Mis on testiandmed: olulisus, rakendused ja väljakutsed
Sisukord
Mis on tarkvara testimise testiandmed?
Lihtsamalt öeldes katseandmete määratlus on see: valitud on testiandmed andmekogumid kasutatakse vigade leidmiseks ja tarkvara toimimise tagamiseks nii, nagu ta peaks.
Testijad ja insenerid toetuvad katseandmekogumidkas käsitsi või spetsiaalselt kokku pandud testandmete genereerimise tööriistad, et kontrollida tarkvara funktsionaalsust, hinnata jõudlust ja tugevdada turvalisust.
Seda kontseptsiooni laiendades millised on testimise andmed? Peale lihtsalt andmekogumid, testiandmed hõlmavad sisendväärtuste, stsenaariumide ja tingimuste vahemikku. Need elemendid on hoolikalt valitud, et kontrollida, kas tulemused vastavad tarkvaralt oodatavatele rangetele kvaliteedi- ja funktsionaalsuskriteeriumidele.
Et paremini aru saada katseandmete määratlus, uurime erinevat tüüpi testiandmeid.
Millised on testiandmete tüübid?
Kuigi esmane eesmärk testimise andmed on tagada, et tarkvara käituks ootuspäraselt, on tarkvara jõudlust mõjutavad tegurid väga erinevad. See varieeruvus tähendab, et testijad peavad kasutama erinevat tüüpi andmeid, et hinnata süsteemi käitumist erinevates tingimustes.
Niisiis, vastame sellele küsimusele -mis on tarkvara testimise testiandmed? – koos näidetega.
- Positiivsed testi andmed kasutatakse tarkvara testimiseks tavapärastes töötingimustes, näiteks kontrollimaks, kas auto sõidab tasasel teel ilma takistusteta.
- Testi negatiivsed andmed on nagu auto jõudluse testimine teatud varuosade talitlushäiretega. See aitab tuvastada, kuidas tarkvara reageerib vigased andmed sisendid või süsteemi ülekoormus.
- Samaväärsuse klassi testi andmed aitab esindada konkreetse rühma või kategooria käitumist tarkvara sees, et testida eelkõige seda, kuidas tarkvara käsitleb erinevat tüüpi kasutajaid või sisestusi.
- Juhuslikud katseandmed genereeritakse ilma konkreetse mustrita. See aitab tagada, et tarkvara saab ootamatute stsenaariumidega sujuvalt hakkama.
- Reeglipõhised testiandmed genereeritakse vastavalt eelnevalt määratletud reeglitele või kriteeriumidele. Pangarakenduses võivad need olla tehinguandmed, mis on genereeritud tagamaks, et kõik tehingud vastavad teatud regulatiivsetele nõuetele või kontojäägid jäävad kindlaksmääratud piiridesse.
- Piirikatse andmed kontrollib, kuidas tarkvara haldab väärtusi vastuvõetavate vahemike äärmistes otstes. See sarnaneb mõne varustuse täieliku piirini viimisega.
- Regressioonitesti andmed kasutatakse selleks, et kontrollida, kas tarkvara hiljutised muudatused on põhjustanud uusi defekte või probleeme.
Kasutades neid erinevaid katseandmete tüübid, saavad kvaliteedikontrolli spetsialistid tõhusalt hinnata, kas tarkvara töötab ettenähtud viisil, tuvastada kõik nõrkused või vead ning lõpuks parandada süsteemi jõudlust.
Aga kust saavad tarkvarameeskonnad need andmed hankida? Arutame seda järgmisena.
Kuidas testiandmeid luuakse?
Selleks on teil kolm järgmist võimalust luua katseandmeid teie projekti jaoks:
- Valige andmed olemasolevast andmebaasist, varjates klienditeavet, näiteks isikut tuvastavat teavet (PII).
- Loo käsitsi realistlikud katseandmed reeglipõhiste andmerakendustega.
- Looge sünteetilisi andmeid.
Paljud andmetehnika meeskonnad tuginevad ainult ühele lähenemisviisile, valides liiga sageli kõige aeganõudvama ja vaevanõudvama meetodi. testandmete genereerimine. Näiteks korjamisel näidisandmed olemasolevatest andmebaasidest peavad insenerimeeskonnad selle esmalt mitmest allikast eraldama, seejärel vormindama, puhastama ja maskeerima, muutes selle arendus- või testimiskeskkondadeks sobivaks.
Teine väljakutse on tagada, et andmed vastaksid konkreetsetele testimiskriteeriumidele: täpsus, mitmekesisus, konkreetse lahenduse spetsiifilisus, kõrge kvaliteet ja vastavus isikuandmete kaitse eeskirjadele. Kuid need väljakutsed on kaasaegsed tõhusalt lahendatud test data management lähenemisviise, nagu automatiseeritud testandmete genereerimine.
Syntho platvorm pakub nende väljakutsetega toimetulemiseks mitmesuguseid võimalusi, sealhulgas:
- Nutikas tuvastamise eemaldamine, kui tööriist tuvastab automaatselt kõik isikut tuvastavad andmed, säästes ekspertide aega ja vaeva.
- Tundliku teabe ümberkäimine, asendades isikut tõendavad andmed ja muud identifikaatorid sünteetiliste tunnustega matkivad andmed mis ühtib äriloogika ja -mustritega.
- Viidete terviklikkuse säilitamine andmebaaside ja süsteemide järjepideva andmete kaardistamise abil.
Uurime neid võimalusi üksikasjalikumalt. Kuid kõigepealt süveneme sellega seotud probleemidesse katseandmete loomine nii et olete neist teadlik ja teate, kuidas nendega toime tulla.
Andmete testimise väljakutsed tarkvara testimisel
Allhange kehtivad katseandmed on tõhusa testimise nurgakivi. Kuid insenerimeeskonnad seisavad teel usaldusväärse tarkvara poole silmitsi üsna paljude väljakutsetega.
Hajutatud andmeallikad
Andmed, eriti ettevõtte andmed, asuvad paljudes allikates, sealhulgas pärandsuurarvutid, SAP, relatsiooniandmebaasid, NoSQL ja mitmesugused pilvekeskkonnad. See hajutamine koos paljude vormingutega muudab keerulisemaks juurdepääs tootmisandmetele tarkvarameeskondade jaoks. Samuti aeglustab see õigete andmete hankimist testimiseks ja tulemuste saamiseks kehtetud testiandmed.
Fookuse alamseade
Insenerimeeskondadel on sageli raskusi suurte ja mitmekesiste katseandmete segmenteerimisega väiksemateks sihitud alamhulkadeks. Kuid see on kohustuslik, kuna see lahkuminek aitab neil keskenduda konkreetsele testjuhtumid, mis muudab probleemide reprodutseerimise ja parandamise lihtsamaks, hoides samal ajal testandmete mahu ja nendega seotud kulud madalad.
Testi ulatuse maksimeerimine
Insenerid vastutavad ka selle eest, et katseandmed oleksid piisavalt põhjalikud, et testida põhjalikult määratleda testjuhtumid, minimeerida defektide tihedust ja tugevdada tarkvara töökindlust. Siiski seisavad nad selles jõupingutuses silmitsi väljakutsetega, mis on tingitud erinevatest teguritest, nagu süsteemi keerukus, piiratud ressursid, tarkvara muudatused, andmete privaatsus- ja turvaprobleemid ning mastaapsuse probleemid.
Realism katseandmetes
Püüdlus katseandmetes realistlikkuse poole näitab, kui oluline on originaali peegeldamine andmeväärtused ülima truudusega. Valepositiivsete või negatiivsete tulemuste vältimiseks peavad katseandmed väga sarnanema tootmiskeskkonnaga. Kui seda realistlikkust ei saavutata, võib see kahjustada tarkvara kvaliteeti ja töökindlust. Arvestades seda, peavad spetsialistid pöörama suurt tähelepanu detailidele valmistada ette katseandmed.
Andmete värskendamine ja hooldus
Katseandmeid tuleb regulaarselt uuendada, et kajastada muutusi tootmiskeskkonnas ja rakendusnõuetes. Selle ülesandega kaasnevad aga märkimisväärsed väljakutsed, eriti keskkondades, kus juurdepääs andmetele on eeskirjade järgimise tõttu piiratud. Andmete värskendamise tsüklite koordineerimine ja andmete järjepidevuse tagamine testimiskeskkondades muutuvad keerukateks ettevõtmisteks, mis nõuavad hoolikat kooskõlastamist ja rangeid vastavusmeetmeid.
Väljakutsed tõeliste testandmetega
Syntho uuringu kohaselt LinkedInis 50% ettevõtetest kasutab tootmisandmeidja 22% kasutavad oma tarkvara testimiseks maskeeritud andmeid. Nad valivad tegelikud andmed kuna see tundub olevat lihtne otsus: kopeeri olemasolevaid andmeid tootmiskeskkonnast, kleepige see testkeskkonda ja kasutage seda vastavalt vajadusele.
Kasutades aga päris andmed testimiseks esitab mitmeid väljakutseid, sealhulgas:
- Vältige andmete maskeerimist andmete privaatsuseeskirjade järgimiseks andmekaitse rikub ja järgib seadusi, mis keelavad tegelike andmete kasutamise testimise eesmärgil.
- Andmete sobitamine testkeskkonda, mis tavaliselt erineb tootmiskeskkonnast.
- Andmebaase uuendatakse piisavalt regulaarselt.
Lisaks nendele väljakutsetele maadlevad ettevõtted valiku tegemisel kolme kriitilise probleemiga tegelikud andmed testimiseks.
Piiratud saadavus
Piiratud, napid või puudulikud andmed on tavalised, kui arendajad peavad tootmisandmeid kui sobivad katseandmed. Juurdepääs kvaliteetsetele testiandmetele, eriti keerukate süsteemide või stsenaariumide jaoks, muutub üha keerulisemaks. See andmete nappus takistab kõikehõlmavaid testimis- ja valideerimisprotsesse, muutes tarkvara testimise jõupingutused vähem tõhusaks.
Vastavusprobleemid
Ranged andmekaitseseadused, nagu CPRA ja GDPR, nõuavad isikuandmete kaitset testkeskkondades, kehtestades andmete desinfitseerimisele ranged vastavusstandardid. Selles kontekstis võetakse arvesse tootmisandmetest leitud tegelikke nimesid, aadresse, telefoninumbreid ja SSN-e ebaseaduslikud andmevormingud.
Privaatsusega seotud probleemid
Vastavuse väljakutse on selge: algsete isikuandmete kasutamine katseandmetena on keelatud. Selle probleemi lahendamiseks ja tagamaks, et koostamisel ei kasutata isikut tuvastavat teavet testjuhtumid, peavad testijad seda veel kord kontrollima tundlikke andmeid on enne testimiskeskkondades kasutamist desinfitseeritud või anonüümseks muudetud. Kuigi kriitiline andmekaitse, muutub see ülesanne aeganõudvaks ja muudab testimismeeskondade jaoks veel ühe kihi keerukamaks.
Kvaliteedikatseandmete tähtsus
Head testi andmed toimib kogu QA protsessi selgroona. See on garantii, et tarkvara töötab nii nagu peab, toimib hästi erinevates tingimustes ning on kaitstud andmetega seotud rikkumiste ja pahatahtlike rünnakute eest. Siiski on veel üks oluline eelis.
Kas olete kursis vasaku nihkega testimisega? See lähenemisviis lükkab testimise arenduse elutsükli varajastesse etappidesse, et see ei aeglustaks agile protsessi. Vasakule nihutamisega testimine vähendab tsükli hilisemas etapis testimise ja silumisega seotud aega ja kulusid, tuvastades ja parandades probleemid varakult.
Selleks, et nihkega vasakule testimine toimiks hästi, on vajalikud nõuetele vastavad katseandmed. Need aitavad arendus- ja kvaliteedikontrollimeeskondadel konkreetseid stsenaariume põhjalikult testida. Siin on võtmetähtsusega automatiseerimine ja käsitsi protsesside sujuvamaks muutmine. Saate kiirendada ettevalmistamist ja lahendada enamiku probleemidest, mida arutasime, kasutades sobivat testi andmete genereerimise tööriistad sünteetiliste andmetega.
Sünteetilised andmed lahendusena
Sünteetiline andmepõhine test data management lähenemine on suhteliselt uus, kuid tõhus strateegia kvaliteedi säilitamiseks väljakutsetega toimetulemisel. Ettevõtted saavad kvaliteetsete testandmete kiireks loomiseks tugineda sünteetiliste andmete genereerimisele.
Mõiste ja omadused
Sünteetilised testiandmed on kunstlikult loodud andmed, mis on loodud tarkvaraarenduse andmete testimiskeskkondade simuleerimiseks. Asendades isikut tõendava teabe näidisandmetega, ilma tundliku teabeta, teevad sünteetilised andmed test data management kiiremini ja lihtsamalt.
Sünteetilised testiandmed vähendavad privaatsusriske ja võimaldavad arendajatel ka rangelt hinnata rakenduse jõudlust, turvalisust ja funktsionaalsust mitmesugustes võimalikes stsenaariumides, ilma et see mõjutaks tegelikku süsteemi. Nüüd uurime, mida veel sünteetilised andmetööriistad saavad teha.
Tegelege vastavuse ja privaatsusega seotud probleemidega
Võtame näiteks Syntho lahenduse. Nõuetele vastavuse ja privaatsusega seotud probleemide lahendamiseks kasutame keerukaid andmete maskeerimine tehnikaid koos tipptasemel isikuandmete tuvastamise skaneerimise tehnoloogiaga. Syntho AI-toega PII-skanner tuvastab ja märgistab automaatselt kõik kasutajaandmebaasides olevad veerud, mis sisaldavad otseseid PII-sid. See vähendab käsitsitööd ja tagab tundlike andmete täpse tuvastamise, vähendades andmetega seotud rikkumiste ja privaatsuseeskirjade eiramise ohtu.
Kui PII-ga veerud on tuvastatud, pakub Syntho platvorm sel juhul parima tuvastusmeetodina näidisandmeid. See funktsioon kaitseb tundlikku algset isikut tuvastavat teavet, asendades need esinduslike näidisandmetega, mis säilitavad andmebaaside ja süsteemide testimise eesmärgil viiteterviklikkuse. See saavutatakse läbi järjepidev kaardistamise funktsionaalsus, mis tagab, et asendatud andmed vastavad äriloogikale ja -mustritele, järgides samal ajal eeskirju, nagu GDPR ja HIPAA.
Pakkuge testimisel mitmekülgsust
Mitmekülgsed testimisandmed võivad aidata ettevõtetel ületada andmete piiratud kättesaadavuse väljakutse ja maksimeerida testide ulatust. Syntho platvorm toetab oma mitmekülgsust reeglipõhine sünteetiliste andmete genereerimine.
See kontseptsioon hõlmab katseandmete loomine järgides eelmääratletud reegleid ja piiranguid, et jäljendada reaalseid andmeid või simuleerida konkreetseid stsenaariume. Reeglipõhine sünteetiliste andmete genereerimine pakub testimisel mitmekülgsust erinevate strateegiate kaudu:
- Andmete loomine nullist: Reeglipõhised sünteetilised andmed võimaldavad genereerida andmeid, kui tegelikud andmed on piiratud või puuduvad. See varustab testijad ja arendajad vajalike andmetega.
- Andmete rikastamine: See rikastab andmeid, lisades rohkem ridu ja veerge, muutes suuremate andmekogumite loomise lihtsamaks.
- Paindlikkus ja kohandamine: Reeglipõhise lähenemisviisi abil saame jääda paindlikuks ja kohaneda erinevate andmevormingute ja -struktuuridega, genereerides sünteetilisi andmeid, mis on kohandatud konkreetsetele vajadustele ja stsenaariumidele.
- Andmete puhastamine: See hõlmab andmete genereerimisel etteantud reeglite järgimist, et parandada ebakõlasid, täita puuduvad väärtused ja eemaldada rikutud testiandmed. See tagab andmete kvaliteedi ja terviklikkus, mis on eriti oluline, kui algne andmekogum sisaldab ebatäpsusi, mis võivad testimise tulemusi mõjutada.
Õige valimisel andmete genereerimise tööriistad, on oluline arvestada teatud teguritega, et olla kindel, et need tegelikult teie meeskondade töökoormust kergendavad.
Kaalutlused sünteetiliste andmetööriistade valimisel
Sünteetiliste andmetööriistade valik sõltub teie ettevõtte vajadustest, integreerimisvõimalustest ja andmete privaatsusnõuetest. Kuigi iga organisatsioon on ainulaadne, oleme välja toonud sünteetiliste materjalide valimise peamised kriteeriumid andmete genereerimise tööriistad.
Andmete realism
Veenduge, et tööriist, mida kaalute genereerib katseandmeid sarnanevad väga reaalsete andmetega. Alles siis simuleerib see tõhusalt erinevaid katsestsenaariume ja tuvastab võimalikud probleemid. Tööriist peaks pakkuma ka kohandamisvõimalusi, et jäljendada erinevaid andmete jaotusi, mustreid ja kõrvalekaldeid tootmiskeskkondades.
Andmete mitmekesisus
Otsige tööriistu, mis võivad genereerida näidisandmed mis hõlmab laia valikut kasutusjuhtumeid, sealhulgas testitava tarkvara jaoks olulised erinevad andmetüübid, vormingud ja struktuurid. See mitmekesisus aitab kontrollida, kas süsteem on töökindel, ja tagab igakülgse testimise.
Skaleeritavus ja jõudlus
Kontrollige, kui hästi suudab tööriist genereerida suuri sünteetilisi andmeid, eriti keerukate või suuremahuliste süsteemide testimiseks. Soovite tööriista, mida saaks suurendada, et vastata ettevõtte mastaabis rakenduste andmenõuetele, ilma et see kahjustaks jõudlust või töökindlust.
Andmete privaatsus ja turvalisus
Andmete loomisel tundliku või konfidentsiaalse teabe kaitsmiseks seadke prioriteediks sisseehitatud funktsioonidega tööriistad. Otsige privaatsusriskide minimeerimiseks ja seaduste järgimiseks selliseid funktsioone nagu andmete anonüümseks muutmine ja andmekaitseeeskirjade järgimine.
Integratsioon ja ühilduvus
Valige tarkvara, mis sobib sujuvalt teie olemasoleva testimise seadistusega, et hõlbustada hõlpsat kasutuselevõttu ja tarkvaraarenduse töövoogu integreerimist. Erinevate andmesalvestussüsteemide, andmebaaside ja testimisplatvormidega ühilduv tööriist on mitmekülgsem ja hõlpsamini kasutatav.
Näiteks Syntho toetab 20+ andmebaasipistikut ja 5+ failisüsteemi konnektorit, sealhulgas populaarsed valikud nagu Microsoft SQL Server, Amazon S3 ja Oracle, mis tagavad andmete ohutuse ja hõlpsa andmete genereerimise.
Kohandamine ja paindlikkus
Otsige tööriistu, mis pakuvad paindlikke kohandamisvõimalusi, et kohandada sünteetiliste andmete genereerimist vastavalt konkreetsetele testimisnõuetele ja -stsenaariumidele. Kohandatavad parameetrid, nagu andmete genereerimise reeglid, seosed ja piirangud, võimaldavad teil loodud andmeid testimiskriteeriumide ja -eesmärkidega vastavusse viimiseks häälestada.
Kokkuvõtvalt
. katseandmete tähendus Tarkvaraarenduses ei saa üle hinnata – see aitab meil tuvastada ja parandada tarkvara funktsionaalsuse vigu. Kuid katseandmete haldamine ei ole ainult mugavuse küsimus; see on eeskirjade ja privaatsusreeglite järgimiseks ülioluline. Õige tegemine võib teie arendusmeeskondade töökoormust kergendada, säästa raha ja jõuda toodete turule kiiremini.
Siin tulevad kasuks sünteetilised andmed. See pakub realistlikke ja mitmekülgseid andmeid ilma liigse ajamahuka tööta, hoides ettevõtted vastavuses ja turvaliselt. Sünteetiliste andmete genereerimise tööriistadega muutub testandmete haldamine kiiremaks ja tõhusamaks.
Parim osa on see, et kvaliteetsed sünteetilised testiandmed on iga ettevõtte jaoks käeulatuses, olenemata selle eesmärkidest. Kõik, mida pead tegema, on leida usaldusväärne sünteetiliste andmete genereerimise tööriistade pakkuja. Võtke Synthoga ühendust juba täna ja broneerige tasuta demo et näha, kuidas sünteetilised andmed võivad teie tarkvara testimisel kasu saada.
Autoritest
Tootejuht ja kaasasutaja
Marijnil on arvutiteaduse, tööstustehnoloogia ja rahanduse akadeemiline taust ning sellest ajast alates on ta silma paistnud tarkvaratoodete arenduse, andmeanalüütika ja küberturvalisuse alal. Marijn tegutseb nüüd Syntho asutaja ja tootejuhina (CPO), kes juhib innovatsiooni ja strateegilist visiooni tehnoloogia esirinnas.
Salvestage oma sünteetiliste andmete juhend kohe!
- Mis on sünteetilised andmed?
- Miks organisatsioonid seda kasutavad?
- Väärtust lisavad sünteetiliste andmete kliendi juhtumid
- Kuidas alustada
