Што се податоците од тестот: значење, апликации и предизвици
Содржина
Што се податоците од тестот при тестирањето на софтверот?
Во едноставни термини, дефиниција на податоци од тестот е ова: Податоците од тестот се избрани збирки на податоци се користи за да се пронајдат недостатоци и да се осигура дека софтверот работи онака како што треба.
Тестерите и инженерите се потпираат на множества на податоци за тестирање, без разлика дали се склопуваат рачно или со специјализирани тест алатки за генерирање податоци, за да се потврди функционалноста на софтверот, да се процени перформансите и да се зајакне безбедноста.
Проширувајќи го овој концепт, што се податоците од тестот во тестирањето? Надвор од самото збирки на податоци, податоците од тестот вклучуваат опсег на влезни вредности, сценарија и услови. Овие елементи се внимателно избрани за да се потврди дали испораките ги исполнуваат ригорозните критериуми за квалитет и функционалност што се очекуваат од софтверот.
За подобро разбирање на дефиниција на податоци од тестот, ајде да истражиме различни типови на податоци за тестирање.
Кои се видовите на тест податоци?
Додека примарна цел на податоци за тестирање е да се осигура дека софтверот се однесува како што се очекува, факторите кои влијаат на перформансите на софтверот се разликуваат многу. Оваа варијабилност значи дека тестерите мора да користат различни типови на податоци за да го проценат однесувањето на системот во различни услови.
Значи, да одговориме на ова прашање -што се податоците од тестот при тестирањето на софтверот?—со примери.
- Позитивни податоци од тестот се користи за тестирање на софтверот во нормални работни услови, на пример, за да се провери дали автомобилот работи непречено на рамен пат без никакви пречки.
- Негативни податоци од тестот е како тестирање на перформансите на автомобилот со неисправност на одредени резервни делови. Тоа помага да се идентификува како софтверот реагира на неважечки податоци влезови или преоптоварување на системот.
- Податоци од тестот за класа на еквивалентност помага да се претстави однесувањето на одредена група или категорија во рамките на софтверот за да се тестира, особено, како софтверот се справува со различни типови на корисници или влезови.
- Случајни податоци од тестот се генерира без некоја специфична шема. Тоа помага да се осигура дека софтверот може непречено да се справува со неочекувани сценарија.
- Тест податоци засновани на правила се генерира според однапред дефинирани правила или критериуми. Во банкарска апликација, може да се генерираат податоци за трансакциите за да се осигура дека сите трансакции исполнуваат одредени регулаторни барања или дека салдата на сметките остануваат во одредени граници.
- Податоци за гранични тестови проверува како софтверот управува со вредностите на крајните краеви на прифатливите опсези. Тоа е слично на туркање на некое парче опрема до неговите апсолутни граници.
- Податоци за регресивен тест се користи за да се провери дали некои неодамнешни промени на софтверот предизвикале нови дефекти или проблеми.
Со користење на овие различни видови на податоци за тестирање, Специјалистите за QA можат ефективно да проценат дали софтверот работи како што е планирано, да ги лоцираат сите слабости или грешки и на крајот да ги подобрат перформансите на системот.
Но, каде софтверските тимови можат да ги добијат овие податоци? Ајде да разговараме за тоа понатаму.
Како се создаваат податоците од тестот?
Ги имате следните три опции за креирајте податоци за тестирање за вашиот проект:
- Одберете ги податоците од постоечката база на податоци, прикривајќи ги информациите за клиентите, како што се информациите за лична идентификација (PII).
- Рачно креирајте реални податоци од тестот со апликации за податоци засновани на правила.
- Генерирајте синтетички податоци.
Многу тимови за инженерство на податоци се потпираат на само еден од пристапите, премногу често избирајќи го методот кој одзема многу време и напор. генерирање на тест податоци. На пример, при берење примерок на податоци од постојните бази на податоци, инженерските тимови мора прво да го извлечат од повеќе извори, а потоа да го форматираат, да го исчистат и маскираат, со што ќе биде погоден за развој или тестирање околини.
Друг предизвик е да се обезбеди дека податоците ги исполнуваат специфичните критериуми за тестирање: точност, разновидност, специфичност за одредено решение, висок квалитет и усогласеност со прописите за заштита на личните податоци. Сепак, овие предизвици ефикасно се решаваат од современите test data management пристапи, како на пр автоматско генерирање на податоци од тестот.
Платформата Syntho нуди низа способности за справување со овие предизвици, вклучувајќи:
- Паметна деидентификација кога алатката автоматски ги идентификува сите PII, заштедувајќи време и напор на експертите.
- Работа околу чувствителни информации со замена на PII и други идентификатори со синтетички лажни податоци што се усогласува со деловната логика и модели.
- Одржување на референцијален интегритет со конзистентно мапирање на податоци низ базите на податоци и системи.
Ќе ги истражиме овие способности подетално. Но, прво, ајде да истражуваме во прашањата поврзани со создавање податоци за тестирање па вие сте свесни за нив и знаете како да им се обратите.
Тестирајте ги предизвиците со податоците при тестирањето на софтверот
Извори валидни податоци од тестот е камен-темелник на ефективно тестирање. Сепак, инженерските тимови се соочуваат со неколку предизвици на патот до сигурен софтвер.
Расфрлани извори на податоци
Податоците, особено податоците на претпријатието, се наоѓаат низ огромен број извори, вклучувајќи ги и старите мејнфрејмови, SAP, релационите бази на податоци, NoSQL и разновидните облак средини. Оваа дисперзија, заедно со широк спектар на формати, комплицира пристап до податоците за производството за софтверски тимови. Исто така, го успорува процесот на добивање на вистинските податоци за тестирање и резултати неважечки податоци од тестот.
Подпоставување за фокус
Инженерските тимови честопати се борат со сегментирање на големи и разновидни тестови на податоци во помали, насочени подмножества. Но, тоа мора да се направи бидејќи ова раскинување им помага да се фокусираат на конкретни тест случаи, што го олеснува репродукцијата и поправањето на проблемите, додека обемот на податоците од тестот и поврзаните трошоци се ниски.
Максимизирање на покриеноста на тестот
Инженерите се исто така одговорни да се осигураат дека податоците од тестот се доволно сеопфатни за да бидат детално дефинирани тест случаи, минимизирајте ја густината на дефектот и зајакнете ја веродостојноста на софтверот. Сепак, тие се соочуваат со предизвици во овој напор поради различни фактори, како што се сложеноста на системот, ограничените ресурси, промените во софтверот, загриженоста за приватноста и безбедноста на податоците и проблемите со приспособливоста.
Реализам во податоците од тестот
Потрагата по реализам во податоците од тестот покажува колку е клучно да се пресликува оригиналот вредности на податоци со најголема верност. Податоците од тестот мора многу да личат на производната средина за да се избегнат лажни позитиви или негативни. Ако овој реализам не се постигне, може да му наштети на квалитетот и доверливоста на софтверот. Со оглед на тоа, специјалистите треба да обрнат големо внимание на деталите додека тие подгответе податоци од тестот.
Освежување и одржување на податоците
Податоците од тестот мора редовно да се ажурираат за да ги одразуваат промените во производната средина и барањата за апликација. Сепак, оваа задача доаѓа со значителни предизвици, особено во средини каде што пристапот до податоци е ограничен поради усогласеноста со регулативата. Координирањето на циклусите на освежување на податоците и обезбедувањето конзистентност на податоците низ околините за тестирање стануваат сложени напори кои бараат внимателна координација и строги мерки за усогласување.
Предизвици со вистински тест податоци
Според истражувањето на Syntho на LinkedIn, 50% од компаниите користат податоци за производство, а 22% користат маскирани податоци за тестирање на нивниот софтвер. Тие избираат вистински податоци како што изгледа како лесна одлука: копирајте постоечки податоци од производното опкружување, залепете го во околината за тестирање и користете го по потреба.
Сепак, користејќи вистински податоци за тестирање претставува неколку предизвици, вклучувајќи:
- Избегнувајте маскирање податоци за да се усогласат со прописите за приватност на податоците сигурност на податоци прекршува и се придржува до законите кои забрануваат употреба на вистински податоци за цели на тестирање.
- Вградување на податоци во околината за тестирање, која обично се разликува од производната средина.
- Доволно редовно ажурирање на базите на податоци.
Згора на овие предизвици, компаниите се справуваат со три критични прашања при изборот реални податоци за тестирање.
Ограничена достапност
Ограничените, ретки или пропуштени податоци се вообичаени кога програмерите ги сметаат податоците за производство како соодветни податоци за тестот. Пристапот до висококвалитетни тест податоци, особено за сложени системи или сценарија, станува сè потешко. Овој недостаток на податоци ги попречува сеопфатните процеси на тестирање и валидација, што ги прави напорите за тестирање на софтвер помалку ефикасни.
Прашања за усогласеност
Строгите закони за приватност на податоците, како што се CPRA и GDPR, бараат заштита на PII во средини за тестирање, наметнувајќи ригорозни стандарди за усогласеност за санација на податоците. Во овој контекст, се разгледуваат вистинските имиња, адреси, телефонски броеви и SSN пронајдени во податоците за производство незаконски формати на податоци.
загриженост околу приватноста
Предизвикот за усогласеност е јасен: користењето оригинални лични податоци како податоци за тестирање е забрането. За да се реши ова прашање и да се осигура дека не се користи PII за конструирање тест случаи, тестерите мора двојно да го проверат тоа чувствителни податоци се санира или анонимизира пред да се користи во опкружувања за тестирање. Додека критично за сигурност на податоци, оваа задача одзема многу време и додава уште еден слој на сложеност за тимовите за тестирање.
Важноста на податоците од тестот за квалитет
Добри податоци од тестот служи како столб на целиот процес на ОК. Тоа е гаранција дека софтверот функционира како што треба, работи добро во различни услови и останува безбеден од прекршување на податоците и малициозни напади. Сепак, има уште една важна придобивка.
Дали сте запознаени со тестирањето со смена на лево? Овој пристап го турка тестирањето кон раните фази на животниот циклус на развојот за да не го успори agile процес. Тестирањето со поместување налево го намалува времето и трошоците поврзани со тестирањето и дебагирањето подоцна во циклусот со тоа што рано ги фаќа и поправа проблемите.
За да функционира добро тестирањето со поместување налево, потребни се усогласени тестови на податоци. Овие им помагаат на тимовите за развој и ОК темелно да ги тестираат специфичните сценарија. Автоматизацијата и рационализацијата на рачните процеси се клучни овде. Можете да го забрзате обезбедувањето и да се справите со повеќето предизвици што ги дискутиравме со користење на соодветен тест алатки за генерирање податоци со синтетички податоци.
Синтетички податоци како решение
Синтетички базиран на податоци test data management пристап е релативно нова, но ефикасна стратегија за одржување на квалитетот додека се справувате со предизвиците. Компаниите можат да се потпрат на синтетички генерирање податоци за брзо создавање висококвалитетни тест податоци.
Дефиниција и карактеристики
Податоците од синтетички тестови се вештачки генерирани податоци дизајнирани да симулираат средини за тестирање податоци за развој на софтвер. Со замена на PII со лажни податоци без никакви чувствителни информации, синтетичките податоци создаваат test data management побрзо и полесно.
Податоците од синтетичките тестови ги намалуваат ризиците за приватност и исто така им дозволуваат на програмерите ригорозно да ги проценат перформансите, безбедноста и функционалноста на апликацијата низ низа потенцијални сценарија без да влијаат на реалниот систем. Сега, ајде да истражиме што друго можат да направат синтетичките алатки за податоци.
Решавање на предизвиците за усогласеност и приватност
Да го земеме за пример решението на Синто. За да се справиме со предизвиците за усогласеност и приватност, ние вработуваме софистицирани маскирање на податоци техники заедно со најсовремена технологија за скенирање на PII. Скенерот PII на Syntho со вештачка интелигенција автоматски ги идентификува и означува сите колони во базите на податоци на корисници кои содржат директни PII. Ова ја намалува мануелната работа и обезбедува прецизно откривање на чувствителни податоци, намалувајќи го ризикот од прекршување на податоците и неусогласеност со прописите за приватност.
Откако ќе се идентификуваат колоните со PII, платформата на Syntho нуди лажни податоци како најдобар метод за деидентификација во овој случај. Оваа функција ги штити чувствителните оригинални PII со тоа што ги заменува со репрезентативни лажни податоци кои сè уште го одржуваат референцискиот интегритет за цели на тестирање низ базите на податоци и системи. Ова се постигнува преку конзистентна функционалност за мапирање, што осигурува дека заменетите податоци се совпаѓаат со деловната логика и обрасци додека се усогласени со прописите како GDPR и HIPAA.
Обезбедете разновидност при тестирањето
Разновидните податоци за тестирање можат да им помогнат на компаниите да го надминат предизвикот од ограничената достапност на податоци и да ја максимизираат покриеноста на тестовите. Платформата Syntho поддржува разноврсност со својата генерирање на синтетички податоци засновано на правила.
Овој концепт вклучува создавање податоци за тестирање со следење на предефинирани правила и ограничувања за да се имитираат податоци од реалниот свет или да се симулираат одредени сценарија. Генерирањето синтетички податоци засновано на правила нуди разновидност во тестирањето преку различни стратегии:
- Генерирање податоци од нула: Синтетичките податоци засновани на правила овозможуваат генерирање податоци кога се достапни ограничени или без реални податоци. Ова ги опремува тестерите и програмерите со потребните податоци.
- Збогатување податоци: Ги збогатува податоците со додавање на повеќе редови и колони, што го олеснува создавањето на поголеми збирки на податоци.
- Флексибилност и прилагодување: Со пристапот заснован на правила, можеме да останеме флексибилни и да се прилагодуваме на различни формати и структури на податоци, генерирајќи синтетички податоци прилагодени на специфичните потреби и сценарија.
- Чистење на податоци: Ова вклучува следење на однапред дефинирани правила при генерирање податоци за да се поправат недоследностите, да се пополнат вредностите што недостасуваат и да се отстранат оштетени податоци од тестот. Тоа обезбедува квалитет на податоци и интегритет, особено важно кога оригиналната база на податоци содржи неточности кои би можеле да влијаат на резултатите од тестирањето.
При изборот на вистинскиот алатки за генерирање податоци, од суштинско значење е да се земат предвид одредени фактори за да бидете сигурни дека тие всушност го олеснуваат обемот на работа за вашите тимови.
Размислувања при изборот на синтетички алатки за податоци
Изборот на синтетички алатки за податоци зависи од вашите деловни потреби, можностите за интеграција и барањата за приватност на податоците. Иако секоја организација е единствена, ги наведовме клучните критериуми за избор на синтетички алатки за генерирање податоци.
Реализам на податоци
Осигурајте се дека алатката што ја разгледувате генерира податоци од тестот многу наликува на податоци од реалниот свет. Само тогаш ефективно ќе симулира различни тест сценарија и ќе открие потенцијални проблеми. Алатката треба да понуди и опции за прилагодување за да имитира различни дистрибуции на податоци, обрасци и аномалии во производните средини.
Разновидност на податоци
Барајте алатки кои можат да генерираат примерок на податоци покривајќи широк опсег на случаи на употреба, вклучувајќи различни типови на податоци, формати и структури релевантни за софтверот што се тестира. Оваа разновидност помага да се потврди дали системот е робустен и обезбедува сеопфатно покривање на тестот.
Приспособливост и перформанси
Проверете колку добро алатката може да генерира големи количини на синтетички податоци, особено за тестирање сложени или системи со голем волумен. Сакате алатка која може да се зголеми за да ги задоволи барањата за податоци на апликациите на ниво на претпријатие без да се загрозат перформансите или доверливоста.
Приватност и безбедност на податоците
Дајте приоритет на алатките со вградени функции за да ги заштитите чувствителните или доверливите информации при генерирање податоци. Побарајте функции како анонимизација на податоците и усогласеност со прописите за заштита на податоците за да ги минимизирате ризиците за приватноста и да се усогласите со законот.
Интеграција и компатибилност
Изберете софтвер кој беспрекорно одговара на постоечкото поставување за тестирање за да го олесни усвојувањето и интеграцијата во работниот тек за развој на софтвер. Алатката што е компатибилна со различни системи за складирање податоци, бази на податоци и платформи за тестирање ќе биде поразновидна и полесна за употреба.
На пример, Syntho поддржува 20+ конектори за бази на податоци и 5+ конектори за датотечен систем, вклучувајќи популарни опции како Microsoft SQL Server, Amazon S3 и Oracle, обезбедувајќи безбедност на податоците и лесно генерирање податоци.
Прилагодување и флексибилност
Барајте алатки кои нудат флексибилни опции за прилагодување за да го приспособат генерирањето на синтетички податоци на специфични барања и сценарија за тестирање. Приспособливите параметри, како што се правилата за генерирање податоци, врските и ограничувањата, ви овозможуваат фино да ги прилагодите генерираните податоци за да одговараат на критериумите и целите за тестирање.
Да ги сумира
на значењето на податоците од тестот во развојот на софтвер не може да се прецени - тоа е она што ни помага да ги идентификуваме и исправиме недостатоците во функционалноста на софтверот. Но, управувањето со податоците од тестот не е само прашање на погодност; тоа е од клучно значење за усогласување со прописите и правилата за приватност. Правилно може да го олесни обемот на работа за вашите развојни тимови, да заштедите пари и да ги доведете производите побрзо на пазарот.
Тоа е местото каде што синтетичките податоци доаѓаат во рака. Обезбедува реални и разновидни податоци без премногу време интензивна работа, одржувајќи ги компаниите усогласени и безбедни. Со синтетички алатки за генерирање податоци, управувањето со податоците од тестот станува побрзо и поефикасно.
Најдобриот дел е што квалитетните синтетички тестови се на дофат на секоја компанија, без разлика на нејзините цели. Сè што треба да направите е да најдете сигурен снабдувач на алатки за синтетички генерирање податоци. Контактирајте го Syntho денес и закажете бесплатно демо за да видите како синтетичките податоци можат да имаат корист од тестирањето на вашиот софтвер.
За авторите
Главен директор за производи и ко-основач
Маријн има академско потекло во компјутерската наука, индустриското инженерство и финансиите, и оттогаш се истакнува во улогите во развојот на софтверски производи, аналитика на податоци и сајбер безбедност. Marijn сега дејствува како основач и главен директор за производи (CPO) во Syntho, поттикнувајќи ги иновациите и стратешката визија во првите редови на технологијата.
Зачувајте го вашиот водич за синтетички податоци сега!
- Што се синтетички податоци?
- Зошто организациите го користат?
- Случаи за клиент со синтетички податоци за додавање вредност
- Како да започнете
