Տեսանյութը ցույց է տալիս հարցման արդյունքները և բացատրում, թե ինչ թեստային տվյալներ են օգտագործում մարդիկ։
Այս տեսանյութը վերցված է Syntho վեբինարից այն մասին, թե ինչու են կազմակերպություններն օգտագործում սինթետիկ տվյալները որպես թեստային տվյալներ: Ամբողջական տեսանյութը դիտեք այստեղ։
Մենք հարց տվեցինք սովորաբար օգտագործվող թեստային տվյալների տեսակի մասին և քննարկեցինք արտադրության տվյալների փորձարկման համար օգտագործելու տարբերակներն ու մարտահրավերները:
Ֆրենսիսը կիսվել է իր փորձով, թե ինչպես է արտադրական տվյալների օգտագործումը փորձարկման համար կարող է մեծ աշխատանք լինել: Արտադրության տվյալների պատճենումը թեստային միջավայրում կարող է հեշտ թվալ, բայց դա ունի մարտահրավերներ: Օրինակ, կարող են խնդիրներ լինել տվյալների փորձարկման միջավայրում տեղադրելու հետ կապված, ինչը հանգեցնում է նրան, որ դրանք դանդաղ են աշխատում կամ ընդհանրապես չեն բեռնվում:
Ֆրենսիսը նաև նշեց, որ տվյալների քողարկումն էլ ավելի դժվար կդարձնի գործընթացը։ Դա լրացուցիչ ջանք կպահանջի, իսկ խնդիրները կարող են էլ ավելի բարդանալ։ Թեև փորձարկման համար արտադրության տվյալները օգտագործելը հեշտ քայլ է թվում, գործնականում դա այնքան էլ պարզ չէ:
Ֆրեդերիկը նշեց, որ շատերը կարծում են, որ փորձարկման համար արտադրության տվյալների օգտագործումն ավելի հեշտ է, քանի որ դրանք մատչելի են: Այնուամենայնիվ, դա խորը արմատացած համոզմունք է, որը կարող է անպայմանորեն չարտացոլել իրականությունը:
Ֆրենսիսն ընդգծել է, որ փորձարկման համար արտադրության տվյալների օգտագործումը կարող է հանգեցնել տվյալների հին և անվստահելի դառնալուն: Ժամանակի ընթացքում տվյալները կարող են այլևս չարտացոլել արտադրական միջավայրը՝ դժվարացնելով որոշել, թե արդյոք թեստավորման արդյունքները ճշգրիտ են:
Եզրափակելով, թեստավորման համար արտադրության տվյալների օգտագործումը կարող է թվալ պարզ լուծում, բայց այն կարող է ունենալ բազմաթիվ մարտահրավերներ: Այն պահանջում է զգալի ջանք և կարող է երկարաժամկետ հեռանկարում վստահելի արդյունքներ չտալ: Ընկերությունները պետք է դիտարկեն այլընտրանքային տարբերակներ, ինչպիսիք են սինթետիկ տվյալները կամ այլ մեթոդներ՝ ճշգրիտ փորձարկումն ապահովելու համար:
Կապվեք Syntho- ի հետ և մեր փորձագետներից մեկը լույսի արագությամբ կկապվի ձեզ հետ՝ ուսումնասիրելու սինթետիկ տվյալների արժեքը: