalitet.
Definition og egenskaber
Syntetiske testdata er kunstigt genererede data designet til at simulere datatestmiljøer til softwareudvikling. Ved at erstatte PII med mock data uden nogen følsomme oplysninger, syntetiske data gør test data management hurtigere og lettere.
Syntetiske testdata sænker privatlivsrisici og lader også udviklere nøje vurdere appens ydeevne, sikkerhed og funktionalitet på tværs af en række potentielle scenarier uden at påvirke det virkelige system. Lad os nu undersøge, hvad syntetiske dataværktøjer ellers kan.
Håndter compliance- og privatlivsudfordringer
Lad os tage Synthos løsning som eksempel. For at tackle compliance- og privatlivsudfordringer anvender vi sofistikerede datamaskering teknikker sammen med state-of-the-art PII-scanningsteknologi. Synthos AI-drevne PII-scanner identificerer og markerer automatisk alle kolonner i brugerdatabaser, der indeholder direkte PII'er. Dette reducerer det manuelle arbejde og sikrer nøjagtig detektering af følsomme data, hvilket mindsker risikoen for databrud og manglende overholdelse af fortrolighedsbestemmelserne.
Når kolonner med PII er identificeret, tilbyder Synthos platform falske data som den bedste afidentifikationsmetode i dette tilfælde. Denne funktion beskytter følsomme originale PII ved at erstatte dem med repræsentative falske data, der stadig bevarer referenceintegritet til testformål på tværs af databaser og systemer. Dette opnås gennem konsekvent kortlægningsfunktionalitet, som sikrer, at de erstattede data matcher forretningslogikken og mønstrene, mens de overholder regler som GDPR og HIPAA.
Give alsidighed i test
Alsidige testdata kan hjælpe virksomheder med at overkomme udfordringen med begrænset datatilgængelighed og maksimere testdækningen. Syntho-platformen understøtter alsidighed med sin regelbaseret syntetisk datagenerering.
Dette koncept involverer oprettelse af testdata ved at følge foruddefinerede regler og begrænsninger for at efterligne data fra den virkelige verden eller simulere specifikke scenarier. Regelbaseret syntetisk datagenerering tilbyder alsidighed i test gennem forskellige strategier:
- Generering af data fra bunden: Regelbaserede syntetiske data gør det muligt at generere data, når begrænsede eller ingen reelle data er tilgængelige. Dette udstyrer testere og udviklere med de nødvendige data.
- Berigende data: Det beriger data ved at tilføje flere rækker og kolonner, hvilket gør det nemmere at oprette større datasæt.
- Fleksibilitet og tilpasning: Med den regelbaserede tilgang kan vi forblive fleksible og tilpasse os forskellige dataformater og strukturer, og generere syntetiske data skræddersyet til specifikke behov og scenarier.
- Datarensning: Dette involverer at følge foruddefinerede regler, når der genereres data for at rette uoverensstemmelser, udfylde manglende værdier og fjerne beskadigede testdata. Det sikrer datakvalitet og integritet, især vigtigt, når det originale datasæt indeholder unøjagtigheder, der kan påvirke testresultater.
Når du vælger det rigtige datagenereringsværktøjer, det er vigtigt at overveje visse faktorer for at sikre, at de rent faktisk letter arbejdsbyrden for dine teams.
Overvejelser ved valg af syntetiske dataværktøjer
Valget af syntetiske dataværktøjer afhænger af dine forretningsbehov, integrationsmuligheder og krav til databeskyttelse. Selvom enhver organisation er unik, har vi skitseret nøglekriterierne for at vælge syntetisk datagenereringsværktøjer.
Datarealisme
Sørg for, at det værktøj, du overvejer genererer testdata tæt på data fra den virkelige verden. Først da vil det effektivt simulere forskellige testscenarier og opdage potentielle problemer. Værktøjet bør også tilbyde tilpasningsmuligheder for at efterligne forskellige datadistributioner, mønstre og anomalier i produktionsmiljøer.
Datadiversitet
Se efter værktøjer, der kan generere prøvedata dækker en bred vifte af use cases, herunder forskellige datatyper, formater og strukturer, der er relevante for den software, der testes. Denne mangfoldighed hjælper med at validere, om systemet er robust, og sikrer omfattende testdækning.
Skalerbarhed og ydeevne
Tjek, hvor godt værktøjet kan generere store mængder syntetiske data, især til test af komplekse eller store systemer. Du vil have et værktøj, der kan skaleres op for at opfylde datakravene for applikationer i virksomhedsskala uden at gå på kompromis med ydeevne eller pålidelighed.
Databeskyttelse og sikkerhed
Prioriter værktøjer med indbyggede funktioner til at beskytte følsomme eller fortrolige oplysninger, når du genererer data. Se efter funktioner som dataanonymisering og overholdelse af databeskyttelsesforskrifter for at minimere privatlivsrisici og overholde loven.
Integration og kompatibilitet
Vælg software, der problemfrit passer til din eksisterende testopsætning for at lette overtagelsen og integrationen i softwareudviklingens workflow. Et værktøj, der er kompatibelt med forskellige datalagringssystemer, databaser og testplatforme, vil være mere alsidigt og lettere at bruge.
For eksempel: Syntho understøtter 20+ databaseforbindelser og 5+ filsystemforbindelser, inklusive populære muligheder som Microsoft SQL Server, Amazon S3 og Oracle, der sikrer datasikkerhed og nem datagenerering.
Tilpasning og fleksibilitet
Søg værktøjer, der tilbyder fleksible tilpasningsmuligheder til at skræddersy generering af syntetiske data til specifikke testkrav og scenarier. Tilpasselige parametre, såsom datagenereringsregler, relationer og begrænsninger, giver dig mulighed for at finjustere de genererede data, så de matcher testkriterierne og -målene.
For at opsummere
betydningen af testdata i softwareudvikling kan ikke overvurderes – det er det, der hjælper os med at identificere og rette fejl i softwarefunktionalitet. Men håndtering af testdata er ikke kun et spørgsmål om bekvemmelighed; det er afgørende for at overholde regler og regler for beskyttelse af personlige oplysninger. Hvis du gør det rigtigt, kan du lette arbejdsbyrden for dine udviklingsteams, spare penge og få produkter hurtigere på markedet.
Det er her, syntetiske data kommer til nytte. Det giver realistiske og alsidige data uden for meget tidskrævende arbejde, hvilket holder virksomhederne overensstemmende og sikre. Med værktøjer til generering af syntetiske data bliver styring af testdata hurtigere og mere effektiv.
Det bedste er, at syntetiske testdata af høj kvalitet er inden for rækkevidde for enhver virksomhed, uanset deres formål. Alt du skal gøre er at finde en pålidelig leverandør af værktøjer til generering af syntetiske data. Kontakt Syntho i dag og bestil en gratis demo for at se, hvordan syntetiske data kan gavne din softwaretest.
Om forfatterne
Chief Product Officer & Co-founder
Marijn har en akademisk baggrund inden for datalogi, industriteknik og finans og har siden da udmærket sig i roller på tværs af softwareproduktudvikling, dataanalyse og cybersikkerhed. Marijn fungerer nu som grundlægger og Chief Product Officer (CPO) hos Syntho, der driver innovation og strategisk vision på forkant med teknologien.
Gem din guide til syntetiske data nu!
- Hvad er syntetiske data?
- Hvorfor bruger organisationer det?
- Værdiskabende syntetiske data klientcases
- Sådan starter du
