Que son os datos da proba: importancia, aplicacións e desafíos
Índice analítico
Que son os datos de proba nas probas de software?
En termos simples, definición de datos de proba é este: os datos de proba son os seleccionados conxuntos de datos adoitaba atopar fallos e asegurarse de que o software funciona como debería.
Os probadores e enxeñeiros confían conxuntos de datos de proba, xa sexa montada manualmente ou con técnicas especializadas proba de ferramentas de xeración de datos, para verificar a funcionalidade do software, avaliar o rendemento e reforzar a seguridade.
Ampliando este concepto, que son os datos de proba en proba? Máis aló do mero conxuntos de datos, os datos de proba inclúen unha serie de valores de entrada, escenarios e condicións. Estes elementos son coidadosamente seleccionados para validar se os entregables cumpren os rigorosos criterios de calidade e funcionalidade que se esperan do software.
Para comprender mellor definición de datos de proba, imos explorar varios tipos de datos de proba.
Cales son os tipos de datos de proba?
Mentres que o obxectivo principal de datos de proba é garantir que o software se comporta como se espera, os factores que afectan o rendemento do software varían moito. Esta variabilidade significa que os probadores deben utilizar diferentes tipos de datos para avaliar o comportamento do sistema en diferentes condicións.
Entón, imos responder a esta pregunta -que son os datos de proba nas probas de software?—con exemplos.
- Datos positivos da proba úsase para probar o software en condicións normais de funcionamento, por exemplo, para comprobar se un coche circula sen problemas por unha estrada plana sen obstáculos.
- Datos negativos da proba é como probar o rendemento do coche cun mal funcionamento de determinadas pezas de recambio. Axuda a identificar como responde o software datos non válidos entradas ou sobrecarga do sistema.
- Datos da proba da clase de equivalencia axuda a representar o comportamento dun grupo ou categoría específico dentro do software para probar, en particular, como o software manexa diferentes tipos de usuarios ou entradas.
- Datos de proba aleatorios xérase sen ningún patrón específico. Axuda a garantir que o software pode xestionar escenarios inesperados sen problemas.
- Datos de proba baseados en regras xérase segundo regras ou criterios predefinidos. Nunha aplicación bancaria, pódense xerar datos de transaccións para garantir que todas as transaccións cumpren determinados requisitos regulamentarios ou que os saldos das contas permanecen dentro dos límites especificados.
- Datos da proba de límites comproba como o software xestiona os valores nos extremos dos intervalos aceptables. É semellante a levar algún equipamento ata os seus límites absolutos.
- Datos da proba de regresión úsase para comprobar se algún cambio recente no software desencadeou novos defectos ou problemas.
Usando estes diferentes tipos de datos de proba, os especialistas en control de calidade poden avaliar de forma eficaz se o software funciona segundo o previsto, identificar calquera debilidade ou erro e, en última instancia, mellorar o rendemento do sistema.
Pero onde poden obter estes datos os equipos de software? Imos discutir iso a continuación.
Como se crean os datos de proba?
Tes as seguintes tres opcións para crear datos de proba para o teu proxecto:
- Escolle os datos da base de datos existente, enmascarando a información do cliente, como a información de identificación persoal (PII).
- Crear manualmente datos de proba realistas con aplicacións de datos baseadas en regras.
- Xerar datos sintéticos.
Moitos equipos de enxeñería de datos confían só nun dos enfoques, escollendo con demasiada frecuencia o método de traballo que máis tempo e esforzo. xeración de datos de proba. Por exemplo, ao escoller datos de mostra das bases de datos existentes, os equipos de enxeñería primeiro deben extraelo de varias fontes, despois formatealo, limpalo e enmascaralo, facéndoo apto para ambientes de desenvolvemento ou probas.
Outro reto é garantir que os datos cumpran con criterios de proba específicos: precisión, diversidade, especificidade dunha solución particular, alta calidade e cumprimento da normativa sobre protección de datos persoais. Non obstante, estes desafíos son abordados eficazmente polos modernos test data management enfoques, como xeración automática de datos de proba.
A plataforma Syntho ofrece unha serie de capacidades para afrontar estes desafíos, incluíndo:
- Desidentificación intelixente cando unha ferramenta identifica automaticamente todas as IIP, aforrando tempo e esforzo aos expertos.
- Traballar con información confidencial substituíndo a IIP e outros identificadores por sintéticos datos simulados que se aliña coa lóxica e os patróns de negocio.
- Manter a integridade referencial mediante un mapeo de datos consistente en bases de datos e sistemas.
Exploraremos estas capacidades con máis detalle. Pero primeiro, imos afondar nas cuestións relacionadas creación de datos de proba para que os coñezas e saibas como abordalos.
Retos de datos de proba nas probas de software
Abastecemento datos de proba válidos é unha pedra angular de probas eficaces. Non obstante, os equipos de enxeñería enfróntanse a moitos retos no camiño cara a un software fiable.
Fontes de datos dispersas
Os datos, especialmente os datos empresariais, residen nunha infinidade de fontes, incluíndo mainframes legados, SAP, bases de datos relacionais, NoSQL e diversos ambientes de nube. Esta dispersión, unida a unha ampla gama de formatos, complícase acceso a datos de produción para equipos de software. Tamén ralentiza o proceso de obtención dos datos axeitados para as probas e os resultados datos de proba non válidos.
Subconfiguración para o foco
Os equipos de enxeñería adoitan loitar para segmentar conxuntos de datos de proba grandes e diversos en subconxuntos máis pequenos e dirixidos. Pero é unha obriga, xa que esta ruptura axúdalles a centrarse en específicos casos de proba, facilitando a reprodución e solución de problemas mantendo baixo o volume de datos de proba e os custos asociados.
Maximizando a cobertura das probas
Os enxeñeiros tamén son responsables de asegurarse de que os datos das probas sexan o suficientemente completos como para probalos completamente definidos casos de proba, minimizar a densidade de defectos e reforzar a fiabilidade do software. Non obstante, afrontan desafíos neste esforzo debido a varios factores, como a complexidade do sistema, os recursos limitados, os cambios no software, os problemas de privacidade e seguridade dos datos e problemas de escalabilidade.
Realismo nos datos de proba
A procura do realismo nos datos das probas mostra o crucial que é reflectir o orixinal valores de datos coa máxima fidelidade. Os datos das probas deben parecerse moito ao ambiente de produción para evitar falsos positivos ou negativos. Se non se alcanza este realismo, pode prexudicar a calidade e fiabilidade do software. Tendo en conta isto, os especialistas deben prestar moita atención aos detalles preparar datos de proba.
Actualización e mantemento de datos
Os datos das probas deben actualizarse regularmente para reflectir os cambios no ambiente de produción e os requisitos das aplicacións. Non obstante, esta tarefa supón importantes retos, especialmente en contornos nos que o acceso aos datos é limitado debido ao cumprimento da normativa. Coordinar os ciclos de actualización de datos e garantir a coherencia dos datos entre os contornos de proba convértense en esforzos complexos que requiren unha coordinación coidadosa e medidas de cumprimento estritas.
Retos con datos de proba reais
Segundo a enquisa de Syntho en LinkedIn, O 50% das empresas utiliza datos de produción, e o 22% usa datos enmascarados para probar o seu software. Eles escollen datos reais xa que parece unha decisión doada: copiar datos existentes desde o ambiente de produción, pégueo no ambiente de proba e utilízao segundo sexa necesario.
Con todo, usando real datos para probar presenta varios retos, entre eles:
- Enmascarar datos para cumprir coa normativa de privacidade de datos, evitar seguridade de datos incumprir e cumprir as leis que prohiben o uso de datos reais para fins de proba.
- Axuste de datos ao ambiente de proba, que normalmente difire do ambiente de produción.
- Actualizar as bases de datos con suficiente regularidade.
Ademais destes desafíos, as empresas lidan con tres problemas críticos á hora de elixir datos reais para probas.
Dispoñibilidade limitada
Os datos limitados, escasos ou perdidos son comúns cando os desenvolvedores consideran os datos de produción datos de proba adecuados. Acceder a datos de proba de alta calidade, especialmente para sistemas ou escenarios complexos, faise cada vez máis difícil. Esta escaseza de datos dificulta os procesos completos de proba e validación, facendo que os esforzos de proba de software sexan menos efectivos.
Problemas de cumprimento
As leis estritas de privacidade de datos, como a CPRA e o GDPR, requiren a protección da PII en ambientes de proba, impoñendo estándares de cumprimento rigorosos sobre a desinfección de datos. Neste contexto, considéranse nomes reais, enderezos, números de teléfono e SSN que se atopan nos datos de produción formatos de datos ilegais.
Problemas de privacidade
O desafío do cumprimento é claro: está prohibido utilizar datos persoais orixinais como datos de proba. Para resolver este problema e asegurarse de que non se utilice ningunha PII para construír casos de proba, os probadores deben verificalo dúas veces datos sensibles é desinfectado ou anónimo antes de usalo en ambientes de proba. Aínda que crítico para seguridade de datos, esta tarefa leva moito tempo e engade outra capa de complexidade para os equipos de probas.
Importancia dos datos das probas de calidade
Bos datos de proba serve como eixo vertebrador de todo o proceso de garantía de calidade. É unha garantía de que o software funciona como debería, funciona ben en diferentes condicións e está a salvo de violacións de datos e ataques maliciosos. Non obstante, hai outro beneficio importante.
Coñeces as probas de desprazamento á esquerda? Este enfoque impulsa as probas cara ás primeiras etapas do ciclo de vida do desenvolvemento para que non se ralentice agile proceso. As probas co desprazamento á esquerda reducen o tempo e os custos asociados ás probas e á depuración máis tarde no ciclo detectando e solucionando os problemas desde o inicio.
Para que as probas de desprazamento á esquerda funcionen ben, son necesarios conxuntos de datos de proba compatibles. Estes axudan aos equipos de desenvolvemento e control de calidade a probar escenarios específicos a fondo. A automatización e a racionalización dos procesos manuais son clave aquí. Podes acelerar o aprovisionamento e afrontar a maioría dos retos que comentamos mediante a proba adecuada ferramentas de xeración de datos con datos sintéticos.
Datos sintéticos como solución
Baseada en datos sintéticos test data management aproximación é unha estratexia relativamente nova pero eficiente para manter a calidade mentres se abordan os retos. As empresas poden confiar na xeración de datos sintéticos para crear rapidamente datos de proba de alta calidade.
Definición e características
Os datos de proba sintética son datos xerados artificialmente deseñados para simular ambientes de proba de datos para o desenvolvemento de software. Ao substituír a PII por datos simulados sen ningunha información confidencial, os datos sintéticos crean test data management máis rápido e máis doado.
Os datos de probas sintéticas reducen os riscos de privacidade e tamén permiten aos desenvolvedores avaliar rigorosamente o rendemento, a seguridade e a funcionalidade da aplicación nunha serie de escenarios potenciais sen afectar ao sistema real. Agora, imos explorar o que máis poden facer as ferramentas de datos sintéticos.
Abordar os retos de cumprimento e privacidade
Tomemos como exemplo a solución de Syntho. Para abordar os desafíos de cumprimento e privacidade, empregamos sofisticados enmascaramento de datos técnicas de escaneo de PII de última generación. Escáner PII alimentado por IA de Syntho identifica e marca automaticamente as columnas das bases de datos de usuarios que conteñan PII directas. Isto reduce o traballo manual e garante a detección precisa de datos sensibles, reducindo o risco de violacións de datos e de incumprimento das normas de privacidade.
Unha vez que se identifican as columnas con PII, a plataforma de Syntho ofrece datos simulados como o mellor método de desidentificación neste caso. Esta función protexe a PII orixinal sensible substituíndoa por datos simulados representativos que aínda manteñen a integridade referencial para probas en bases de datos e sistemas. Isto conséguese mediante funcionalidade de mapeo coherente, que garante que os datos substituídos coincidan coa lóxica e os patróns comerciais ao tempo que se cumpren normativas como GDPR e HIPAA.
Ofrecer versatilidade nas probas
Os datos de probas versátiles poden axudar ás empresas a superar o desafío da dispoñibilidade de datos limitada e maximizar a cobertura das probas. A plataforma Syntho admite versatilidade xeración de datos sintéticos baseados en regras.
Este concepto implica creación de datos de proba seguindo regras e restricións predefinidas para imitar datos do mundo real ou simular escenarios específicos. A xeración de datos sintéticos baseada en regras ofrece versatilidade nas probas mediante varias estratexias:
- Xerando datos desde cero: Os datos sintéticos baseados en regras permiten xerar datos cando non hai datos reais ou limitados. Isto equipa os probadores e desenvolvedores cos datos necesarios.
- Datos enriquecedores: Enriquece os datos engadindo máis filas e columnas, o que facilita a creación de conxuntos de datos máis grandes.
- Flexibilidade e personalización: Co enfoque baseado en regras, podemos manternos flexibles e adaptarnos a diferentes formatos e estruturas de datos, xerando datos sintéticos adaptados a necesidades e escenarios específicos.
- Limpeza de datos: Isto implica seguir regras predefinidas ao xerar datos para corrixir incoherencias, cubrir os valores que faltan e eliminar datos de proba corrompidos. Asegura calidade dos datos e integridade, especialmente importante cando o conxunto de datos orixinal contén imprecisións que poidan afectar os resultados das probas.
Ao elixir o dereito ferramentas de xeración de datos, é esencial ter en conta certos factores para asegurarse de que realmente facilitan a carga de traballo dos seus equipos.
Consideracións á hora de elixir ferramentas de datos sintéticos
A elección das ferramentas de datos sintéticos depende das necesidades empresariais, das capacidades de integración e dos requisitos de privacidade dos datos. Aínda que cada organización é única, esbozamos os criterios clave para seleccionar sintéticos ferramentas de xeración de datos.
Realismo de datos
Asegúrese de que a ferramenta que considera xera datos de proba moi parecido a datos do mundo real. Só entón simulará eficazmente varios escenarios de proba e detectará posibles problemas. A ferramenta tamén debería ofrecer opcións de personalización para imitar diferentes distribucións de datos, patróns e anomalías en ambientes de produción.
Diversidade de datos
Busca ferramentas que poidan xerar datos de mostra cubrindo unha ampla gama de casos de uso, incluíndo diferentes tipos de datos, formatos e estruturas relevantes para o software en proba. Esta diversidade axuda a validar se o sistema é robusto e garante unha cobertura completa das probas.
Escalabilidade e rendemento
Comproba o ben que a ferramenta pode xerar grandes volumes de datos sintéticos, especialmente para probar sistemas complexos ou de gran volume. Quere unha ferramenta que poida escalar para satisfacer os requisitos de datos das aplicacións a escala empresarial sen comprometer o rendemento nin a fiabilidade.
Privacidade e seguridade dos datos
Prioriza ferramentas con funcións integradas para protexer a información sensible ou confidencial ao xerar datos. Busca funcións como a anonimización de datos e o cumprimento das normas de protección de datos para minimizar os riscos de privacidade e cumprir a lei.
Integración e compatibilidade
Escolla software que se adapte perfectamente á súa configuración de proba existente para facilitar a súa adopción e integración no fluxo de traballo de desenvolvemento de software. Unha ferramenta que sexa compatible con varios sistemas de almacenamento de datos, bases de datos e plataformas de proba será máis versátil e máis fácil de usar.
Por exemplo, a Soporta Syntho Máis de 20 conectores de bases de datos e máis de 5 conectores de sistema de ficheiros, incluíndo opcións populares como Microsoft SQL Server, Amazon S3 e Oracle, que garanten a seguridade dos datos e a xeración de datos sinxela.
Personalización e flexibilidade
Busca ferramentas que ofrezan opcións de personalización flexibles para adaptar a xeración de datos sintéticos aos requisitos e escenarios de proba específicos. Os parámetros personalizables, como regras de xeración de datos, relacións e restricións, permítenche afinar os datos xerados para que coincidan cos criterios e obxectivos de proba.
Para resumir
o significado dos datos da proba no desenvolvemento de software non se pode exagerar: é o que nos axuda a identificar e corrixir fallos na funcionalidade do software. Pero xestionar os datos das probas non é só unha cuestión de comodidade; é fundamental para cumprir coa normativa e as normas de privacidade. Facelo ben pode aliviar a carga de traballo dos teus equipos de desenvolvemento, aforrar cartos e conseguir produtos ao mercado máis rápido.
Aí é onde os datos sintéticos son útiles. Proporciona datos realistas e versátiles sen demasiado tempo de traballo, mantendo as empresas conformes e seguras. Con ferramentas de xeración de datos sintéticos, a xestión dos datos de proba faise máis rápida e eficiente.
A mellor parte é que os datos de probas sintéticas de calidade están ao alcance de todas as empresas, independentemente dos seus propósitos. Todo o que cómpre facer é atopar un provedor fiable de ferramentas de xeración de datos sintéticos. Contacta con Syntho hoxe e reserva unha demo gratuíta para ver como os datos sintéticos poden beneficiar as probas de software.
Sobre os autores
Director de Produto e Cofundador
Marijn ten formación académica en ciencias da computación, enxeñería industrial e finanzas, e desde entón destacou en funcións de desenvolvemento de produtos de software, análise de datos e ciberseguridade. Marijn agora actúa como fundador e director de produto (CPO) en Syntho, impulsando a innovación e a visión estratéxica á vangarda da tecnoloxía.
Garda a túa guía de datos sintéticos agora!
- Que son os datos sintéticos?
- Por que o utilizan as organizacións?
- Casos de clientes de datos sintéticos de valor engadido
- Como comezar
