Kaj so testni podatki: pomen, aplikacije in izzivi
Kazalo
Kaj so testni podatki pri testiranju programske opreme?
Preprosto povedano, definicija testnih podatkov je to: Izbrani so testni podatki nabori podatkov uporablja za iskanje napak in zagotavljanje, da programska oprema deluje tako, kot bi morala.
Testerji in inženirji se zanašajo na nizi testnih podatkov, ne glede na to, ali so sestavljeni ročno ali s specializiranimi orodja za ustvarjanje testnih podatkov, za preverjanje funkcionalnosti programske opreme, oceno učinkovitosti in krepitev varnosti.
Če razširimo ta koncept, kaj so testni podatki pri testiranju? Onstran zgolj nabori podatkov, testni podatki vključujejo vrsto vhodnih vrednosti, scenarijev in pogojev. Ti elementi so skrbno izbrani za preverjanje, ali rezultati izpolnjujejo stroga merila kakovosti in funkcionalnosti, ki se pričakujejo od programske opreme.
Da bi bolje razumel definicija testnih podatkov, raziščimo različne vrste testnih podatkov.
Katere so vrste testnih podatkov?
Medtem ko je primarni cilj podatke o testiranju zagotoviti, da se programska oprema obnaša po pričakovanjih, se dejavniki, ki vplivajo na delovanje programske opreme, zelo razlikujejo. Ta spremenljivost pomeni, da morajo preizkuševalci uporabljati različne vrste podatkov za oceno obnašanja sistema v različnih pogojih.
Torej, odgovorimo na to vprašanje -kaj so testni podatki pri testiranju programske opreme?—s primeri.
- Pozitivni podatki testa se uporablja za preizkušanje programske opreme v običajnih delovnih pogojih, na primer za preverjanje, ali avto na ravni cesti vozi gladko in brez ovir.
- Negativni podatki testa je kot preizkušanje zmogljivosti avtomobila z okvarjenimi nekaterimi rezervnimi deli. Pomaga ugotoviti, kako se programska oprema odziva na neveljavni podatki vhodi ali preobremenitev sistema.
- Podatki o preskusu razreda enakovrednosti pomaga predstaviti vedenje določene skupine ali kategorije v programski opremi za testiranje, zlasti kako programska oprema obravnava različne vrste uporabnikov ali vnose.
- Naključni testni podatki se ustvari brez posebnega vzorca. Pomaga zagotoviti, da lahko programska oprema gladko obravnava nepričakovane scenarije.
- Testni podatki na podlagi pravil se ustvari v skladu z vnaprej določenimi pravili ali merili. V bančni aplikaciji so lahko podatki o transakcijah, ustvarjeni za zagotovitev, da vse transakcije izpolnjujejo določene regulativne zahteve ali da stanja na računu ostanejo znotraj določenih omejitev.
- Podatki mejnega preizkusa preverja, kako programska oprema upravlja vrednosti na skrajnih mejah sprejemljivih razponov. To je podobno, kot če bi neki del opreme potisnili do absolutnih meja.
- Podatki regresijskih testov se uporablja za preverjanje, ali so nedavne spremembe programske opreme sprožile nove napake ali težave.
Z uporabo teh različnih vrste testnih podatkov, lahko strokovnjaki za zagotavljanje kakovosti učinkovito ocenijo, ali programska oprema deluje, kot je predvideno, natančno določijo morebitne slabosti ali napake in na koncu izboljšajo delovanje sistema.
Kje pa lahko programske ekipe pridobijo te podatke? O tem se pogovorimo naprej.
Kako se ustvarijo testni podatki?
Na voljo imate naslednje tri možnosti ustvarite testne podatke za vaš projekt:
- Češnjevo izbiranje podatkov iz obstoječe baze podatkov, prikrivanje podatkov o strankah, kot so podatki, ki omogočajo osebno identifikacijo (PII).
- Ročno ustvarite realni testni podatki s podatkovnimi aplikacijami, ki temeljijo na pravilih.
- Ustvarite sintetične podatke.
Številne ekipe za podatkovno inženirstvo se zanašajo samo na enega od pristopov, pri čemer prepogosto izberejo najbolj zamudno in naporno metodo generiranje testnih podatkov. Na primer pri nabiranju vzorčni podatki iz obstoječih podatkovnih baz, morajo inženirske ekipe najprej izvleči iz več virov, nato pa ga formatirati, očistiti in zamaskirati, da postane primeren za razvojna ali testna okolja.
Drug izziv je zagotoviti, da podatki ustrezajo posebnim kriterijem testiranja: točnost, raznolikost, specifičnost za posamezno rešitev, visoka kakovost in skladnost s predpisi o varstvu osebnih podatkov. Vendar se s temi izzivi sodobno sooča test data management pristopi, kot npr avtomatsko ustvarjanje testnih podatkov.
Platforma Syntho ponuja vrsto zmogljivosti za obvladovanje teh izzivov, vključno z:
- Pametna deidentifikacija, ko orodje samodejno prepozna vse PII, kar strokovnjakom prihrani čas in trud.
- Zaobiti občutljive podatke z zamenjavo PII in drugih identifikatorjev s sintetičnimi lažni podatki ki se ujema s poslovno logiko in vzorci.
- Ohranjanje referenčne celovitosti z doslednim preslikavo podatkov v bazah podatkov in sistemih.
Te zmožnosti bomo podrobneje preučili. Najprej pa se poglobimo v vprašanja, povezana z ustvarjanje testnih podatkov tako da se jih zavedate in veste, kako jih obravnavati.
Izzivi testnih podatkov pri testiranju programske opreme
Sourcing veljavne testne podatke je temelj učinkovitega testiranja. Se pa inženirske ekipe na poti do zanesljive programske opreme soočajo s kar nekaj izzivi.
Razpršeni viri podatkov
Podatki, zlasti podatki podjetja, se nahajajo v neštetih virih, vključno s podedovanimi velikimi računalniki, SAP, relacijskimi bazami podatkov, NoSQL in različnimi okolji v oblaku. Ta razpršenost, skupaj s široko paleto formatov, zaplete dostop do proizvodnih podatkov za programske ekipe. Prav tako upočasni postopek pridobivanja pravih podatkov za testiranje in rezultate neveljavni testni podatki.
Podnastavitev za fokus
Inženirske ekipe se pogosto spopadajo s segmentiranjem velikih in raznolikih naborov testnih podatkov v manjše ciljne podnabore. Vendar je to obvezno, saj jim ta razpad pomaga, da se osredotočijo na določene stvari testni primeri, kar olajša reprodukcijo in odpravljanje težav, hkrati pa ohranja količino preskusnih podatkov in s tem povezane stroške nizke.
Povečanje pokritosti testa
Inženirji so tudi odgovorni za zagotavljanje, da so testni podatki dovolj izčrpni za temeljito definiranje testiranja testni primerizmanjšati gostoto napak in okrepiti zanesljivost programske opreme. Vendar se pri tem soočajo z izzivi zaradi različnih dejavnikov, kot so kompleksnost sistema, omejeni viri, spremembe v programski opremi, pomisleki glede zasebnosti podatkov in varnosti ter težave z razširljivostjo.
Realizem v testnih podatkih
Prizadevanje za realističnost testnih podatkov kaže, kako pomembno je zrcaljenje izvirnika vrednosti podatkov z največjo zvestobo. Testni podatki morajo biti zelo podobni proizvodnemu okolju, da se izognemo lažnim pozitivnim ali negativnim rezultatom. Če tega realizma ne dosežete, lahko škoduje kakovosti in zanesljivosti programske opreme. Glede na to morajo biti strokovnjaki zelo pozorni na podrobnosti pripravite testne podatke.
Osveževanje in vzdrževanje podatkov
Testne podatke je treba redno posodabljati, da odražajo spremembe v proizvodnem okolju in zahtevah aplikacije. Vendar je ta naloga povezana s precejšnjimi izzivi, zlasti v okoljih, kjer je dostop do podatkov omejen zaradi skladnosti s predpisi. Usklajevanje ciklov osveževanja podatkov in zagotavljanje konsistentnosti podatkov v testnih okoljih postaneta zapletena prizadevanja, ki zahtevajo skrbno usklajevanje in stroge ukrepe skladnosti.
Izzivi z resničnimi testnimi podatki
Glede na raziskavo družbe Syntho na LinkedInu, 50 % podjetij uporablja proizvodne podatke, 22 % pa uporablja prikrite podatke za testiranje svoje programske opreme. Oni izberejo dejanski podatki saj se zdi lahka odločitev: kopiraj obstoječih podatkov iz produkcijskega okolja, ga prilepite v testno okolje in ga uporabite po potrebi.
Vendar z uporabo resničnega podatkov za testiranje predstavlja več izzivov, vključno z:
- Izogibajte se maskiranju podatkov zaradi skladnosti s predpisi o zasebnosti podatkov Varovanje podatkov kršitve in upoštevanje zakonov, ki prepovedujejo uporabo resničnih podatkov za namene testiranja.
- Prilagajanje podatkov v testno okolje, ki se običajno razlikuje od produkcijskega okolja.
- Dovolj redno posodabljanje baz podatkov.
Poleg teh izzivov se podjetja pri izbiri spopadajo s tremi kritičnimi vprašanji resnični podatki za testiranje.
Omejena razpoložljivost
Omejeni, redki ali zamujeni podatki so pogosti, ko razvijalci menijo, da so proizvodni podatki ustrezne testne podatke. Dostop do visokokakovostnih testnih podatkov, zlasti za kompleksne sisteme ali scenarije, postaja vse težji. To pomanjkanje podatkov ovira obsežne postopke testiranja in validacije, zaradi česar so poskusi programske opreme manj učinkoviti.
Vprašanja skladnosti
Strogi zakoni o zasebnosti podatkov, kot sta CPRA in GDPR, zahtevajo zaščito podatkov, ki omogočajo osebno prepoznavo, v testnih okoljih, kar nalaga stroge standarde skladnosti za čiščenje podatkov. V tem kontekstu se upoštevajo prava imena, naslovi, telefonske številke in številke socialnega zavarovanja, ki jih najdemo v proizvodnih podatkih nezakonitih formatih podatkov.
Zaskrbljenost glede zasebnosti
Izziv skladnosti je jasen: uporaba izvirnih osebnih podatkov kot testnih podatkov je prepovedana. Da bi rešili to težavo in zagotovili, da se za izdelavo ne uporabljajo podatki, ki omogočajo osebno prepoznavo testni primeri, morajo testerji to dvakrat preveriti občutljivi podatki se pred uporabo v testnih okoljih razkuži ali anonimizira. Medtem ko je kritičen za Varovanje podatkov, ta naloga postane zamudna in dodaja dodatno raven zapletenosti za ekipe za testiranje.
Pomen podatkov o testu kakovosti
Dobri testni podatki služi kot hrbtenica celotnega procesa zagotavljanja kakovosti. To je zagotovilo, da programska oprema deluje, kot mora, dobro deluje v različnih pogojih in je varna pred vdori podatkov in zlonamernimi napadi. Vendar pa obstaja še ena pomembna prednost.
Ali poznate testiranje s premikanjem v levo? Ta pristop potiska testiranje proti zgodnjim fazam življenjskega cikla razvoja, tako da ne upočasni agile postopek. Testiranje s premikom v levo zmanjša čas in stroške, povezane s testiranjem in odpravljanjem napak pozneje v ciklu, tako da zgodaj odkrije in odpravi težave.
Za dobro delovanje testiranja s premikanjem v levo so potrebni skladni testni nizi podatkov. Ti pomagajo razvojnim ekipam in ekipam za zagotavljanje kakovosti temeljito preizkusiti specifične scenarije. Tu sta ključna avtomatizacija in racionalizacija ročnih procesov. Z ustreznim testom lahko pospešite zagotavljanje in se spopadete z večino izzivov, o katerih smo razpravljali orodja za ustvarjanje podatkov s sintetičnimi podatki.
Sintetični podatki kot rešitev
Na podlagi sintetičnih podatkov test data management pristop je relativno nova, a učinkovita strategija za ohranjanje kakovosti ob soočanju z izzivi. Podjetja se lahko zanesejo na ustvarjanje sintetičnih podatkov za hitro ustvarjanje visokokakovostnih testnih podatkov.
Opredelitev in značilnosti
Sintetični testni podatki so umetno ustvarjeni podatki, namenjeni simulaciji okolij za testiranje podatkov za razvoj programske opreme. Z zamenjavo osebnih podatkov z lažnimi podatki brez občutljivih informacij ustvarijo sintetični podatki test data management hitreje in lažje.
Sintetični testni podatki zmanjšujejo tveganja glede zasebnosti in razvijalcem omogočajo tudi natančno oceno delovanja, varnosti in funkcionalnosti aplikacije v različnih možnih scenarijih, ne da bi to vplivalo na resnični sistem. Zdaj pa poglejmo, kaj še lahko naredijo sintetična podatkovna orodja.
Obravnavajte izzive glede skladnosti in zasebnosti
Vzemimo za primer rešitev podjetja Syntho. Za spopadanje z izzivi glede skladnosti in zasebnosti uporabljamo prefinjene maskiranje podatkov tehnike skupaj z najsodobnejšo tehnologijo skeniranja PII. Syntho-jev skener PII, ki ga poganja AI samodejno identificira in označi vse stolpce v podatkovnih zbirkah uporabnikov, ki vsebujejo neposredne PII. To zmanjšuje ročno delo in zagotavlja natančno odkrivanje občutljivih podatkov, kar zmanjšuje tveganje kršitev podatkov in neskladnosti s predpisi o zasebnosti.
Ko so stolpci z osebnimi podatki identificirani, Synthojeva platforma ponuja lažne podatke kot najboljšo metodo deidentifikacije v tem primeru. Ta funkcija ščiti občutljive izvirne PII tako, da jih nadomesti z reprezentativnimi lažnimi podatki, ki še vedno ohranjajo referenčno celovitost za namene testiranja v bazah podatkov in sistemih. To se doseže s dosledno funkcijo preslikave, ki zagotavlja, da se nadomeščeni podatki ujemajo s poslovno logiko in vzorci, hkrati pa so skladni s predpisi, kot sta GDPR in HIPAA.
Zagotovite vsestranskost pri testiranju
Vsestranski podatki o testiranju lahko pomagajo podjetjem premagati izziv omejene razpoložljivosti podatkov in povečati pokritost s testi. Platforma Syntho podpira vsestranskost s svojo ustvarjanje sintetičnih podatkov na podlagi pravil.
Ta koncept vključuje ustvarjanje testnih podatkov z upoštevanjem vnaprej določenih pravil in omejitev za posnemanje podatkov iz resničnega sveta ali simulacijo posebnih scenarijev. Generiranje sintetičnih podatkov na podlagi pravil ponuja vsestranskost pri testiranju prek različnih strategij:
- Ustvarjanje podatkov iz nič: Sintetični podatki, ki temeljijo na pravilih, omogočajo ustvarjanje podatkov, ko so na voljo omejeni ali nobeni pravi podatki. To opremi preizkuševalce in razvijalce s potrebnimi podatki.
- Obogatitev podatkov: Podatke obogati z dodajanjem več vrstic in stolpcev, kar olajša ustvarjanje večjih naborov podatkov.
- Prilagodljivost in prilagajanje: S pristopom, ki temelji na pravilih, lahko ostanemo prilagodljivi in se prilagajamo različnim formatom in strukturam podatkov ter ustvarjamo sintetične podatke, prilagojene posebnim potrebam in scenarijem.
- Čiščenje podatkov: To vključuje sledenje vnaprej določenim pravilom pri ustvarjanju podatkov za popravljanje nedoslednosti, izpolnjevanje manjkajočih vrednosti in odstranjevanje poškodovani testni podatki. Zagotavlja kakovosti podatkov in celovitost, kar je še posebej pomembno, če izvirni nabor podatkov vsebuje netočnosti, ki bi lahko vplivale na rezultate testiranja.
Pri izbiri pravega orodja za ustvarjanje podatkov, bistvenega pomena je upoštevati nekatere dejavnike, da zagotovite, da dejansko olajšajo delovno obremenitev vaših ekip.
Premisleki pri izbiri orodij za sintetične podatke
Izbira orodij za sintetične podatke je odvisna od vaših poslovnih potreb, integracijskih zmogljivosti in zahtev glede zasebnosti podatkov. Čeprav je vsaka organizacija edinstvena, smo predstavili ključna merila za izbiro sintetike orodja za ustvarjanje podatkov.
Realističnost podatkov
Prepričajte se, da je orodje, ki ga upoštevate ustvari testne podatke zelo podobni podatki iz resničnega sveta. Le tako bo učinkovito simuliral različne testne scenarije in zaznal morebitne težave. Orodje bi moralo ponujati tudi možnosti prilagajanja za posnemanje različnih distribucij podatkov, vzorcev in anomalij v produkcijskih okoljih.
Raznolikost podatkov
Poiščite orodja, ki lahko ustvarijo vzorčni podatki ki zajema širok spekter primerov uporabe, vključno z različnimi tipi podatkov, formati in strukturami, ki so pomembne za programsko opremo, ki se preskuša. Ta raznolikost pomaga preveriti, ali je sistem robusten, in zagotavlja celovito pokritost s testi.
Razširljivost in zmogljivost
Preverite, kako dobro lahko orodje ustvari velike količine sintetičnih podatkov, zlasti za testiranje kompleksnih sistemov ali sistemov z veliko količino. Želite orodje, ki ga je mogoče povečati, da bo izpolnilo podatkovne zahteve aplikacij na ravni podjetja brez ogrožanja zmogljivosti ali zanesljivosti.
Zasebnost in varnost podatkov
Dajte prednost orodjem z vgrajenimi funkcijami za zaščito občutljivih ali zaupnih informacij pri ustvarjanju podatkov. Poiščite funkcije, kot sta anonimizacija podatkov in skladnost s predpisi o varstvu podatkov, da zmanjšate tveganja glede zasebnosti in zagotovite skladnost z zakonodajo.
Integracija in združljivost
Izberite programsko opremo, ki se popolnoma prilega vaši obstoječi nastavitvi testiranja, da olajšate enostavno sprejemanje in integracijo v delovni tok razvoja programske opreme. Orodje, ki je združljivo z različnimi sistemi za shranjevanje podatkov, bazami podatkov in platformami za testiranje, bo bolj vsestransko in enostavnejše za uporabo.
Na primer, Syntho podpira 20+ povezovalnikov baz podatkov in 5+ povezovalnikov datotečnega sistema, vključno s priljubljenimi možnostmi, kot so Microsoft SQL Server, Amazon S3 in Oracle, ki zagotavljajo varnost podatkov in preprosto ustvarjanje podatkov.
Prilagoditev in prilagodljivost
Poiščite orodja, ki ponujajo prilagodljive možnosti prilagajanja za prilagajanje generiranja sintetičnih podatkov posebnim zahtevam in scenarijem testiranja. Prilagodljivi parametri, kot so pravila za ustvarjanje podatkov, razmerja in omejitve, vam omogočajo natančno nastavitev ustvarjenih podatkov, da se ujemajo s kriteriji in cilji testiranja.
Da povzamem
O pomen testnih podatkov pri razvoju programske opreme ni mogoče preceniti – to je tisto, kar nam pomaga prepoznati in popraviti napake v funkcionalnosti programske opreme. Toda upravljanje testnih podatkov ni le stvar priročnosti; je ključnega pomena za skladnost s predpisi in pravili o zasebnosti. Če to storite pravilno, lahko olajšate delovno obremenitev vaših razvojnih skupin, prihranite denar in hitreje spravite izdelke na trg.
Tu pridejo prav sintetični podatki. Zagotavlja realistične in vsestranske podatke brez preveč časovno intenzivnega dela, zaradi česar so podjetja skladna in varna. Z orodji za ustvarjanje sintetičnih podatkov postane upravljanje testnih podatkov hitrejše in učinkovitejše.
Najboljši del je, da so kakovostni sintetični testni podatki na dosegu roke vsakemu podjetju, ne glede na njegove namene. Vse kar morate storiti je, da poiščete zanesljivega ponudnika orodij za ustvarjanje sintetičnih podatkov. Obrnite se na Syntho še danes in rezervirajte brezplačen demo da vidite, kako lahko sintetični podatki koristijo vašemu testiranju programske opreme.
O avtorjih
Glavni produktni direktor in soustanovitelj
Marijn ima akademsko ozadje na področju računalništva, industrijskega inženiringa in financ, od takrat pa blesti v vlogah pri razvoju programskih izdelkov, analitiki podatkov in kibernetski varnosti. Marijn je zdaj ustanovitelj in glavni produktni direktor (CPO) pri Syntho, spodbuja inovacije in strateško vizijo v ospredju tehnologije.
Shranite svoj vodnik za sintetične podatke zdaj!
- Kaj so sintetični podatki?
- Zakaj ga organizacije uporabljajo?
- Primeri odjemalcev s sintetičnimi podatki z dodajanjem vrednosti
- Kako začeti
