Mitä testidata on: merkitys, sovellukset ja haasteet
Sisällysluettelo
Mitä testidata on ohjelmistotestauksessa?
Yksinkertaisesti sanottuna, testidatan määritelmä on tämä: Testitiedot on valittu tietueita käytetään etsimään vikoja ja varmistamaan, että ohjelmisto toimii niin kuin sen pitääkin.
Testaajat ja insinöörit luottavat testidatajoukot, joko koottu manuaalisesti tai erikoistuneiden kanssa testidatan luontityökalut, varmistaa ohjelmiston toimivuuden, arvioida suorituskykyä ja vahvistaa turvallisuutta.
Laajenna tätä käsitettä, mikä on testidata testauksessa? Pelon yli tietueita, testitiedot sisältävät joukon syötearvoja, skenaarioita ja ehtoja. Nämä elementit valitaan huolellisesti sen varmistamiseksi, täyttävätkö suoritukset ohjelmistoilta vaadittavat tiukat laatu- ja toiminnallisuuskriteerit.
Saadaksesi paremman käsityksen testidatan määritelmä, tutkitaan erilaisia testitietoja.
Mitkä ovat testidatan tyypit?
Vaikka ensisijainen tavoite testaustiedot on varmistaa, että ohjelmisto toimii odotetulla tavalla, ohjelmiston suorituskykyyn vaikuttavat tekijät vaihtelevat suuresti. Tämä vaihtelevuus tarkoittaa, että testaajien on käytettävä erityyppisiä tietoja arvioidakseen järjestelmän käyttäytymistä eri olosuhteissa.
Joten, vastataan tähän kysymykseen -mitä testidata on ohjelmistotestauksessa? – esimerkkien kera.
- Positiiviset testitiedot käytetään ohjelmiston testaamiseen normaaleissa käyttöolosuhteissa, esimerkiksi sen tarkistamiseen, kulkeeko auto tasaisella tiellä ilman esteitä.
- Negatiiviset testitiedot on kuin auton suorituskyvyn testaamista tiettyjen varaosien toimintahäiriöillä. Se auttaa tunnistamaan, kuinka ohjelmisto reagoi virheellinen tieto tulot tai järjestelmän ylikuormitus.
- Vastaavuusluokan testitiedot auttaa esittämään tietyn ryhmän tai luokan käyttäytymistä ohjelmistossa testatakseen erityisesti, kuinka ohjelmisto käsittelee erityyppisiä käyttäjiä tai syötteitä.
- Satunnaiset testitiedot luodaan ilman erityistä kuviota. Se auttaa varmistamaan, että ohjelmisto pystyy käsittelemään odottamattomat skenaariot sujuvasti.
- Sääntöihin perustuva testidata luodaan ennalta määritettyjen sääntöjen tai kriteerien mukaisesti. Pankkisovelluksessa se voidaan generoida tapahtumadataa, jolla varmistetaan, että kaikki tapahtumat täyttävät tietyt sääntelyvaatimukset tai että tilisaldot pysyvät määritetyissä rajoissa.
- Rajatestitiedot tarkistaa, kuinka ohjelmisto hallitsee arvoja hyväksyttävien alueiden ääripäissä. Se on samanlaista kuin jonkin laitteen työntäminen sen absoluuttisiin rajoihin.
- Regressiotestin tiedot käytetään tarkistamaan, ovatko ohjelmiston viimeaikaiset muutokset aiheuttaneet uusia vikoja tai ongelmia.
Käyttämällä näitä erilaisia testidatatyypit, laadunvarmistusasiantuntijat voivat tehokkaasti arvioida, toimiiko ohjelmisto suunnitellulla tavalla, havaita mahdolliset heikkoudet tai virheet ja parantaa lopulta järjestelmän suorituskykyä.
Mutta mistä ohjelmistotiimit voivat saada nämä tiedot? Keskustellaan siitä seuraavaksi.
Miten testidata luodaan?
Sinulla on seuraavat kolme vaihtoehtoa luoda testidataa projektillesi:
- Valitse tiedot olemassa olevasta tietokannasta peittämällä asiakastiedot, kuten henkilökohtaiset tunnistetiedot (PII).
- Luo manuaalisesti realistiset testitiedot sääntöpohjaisten tietosovellusten kanssa.
- Luo synteettistä dataa.
Monet tietotekniikkatiimit luottavat vain yhteen lähestymistavasta ja valitsevat liian usein aikaa vievimmän ja vaativimman menetelmän. testidatan luominen. Esimerkiksi poimittaessa näytetiedot olemassa olevista tietokannoista, suunnittelutiimien on ensin purettava se useista lähteistä, sitten muotoiltava, puhdistettava ja maskattava se, jotta se soveltuu kehitys- tai testausympäristöihin.
Toinen haaste on varmistaa, että tiedot täyttävät tietyt testauskriteerit: tarkkuus, monimuotoisuus, tietyn ratkaisun täsmällisyys, korkea laatu ja henkilötietojen suojaa koskevien määräysten noudattaminen. Näihin haasteisiin vastataan kuitenkin tehokkaasti nykyaikaisilla test data management lähestymistapoja, kuten automaattinen testitietojen luominen.
Syntho-alusta tarjoaa erilaisia ominaisuuksia näiden haasteiden käsittelemiseen, mukaan lukien:
- Älykäs tunnistamisen poistaminen, kun työkalu tunnistaa automaattisesti kaikki henkilötiedot, mikä säästää asiantuntijoiden aikaa ja vaivaa.
- Arkaluontoisten tietojen kiertäminen korvaamalla henkilökohtaiset tunnisteet ja muut tunnisteet synteettisillä pilkata dataa joka sopii yhteen liikelogiikan ja -mallien kanssa.
- Viitteiden eheyden ylläpitäminen johdonmukaisella tietojen kartoituksella tietokantojen ja järjestelmien välillä.
Tutkimme näitä ominaisuuksia tarkemmin. Mutta ensin perehdytään niihin liittyviin kysymyksiin testidatan luominen joten olet tietoinen niistä ja tiedät kuinka käsitellä niitä.
Testitietohaasteet ohjelmistotestauksessa
Sourcing kelvollisia testitietoja on tehokkaan testauksen kulmakivi. Suunnittelutiimit kohtaavat kuitenkin useita haasteita matkalla kohti luotettavaa ohjelmistoa.
Hajallaan olevat tietolähteet
Data, erityisesti yritystiedot, löytyy lukemattomista lähteistä, mukaan lukien vanhat keskustietokoneet, SAP, relaatiotietokannat, NoSQL ja erilaiset pilviympäristöt. Tämä dispersio yhdistettynä laajaan valikoimaan muotoja monimutkaistaa tuotantotietojen käyttö ohjelmistotiimeille. Se myös hidastaa oikeiden tietojen saamista testausta ja tuloksia varten virheelliset testitiedot.
Kohdistamisen osajoukko
Suunnittelutiimit kamppailevat usein suurten ja monimuotoisten testiaineistojen segmentoinnin kanssa pienempiin, kohdistetuiksi osajouksiksi. Mutta se on pakko tehdä, koska tämä ero auttaa heitä keskittymään tiettyihin asioihin testitapaukset, mikä helpottaa ongelmien toistamista ja korjaamista pitäen samalla testitietojen määrän ja niihin liittyvät kustannukset alhaisina.
Testin kattavuuden maksimointi
Insinöörit ovat myös vastuussa siitä, että testitiedot ovat riittävän kattavia, jotta ne voidaan määrittää perusteellisesti testitapaukset, minimoi virhetiheyden ja vahvistaa ohjelmiston luotettavuutta. He kohtaavat kuitenkin haasteita eri tekijöiden vuoksi, kuten järjestelmän monimutkaisuus, rajalliset resurssit, ohjelmistomuutokset, tietosuoja- ja turvallisuusongelmat sekä skaalautuvuusongelmat.
Realismi testitiedoissa
Realismin tavoittelu testitiedoissa osoittaa, kuinka tärkeää on peilata alkuperäistä data-arvot äärimmäisellä uskollisuudella. Testitietojen on muistutettava läheisesti tuotantoympäristöä väärien positiivisten tai negatiivisten tulosten välttämiseksi. Jos tätä realismia ei saavuteta, se voi heikentää ohjelmiston laatua ja luotettavuutta. Tästä syystä asiantuntijoiden on kiinnitettävä erityistä huomiota yksityiskohtiin valmistele testitiedot.
Tietojen päivitys ja ylläpito
Testitiedot on päivitettävä säännöllisesti tuotantoympäristön ja sovellusvaatimusten muutosten mukaan. Tähän tehtävään liittyy kuitenkin merkittäviä haasteita, erityisesti ympäristöissä, joissa pääsy dataan on rajoitettu säännösten noudattamisen vuoksi. Tietojen päivitysjaksojen koordinoinnista ja tietojen johdonmukaisuuden varmistamisesta testausympäristöissä tulee monimutkaisia pyrkimyksiä, jotka vaativat huolellista koordinointia ja tiukkoja vaatimustenmukaisuustoimenpiteitä.
Haasteita todellisilla testitiedoilla
Synthon LinkedIn-kyselyn mukaan 50 % yrityksistä käyttää tuotantotietoja, ja 22 % käyttää peitettyjä tietoja ohjelmistonsa testaamiseen. He valitsevat todellisia tietoja koska se vaikuttaa helpolta päätökseltä: kopioi olemassa olevaa dataa tuotantoympäristöstä, liitä se testiympäristöön ja käytä sitä tarpeen mukaan.
Käytä kuitenkin aitoa tiedot testausta varten asettaa useita haasteita, mukaan lukien:
- Vältä tietojen peittämistä tietosuojamääräysten mukaisesti tietoturva rikkoo ja noudattaa lakeja, jotka kieltävät todellisten tietojen käytön testaustarkoituksiin.
- Tietojen sovittaminen testiympäristöön, joka yleensä eroaa tuotantoympäristöstä.
- Tietokantoja päivitetään riittävän säännöllisesti.
Näiden haasteiden lisäksi yritykset kamppailevat valinnassa kolmen kriittisen kysymyksen kanssa todelliset tiedot kokeiluun.
Rajoitettu saatavuus
Rajoitetut, niukat tai puuttuvat tiedot ovat yleisiä, kun kehittäjät pitävät tuotantotietoja sellaisina sopivat testitiedot. Laadukkaiden testitietojen saaminen erityisesti monimutkaisten järjestelmien tai skenaarioiden osalta on yhä vaikeampaa. Tämä tiedon niukkuus vaikeuttaa kattavia testaus- ja validointiprosesseja, mikä heikentää ohjelmistojen testaustoimia.
Vastaavuusongelmat
Tiukat tietosuojalait, kuten CPRA ja GDPR, edellyttävät henkilökohtaisten tunnistetietojen suojaamista testiympäristöissä, mikä asettaa tiukat vaatimustenmukaisuusstandardit tietojen puhdistamiselle. Tässä yhteydessä otetaan huomioon tuotantotiedoista löytyneet oikeat nimet, osoitteet, puhelinnumerot ja SSN:t laittomat tietomuodot.
Huoli yksityisyydestä
Vaatimustenmukaisuus on selvä: alkuperäisten henkilötietojen käyttö testitietona on kielletty. Tämän ongelman ratkaisemiseksi ja sen varmistamiseksi, että luomiseen ei käytetä henkilökohtaisia tunnistetietoja testitapaukset, testaajien on tarkistettava tämä arkaluonteisia tietoja desinfioidaan tai anonymisoidaan ennen sen käyttöä testausympäristöissä. Vaikka kriittinen tietoturva, tästä tehtävästä tulee aikaa vievä ja se lisää testausryhmien monimutkaisuutta.
Laadukkaiden testitietojen merkitys
Hyvät testitiedot toimii koko laadunvarmistusprosessin selkärankana. Se takaa, että ohjelmisto toimii niin kuin pitää, toimii hyvin eri olosuhteissa ja pysyy turvassa tietomurroilta ja haitallisilta hyökkäyksiltä. On kuitenkin toinen tärkeä etu.
Oletko perehtynyt vaihtovasemmalle -testaukseen? Tämä lähestymistapa työntää testauksen kehitysvaiheen alkuvaiheisiin, jotta se ei hidasta sitä agile käsitellä asiaa. Vaihto-vasen-testaus vähentää testaukseen ja virheenkorjaukseen liittyvää aikaa ja kustannuksia syklin myöhemmässä vaiheessa, koska se havaitsee ja korjaa ongelmat varhaisessa vaiheessa.
Jotta vuorovasemmalle testaus toimisi hyvin, tarvitaan yhteensopivia testitietosarjoja. Nämä auttavat kehitys- ja laadunvarmistusryhmiä testaamaan tiettyjä skenaarioita perusteellisesti. Automaatio ja manuaalisten prosessien virtaviivaistaminen ovat tässä avainasemassa. Voit nopeuttaa valmistelua ja vastata useimpiin haasteisiin, joista keskustelimme, käyttämällä asianmukaista testiä tiedon generointityökalut synteettisten tietojen kanssa.
Synteettinen data ratkaisuna
Synteettinen tietopohjainen test data management lähestymistapa on suhteellisen uusi, mutta tehokas strategia laadun ylläpitämiseksi ja haasteisiin vastaamiseksi. Yritykset voivat luottaa synteettiseen tiedontuotantoon luodakseen nopeasti korkealaatuisia testitietoja.
Määritelmä ja ominaisuudet
Synteettinen testidata on keinotekoisesti tuotettua dataa, joka on suunniteltu simuloimaan datan testausympäristöjä ohjelmistokehitystä varten. Korvaamalla henkilökohtainen tunniste valetiedolla ilman arkaluonteisia tietoja, synteettinen data tekee test data management nopeammin ja helpommin.
Synteettiset testitiedot vähentävät tietosuojariskejä ja antavat kehittäjille mahdollisuuden arvioida tarkasti sovelluksen suorituskykyä, turvallisuutta ja toimintoja useissa mahdollisissa skenaarioissa vaikuttamatta todelliseen järjestelmään. Tutkitaan nyt, mitä muuta synteettiset datatyökalut voivat tehdä.
Vastaa vaatimustenmukaisuuteen ja tietosuojahaasteisiin
Otetaan esimerkkinä Synthon ratkaisu. Käytämme kehittyneitä ratkaisuja vaatimustenmukaisuuteen ja tietosuojaan liittyviin haasteisiin vastaamiseksi tietojen peittäminen tekniikoita sekä huippuluokan PII-skannaustekniikkaa. Synthon tekoälyllä toimiva PII-skanneri tunnistaa ja merkitsee automaattisesti käyttäjätietokantojen sarakkeet, jotka sisältävät suoria henkilökohtaisia tunnistetietoja. Tämä vähentää manuaalista työtä ja varmistaa arkaluontoisten tietojen tarkan havaitsemisen, mikä vähentää tietoturvaloukkausten ja tietosuojamääräysten noudattamatta jättämisen riskiä.
Kun henkilökohtaisia tunnistetietoja sisältävät sarakkeet on tunnistettu, Synthon alusta tarjoaa valetiedot parhaana tunnistusmenetelmänä tässä tapauksessa. Tämä ominaisuus suojaa arkaluontoisia alkuperäisiä henkilökohtaisia tunnistetietoja korvaamalla ne edustavilla valetiedoilla, jotka säilyttävät silti viitteellisen eheyden testaustarkoituksiin tietokantojen ja järjestelmien välillä. Tämä saavutetaan kautta yhtenäinen kartoitustoiminto, joka varmistaa, että korvatut tiedot vastaavat liiketoimintalogiikkaa ja -malleja samalla kun ne noudattavat säännöksiä, kuten GDPR ja HIPAA.
Tarjoa monipuolisuutta testaukseen
Monipuoliset testaustiedot voivat auttaa yrityksiä voittamaan rajallisen tiedon saatavuuden haasteen ja maksimoimaan testien kattavuuden. Syntho-alusta tukee monipuolisuutta sääntöpohjainen synteettinen tiedon luominen.
Tämä käsite sisältää testidatan luominen noudattamalla ennalta määritettyjä sääntöjä ja rajoituksia matkimaan todellista dataa tai simuloimaan tiettyjä skenaarioita. Sääntöihin perustuva synteettisen tiedon luominen tarjoaa monipuolisuutta testaukseen eri strategioiden avulla:
- Tietojen luominen tyhjästä: Sääntöihin perustuva synteettinen data mahdollistaa tiedon tuottamisen, kun todellista tietoa on saatavilla rajoitetusti tai ei ollenkaan. Tämä antaa testaajille ja kehittäjille tarvittavat tiedot.
- Tietojen rikastaminen: Se rikastaa tietoja lisäämällä rivejä ja sarakkeita, mikä helpottaa suurempien tietojoukkojen luomista.
- Joustavuus ja mukauttaminen: Sääntöpohjaisen lähestymistavan avulla voimme pysyä joustavina ja mukautua erilaisiin tietomuotoihin ja -rakenteisiin luoden synteettistä dataa, joka on räätälöity erityistarpeiden ja skenaarioiden mukaan.
- Tietojen puhdistus: Tämä edellyttää ennalta määritettyjen sääntöjen noudattamista luotaessa tietoja epäjohdonmukaisuuksien korjaamiseksi, puuttuvien arvojen täyttämiseksi ja poistamiseksi vioittuneet testitiedot. Se takaa tiedon laatu ja eheys, mikä on erityisen tärkeää, kun alkuperäinen tietojoukko sisältää epätarkkuuksia, jotka voivat vaikuttaa testaustuloksiin.
Kun valitset oikean tiedon tuottotyökalut, On tärkeää ottaa huomioon tietyt tekijät varmistaaksesi, että ne todella helpottavat tiimisi työtaakkaa.
Huomioitavaa valittaessa synteettisiä datatyökaluja
Synteettisten tietotyökalujen valinta riippuu yrityksesi tarpeista, integrointiominaisuuksista ja tietosuojavaatimuksista. Jokainen organisaatio on ainutlaatuinen, mutta olemme hahmotelleet synteettisten materiaalien valinnan keskeiset kriteerit tiedon generointityökalut.
Datarealismi
Varmista, että työkalu harkitset tuottaa testidataa muistuttaa läheisesti todellista dataa. Vasta sitten se simuloi tehokkaasti erilaisia testiskenaarioita ja havaitsee mahdolliset ongelmat. Työkalun tulisi myös tarjota räätälöityjä vaihtoehtoja, jotka jäljittelevät erilaisia datajakaumia, malleja ja poikkeavuuksia tuotantoympäristöissä.
Tietojen monimuotoisuus
Etsi työkaluja, jotka voivat luoda näytetiedot kattaa laajan valikoiman käyttötapauksia, mukaan lukien testattavan ohjelmiston eri tietotyypit, -muodot ja -rakenteet. Tämä monimuotoisuus auttaa vahvistamaan, onko järjestelmä vankka ja varmistaa kattavan testikattavuuden.
Skaalautuvuus ja suorituskyky
Tarkista, kuinka hyvin työkalu pystyy tuottamaan suuria määriä synteettistä dataa, erityisesti monimutkaisten tai suuren volyymin järjestelmien testaamiseen. Haluat työkalun, joka skaalautuu vastaamaan yritystason sovellusten tietovaatimuksia suorituskyvystä tai luotettavuudesta tinkimättä.
Tietosuoja ja tietoturva
Priorisoi työkalut, joissa on sisäänrakennetut ominaisuudet suojaamaan arkaluontoisia tai luottamuksellisia tietoja luotaessa tietoja. Etsi ominaisuuksia, kuten tietojen anonymisointi ja tietosuojamääräysten noudattaminen minimoidaksesi tietosuojariskit ja noudattaaksesi lakia.
Integrointi ja yhteensopivuus
Valitse ohjelmisto, joka sopii saumattomasti olemassa olevaan testauskokoonpanoosi helpottaaksesi käyttöönottoa ja integrointia ohjelmistokehityksen työnkulkuun. Erilaisten tiedontallennusjärjestelmien, tietokantojen ja testausalustojen kanssa yhteensopiva työkalu on monipuolisempi ja helpompi käyttää.
Esimerkiksi Syntho tukee Yli 20 tietokantaliitintä ja 5+ tiedostojärjestelmäliitintä, mukaan lukien suositut vaihtoehdot, kuten Microsoft SQL Server, Amazon S3 ja Oracle, varmistavat tietojen turvallisuuden ja helpon tiedon luomisen.
Räätälöintiä ja joustavuutta
Etsi työkaluja, jotka tarjoavat joustavia mukautusvaihtoehtoja synteettisen tiedon luonnin räätälöimiseksi tiettyjen testausvaatimusten ja skenaarioiden mukaan. Mukautettavien parametrien, kuten tietojen luontisäännöt, suhteet ja rajoitukset, avulla voit hienosäätää luotua dataa vastaamaan testauskriteerejä ja -tavoitteita.
Yhteenvetona
- testitietojen merkitys ohjelmistokehityksessä ei voida liioitella – se auttaa meitä tunnistamaan ja korjaamaan ohjelmiston toiminnallisuuden puutteet. Mutta testitietojen hallinta ei ole vain mukavuuskysymys; se on ratkaisevan tärkeää säädösten ja tietosuojasääntöjen noudattamisen kannalta. Oikein tekeminen voi helpottaa kehitystiimien työtaakkaa, säästää rahaa ja saada tuotteet markkinoille nopeammin.
Siellä synteettiset tiedot ovat hyödyllisiä. Se tarjoaa realistisia ja monipuolisia tietoja ilman liian paljon aikaa vievää työtä, mikä pitää yritykset vaatimustenmukaisina ja turvallisina. Synteettisten tietojen luontityökalujen avulla testitietojen hallinta on nopeampaa ja tehokkaampaa.
Parasta on, että laadukkaat synteettiset testitiedot ovat jokaisen yrityksen ulottuvilla sen tarkoituksesta riippumatta. Sinun tarvitsee vain löytää luotettava synteettisten tietojen luontityökalujen toimittaja. Ota yhteyttä Synthoon jo tänään ja varaa ilmainen esittely nähdäksesi, kuinka synteettiset tiedot voivat hyödyttää ohjelmistotestaustasi.
Tietoja kirjoittajista
Tuotejohtaja ja perustajajäsen
Marijnilla on akateeminen tausta tietojenkäsittelytieteessä, teollisuustekniikassa ja rahoituksessa, ja hän on siitä lähtien menestynyt erinomaisesti ohjelmistotuotekehityksen, data-analytiikan ja kyberturvallisuuden parissa. Marijn toimii nyt Synthon perustajana ja Chief Product Officerina (CPO) ajaen innovaatioita ja strategista visiota teknologian eturintamassa.
Tallenna synteettisten tietojen opas nyt!
- Mikä on synteettinen data?
- Miksi organisaatiot käyttävät sitä?
- Arvoa lisäävät synteettiset dataasiakastapaukset
- Kuinka aloittaa
