Was sind Testdaten: Bedeutung, Anwendungen und Herausforderungen
Inhaltsverzeichnis
Was sind Testdaten beim Softwaretest?
In einfachen Worten, Testdatendefinition ist das: Testdaten sind ausgewählt Datensätze Wird verwendet, um Fehler zu finden und sicherzustellen, dass die Software ordnungsgemäß funktioniert.
Tester und Ingenieure verlassen sich darauf Datensätze testen, ob manuell oder mit Fachpersonal montiert Testen Sie Tools zur Datengenerierung, um die Softwarefunktionalität zu überprüfen, die Leistung zu bewerten und die Sicherheit zu erhöhen.
Dieses Konzept erweiternd, Was sind Testdaten beim Testen?? Mehr als nur DatensätzeTestdaten umfassen eine Reihe von Eingabewerten, Szenarien und Bedingungen. Diese Elemente werden sorgfältig ausgewählt, um zu überprüfen, ob die Ergebnisse die strengen Qualitäts- und Funktionalitätskriterien erfüllen, die von Software erwartet werden.
Um es besser zu verstehen TestdatendefinitionLassen Sie uns verschiedene Arten von Testdaten untersuchen.
Welche Arten von Testdaten gibt es?
Während das Hauptziel von Testdaten Ziel ist es sicherzustellen, dass sich die Software wie erwartet verhält. Die Faktoren, die die Softwareleistung beeinflussen, sind sehr unterschiedlich. Diese Variabilität bedeutet, dass Tester unterschiedliche Datentypen verwenden müssen, um das Verhalten des Systems unter verschiedenen Bedingungen zu bewerten.
Beantworten wir also diese Frage:Was sind Testdaten beim Softwaretesten? – mit Beispielen.
- Positive Testdaten wird verwendet, um die Software unter normalen Betriebsbedingungen zu testen, um beispielsweise zu überprüfen, ob ein Auto auf einer ebenen Straße ohne Hindernisse reibungslos fährt.
- Negative Testdaten ist so, als würde man die Leistung des Autos testen, während bestimmte Ersatzteile nicht richtig funktionieren. Es hilft zu erkennen, wie die Software darauf reagiert ungültige Daten Eingänge oder Systemüberlastung.
- Testdaten der Äquivalenzklasse hilft dabei, das Verhalten einer bestimmten Gruppe oder Kategorie innerhalb der Software darzustellen, um insbesondere zu testen, wie die Software mit verschiedenen Arten von Benutzern oder Eingaben umgeht.
- Zufällige Testdaten wird ohne bestimmtes Muster generiert. Dadurch wird sichergestellt, dass die Software unerwartete Szenarien reibungslos bewältigen kann.
- Regelbasierte Testdaten wird nach vordefinierten Regeln oder Kriterien generiert. In einer Banking-App können Transaktionsdaten generiert werden, um sicherzustellen, dass alle Transaktionen bestimmte regulatorische Anforderungen erfüllen oder dass Kontostände innerhalb bestimmter Grenzen bleiben.
- Grenztestdaten Überprüft, wie die Software Werte an den äußersten Enden akzeptabler Bereiche verwaltet. Es ist so, als würde man ein Gerät an seine absoluten Grenzen bringen.
- Regressionstestdaten wird verwendet, um zu überprüfen, ob kürzliche Änderungen an der Software zu neuen Mängeln oder Problemen geführt haben.
Durch die Verwendung dieser unterschiedlichen Arten von TestdatenQA-Spezialisten können effektiv beurteilen, ob die Software wie vorgesehen funktioniert, etwaige Schwachstellen oder Fehler lokalisieren und letztendlich die Leistung des Systems verbessern.
Doch woher können Softwareteams diese Daten beziehen? Lassen Sie uns das als nächstes besprechen.
Wie entstehen Testdaten?
Sie haben die folgenden drei Möglichkeiten Testdaten erstellen für Ihr Projekt:
- Wählen Sie die Daten aus der vorhandenen Datenbank aus und maskieren Sie Kundeninformationen wie personenbezogene Daten (PII).
- Manuell erstellen realistische Testdaten mit regelbasierten Datenanwendungen.
- Generieren Sie synthetische Daten.
Viele Data-Engineering-Teams verlassen sich nur auf einen der Ansätze und entscheiden sich allzu oft für die zeitaufwändigste und aufwändigste Methode Testdatengenerierung. Zum Beispiel beim Kommissionieren Beispieldaten Aus vorhandenen Datenbanken müssen Ingenieurteams sie zunächst aus mehreren Quellen extrahieren, sie dann formatieren, bereinigen und maskieren, um sie für Entwicklungs- oder Testumgebungen geeignet zu machen.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten bestimmte Prüfkriterien erfüllen: Genauigkeit, Vielfalt, Spezifität für eine bestimmte Lösung, hohe Qualität und Einhaltung der Vorschriften zum Schutz personenbezogener Daten. Diese Herausforderungen werden jedoch von modernen Unternehmen effektiv bewältigt test data management Ansätze, wie z automatisierte Testdatengenerierung.
Die Syntho-Plattform bietet eine Reihe von Funktionen zur Bewältigung dieser Herausforderungen, darunter:
- Intelligente De-Identifizierung, wenn ein Tool automatisch alle PII identifiziert, was Experten Zeit und Mühe spart.
- Umgehen sensibler Informationen durch Ersetzen von PII und anderen Identifikatoren durch synthetische Scheindaten das mit Geschäftslogik und -mustern übereinstimmt.
- Wahrung der referenziellen Integrität durch konsistente Datenzuordnung über Datenbanken und Systeme hinweg.
Wir werden diese Funktionen genauer untersuchen. Aber lassen Sie uns zunächst auf die damit verbundenen Probleme eingehen Testdaten erstellen So sind Sie sich ihrer bewusst und wissen, wie Sie sie angehen können.
Testdatenherausforderungen beim Softwaretesten
Sourcing gültige Testdaten ist ein Eckpfeiler effektiver Tests. Allerdings stehen Entwicklungsteams auf dem Weg zu zuverlässiger Software vor einigen Herausforderungen.
Verstreute Datenquellen
Daten, insbesondere Unternehmensdaten, befinden sich in einer Vielzahl von Quellen, darunter ältere Mainframes, SAP, relationale Datenbanken, NoSQL und verschiedene Cloud-Umgebungen. Diese Streuung, gepaart mit einer großen Auswahl an Formaten, erschwert die Arbeit Zugriff auf Produktionsdaten für Software-Teams. Es verlangsamt auch den Prozess, die richtigen Daten für Tests und Ergebnisse zu erhalten ungültige Testdaten.
Subsetting für den Fokus
Entwicklungsteams haben oft Schwierigkeiten, große und vielfältige Testdatensätze in kleinere, zielgerichtete Teilmengen zu segmentieren. Aber es ist ein Muss, da diese Trennung ihnen hilft, sich auf bestimmte Dinge zu konzentrieren TestfälleDies erleichtert die Reproduktion und Behebung von Problemen und hält gleichzeitig das Testdatenvolumen und die damit verbundenen Kosten niedrig.
Maximierung der Testabdeckung
Ingenieure sind auch dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass die Testdaten umfassend genug sind, um sie gründlich testen zu können Testfälle, minimieren Sie die Fehlerdichte und stärken Sie die Zuverlässigkeit der Software. Dabei stehen sie jedoch aufgrund verschiedener Faktoren vor Herausforderungen, wie z. B. der Systemkomplexität, begrenzten Ressourcen, Änderungen in der Software, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken sowie Skalierbarkeitsproblemen.
Realismus in Testdaten
Das Streben nach Realismus in Testdaten zeigt, wie wichtig es ist, das Original widerzuspiegeln Datenwerte mit höchster Treue. Testdaten müssen der Produktionsumgebung sehr ähnlich sein, um falsch positive oder negative Ergebnisse zu vermeiden. Wenn dieser Realismus nicht erreicht wird, kann dies die Qualität und Zuverlässigkeit der Software beeinträchtigen. Vor diesem Hintergrund müssen Spezialisten bei der Arbeit sehr auf die Details achten Testdaten vorbereiten.
Datenaktualisierung und -wartung
Testdaten müssen regelmäßig aktualisiert werden, um Änderungen in der Produktionsumgebung und den Anwendungsanforderungen widerzuspiegeln. Allerdings bringt diese Aufgabe erhebliche Herausforderungen mit sich, insbesondere in Umgebungen, in denen der Zugriff auf Daten aufgrund der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften eingeschränkt ist. Die Koordinierung von Datenaktualisierungszyklen und die Sicherstellung der Datenkonsistenz in Testumgebungen werden zu komplexen Aufgaben, die eine sorgfältige Koordination und strenge Compliance-Maßnahmen erfordern.
Herausforderungen mit echten Testdaten
Laut Synthos Umfrage auf LinkedIn, 50 % der Unternehmen nutzen Produktionsdatenund 22 % verwenden maskierte Daten, um ihre Software zu testen. Sie wählen wirkliche Daten da es eine einfache Entscheidung zu sein scheint: kopieren existierende Daten aus der Produktionsumgebung, fügen Sie es in die Testumgebung ein und verwenden Sie es nach Bedarf.
Allerdings mit real Daten zum Testen stellt mehrere Herausforderungen dar, darunter:
- Vermeiden Sie das Maskieren von Daten zur Einhaltung der Datenschutzbestimmungen Datensicherheit Verstöße und Einhaltung von Gesetzen, die die Nutzung realer Daten zu Testzwecken verbieten.
- Einpassen der Daten in die Testumgebung, die sich normalerweise von der Produktionsumgebung unterscheidet.
- Datenbanken regelmäßig genug aktualisieren.
Zusätzlich zu diesen Herausforderungen müssen sich Unternehmen bei der Auswahl mit drei kritischen Problemen auseinandersetzen reale Daten zum Prüfen.
Begrenzte Verfügbarkeit
Begrenzte, knappe oder fehlende Daten sind häufig, wenn Entwickler Produktionsdaten als solche betrachten geeignete Testdaten. Der Zugriff auf qualitativ hochwertige Testdaten, insbesondere für komplexe Systeme oder Szenarien, wird immer schwieriger. Diese Datenknappheit behindert umfassende Test- und Validierungsprozesse und macht Softwaretests weniger effektiv.
Compliance-Probleme
Strenge Datenschutzgesetze wie CPRA und DSGVO erfordern den Schutz personenbezogener Daten in Testumgebungen und legen strenge Compliance-Standards für die Datenbereinigung fest. In diesem Zusammenhang werden echte Namen, Adressen, Telefonnummern und SSNs berücksichtigt, die in Produktionsdaten gefunden werden illegale Datenformate.
Datenschutzrechtliche Bedenken
Die Compliance-Herausforderung ist klar: Die Verwendung ursprünglicher personenbezogener Daten als Testdaten ist verboten. Um dieses Problem zu beheben und sicherzustellen, dass beim Erstellen keine personenbezogenen Daten verwendet werden Testfälle, Tester müssen das noch einmal überprüfen sensible Daten werden vor der Verwendung in Testumgebungen bereinigt oder anonymisiert. Während kritisch für Datensicherheit, wird diese Aufgabe zeitaufwändig und erhöht die Komplexität für die Testteams zusätzlich.
Bedeutung hochwertiger Testdaten
Gute Testdaten dient als Rückgrat des gesamten QS-Prozesses. Es ist eine Garantie dafür, dass Software ordnungsgemäß funktioniert, unter unterschiedlichen Bedingungen gut funktioniert und vor Datenschutzverletzungen und böswilligen Angriffen geschützt ist. Es gibt jedoch noch einen weiteren wichtigen Vorteil.
Kennen Sie sich mit Shift-Left-Tests aus? Dieser Ansatz verschiebt das Testen in die frühen Phasen des Entwicklungslebenszyklus, sodass es die Entwicklung nicht verlangsamt agile Verfahren. Shift-Left-Tests reduzieren den Zeit- und Kostenaufwand für das Testen und Debuggen später im Zyklus, indem Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden.
Damit Shift-Left-Tests gut funktionieren, sind konforme Testdatensätze erforderlich. Diese helfen Entwicklungs- und Qualitätssicherungsteams, bestimmte Szenarien gründlich zu testen. Automatisierung und Rationalisierung manueller Prozesse sind hier von entscheidender Bedeutung. Sie können die Bereitstellung beschleunigen und die meisten der von uns besprochenen Herausforderungen bewältigen, indem Sie geeignete Tests verwenden Tools zur Datengenerierung mit synthetischen Daten.
Synthetische Daten als Lösung
Eine synthetische datenbasierte test data management Ansatz ist eine relativ neue, aber effiziente Strategie zur Aufrechterhaltung der Qualität bei gleichzeitiger Bewältigung von Herausforderungen. Unternehmen können sich auf die Generierung synthetischer Daten verlassen, um schnell qualitativ hochwertige Testdaten zu erstellen.
Definition und Eigenschaften
Bei synthetischen Testdaten handelt es sich um künstlich generierte Daten, die dazu dienen, Datentestumgebungen für die Softwareentwicklung zu simulieren. Durch den Ersatz der personenbezogenen Daten durch Scheindaten ohne sensible Informationen werden synthetische Daten erzeugt test data management schneller und einfacher.
Synthetische Testdaten verringern Datenschutzrisiken und ermöglichen es Entwicklern außerdem, die Leistung, Sicherheit und Funktionalität der App in einer Reihe potenzieller Szenarien genau zu bewerten, ohne das reale System zu beeinträchtigen. Lassen Sie uns nun untersuchen, was synthetische Datentools sonst noch leisten können.
Bewältigen Sie Compliance- und Datenschutzherausforderungen
Nehmen wir als Beispiel die Lösung von Syntho. Um Compliance- und Datenschutzherausforderungen zu bewältigen, setzen wir hochentwickelte Mitarbeiter ein Datenmaskierung Techniken zusammen mit modernster PII-Scantechnologie. Synthos KI-gestützter PII-Scanner identifiziert und markiert automatisch alle Spalten in Benutzerdatenbanken, die direkte PIIs enthalten. Dies reduziert den manuellen Aufwand und gewährleistet die genaue Erkennung sensibler Daten, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen und der Nichteinhaltung von Datenschutzbestimmungen verringert wird.
Sobald Spalten mit PII identifiziert sind, bietet die Plattform von Syntho in diesem Fall Scheindaten als beste Methode zur Anonymisierung an. Diese Funktion schützt sensible Original-PII, indem sie durch repräsentative Scheindaten ersetzt wird, die dennoch die referenzielle Integrität für Testzwecke in Datenbanken und Systemen beibehalten. Dies wird erreicht durch konsistente Mapping-FunktionalitätDadurch wird sichergestellt, dass die ersetzten Daten der Geschäftslogik und den Geschäftsmustern entsprechen und gleichzeitig Vorschriften wie DSGVO und HIPAA einhalten.
Bieten Sie Vielseitigkeit beim Testen
Vielseitige Testdaten können Unternehmen dabei helfen, die Herausforderung der begrenzten Datenverfügbarkeit zu meistern und die Testabdeckung zu maximieren. Die Syntho-Plattform unterstützt Vielseitigkeit mit ihren Regelbasierte Generierung synthetischer Daten.
Dieses Konzept beinhaltet Testdaten erstellen indem Sie vordefinierte Regeln und Einschränkungen befolgen, um reale Daten nachzuahmen oder bestimmte Szenarien zu simulieren. Die regelbasierte Generierung synthetischer Daten bietet Vielseitigkeit beim Testen durch verschiedene Strategien:
- Daten von Grund auf generieren: Regelbasierte synthetische Daten ermöglichen die Generierung von Daten, wenn nur begrenzte oder keine realen Daten verfügbar sind. Dadurch werden Tester und Entwickler mit den notwendigen Daten ausgestattet.
- Anreichernde Daten: Es bereichert Daten durch das Hinzufügen weiterer Zeilen und Spalten und erleichtert so die Erstellung größerer Datensätze.
- Flexibilität und Anpassung: Mit dem regelbasierten Ansatz können wir flexibel bleiben und uns an unterschiedliche Datenformate und -strukturen anpassen und so synthetische Daten generieren, die auf spezifische Bedürfnisse und Szenarien zugeschnitten sind.
- Datenbereinigung: Dies beinhaltet die Einhaltung vordefinierter Regeln bei der Datengenerierung, um Inkonsistenzen zu korrigieren, fehlende Werte zu ergänzen und zu entfernen beschädigte Testdaten. Es sorgt dafür Datenqualität und Integrität, besonders wichtig, wenn der Originaldatensatz Ungenauigkeiten enthält, die sich auf die Testergebnisse auswirken könnten.
Bei der Wahl des Richtigen Tools zur Datengenerierung, Es ist wichtig, bestimmte Faktoren zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass sie Ihre Teams tatsächlich entlasten.
Überlegungen bei der Auswahl synthetischer Datentools
Die Wahl der Tools für synthetische Daten hängt von Ihren Geschäftsanforderungen, Integrationsmöglichkeiten und Datenschutzanforderungen ab. Obwohl jede Organisation einzigartig ist, haben wir die wichtigsten Kriterien für die Auswahl von synthetischen Materialien dargelegt Tools zur Datengenerierung.
Datenrealismus
Stellen Sie sicher, dass das Tool, das Sie in Betracht ziehen generiert Testdaten Sie ähneln stark realen Daten. Nur dann können verschiedene Testszenarien effektiv simuliert und potenzielle Probleme erkannt werden. Das Tool sollte außerdem Anpassungsoptionen bieten, um unterschiedliche Datenverteilungen, Muster und Anomalien in Produktionsumgebungen nachzuahmen.
Datenvielfalt
Suchen Sie nach Tools, die generieren können Beispieldaten deckt ein breites Spektrum an Anwendungsfällen ab, einschließlich verschiedener Datentypen, Formate und Strukturen, die für die zu testende Software relevant sind. Diese Vielfalt hilft bei der Validierung, ob das System robust ist, und stellt eine umfassende Testabdeckung sicher.
Skalierbarkeit und Leistung
Prüfen Sie, wie gut das Tool große Mengen synthetischer Daten generieren kann, insbesondere zum Testen komplexer oder großvolumiger Systeme. Sie möchten ein Tool, das skalierbar ist, um die Datenanforderungen von Anwendungen im Unternehmensmaßstab zu erfüllen, ohne Kompromisse bei der Leistung oder Zuverlässigkeit einzugehen.
Datenschutz und Sicherheit
Priorisieren Sie Tools mit integrierten Funktionen zum Schutz sensibler oder vertraulicher Informationen bei der Datengenerierung. Achten Sie auf Funktionen wie Datenanonymisierung und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, um Datenschutzrisiken zu minimieren und Gesetze einzuhalten.
Integration und Kompatibilität
Wählen Sie Software, die nahtlos zu Ihrem bestehenden Test-Setup passt, um eine einfache Einführung und Integration in den Softwareentwicklungs-Workflow zu ermöglichen. Ein Tool, das mit verschiedenen Datenspeichersystemen, Datenbanken und Testplattformen kompatibel ist, wird vielseitiger und einfacher zu verwenden sein.
Zum Beispiel, Syntho unterstützt Über 20 Datenbankkonnektoren und über 5 Dateisystemkonnektoren, darunter beliebte Optionen wie Microsoft SQL Server, Amazon S3 und Oracle, sorgen für Datensicherheit und einfache Datengenerierung.
Anpassung und Flexibilität
Suchen Sie nach Tools, die flexible Anpassungsoptionen bieten, um die Generierung synthetischer Daten an spezifische Testanforderungen und -szenarien anzupassen. Anpassbare Parameter wie Datengenerierungsregeln, Beziehungen und Einschränkungen ermöglichen Ihnen die Feinabstimmung der generierten Daten an die Testkriterien und -ziele.
Um zusammenzufassen
Das Bedeutung von Testdaten in der Softwareentwicklung kann nicht genug betont werden – es hilft uns, Fehler in der Softwarefunktionalität zu erkennen und zu beheben. Doch die Verwaltung von Testdaten ist nicht nur eine Frage der Bequemlichkeit; Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Einhaltung von Vorschriften und Datenschutzbestimmungen. Wenn Sie es richtig machen, können Sie Ihren Entwicklungsteams die Arbeit erleichtern, Geld sparen und Produkte schneller auf den Markt bringen.
Hier kommen synthetische Daten zum Einsatz. Es liefert realistische und vielseitige Daten ohne allzu großen zeitintensiven Aufwand und sorgt so dafür, dass Unternehmen konform und sicher sind. Mit Tools zur Generierung synthetischer Daten wird die Verwaltung von Testdaten schneller und effizienter.
Das Beste daran ist, dass hochwertige synthetische Testdaten für jedes Unternehmen erreichbar sind, unabhängig von seinen Zwecken. Sie müssen lediglich einen zuverlässigen Anbieter von Tools zur Generierung synthetischer Daten finden. Kontaktieren Sie Syntho noch heute und Buchen Sie eine kostenlose Demo um zu sehen, wie synthetische Daten Ihren Softwaretests zugute kommen können.
Über die Autoren
Chief Product Officer und Mitbegründer
Marijn verfügt über einen akademischen Hintergrund in den Bereichen Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen und Finanzen und hat sich seitdem in den Bereichen Softwareproduktentwicklung, Datenanalyse und Cybersicherheit hervorgetan. Marijn fungiert jetzt als Gründer und Chief Product Officer (CPO) bei Syntho und treibt Innovationen und strategische Visionen an der Spitze der Technologie voran.
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