テストデータとは: 意義、応用、課題
目次
ソフトウェアテストにおけるテストデータとは何ですか?
簡単に言えば、 テストデータ定義 これは、テストデータが選択されています データセット 欠陥を見つけて、ソフトウェアが想定どおりに動作することを確認するために使用されます。
テスターとエンジニアが頼りにするのは テストデータセット、手動で組み立てるか、専門家を使って組み立てるかにかかわらず、 テストデータ生成ツール、ソフトウェアの機能を検証し、パフォーマンスを評価し、セキュリティを強化します。
この概念を拡張すると、 テストにおけるテストデータとは何ですか?単なる枠を超えて データセット、テスト データには、さまざまな入力値、シナリオ、条件が含まれます。これらの要素は、成果物がソフトウェアに期待される品質と機能の厳格な基準を満たしているかどうかを検証するために慎重に選択されます。
をよりよく把握するには テストデータ定義, さまざまな種類のテスト データを調べてみましょう。
テストデータにはどのような種類がありますか?
の主な目標ですが、 試験データ ソフトウェアが期待どおりに動作することを保証することは、ソフトウェアのパフォーマンスに影響を与える要因は大きく異なります。この変動性は、テスト担当者がさまざまな条件でのシステムの動作を評価するためにさまざまなタイプのデータを使用する必要があることを意味します。
それでは、この質問に答えてみましょう—ソフトウェアテストにおけるテストデータとは何ですか?—例付き.
- 陽性の検査データ たとえば、障害物のない平坦な道路で車がスムーズに走行するかどうかを確認するなど、通常の動作条件でソフトウェアをテストするために使用されます。
- 陰性の検査データ これは、特定のスペアパーツが故障した状態で車の性能をテストするようなものです。ソフトウェアがどのように応答するかを特定するのに役立ちます 無効なデータ 入力またはシステムの過負荷。
- 等価クラステストデータ ソフトウェア内の特定のグループまたはカテゴリの動作をテストするのに役立ちます。特に、ソフトウェアがさまざまなタイプのユーザーまたは入力をどのように処理するかをテストします。
- ランダムなテストデータ 特定のパターンなしで生成されます。これにより、ソフトウェアが予期しないシナリオをスムーズに処理できるようになります。
- ルールベースのテストデータ 事前定義されたルールまたは基準に従って生成されます。バンキング アプリでは、すべての取引が特定の規制要件を満たしていること、または口座残高が指定された制限内に保たれていることを確認するために生成された取引データとすることができます。
- 境界試験データ ソフトウェアが許容範囲の両端の値をどのように管理するかをチェックします。それは、ある機器を絶対的な限界まで押し上げることに似ています。
- 回帰テストデータ ソフトウェアへの最近の変更が新たな欠陥や問題を引き起こしていないかどうかを確認するために使用されます。
これらを使い分けることで、 テストデータの種類, QA スペシャリストは、ソフトウェアが意図したとおりに動作するかどうかを効果的に評価し、弱点やバグを特定し、最終的にシステムのパフォーマンスを向上させることができます。
しかし、ソフトウェア チームはこのデータをどこで入手できるのでしょうか?次にそれについて議論しましょう。
テストデータはどのように作成されますか?
次の 3 つのオプションがあります テストデータを作成する あなたのプロジェクトのために：
- 既存のデータベースからデータを厳選し、個人を特定できる情報 (PII) などの顧客情報をマスキングします。
- 手動で作成 現実的なテストデータ ルールベースのデータ アプリケーションを使用します。
- 合成データを生成します。
多くのデータ エンジニアリング チームは、いずれかのアプローチのみに依存しており、最も時間と労力がかかる方法を選択することが多すぎます。 テストデータの生成。例えば、物を選ぶとき、 サンプルデータ 既存のデータベースからデータベースを作成する場合、エンジニアリング チームはまず複数のソースからデータを抽出し、次にフォーマット、スクラブ、マスクして、開発環境またはテスト環境に適合するようにする必要があります。
もう 1 つの課題は、データが特定のテスト基準 (精度、多様性、特定のソリューションに対する特異性、高品質、個人データ保護に関する規制への準拠) を確実に満たしていることを確認することです。しかし、これらの課題は現代の技術によって効果的に解決されています。 test data management などのアプローチ 自動テストデータ生成.
シンソプラットフォーム は、これらの課題に対処するための次のようなさまざまな機能を提供します。
- ツールがすべての PII を自動的に識別するスマートな匿名化により、専門家の時間と労力が節約されます。
- PII およびその他の識別子を合成識別子に置き換えることにより機密情報を回避する モックデータ ビジネスロジックとパターンに沿ったもの。
- データベースとシステム間で一貫したデータ マッピングにより参照整合性を維持します。
これらの機能について詳しく見ていきます。しかしその前に、次のことに関連する問題を掘り下げてみましょう。 テストデータの作成 したがって、あなたはそれらを認識しており、それらに対処する方法を知っています。
ソフトウェアテストにおけるテストデータの課題
部品調達 有効なテストデータ 効果的なテストの基礎となります。しかし、エンジニアリング チームは、信頼性の高いソフトウェアを実現するまでにかなりの課題に直面しています。
分散したデータソース
データ、特にエンタープライズ データは、レガシー メインフレーム、SAP、リレーショナル データベース、NoSQL、さまざまなクラウド環境など、無数のソースに存在します。この分散と幅広い形式の組み合わせにより、複雑さが増します。 本番データへのアクセス ソフトウェアチーム向け。また、テストに必要な適切なデータを取得するプロセスも遅くなり、結果として次のような結果が得られます。 無効なテストデータ.
フォーカスのサブセット化
エンジニアリング チームは、大規模で多様なテスト データセットを、対象を絞ったより小さなサブセットに分割することに苦労することがよくあります。しかし、この別れは彼らが特定のことに集中するのに役立つので、これは絶対にやらなければならないことです テストケースこれにより、テスト データの量と関連コストを低く抑えながら、問題の再現と修正が容易になります。
テストカバレッジの最大化
エンジニアには、定義されたテストを徹底的に行うためにテスト データが十分に包括的であることを確認する責任もあります。 テストケース、欠陥密度を最小限に抑え、ソフトウェアの信頼性を強化します。ただし、この取り組みでは、システムの複雑さ、限られたリソース、ソフトウェアの変更、データのプライバシーとセキュリティの懸念、スケーラビリティの問題など、さまざまな要因により課題に直面しています。
テストデータの現実性
テストデータのリアリティの追求は、オリジナルを反映することがいかに重要であるかを示しています データ値 最大限の忠実度で。偽陽性または偽陰性を避けるために、テスト データは実稼働環境によく似ている必要があります。この現実性が達成されないと、ソフトウェアの品質と信頼性が損なわれる可能性があります。そのため、専門家は細部に細心の注意を払う必要があります。 テストデータを準備します。
データの更新とメンテナンス
テスト データは、運用環境やアプリケーション要件の変化を反映するために定期的に更新する必要があります。ただし、このタスクには、特に規制遵守のためにデータへのアクセスが制限されている環境では、大きな課題が伴います。データ更新サイクルを調整し、テスト環境全体でデータの一貫性を確保することは、慎重な調整と厳格なコンプライアンス対策が必要となる複雑な作業になります。
実際のテストデータに関する課題
LinkedIn での Syntho の調査によると、 企業の 50% が実稼働データを使用、22% はソフトウェアをテストするためにマスクされたデータを使用しています。彼らは選んだ 実際のデータ 簡単な決断のように思えるので、コピーしてください 既存のデータ 本番環境からテスト環境に貼り付けて、必要に応じて使用します。
ただし、本物を使用すると、 テスト用のデータ 次のようないくつかの課題があります。
- データプライバシー規制に準拠するためにデータをマスキングすることは避けてください。 データセキュリティ テスト目的での実際のデータの使用を禁止する法律に違反し、遵守します。
- 通常、実稼働環境とは異なるテスト環境にデータを適合させます。
- データベースを定期的に更新する。
これらの課題に加えて、企業は選択する際に 3 つの重要な問題に取り組んでいます。 実際のデータ テスト用。
限られた可用性
開発者が本番データを 適切なテストデータ。特に複雑なシステムやシナリオの場合、高品質のテスト データにアクセスすることがますます困難になっています。このデータの不足により、包括的なテストと検証のプロセスが妨げられ、ソフトウェア テストの取り組みが効果的ではなくなります。
コンプライアンスの問題
CPRA や GDPR などの厳格なデータ プライバシー法では、テスト環境での PII の保護が義務付けられており、データのサニタイズに関して厳格なコンプライアンス基準が課されています。この文脈では、本番データに含まれる実名、住所、電話番号、SSN が考慮されます。 違法なデータ形式.
プライバシーに対する懸念
コンプライアンスの課題は明らかです。元の個人データをテスト データとして使用することは禁止されています。この問題に対処し、構築に PII が使用されないようにするには テストケース、テスターはそれを再確認する必要があります。 極秘データ テスト環境で使用する前に、サニタイズまたは匿名化されます。にとって重要である一方で、 データセキュリティ、このタスクは時間がかかり、テスト チームにとってさらに複雑な層が追加されます。
品質テストデータの重要性
良好なテストデータ QA プロセス全体のバックボーンとして機能します。これは、ソフトウェアが正常に機能し、さまざまな条件下でも適切に動作し、データ侵害や悪意のある攻撃から安全に保たれることを保証します。ただし、もう 1 つの重要な利点があります。
シフトレフトテストをご存知ですか?このアプローチにより、テストが開発ライフサイクルの初期段階に向けて進められるため、開発の速度が低下することはありません。 agile プロセス。シフトレフト テストでは、問題を早期に発見して修正することで、サイクル後半のテストとデバッグにかかる時間とコストを削減します。
シフトレフト テストが適切に機能するには、準拠したテスト データ セットが必要です。これらは、開発チームと QA チームが特定のシナリオを徹底的にテストするのに役立ちます。ここでは手動プロセスの自動化と合理化が鍵となります。適切なテストを使用することで、プロビジョニングを高速化し、説明したほとんどの課題に取り組むことができます。 データ生成ツール 合成データ付き。
ソリューションとしての合成データ
合成データに基づいた test data management アプローチ これは比較的新しいですが、課題に取り組みながら品質を維持するための効率的な戦略です。企業は合成データ生成を利用して、高品質のテスト データを迅速に作成できます。
定義と特徴
合成テスト データは、ソフトウェア開発のデータ テスト環境をシミュレートするために設計された人工的に生成されたデータです。 PII を機密情報を含まない模擬データに置き換えることにより、合成データは test data management より速く、より簡単に。
合成テスト データにより、プライバシー リスクが軽減され、開発者は実際のシステムに影響を与えることなく、さまざまな潜在的なシナリオにわたってアプリのパフォーマンス、セキュリティ、機能を厳密に評価できるようになります。次に、合成データ ツールで他に何ができるかを見てみましょう。
コンプライアンスとプライバシーの課題に対処する
Syntho のソリューションを例に挙げてみましょう。コンプライアンスとプライバシーの課題に取り組むために、当社は高度な技術を採用しています。 データマスキング 技術と最先端の PII スキャン技術を利用します。 Syntho の AI を活用した PII スキャナー 直接 PII を含むユーザー データベース内の列を自動的に識別し、フラグを付けます。これにより手作業が軽減され、機密データが正確に検出されるため、データ侵害やプライバシー規制への違反のリスクが軽減されます。
PII を含む列が特定されると、Syntho のプラットフォームは、この場合に最適な匿名化方法として模擬データを提供します。この機能は、機密性の高いオリジナルの PII を、データベースやシステム間でのテスト目的で参照整合性を維持する代表的なモック データに置き換えることによって保護します。これは次のようにして達成されます。 一貫したマッピング機能これにより、GDPR や HIPAA などの規制に準拠しながら、置換されたデータがビジネス ロジックとパターンに一致することが保証されます。
テストに多用途性を提供
多用途のテスト データは、企業が利用できるデータが限られているという課題を克服し、テスト範囲を最大化するのに役立ちます。 Syntho プラットフォームは多用途性をサポートします。 ルールベースの合成データの生成.
このコンセプトには、 テストデータの作成 事前定義されたルールと制約に従って、現実世界のデータを模倣したり、特定のシナリオをシミュレートしたりできます。ルールベースの合成データ生成は、さまざまな戦略を通じてテストの多用途性を提供します。
- データを最初から生成する: ルールベースの合成データを使用すると、実際のデータが限られているか、実際のデータが利用できない場合でもデータを生成できます。これにより、テスターと開発者は必要なデータを入手できるようになります。
- データの充実: 行と列を追加してデータを強化し、より大規模なデータセットを簡単に作成できるようにします。
- 柔軟性とカスタマイズ: ルールベースのアプローチにより、柔軟性を保ち、さまざまなデータ形式や構造に適応し、特定のニーズやシナリオに合わせた合成データを生成できます。
- データクレンジング： これには、データ生成時に事前定義されたルールに従って、不一致を修正し、欠損値を埋め、削除することが含まれます。 破損したテストデータ。 それは保証します データ品質 完全性は、元のデータセットにテスト結果に影響を与える可能性のある不正確さが含まれている場合に特に重要です。
正しい選択をするとき データ生成ツール、 実際にチームの作業負荷を軽減するために、特定の要素を考慮することが重要です。
合成データ ツールを選択する際の考慮事項
合成データ ツールの選択は、ビジネス ニーズ、統合機能、データ プライバシー要件によって異なります。どの組織も独自ですが、私たちは合成素材を選択するための重要な基準を概説しました。 データ生成ツール.
データリアリズム
検討しているツールが テストデータを生成します 現実世界のデータによく似ています。そうして初めて、さまざまなテスト シナリオを効果的にシミュレートし、潜在的な問題を検出できるようになります。このツールは、運用環境でのさまざまなデータの分布、パターン、異常を模倣するためのカスタマイズ オプションも提供する必要があります。
データの多様性
生成できるツールを探す サンプルデータ テスト対象のソフトウェアに関連するさまざまなデータ型、形式、構造など、幅広いユースケースをカバーします。この多様性は、システムが堅牢であるかどうかを検証し、包括的なテスト範囲を保証するのに役立ちます。
スケーラビリティとパフォーマンス
特に複雑なシステムや大容量のシステムをテストする場合、ツールが大量の合成データをどの程度適切に生成できるかを確認してください。パフォーマンスや信頼性を損なうことなく、エンタープライズ規模のアプリケーションのデータ要件を満たすためにスケールアップできるツールが必要です。
データのプライバシーとセキュリティ
データ生成時に機密情報や機密情報を保護する機能が組み込まれたツールを優先します。プライバシーのリスクを最小限に抑え、法律を遵守するために、データの匿名化やデータ保護規制への準拠などの機能を探してください。
統合と互換性
既存のテスト設定にシームレスに適合するソフトウェアを選択して、ソフトウェア開発ワークフローへの導入と統合を容易にします。さまざまなデータ ストレージ システム、データベース、テスト プラットフォームと互換性のあるツールは、より汎用性が高く、使いやすくなります。
たとえば、 シンセのサポート Microsoft SQL Server、Amazon S20、Oracle などの一般的なオプションを含む 5 個以上のデータベース コネクタと 3 個以上のファイルシステム コネクタにより、データの安全性と簡単なデータ生成が保証されます。
カスタマイズと柔軟性
合成データの生成を特定のテスト要件やシナリオに合わせて調整するための、柔軟なカスタマイズ オプションを提供するツールを探してください。データ生成ルール、関係、制約などのカスタマイズ可能なパラメーターを使用すると、生成されたデータをテスト基準や目的に合わせて微調整できます。
総括する
テストデータの意味 ソフトウェア開発における重要性は、どれだけ誇張してもしすぎることはありません。これは、ソフトウェア機能の欠陥を特定して修正するのに役立ちます。しかし、テスト データの管理は単なる利便性の問題ではありません。これは規制とプライバシー規則を遵守するために非常に重要です。これを正しく行うと、開発チームの作業負荷が軽減され、コストが節約され、製品をより早く市場に投入できるようになります。
そこで合成データが役に立ちます。あまり時間のかかる作業を行わずに現実的で汎用性の高いデータを提供し、企業のコンプライアンスと安全性を維持します。合成データ生成ツールを使用すると、テスト データの管理がより迅速かつ効率的になります。
最も重要な点は、目的に関係なく、すべての企業が高品質の合成テスト データを入手できることです。必要なのは、合成データ生成ツールの信頼できるプロバイダーを見つけることだけです。今すぐ Syntho にご連絡ください。 無料のデモを予約する 合成データがソフトウェア テストにどのようなメリットをもたらすかを確認してください。
