Zer da probaren datuak: garrantzia, aplikazioak eta erronkak
Edukien aurkibidea
Zer dira proba-datuak software-probetan?
Modu errazean, probako datuen definizioa hau da: Proba datuak hautatuta daude datu multzoak akatsak aurkitzeko eta softwareak behar duen moduan funtzionatzen duela ziurtatzeko erabiltzen da.
Probatzaileak eta ingeniariak oinarritzen dira probako datu multzoak, eskuz edo espezializatuekin muntatu datuak sortzeko tresnak probatzeko, softwarearen funtzionaltasuna egiaztatzeko, errendimendua ebaluatzeko eta segurtasuna indartzeko.
Kontzeptu hau zabalduz, zer diren proba-datuak probetan? Soiletik harago datu multzoak, probaren datuek sarrerako balio, eszenatoki eta baldintza sorta bat barne hartzen dute. Elementu hauek arreta handiz hautatzen dira entregagaiek softwaretik espero diren kalitate eta funtzionaltasun irizpide zorrotzak betetzen dituzten ala ez egiaztatzeko.
Hobeto jabetzeko probako datuen definizioa, azter ditzagun proba-datu mota ezberdinak.
Zeintzuk dira proba-datu motak?
ren helburu nagusia, berriz proba datuak softwareak espero bezala jokatzen duela ziurtatzea da, softwarearen errendimenduan eragiten duten faktoreak asko aldatzen dira. Aldakortasun horrek esan nahi du probalariek datu mota desberdinak erabili behar dituztela sistemaren portaera baldintza desberdinetan ebaluatzeko.
Beraz, erantzun diezaiogun galdera honi...zer dira proba-datuak software-probetan?—adibideekin.
- Proba datu positiboak softwarea funtzionamendu-baldintza normaletan probatzeko erabiltzen da, adibidez, auto bat errepide lau batean oztoporik gabe ibiltzen den egiaztatzeko.
- Proba datu negatiboak kotxearen errendimendua probatzea bezalakoa da ordezko pieza batzuek gaizki funtzionatzen badute. Softwareak nola erantzuten dion identifikatzen laguntzen du datu baliogabeak sarrerak edo sistemaren gainkarga.
- Baliokidetasun-klaseko probaren datuak Softwarearen barruan talde edo kategoria jakin baten portaera adierazten laguntzen du, bereziki, softwareak erabiltzaile edo sarrera mota desberdinak nola kudeatzen dituen probatzeko.
- Ausazko probaren datuak eredu zehatzik gabe sortzen da. Softwareak ustekabeko eszenatokiak ondo kudeatu ditzakeela ziurtatzen laguntzen du.
- Arauetan oinarritutako proba-datuak aurrez zehaztutako arau edo irizpideen arabera sortzen da. Banku-aplikazio batean, transakzio-datuak izan daitezke transakzio guztiek arauzko baldintza jakin batzuk betetzen dituztela ziurtatzeko edo kontuen saldoak muga zehatzetan mantentzen direla ziurtatzeko.
- Muga-probaren datuak softwareak balioak nola kudeatzen dituen egiaztatzen du tarte onargarrien muturreko muturretan. Ekipo batzuk bere muga absolutuetara bultzatzearen antzekoa da.
- Erregresio probaren datuak softwarean egindako azken aldaketak akats edo arazo berriak eragin dituen egiaztatzeko erabiltzen da.
Desberdin hauek erabiliz proba-datu motak, QA espezialistek modu eraginkorrean ebalua dezakete softwareak nahi bezala funtzionatzen duen, ahuleziak edo akatsak antzeman ditzakete eta, azken finean, sistemaren errendimendua hobetu.
Baina non lor ditzakete software taldeek datu horiek? Eztabaida dezagun hurrengoan.
Nola sortzen dira probaren datuak?
Hiru aukera hauek dituzu proba-datuak sortu zure proiekturako:
- Aukeratu lehendik dagoen datu-baseko datuak, bezeroen informazioa ezkutatuz, hala nola pertsonalki identifikatzeko informazioa (PII).
- Sortu eskuz probako datu errealistak arauetan oinarritutako datu-aplikazioekin.
- Sortu datu sintetikoak.
Datuen ingeniaritza talde askok planteamenduetako bakarrean oinarritzen dira, askotan denbora eta ahalegin gehien eskatzen duen metodoa aukeratzen dute. probako datuak sortzea. Esaterako, hautatzerakoan lagin datuak lehendik dauden datu-baseetatik, ingeniaritza-taldeek iturri anitzetatik atera behar dute lehenik, ondoren formateatu, garbitu eta ezkutatu, garapen- edo proba-inguruneetarako egokitzeko.
Beste erronka bat datuek proba-irizpide zehatzak betetzen dituztela ziurtatzea da: zehaztasuna, aniztasuna, irtenbide jakin baterako espezifikotasuna, kalitate handia eta datu pertsonalak babesteko araudia betetzea. Hala ere, erronka horiei modu eraginkorrean aurre egiten diete modernoek test data management planteamenduak, esaterako proba automatizatuko datuak sortzea.
Syntho plataforma erronka horiei aurre egiteko gaitasun ugari eskaintzen ditu, besteak beste:
- Desidentifikazio adimenduna tresna batek PII guztiak automatikoki identifikatzen dituenean, adituek denbora eta ahalegina aurreztuz.
- Informazio sentikorra lantzea, PII eta beste identifikatzaile batzuk sintetikoekin ordezkatuz datu simulatuak negozioaren logika eta ereduekin bat egiten duena.
- Erreferentziazko osotasuna mantentzea datu-base eta sistemetan datu-mapeo koherentearen bidez.
Gaitasun horiek zehatzago aztertuko ditugu. Baina lehenik eta behin, sakon ditzagun horri lotutako gaietan probako datuak sortzea beraz, haietaz jabetzen zara eta haiek nola zuzendu jakin.
Proba datuen erronkak software probetan
sourcing baliozko proba-datuak azterketa eraginkorraren oinarria da. Hala ere, ingeniaritza taldeek erronka asko dituzte software fidagarrirako bidean.
Sakabanatuta dauden datu-iturriak
Datuak, batez ere enpresen datuak, iturri ugaritan daude, besteak beste, antzinako mainframes, SAP, datu-base erlazionalak, NoSQL eta hodei-ingurune ezberdinetan. Dispertsio horrek, formatu ugarirekin batera, zaildu egiten du produkzio datuen sarbidea software taldeentzat. Gainera, probak eta emaitzak lortzeko datu egokiak lortzeko prozesua moteltzen du probako datu baliogabeak.
Fokuaren azpikonfigurazioa
Ingeniaritza-taldeek sarritan borrokan izaten dute proba-datu-multzo handiak eta askotarikoak azpimultzo txikiagoetan segmentatzeko. Baina egin beharrekoa da, haustura honek zehatzetan zentratzen laguntzen dielako proba kasuak, arazoak erreproduzitzea eta konpontzea erraztuz, probaren datuen bolumena eta lotutako kostuak baxu mantenduz.
Proba-estaldura maximizatzea
Ingeniariak ere arduratzen dira probaren datuak ondo definituta probatzeko nahikoa zabalak direla ziurtatzeaz proba kasuak, akatsen dentsitatea gutxitu eta softwarearen fidagarritasuna sendotu. Hala ere, ahalegin horretan erronkak dituzte hainbat faktoregatik, hala nola sistemaren konplexutasuna, baliabide mugatuak, software aldaketak, datuen pribatutasuna eta segurtasun kezkak eta eskalagarritasun arazoak.
Errealismoa proba datuetan
Proba datuetan errealismoaren bilaketak erakusten du zein erabakigarria den jatorrizko ispilua datuen balioak fideltasun handienarekin. Proba-datuek ekoizpen-ingurunearen antza handia izan behar dute positibo edo negatibo faltsuak saihesteko. Errealismo hori lortzen ez bada, softwarearen kalitatea eta fidagarritasuna kaltetu ditzake. Hori kontuan hartuta, espezialistek arreta handia jarri behar diete xehetasunei probaren datuak prestatzea.
Datuak freskatzea eta mantentzea
Proba datuak aldizka eguneratu behar dira ekoizpen-ingurunean eta aplikazio-eskakizunetan izandako aldaketak islatzeko. Dena den, zeregin honek erronka handiak ditu, batez ere datuetarako sarbidea mugatua den inguruneetan, araudia betetzeagatik. Datuak freskatzeko zikloak koordinatzea eta datuen koherentzia bermatzea proba-inguruneetan zehar koordinazio zorrotza eta betetze-neurri zorrotzak eskatzen dituzten ahalegin konplexu bihurtzen dira.
Proba datu errealekin erronkak
Synthok LinkedIn-en egindako inkestaren arabera, Enpresen %50ek produkzio datuak erabiltzen dituzte, eta %22k datu maskaratuak erabiltzen ditu softwarea probatzeko. Beraiek aukeratzen dute benetako datuak erabaki erraza dirudienez: kopiatu dauden datuak ekoizpen-ingurunetik, itsatsi proba-ingurunean eta erabili behar den moduan.
Hala ere, erreala erabiliz probak egiteko datuak hainbat erronka aurkezten ditu, besteak beste:
- Datuak ezkutatzea datuen pribatutasunaren araudia betetzeko, saihestu datuen segurtasuna probak egiteko datu errealak erabiltzea debekatzen duten legeak urratzea eta betetzea.
- Datuak proba-ingurunean egokitzea, normalean ekoizpen-ingurunetik desberdina dena.
- Datu-baseak aldizka nahikoa eguneratzea.
Erronka horiez gain, enpresek hiru arazo larri dituzte aukeratzerakoan benetako datuak probatzeko.
Erabilgarritasun mugatua
Datu mugatuak, urriak edo galdutakoak ohikoak dira garatzaileek ekoizpen-datuak kontuan hartzen dituztenean probaren datu egokiak. Kalitate handiko proba-datuak atzitzea, sistema edo eszenatoki konplexuetarako bereziki, gero eta zailagoa da. Datuen eskasia horrek proba eta baliozkotze prozesu integralak oztopatzen ditu, eta software probak egiteko ahaleginak eraginkorrak ez dira egiten.
Betetze-gaiak
Datuen pribatutasun-lege zorrotzek, hala nola CPRA eta GDPR, PII babestea eskatzen dute proba-inguruneetan, eta datuen saneamenduari buruzko betetze-estandar zorrotzak ezarriz. Testuinguru honetan, ekoizpen-datuetan aurkitutako benetako izenak, helbideak, telefono-zenbakiak eta SSNak hartzen dira kontuan legez kanpoko datu-formatuak.
Pribazitate kezkak
Betearen erronka argia da: debekatuta dago jatorrizko datu pertsonalak probako datu gisa erabiltzea. Arazo honi aurre egiteko eta eraikitzeko PIIrik erabiltzen ez dela ziurtatzeko proba kasuak, probalariek hori bi aldiz egiaztatu behar dute datu sentikorrak desinfektatu edo anonimatu egiten da proba-inguruneetan erabili aurretik. Kritikoa den arren datuen segurtasuna, zeregin honek denbora asko hartzen du eta beste konplexutasun-geruza bat gehitzen die proba-taldeei.
Kalitate proben datuen garrantzia
Proba datu onak QA prozesu osoaren ardatz gisa balio du. Softwareak behar bezala funtzionatzen duela, baldintza desberdinetan ondo funtzionatzen duela eta datu-hausteetatik eta eraso maltzuretatik babestuta egotearen bermea da. Hala ere, bada beste onura garrantzitsu bat.
Ezkerreko txandakako probak ezagutzen al dituzu? Ikuspegi honek probak garapenaren bizi-zikloaren hasierako faseetara bultzatzen ditu, moteldu ez dezan agile prozesua. Shift-left-left probek probak eta arazketarekin lotutako denbora eta kostuak murrizten ditu zikloan geroago, arazoak hasieran harrapatu eta konponduz.
Ezkerrerako txandakako probak ondo funtziona dezan, beharrezkoak dira probaren datu-multzo egokiak. Hauek garapen- eta QA-ko taldeei agertoki zehatzak ondo probatzen laguntzen diete. Automatizazioa eta eskuzko prozesuak arintzea funtsezkoak dira hemen. Hornidura bizkortu eta eztabaidatu ditugun erronka gehienei aurre egin dezakezu proba egokia erabiliz datuak sortzeko tresnak datu sintetikoekin.
Datu sintetikoak irtenbide gisa
Datuetan oinarritutako sintetikoa test data management hurbilketa Erronkei aurre egiteko kalitatea mantentzeko estrategia nahiko berria baina eraginkorra da. Enpresek datu sintetikoen sorreran oinarritu daitezke kalitate handiko proba-datuak azkar sortzeko.
Definizioa eta ezaugarriak
Proba sintetikoak softwarea garatzeko datuen proba-inguruneak simulatzeko diseinatuta artifizialki sortutako datuak dira. PII datu faltsuekin ordezkatuz informazio sentikorrik gabe, datu sintetikoak egiten dira test data management azkarrago eta errazago.
Proba sintetikoen datuek pribatutasun-arriskuak murrizten dituzte eta garatzaileei aplikazioaren errendimendua, segurtasuna eta funtzionaltasuna zorrotz ebaluatzeko aukera ematen diete hainbat eszenatoki potentzialetan, benetako sisteman eragin gabe. Orain, araka dezagun zer gehiago egin dezaketen datu sintetikoek.
Konpondu eta pribatutasun-erronkei aurre egin
Har dezagun Synthoren soluzioa adibide gisa. Betetze- eta pribatutasun-erronkei aurre egiteko, sofistikatuak erabiltzen ditugu datuen maskaratzea teknikak puntako PII eskaneatzeko teknologiarekin batera. Syntho-ren AI bidezko PII eskanerra PII zuzenak dituzten erabiltzaileen datu-baseetako zutabeak automatikoki identifikatzen eta markatzen ditu. Horrek eskuzko lana murrizten du eta datu sentikorren detekzioa zehatza bermatzen du, datu-hauste arriskua eta pribatutasun-arauak ez betetzeko arriskua murriztuz.
PII duten zutabeak identifikatu ondoren, Syntho-ren plataformak datu simulatuak eskaintzen ditu kasu honetan desidentifikazio metodo onena gisa. Ezaugarri honek jatorrizko PII sentikorra babesten du datu-base eta sistemetan probatzeko helburuetarako erreferentziazko osotasuna mantentzen duten datu simulatu adierazgarriekin ordezkatuz. Hau bidez lortzen da mapaketa funtzionaltasun koherentea, ordezkatutako datuak negozioaren logika eta ereduekin bat datozela ziurtatzen duena, GDPR eta HIPAA bezalako arauak betetzen diren bitartean.
Eman aldakortasuna probetan
Saiakuntza-datu polifazetikoak enpresei datuen erabilgarritasun mugatuaren erronka gainditzen eta proben estaldura maximizatzen lagun diezaiekete. Syntho plataformak aldakortasuna onartzen du arauetan oinarritutako datu sintetikoak sortzea.
Kontzeptu honek dakar probako datuak sortzea aurrez zehaztutako arauak eta mugak jarraituz, mundu errealeko datuak imitatzeko edo eszenatoki zehatzak simulatzeko. Arauetan oinarritutako datu sintetikoen sorrerak probak egiteko aldakortasuna eskaintzen du hainbat estrategiaren bidez:
- Datuak hutsetik sortzea: Arauetan oinarritutako datu sintetikoek datuak sortzea ahalbidetzen dute datu mugatuak edo benetakoak ez daudenean. Horrek beharrezko datuekin hornitzen ditu probatzaileak eta garatzaileak.
- Datu aberasgarriak: Datuak aberasten ditu errenkada eta zutabe gehiago gehituz, datu multzo handiagoak sortzea erraztuz.
- Malgutasuna eta pertsonalizazioa: Arauetan oinarritutako ikuspegiarekin, malgu egon gaitezke eta datu-formatu eta egitura desberdinetara egokitu gaitezke, behar eta eszenatoki zehatzetara egokitutako datu sintetikoak sortuz.
- Datuen garbiketa: Datuak sortzerakoan aurrez zehaztutako arauak jarraitzea dakar horrek inkoherentziak zuzentzeko, falta diren balioak betetzeko eta kentzeko. hondatutako proba-datuak. Bermatzen du datuen kalitatea eta osotasuna, bereziki garrantzitsua da jatorrizko datu-multzoak proben emaitzetan eragina izan dezaketen zehaztasunik ezak dituenean.
Eskubidea aukeratzerakoan datuak sortzeko tresnak, ezinbestekoa da zenbait faktore kontuan hartzea zure taldeen lan-karga benetan arintzen dutela ziurtatzeko.
Datu sintetikoen tresnak aukeratzerakoan kontuan hartzea
Datu sintetikoen tresnen aukeraketa zure negozio-beharren, integrazio-gaitasunen eta datuen pribatutasun-baldintzen araberakoa da. Erakunde bakoitza bakarra den arren, sintetikoak hautatzeko funtsezko irizpideak zehaztu ditugu datuak sortzeko tresnak.
Datuen errealismoa
Ziurtatu kontuan hartzen duzun tresna dela proba-datuak sortzen ditu mundu errealeko datuen antza handia duena. Orduan bakarrik modu eraginkorrean simulatuko ditu probaren hainbat eszenatoki eta arazo potentzialak detektatuko ditu. Tresnak pertsonalizazio aukerak ere eskaini beharko lituzke ekoizpen-inguruneetako datu-banaketa, eredu eta anomalia desberdinak imitatzeko.
Datuen aniztasuna
Bilatu sor ditzaketen tresnak lagin datuak erabilera-kasu ugari hartzen ditu, proban dagoen softwareari dagozkion datu-mota, formatu eta egitura desberdinak barne. Aniztasun horrek sistema sendoa den ala ez balioztatzen laguntzen du eta proben estaldura osoa bermatzen du.
Eskalagarritasuna eta errendimendua
Egiaztatu tresnak datu sintetiko bolumen handiak sor ditzakeen, batez ere sistema konplexuak edo bolumen handikoak probatzeko. Errendimendua edo fidagarritasuna arriskuan jarri gabe enpresa eskalako aplikazioen datu-eskakizunak betetzeko eskala daitekeen tresna bat nahi duzu.
Datuen pribatutasuna eta segurtasuna
Lehenetsi eginbide integratuak dituzten tresnak, datuak sortzen direnean informazio sentikorra edo konfidentziala babesteko. Bilatu datuen anonimotasuna eta datuak babesteko arauak betetzea bezalako eginbideak, pribatutasun-arriskuak gutxitzeko eta legea betetzeko.
Integrazioa eta bateragarritasuna
Aukeratu lehendik dagoen proben konfigurazioa ezin hobeto egokitzen den softwarea errazteko eta softwarearen garapeneko lan-fluxuan integratzea errazteko. Datuak biltegiratzeko sistema, datu-base eta proba-plataforma ezberdinekin bateragarria den tresna bat polifazetikoagoa eta erabiltzeko errazagoa izango da.
Esate baterako, Syntho euskarriak 20+ datu-base-konektore eta 5+ fitxategi-sistemaren konektore, Microsoft SQL Server, Amazon S3 eta Oracle bezalako aukera ezagunak barne, datuen segurtasuna eta datu-sorkuntza erraza bermatuz.
Pertsonalizazioa eta malgutasuna
Bilatu pertsonalizazio aukera malguak eskaintzen dituzten tresnak, datu sintetikoak sortzea proba-baldintza eta eszenatoki zehatzetara egokitzeko. Parametro pertsonalizagarriek, hala nola, datuak sortzeko arauak, erlazioak eta murrizketak, sortutako datuak zehatz-mehatz ditzakezu probaren irizpideekin eta helburuekin bat etor daitezen.
Laburbilduz
The probako datuen esanahia softwarearen garapenean ezin da gehiegi esan; hori da softwarearen funtzionalitatearen akatsak identifikatzen eta zuzentzen laguntzen diguna. Baina proben datuak kudeatzea ez da erosotasun kontua soilik; funtsezkoa da araudia eta pribatutasun arauak betetzeko. Ongi eginez gero, zure garapen-taldeen lan-karga arindu daiteke, dirua aurreztuz eta produktuak azkarrago merkaturatuz.
Hortik datoz datu sintetikoak. Datu errealistak eta polifazetikoak eskaintzen ditu denbora gehiegi landu gabe, enpresak betetzen eta seguru mantenduz. Datu sintetikoak sortzeko tresnekin, probako datuak kudeatzea azkarragoa eta eraginkorragoa da.
Zatirik onena da kalitatezko test sintetikoen datuak enpresa guztien eskura daudela, edozein dela ere bere helburuak. Egin behar duzun guztia datuak sortzeko tresna sintetikoen hornitzaile fidagarri bat aurkitzea da. Jarri harremanetan Synthorekin gaur eta erreserbatu doako demo bat datu sintetikoak zure software probak nola onura ditzakeen ikusteko.
Egileei buruz
Produktu zuzendaria eta sortzailekidea
Marijnek informatika, industria ingeniaritza eta finantza arloko prestakuntza akademikoa du, eta orduz geroztik software produktuen garapenean, datuen analisian eta zibersegurtasunean egindako roletan nabarmendu da. Marijn Syntho enpresan sortzaile eta produktuen zuzendari nagusia (CPO) ari da lanean, teknologiaren abangoardian berrikuntza eta ikuspegi estrategikoa bultzatuz.
Gorde zure datu sintetikoen gida orain!
- Zer dira datu sintetikoak?
- Zergatik erabiltzen dute erakundeek?
- Datu sintetikoen bezeroen kasuak balioan jartzea
- Nola hasi
