Što su testni podaci: značaj, primjene i izazovi
Pregled sadržaja
Što su testni podaci u testiranju softvera?
Jednostavnim riječima, definicija testnih podataka je ovo: Odabrani su testni podaci skupovi podataka koristi se za pronalaženje nedostataka i osiguravanje da softver radi onako kako bi trebao.
Testeri i inženjeri se oslanjaju na ispitni skupovi podataka, bilo da se sastavljaju ručno ili sa specijaliziranim alati za generiranje testnih podataka, za provjeru funkcionalnosti softvera, procjenu performansi i jačanje sigurnosti.
Proširujući ovaj koncept, što su testni podaci u testiranju? Izvan pukog skupovi podataka, testni podaci uključuju niz ulaznih vrijednosti, scenarija i uvjeta. Ovi su elementi pažljivo odabrani kako bi se potvrdilo zadovoljavaju li isporučeni rezultati rigorozne kriterije kvalitete i funkcionalnosti koji se očekuju od softvera.
Da biste bolje shvatili definicija testnih podataka, istražimo razne vrste testnih podataka.
Koje su vrste testnih podataka?
Dok je primarni cilj od podaci o testiranju je osigurati da se softver ponaša prema očekivanjima, čimbenici koji utječu na performanse softvera uvelike variraju. Ova varijabilnost znači da ispitivači moraju koristiti različite vrste podataka za procjenu ponašanja sustava u različitim uvjetima.
Dakle, odgovorimo na ovo pitanje—što su testni podaci u testiranju softvera?—s primjerima.
- Pozitivni podaci testa koristi se za testiranje softvera u normalnim radnim uvjetima, na primjer, za provjeru vozi li automobil glatko na ravnoj cesti bez ikakvih prepreka.
- Negativni podaci testa je kao testiranje performansi automobila s određenim rezervnim dijelovima koji ne rade ispravno. Pomaže u prepoznavanju kako softver reagira na nevažeći podaci ulaza ili preopterećenja sustava.
- Podaci o ispitivanju klase ekvivalencije pomaže predstaviti ponašanje određene skupine ili kategorije unutar softvera kako bi se ispitalo, posebice, kako softver rukuje različitim vrstama korisnika ili unosa.
- Slučajni testni podaci generira se bez ikakvog specifičnog uzorka. Pomaže osigurati da se softver može glatko nositi s neočekivanim scenarijima.
- Testni podaci temeljeni na pravilima generira se prema unaprijed definiranim pravilima ili kriterijima. U aplikaciji za bankarstvo to mogu biti podaci o transakcijama koji se generiraju kako bi se osiguralo da sve transakcije ispunjavaju određene regulatorne zahtjeve ili da stanje računa ostane unutar određenih ograničenja.
- Podaci o graničnom ispitivanju provjerava kako softver upravlja vrijednostima na krajnjim granicama prihvatljivih raspona. To je slično guranju nekog dijela opreme do njegovih apsolutnih granica.
- Podaci regresijskog testa koristi se za provjeru jesu li nedavne promjene softvera izazvale nove kvarove ili probleme.
Korištenjem ovih različitih vrste testnih podataka, QA stručnjaci mogu učinkovito procijeniti radi li softver kako je predviđeno, odrediti sve slabosti ili pogreške i na kraju poboljšati performanse sustava.
Ali gdje softverski timovi mogu dobiti te podatke? Raspravljajmo o tome sljedeće.
Kako se stvaraju testni podaci?
Imate sljedeće tri mogućnosti stvoriti test podatke za vaš projekt:
- Odaberite podatke iz postojeće baze podataka, prikrivajući podatke o korisnicima kao što su podaci koji otkrivaju identitet (PII).
- Ručno kreirajte realni testni podaci s aplikacijama podataka temeljenim na pravilima.
- Generirajte sintetičke podatke.
Mnogi timovi za podatkovni inženjering oslanjaju se samo na jedan od pristupa, prečesto birajući metodu koja oduzima najviše vremena i truda. generiranje testnih podataka. Na primjer, kod branja uzorak podataka iz postojećih baza podataka, inženjerski timovi ga prvo moraju izdvojiti iz više izvora, zatim formatirati, očistiti i maskirati, čineći ga prikladnim za razvojna ili testna okruženja.
Drugi izazov je osigurati da podaci zadovoljavaju specifične kriterije testiranja: točnost, raznolikost, specifičnost za određeno rješenje, visoka kvaliteta i usklađenost s propisima o zaštiti osobnih podataka. Međutim, moderni su izazovi učinkovito rješavani test data management pristupi, kao npr automatsko generiranje testnih podataka.
Platforma Syntho nudi niz mogućnosti za rješavanje ovih izazova, uključujući:
- Pametna deidentifikacija kada alat automatski identificira sve PII, štedeći stručnjacima vrijeme i trud.
- Zaobilaženje osjetljivih informacija zamjenom PII i drugih identifikatora sintetičkim lažni podaci koji je usklađen s poslovnom logikom i obrascima.
- Održavanje referentnog integriteta dosljednim mapiranjem podataka kroz baze podataka i sustave.
Detaljnije ćemo istražiti ove mogućnosti. Ali prvo, pozabavimo se pitanjima vezanim uz stvaranje testnih podataka tako da ste ih svjesni i znate kako im se obratiti.
Izazovi testnih podataka u testiranju softvera
Katalog valjani podaci o ispitivanju je kamen temeljac učinkovitog testiranja. Međutim, inženjerski timovi suočavaju se s dosta izazova na putu do pouzdanog softvera.
Raspršeni izvori podataka
Podaci, posebno podaci poduzeća, nalaze se u mnoštvu izvora, uključujući naslijeđena glavna računala, SAP, relacijske baze podataka, NoSQL i raznolika okruženja u oblaku. Ova disperzija, zajedno sa širokim rasponom formata, komplicira pristup proizvodnim podacima za softverske timove. Također usporava proces dobivanja pravih podataka za testiranje i rezultate nevažeći testni podaci.
Podskup za fokus
Inženjerski timovi često se bore sa segmentiranjem velikih i raznolikih testnih skupova podataka u manje, ciljane podskupove. Ali to je obavezno jer im ovaj prekid pomaže da se usredotoče na određeno test slučajevi, što olakšava reprodukciju i rješavanje problema uz zadržavanje niske količine testnih podataka i povezanih troškova.
Maksimiziranje pokrivenosti testom
Inženjeri su također odgovorni za osiguranje da su podaci o ispitivanju dovoljno sveobuhvatni za temeljito definiranje testiranja test slučajevi, smanjiti gustoću kvarova i ojačati pouzdanost softvera. Međutim, suočavaju se s izazovima u tom nastojanju zbog raznih čimbenika, kao što su složenost sustava, ograničeni resursi, promjene u softveru, zabrinutost za privatnost podataka i sigurnost te problemi s skalabilnošću.
Realističnost testnih podataka
Potraga za realizmom u testnim podacima pokazuje koliko je ključno odražavati izvornik vrijednosti podataka s najvećom vjernošću. Testni podaci moraju biti vrlo slični proizvodnom okruženju kako bi se izbjegli lažni pozitivni ili negativni rezultati. Ako se ovaj realizam ne postigne, može naštetiti kvaliteti i pouzdanosti softvera. S obzirom na to, stručnjaci trebaju obratiti veliku pozornost na detalje jer pripremiti testne podatke.
Osvježavanje i održavanje podataka
Testni podaci moraju se redovito ažurirati kako bi odražavali promjene u proizvodnom okruženju i zahtjevima primjene. Međutim, ovaj zadatak dolazi sa značajnim izazovima, posebno u okruženjima u kojima je pristup podacima ograničen zbog usklađenosti s propisima. Koordinacija ciklusa osvježavanja podataka i osiguravanje konzistentnosti podataka u svim testnim okruženjima postaju složeni napori koji zahtijevaju pažljivu koordinaciju i stroge mjere usklađenosti.
Izazovi sa stvarnim testnim podacima
Prema Synthovoj anketi na LinkedInu, 50% tvrtki koristi podatke o proizvodnji, a 22% koristi maskirane podatke za testiranje svog softvera. Oni biraju stvarni podaci kako se čini kao laka odluka: kopirajte postojeće podatke iz proizvodnog okruženja, zalijepite ga u testno okruženje i koristite po potrebi.
Međutim, koristeći pravi podatke za testiranje predstavlja nekoliko izazova, uključujući:
- Izbjegavajte maskiranje podataka u skladu s propisima o privatnosti podataka sigurnost podataka krše i pridržavaju se zakona koji zabranjuju korištenje stvarnih podataka u svrhu testiranja.
- Uklapanje podataka u testno okruženje, koje se obično razlikuje od proizvodnog okruženja.
- Dovoljno redovito ažuriranje baza podataka.
Povrh ovih izazova, tvrtke se bore s tri ključna pitanja pri odabiru pravi podaci za testiranje.
Ograničena dostupnost
Ograničeni, oskudni ili propušteni podaci uobičajeni su kada programeri smatraju proizvodne podatke kao prikladni ispitni podaci. Pristup visokokvalitetnim testnim podacima, posebno za složene sustave ili scenarije, postaje sve teži. Ova oskudica podataka otežava sveobuhvatne procese testiranja i validacije, čineći testiranje softvera manje učinkovitim.
Pitanja usklađenosti
Strogi zakoni o privatnosti podataka kao što su CPRA i GDPR zahtijevaju zaštitu podataka koji otkrivaju identitet u testnim okruženjima, namećući rigorozne standarde usklađenosti sanitacije podataka. U ovom kontekstu uzimaju se u obzir prava imena, adrese, telefonski brojevi i SSN-ovi koji se nalaze u proizvodnim podacima ilegalni formati podataka.
Zabrinutost zbog privatnosti
Izazov usklađenosti je jasan: korištenje izvornih osobnih podataka kao testnih podataka je zabranjeno. Kako bismo riješili ovaj problem i osigurali da se za izradu ne koriste podaci koji otkrivaju identitet test slučajevi, testeri to moraju još jednom provjeriti osjetljive podatke dezinficira se ili anonimizira prije upotrebe u testnim okruženjima. Dok je kritičan za sigurnost podataka, ovaj zadatak postaje dugotrajan i dodaje još jedan sloj složenosti za timove za testiranje.
Važnost podataka ispitivanja kvalitete
Dobri podaci testa služi kao okosnica cjelokupnog QA procesa. To je jamstvo da softver funkcionira kako treba, dobro radi u različitim uvjetima i ostaje siguran od povreda podataka i zlonamjernih napada. Međutim, postoji još jedna važna prednost.
Jeste li upoznati s testiranjem pomaka ulijevo? Ovaj pristup gura testiranje prema ranim fazama životnog ciklusa razvoja kako ne bi usporio agile postupak. Testiranje pomakom ulijevo skraćuje vrijeme i troškove povezane s testiranjem i otklanjanjem pogrešaka kasnije u ciklusu tako što rano otkriva i popravlja probleme.
Kako bi testiranje pomaka ulijevo dobro funkcioniralo, potrebni su usklađeni testni skupovi podataka. Oni pomažu razvojnim i QA timovima da temeljito testiraju određene scenarije. Automatizacija i pojednostavljenje ručnih procesa ovdje su ključni. Pomoću odgovarajućeg testa možete ubrzati dodjelu i uhvatiti se u koštac s većinom izazova o kojima smo razgovarali alati za generiranje podataka sa sintetičkim podacima.
Sintetički podaci kao rješenje
Na temelju sintetičkih podataka test data management pristup je relativno nova, ali učinkovita strategija za održavanje kvalitete uz suočavanje s izazovima. Tvrtke se mogu osloniti na generiranje sintetičkih podataka za brzo stvaranje visokokvalitetnih testnih podataka.
Definicija i karakteristike
Sintetički testni podaci su umjetno generirani podaci dizajnirani za simulaciju okruženja za testiranje podataka za razvoj softvera. Zamjenom PII lažnim podacima bez ikakvih osjetljivih informacija, sintetički podaci čine test data management brže i lakše.
Sintetički testni podaci smanjuju rizike privatnosti i također omogućuju programerima rigoroznu procjenu performansi, sigurnosti i funkcionalnosti aplikacije u nizu mogućih scenarija bez utjecaja na stvarni sustav. Sada istražimo što još alati za sintetičke podatke mogu učiniti.
Pozabavite se izazovima usklađenosti i privatnosti
Uzmimo Synthovo rješenje kao primjer. Za rješavanje izazova usklađenosti i privatnosti zapošljavamo sofisticirane maskiranje podataka tehnike zajedno s najsuvremenijom tehnologijom skeniranja PII. Synthoov AI-pokretan PII skener automatski identificira i označava sve stupce u korisničkim bazama podataka koji sadrže izravne PII. To smanjuje ručni rad i osigurava točno otkrivanje osjetljivih podataka, smanjujući rizik od povrede podataka i nepoštivanja propisa o privatnosti.
Nakon što se identificiraju stupci s podacima koji otkrivaju identitet, Synthoova platforma nudi lažne podatke kao najbolju metodu deidentifikacije u ovom slučaju. Ova značajka štiti osjetljive izvorne podatke koji otkrivaju identitet zamjenjujući ih reprezentativnim lažnim podacima koji i dalje održavaju referentni integritet u svrhu testiranja u bazama podataka i sustavima. To se postiže putem dosljedna funkcija mapiranja, koji osigurava da zamijenjeni podaci odgovaraju poslovnoj logici i obrascima, a istovremeno su u skladu s propisima poput GDPR-a i HIPAA-e.
Omogućite svestranost u testiranju
Raznovrsni podaci testiranja mogu pomoći tvrtkama da prevladaju izazov ograničene dostupnosti podataka i povećaju pokrivenost testovima. Platforma Syntho podržava svestranost sa svojim generiranje sintetičkih podataka temeljeno na pravilima.
Ovaj koncept uključuje stvaranje testnih podataka slijedeći unaprijed definirana pravila i ograničenja za oponašanje podataka iz stvarnog svijeta ili simulaciju specifičnih scenarija. Generiranje sintetičkih podataka temeljeno na pravilima nudi svestranost u testiranju kroz različite strategije:
- Generiranje podataka od nule: Sintetički podaci temeljeni na pravilima omogućuju generiranje podataka kada su ograničeni ili nikakvi stvarni podaci dostupni. Time se testeri i programeri opskrbljuju potrebnim podacima.
- Obogaćivanje podataka: Obogaćuje podatke dodavanjem više redaka i stupaca, što olakšava stvaranje većih skupova podataka.
- Fleksibilnost i prilagodba: Uz pristup temeljen na pravilima, možemo ostati fleksibilni i prilagoditi se različitim formatima i strukturama podataka, generirajući sintetičke podatke prilagođene specifičnim potrebama i scenarijima.
- Čišćenje podataka: To uključuje praćenje unaprijed definiranih pravila prilikom generiranja podataka za ispravljanje nedosljednosti, popunjavanje vrijednosti koje nedostaju i uklanjanje oštećeni testni podaci. Osigurava kvalitete podataka i cjelovitost, osobito važno kada izvorni skup podataka sadrži netočnosti koje bi mogle utjecati na rezultate testiranja.
Pri odabiru pravog alati za generiranje podataka, važno je uzeti u obzir određene čimbenike kako biste bili sigurni da oni zapravo olakšavaju posao vašim timovima.
Razmatranja pri odabiru alata za sintetičke podatke
Izbor alata za sintetičke podatke ovisi o vašim poslovnim potrebama, mogućnostima integracije i zahtjevima za privatnošću podataka. Iako je svaka organizacija jedinstvena, naveli smo ključne kriterije za odabir sintetike alati za generiranje podataka.
Realizam podataka
Provjerite je li alat koji smatrate generira testne podatke vrlo nalik podacima iz stvarnog svijeta. Tek tada će učinkovito simulirati različite testne scenarije i otkriti potencijalne probleme. Alat bi također trebao nuditi mogućnosti prilagodbe za oponašanje različitih distribucija podataka, obrazaca i anomalija u proizvodnim okruženjima.
Raznolikost podataka
Potražite alate koji mogu generirati uzorak podataka pokriva širok raspon slučajeva upotrebe, uključujući različite vrste podataka, formate i strukture relevantne za softver koji se testira. Ova raznolikost pomaže potvrditi je li sustav robustan i osigurava sveobuhvatnu pokrivenost testom.
Skalabilnost i izvedba
Provjerite koliko dobro alat može generirati velike količine sintetičkih podataka, posebno za testiranje složenih ili opsežnih sustava. Želite alat koji se može skalirati kako bi zadovoljio podatkovne zahtjeve aplikacija na razini poduzeća bez ugrožavanja performansi ili pouzdanosti.
Privatnost i sigurnost podataka
Dajte prednost alatima s ugrađenim značajkama za zaštitu osjetljivih ili povjerljivih informacija prilikom generiranja podataka. Potražite značajke kao što su anonimizacija podataka i usklađenost s propisima o zaštiti podataka kako biste smanjili rizike privatnosti i bili u skladu sa zakonom.
Integracija i kompatibilnost
Odaberite softver koji besprijekorno odgovara vašim postojećim postavkama testiranja kako biste olakšali jednostavno usvajanje i integraciju u radni tijek razvoja softvera. Alat koji je kompatibilan s različitim sustavima za pohranu podataka, bazama podataka i platformama za testiranje bit će svestraniji i lakši za korištenje.
Na primjer, Syntho podržava 20+ konektora baze podataka i 5+ konektora datotečnog sustava, uključujući popularne opcije kao što su Microsoft SQL Server, Amazon S3 i Oracle, osiguravajući sigurnost podataka i jednostavno generiranje podataka.
Prilagodba i fleksibilnost
Potražite alate koji nude fleksibilne mogućnosti prilagodbe za prilagođavanje generiranja sintetičkih podataka specifičnim zahtjevima i scenarijima testiranja. Prilagodljivi parametri, kao što su pravila za generiranje podataka, odnosi i ograničenja, omogućuju vam fino podešavanje generiranih podataka kako bi odgovarali kriterijima i ciljevima testiranja.
Za sumirati
Korištenje električnih romobila ističe značenje testnih podataka u razvoju softvera ne može se precijeniti—to je ono što nam pomaže identificirati i ispraviti nedostatke u funkcionalnosti softvera. Ali upravljanje testnim podacima nije samo stvar pogodnosti; to je ključno za poštivanje propisa i pravila o privatnosti. Ako to učinite ispravno, možete olakšati posao svojim razvojnim timovima, uštedjeti novac i brže plasirati proizvode na tržište.
Tu sintetički podaci dobro dolaze. Pruža realne i svestrane podatke bez previše vremenski intenzivnog rada, održavajući tvrtke usklađenima i sigurnima. S alatima za generiranje sintetičkih podataka, upravljanje testnim podacima postaje brže i učinkovitije.
Najbolji dio je to što su kvalitetni sintetički testni podaci dostupni svakoj tvrtki, bez obzira na njezinu svrhu. Sve što trebate učiniti je pronaći pouzdanog dobavljača alata za generiranje sintetičkih podataka. Kontaktirajte Syntho danas i rezervirajte besplatnu demo verziju da vidite kako sintetički podaci mogu koristiti vašem testiranju softvera.
O autorima
Direktor proizvoda i suosnivač
Marijn ima akademsko iskustvo u računalnim znanostima, industrijskom inženjerstvu i financijama te se od tada ističe u ulogama u razvoju softverskih proizvoda, analizi podataka i kibernetičkoj sigurnosti. Marijn sada djeluje kao osnivač i glavni direktor za proizvode (CPO) u tvrtki Syntho, potičući inovacije i stratešku viziju na čelu tehnologije.
Spremite svoj vodič za sintetičke podatke sada!
- Što su sintetički podaci?
- Zašto ga organizacije koriste?
- Slučajevi klijenata koji dodaju sintetičke podatke
- Kako započeti
