Hva er testdata: betydning, applikasjoner og utfordringer
Innholdsfortegnelse
Hva er testdata i programvaretesting?
For å si det enkelt, testdatadefinisjon er dette: Testdata er valgt datasett brukes til å finne feil og sørge for at programvaren fungerer slik den skal.
Testere og ingeniører stoler på testdatasett, enten montert manuelt eller med spesialisert teste datagenereringsverktøy, for å verifisere programvarefunksjonalitet, vurdere ytelse og styrke sikkerheten.
Utvider dette konseptet, hva er testdata i testing? Utover bare datasett, inkluderer testdata en rekke inngangsverdier, scenarier og forhold. Disse elementene er nøye utvalgt for å validere om leveransene oppfyller de strenge kriteriene for kvalitet og funksjonalitet som forventes av programvare.
For å få bedre grep om testdatadefinisjon, la oss utforske ulike typer testdata.
Hva er typene testdata?
Mens det primære målet med testdata er å sikre at programvaren oppfører seg som forventet, vil faktorene som påvirker programvareytelsen variere sterkt. Denne variabiliteten betyr at testere må bruke ulike typer data for å vurdere systemets oppførsel under ulike forhold.
Så la oss svare på dette spørsmålet -hva er testdata i programvaretesting? – med eksempler.
- Positive testdata brukes til å teste programvaren under normale driftsforhold, for eksempel for å sjekke om en bil kjører jevnt på flat vei uten noen hindringer.
- Negative testdata er som å teste bilens ytelse med visse reservedeler som ikke fungerer. Det hjelper å identifisere hvordan programvaren reagerer på ugyldig data innganger eller systemoverbelastning.
- Ekvivalensklassetestdata hjelper med å representere oppførselen til en spesifikk gruppe eller kategori i programvaren for å teste, spesielt hvordan programvaren håndterer ulike typer brukere eller inndata.
- Tilfeldige testdata genereres uten noe spesifikt mønster. Det bidrar til å sikre at programvaren kan håndtere uventede scenarier jevnt.
- Regelbaserte testdata genereres i henhold til forhåndsdefinerte regler eller kriterier. I en bankapp kan det være transaksjonsdata som genereres for å sikre at alle transaksjoner oppfyller visse regulatoriske krav eller at kontosaldoene forblir innenfor spesifiserte grenser.
- Grensetestdata sjekker hvordan programvaren håndterer verdier i de ekstreme ender av akseptable områder. Det ligner på å presse noe utstyr til dets absolutte grenser.
- Regresjonstestdata brukes til å sjekke om noen nylige endringer i programvaren har utløst nye defekter eller problemer.
Ved å bruke disse forskjellige typer testdata, QA-spesialister kan effektivt vurdere om programvaren fungerer etter hensikten, finne eventuelle svakheter eller feil, og til slutt forbedre systemets ytelse.
Men hvor kan programvareteam få tak i disse dataene? La oss diskutere det neste.
Hvordan lages testdata?
Du har følgende tre alternativer lage testdata for prosjektet ditt:
- Cherry-pick dataene fra den eksisterende databasen, masker kundeinformasjon som personlig identifiserbar informasjon (PII).
- Opprett manuelt realistiske testdata med regelbaserte dataapplikasjoner.
- Generer syntetiske data.
Mange dataingeniørteam er avhengige av bare én av tilnærmingene, og velger for ofte den mest tidkrevende og innsatskrevende metoden for generering av testdata. For eksempel ved plukking eksempeldata fra eksisterende databaser må ingeniørteam først trekke det ut fra flere kilder, deretter formatere, skrubbe og maskere det, slik at det passer for utviklings- eller testmiljøer.
En annen utfordring er å sikre at data oppfyller spesifikke testkriterier: nøyaktighet, mangfold, spesifisitet til en bestemt løsning, høy kvalitet og samsvar med regelverk for beskyttelse av personopplysninger. Imidlertid løses disse utfordringene effektivt av moderne test data management tilnærminger, som f.eks automatisk generering av testdata.
Syntho-plattformen tilbyr en rekke muligheter for å håndtere disse utfordringene, inkludert:
- Smart avidentifikasjon når et verktøy automatisk identifiserer all PII, noe som sparer eksperter for tid og krefter.
- Omgå sensitiv informasjon ved å erstatte PII og andre identifikatorer med syntetiske falske data som er i tråd med forretningslogikk og mønstre.
- Opprettholde referanseintegritet ved konsistent datakartlegging på tvers av databaser og systemer.
Vi skal utforske disse egenskapene mer detaljert. Men først, la oss fordype oss i problemene knyttet til lage testdata slik at du er klar over dem og vet hvordan du skal håndtere dem.
Test datautfordringer i programvaretesting
Sourcing gyldige testdata er en hjørnestein i effektiv testing. Imidlertid står ingeniørteam overfor en del utfordringer på veien mot pålitelig programvare.
Spredte datakilder
Data, spesielt bedriftsdata, finnes på tvers av en myriade av kilder, inkludert eldre stormaskiner, SAP, relasjonsdatabaser, NoSQL og forskjellige skymiljøer. Denne spredningen, kombinert med et bredt spekter av formater, kompliserer tilgang til produksjonsdata for programvareteam. Det bremser også prosessen med å få de riktige dataene for testing og resultater ugyldige testdata.
Underinnstilling for fokus
Ingeniørteam sliter ofte med å segmentere store og mangfoldige testdatasett i mindre, målrettede delsett. Men det er et must-gjøre siden dette bruddet hjelper dem med å fokusere på spesifikke test tilfeller, noe som gjør det enklere å reprodusere og fikse problemer samtidig som volumet av testdata og tilhørende kostnader holdes lavt.
Maksimerer testdekningen
Ingeniører er også ansvarlige for å sørge for at testdata er omfattende nok til å grundig testdefinerte test tilfeller, minimer defekttettheten og styrk programvarens pålitelighet. Imidlertid står de overfor utfordringer i denne innsatsen på grunn av ulike faktorer, som systemkompleksitet, begrensede ressurser, endringer i programvare, bekymringer om personvern og sikkerhet, og problemer med skalerbarhet.
Realisme i testdata
Jakten på realisme i testdata viser hvor avgjørende det er å speile original dataverdier med største troskap. Testdata må likne produksjonsmiljøet for å unngå falske positive eller negative. Hvis denne realismen ikke oppnås, kan det skade programvarekvaliteten og påliteligheten. Gitt det, må spesialister være nøye med detaljer når de utarbeide testdata.
Dataoppdatering og vedlikehold
Testdata må oppdateres jevnlig for å reflektere endringer i produksjonsmiljøet og applikasjonskrav. Denne oppgaven kommer imidlertid med betydelige utfordringer, spesielt i miljøer hvor tilgangen til data er begrenset på grunn av regulatorisk overholdelse. Koordinering av dataoppdateringssykluser og sikring av datakonsistens på tvers av testmiljøer blir komplekse bestrebelser som krever nøye koordinering og strenge overholdelsestiltak.
Utfordringer med ekte testdata
I følge Synthos undersøkelse på LinkedIn, 50 % av bedriftene bruker produksjonsdata, og 22 % bruker maskerte data for å teste programvaren. De velger faktiske data ettersom det virker som en enkel avgjørelse: kopier eksisterende data fra produksjonsmiljøet, lim det inn i testmiljøet, og bruk det etter behov.
Imidlertid bruker ekte data for testing byr på flere utfordringer, inkludert:
- Unngå maskering av data for å overholde regler for personvern datasikkerhet brudd på og overholder lover som forbyr bruk av ekte data til testformål.
- Tilpasning av data til testmiljøet, som vanligvis skiller seg fra produksjonsmiljøet.
- Oppdaterer databaser regelmessig nok.
I tillegg til disse utfordringene sliter bedrifter med tre kritiske spørsmål når de velger ekte data for testing.
Begrenset tilgjengelighet
Begrensede, knappe eller savnede data er vanlig når utviklere vurderer produksjonsdata som passende testdata. Tilgang til testdata av høy kvalitet, spesielt for komplekse systemer eller scenarier, blir stadig vanskeligere. Denne knappheten på data hindrer omfattende test- og valideringsprosesser, noe som gjør testing av programvare mindre effektiv.
Problemer med etterlevelse
Strenge personvernlover som CPRA og GDPR krever beskyttelse av PII i testmiljøer, og pålegger strenge overholdelsesstandarder for datasanering. I denne sammenhengen vurderes ekte navn, adresser, telefonnumre og SSN-er som finnes i produksjonsdata ulovlige dataformater.
Personvern
Samsvarsutfordringen er klar: bruk av originale personopplysninger som testdata er forbudt. For å løse dette problemet og sikre at ingen PII brukes til å konstruere test tilfeller, testere må dobbeltsjekke det sensitive data renses eller anonymiseres før den brukes i testmiljøer. Mens kritisk for datasikkerhet, blir denne oppgaven tidkrevende og legger til et nytt lag med kompleksitet for testteam.
Viktigheten av kvalitetstestdata
Gode testdata fungerer som ryggraden i hele QA-prosessen. Det er en garanti for at programvaren fungerer som den skal, yter godt under forskjellige forhold, og holder seg trygg mot datainnbrudd og ondsinnede angrep. Det er imidlertid en annen viktig fordel.
Er du kjent med shift-venstre-testing? Denne tilnærmingen presser testing mot de tidlige stadiene i utviklingslivssyklusen, slik at den ikke bremser agile prosess. Skift-venstre-testing reduserer tiden og kostnadene forbundet med testing og feilsøking senere i syklusen ved å fange opp og fikse problemer tidlig.
For at skift-venstre-testing skal fungere godt, er kompatible testdatasett nødvendig. Disse hjelper utviklings- og QA-team med å teste spesifikke scenarier grundig. Automatisering og effektivisering av manuelle prosesser er nøkkelen her. Du kan øke hastigheten på klargjøringen og takle de fleste av utfordringene vi diskuterte ved å bruke passende tester datagenereringsverktøy med syntetiske data.
Syntetisk data som løsning
En syntetisk databasert test data management tilnærming er en relativt ny, men effektiv strategi for å opprettholde kvalitet og samtidig takle utfordringer. Bedrifter kan stole på syntetisk datagenerering for raskt å lage testdata av høy kvalitet.
Definisjon og kjennetegn
Syntetiske testdata er kunstig genererte data designet for å simulere datatestmiljøer for programvareutvikling. Ved å erstatte PII med falske data uten noen sensitiv informasjon, gjør syntetiske data test data management raskere og enklere.
Syntetiske testdata reduserer personvernrisikoen og lar også utviklere nøye vurdere appens ytelse, sikkerhet og funksjonalitet på tvers av en rekke potensielle scenarier uten å påvirke det virkelige systemet. La oss nå utforske hva annet syntetiske dataverktøy kan gjøre.
Ta tak i samsvar og personvernutfordringer
La oss ta Synthos løsning som eksempel. For å takle compliance- og personvernutfordringer bruker vi sofistikerte datamaskering teknikker sammen med state-of-the-art PII-skanningsteknologi. Synthos AI-drevne PII-skanner identifiserer og flagger automatisk alle kolonner i brukerdatabaser som inneholder direkte PII-er. Dette reduserer manuelt arbeid og sikrer nøyaktig oppdagelse av sensitive data, reduserer risikoen for datainnbrudd og manglende overholdelse av personvernregler.
Når kolonner med PII er identifisert, tilbyr Synthos plattform falske data som den beste avidentifikasjonsmetoden i dette tilfellet. Denne funksjonen beskytter sensitiv original PII ved å erstatte den med representative falske data som fortsatt opprettholder referanseintegritet for testformål på tvers av databaser og systemer. Dette oppnås gjennom konsekvent kartfunksjonalitet, som sikrer at de erstattede dataene samsvarer med forretningslogikken og mønstrene samtidig som de overholder forskrifter som GDPR og HIPAA.
Gir allsidighet i testing
Allsidige testdata kan hjelpe bedrifter med å overvinne utfordringen med begrenset datatilgjengelighet og maksimere testdekningen. Syntho-plattformen støtter allsidighet med sin regelbasert syntetisk datagenerering.
Dette konseptet innebærer lage testdata ved å følge forhåndsdefinerte regler og begrensninger for å etterligne data fra den virkelige verden eller simulere spesifikke scenarier. Regelbasert syntetisk datagenerering tilbyr allsidighet i testing gjennom ulike strategier:
- Generer data fra bunnen av: Regelbasert syntetisk data gjør det mulig å generere data når begrenset eller ingen reell data er tilgjengelig. Dette utstyrer testere og utviklere med nødvendige data.
- Berikende data: Det beriker data ved å legge til flere rader og kolonner, noe som gjør det enklere å lage større datasett.
- Fleksibilitet og tilpasning: Med den regelbaserte tilnærmingen kan vi være fleksible og tilpasse oss ulike dataformater og strukturer, og generere syntetiske data skreddersydd til spesifikke behov og scenarier.
- Data rensing: Dette innebærer å følge forhåndsdefinerte regler når du genererer data for å korrigere inkonsekvenser, fylle inn manglende verdier og fjerne ødelagte testdata. Det sikrer datakvalitet og integritet, spesielt viktig når det originale datasettet inneholder unøyaktigheter som kan påvirke testresultatene.
Når du velger riktig datagenereringsverktøy, det er viktig å vurdere visse faktorer for å sikre at de faktisk letter arbeidsbelastningen for teamene dine.
Hensyn ved valg av syntetiske dataverktøy
Valget av syntetiske dataverktøy avhenger av bedriftens behov, integreringsevner og krav til personvern. Selv om hver organisasjon er unik, har vi skissert nøkkelkriteriene for å velge syntetisk datagenereringsverktøy.
Datarealisme
Sørg for at verktøyet du vurderer genererer testdata som ligner på data fra den virkelige verden. Først da vil den effektivt simulere ulike testscenarier og oppdage potensielle problemer. Verktøyet bør også tilby tilpasningsalternativer for å etterligne ulike datadistribusjoner, mønstre og uregelmessigheter i produksjonsmiljøer.
Datamangfold
Se etter verktøy som kan generere eksempeldata som dekker et bredt spekter av brukstilfeller, inkludert ulike datatyper, formater og strukturer som er relevante for programvaren som testes. Dette mangfoldet bidrar til å validere om systemet er robust og sikrer omfattende testdekning.
Skalerbarhet og ytelse
Sjekk hvor godt verktøyet kan generere store mengder syntetiske data, spesielt for testing av komplekse eller høyvolumssystemer. Du vil ha et verktøy som kan skaleres opp for å møte datakravene til applikasjoner i bedriftsskala uten at det går på bekostning av ytelse eller pålitelighet.
Datasikkerhet og sikkerhet
Prioriter verktøy med innebygde funksjoner for å beskytte sensitiv eller konfidensiell informasjon når du genererer data. Se etter funksjoner som dataanonymisering og overholdelse av databeskyttelsesforskrifter for å minimere personvernrisiko og overholde loven.
Integrasjon og kompatibilitet
Velg programvare som sømløst passer ditt eksisterende testoppsett for å gjøre det enkelt å ta i bruk og integrere i arbeidsflyten for programvareutvikling. Et verktøy som er kompatibelt med ulike datalagringssystemer, databaser og testplattformer vil være mer allsidig og enklere å bruke.
For eksempel, Syntho støtter 20+ databasekoblinger og 5+ filsystemkoblinger, inkludert populære alternativer som Microsoft SQL Server, Amazon S3 og Oracle, som sikrer datasikkerhet og enkel datagenerering.
Tilpasning og fleksibilitet
Søk etter verktøy som tilbyr fleksible tilpasningsalternativer for å skreddersy syntetisk datagenerering til spesifikke testkrav og scenarier. Tilpassbare parametere, for eksempel datagenereringsregler, relasjoner og begrensninger, lar deg finjustere de genererte dataene for å matche testkriteriene og målene.
For å oppsummere
De betydningen av testdata i programvareutvikling kan ikke overvurderes – det er det som hjelper oss å identifisere og korrigere feil i programvarefunksjonalitet. Men å administrere testdata er ikke bare et spørsmål om bekvemmelighet; det er avgjørende for å overholde forskrifter og personvernregler. Hvis du gjør det riktig, kan du lette arbeidsbelastningen for utviklingsteamene dine, spare penger og få produkter raskere på markedet.
Det er her syntetiske data kommer godt med. Det gir realistiske og allsidige data uten for mye tidkrevende arbeid, og holder bedrifter kompatible og sikre. Med verktøy for generering av syntetiske data blir administrasjon av testdata raskere og mer effektiv.
Det beste er at syntetiske testdata av høy kvalitet er innen rekkevidde for hvert selskap, uansett formål. Alt du trenger å gjøre er å finne en pålitelig leverandør av verktøy for generering av syntetiske data. Kontakt Syntho i dag og bestill en gratis demo for å se hvordan syntetiske data kan være til nytte for programvaretestingen din.
Om forfatterne
Chief Product Officer og medgründer
Marijn har en akademisk bakgrunn innen datavitenskap, industriteknikk og finans, og har siden den gang utmerket seg i roller på tvers av programvareproduktutvikling, dataanalyse og cybersikkerhet. Marijn fungerer nå som grunnlegger og Chief Product Officer (CPO) hos Syntho, og driver innovasjon og strategisk visjon i forkant av teknologien.
Lagre din syntetiske dataguide nå!
- Hva er syntetiske data?
- Hvorfor bruker organisasjoner det?
- Verdiskapende syntetiske dataklientsaker
- Hvordan starte
