Çfarë janë të dhënat e testit: Rëndësia, aplikimet dhe sfidat
Përmbajtje
Cilat janë të dhënat e testimit në testimin e softuerit?
Në terma të thjeshtë, përcaktimi i të dhënave të testit është kjo: Të dhënat e testit janë zgjedhur grupe të dhënash përdoret për të gjetur të meta dhe për t'u siguruar që softueri funksionon ashtu siç supozohet.
Testuesit dhe inxhinierët mbështeten në grupet e të dhënave të testimit, qofshin të montuara me dorë ose të specializuara testimi i mjeteve të gjenerimit të të dhënave, për të verifikuar funksionalitetin e softuerit, për të vlerësuar performancën dhe për të forcuar sigurinë.
Duke u zgjeruar në këtë koncept, çfarë janë të dhënat e testimit në testim? Përtej thjesht grupe të dhënash, të dhënat e testimit përfshijnë një sërë vlerash hyrëse, skenarësh dhe kushtesh. Këta elementë janë përzgjedhur me kujdes për të vërtetuar nëse produktet përmbushin kriteret rigoroze të cilësisë dhe funksionalitetit që priten nga softueri.
Për të kuptuar më mirë përcaktimi i të dhënave të testit, le të eksplorojmë lloje të ndryshme të të dhënave të testimit.
Cilat janë llojet e të dhënave të testimit?
Ndërsa qëllimi parësor i të dhënat e testimit është të sigurohet që softueri të sillet siç pritet, faktorët që ndikojnë në performancën e softuerit ndryshojnë shumë. Kjo ndryshueshmëri do të thotë që testuesit duhet të përdorin lloje të ndryshme të dhënash për të vlerësuar sjelljen e sistemit në kushte të ndryshme.
Pra, le t'i përgjigjemi kësaj pyetjeje -çfarë janë të dhënat e testimit në testimin e softuerit?—me shembuj.
- Të dhënat pozitive të testit përdoret për të testuar softuerin në kushte normale funksionimi, për shembull, për të kontrolluar nëse një makinë ecën pa probleme në një rrugë të sheshtë pa asnjë pengesë.
- Të dhënat negative të testit është si testimi i performancës së makinës me disa pjesë këmbimi që nuk funksionojnë. Ndihmon në identifikimin se si reagon softueri të dhëna të pavlefshme hyrjet ose mbingarkesa e sistemit.
- Të dhënat e testit të klasës së ekuivalencës ndihmon në përfaqësimin e sjelljes së një grupi ose kategorie të caktuar brenda softuerit për të testuar, në veçanti, se si softueri trajton lloje të ndryshme përdoruesish ose inputesh.
- Të dhëna të rastësishme të testit është krijuar pa ndonjë model specifik. Ndihmon për të siguruar që softueri mund të trajtojë pa probleme skenarë të papritur.
- Të dhënat e testit të bazuara në rregulla gjenerohet sipas rregullave apo kritereve të paracaktuara. Në një aplikacion bankar, mund të jenë të dhëna transaksionesh të krijuara për të siguruar që të gjitha transaksionet plotësojnë disa kërkesa rregullatore ose që bilancet e llogarive të mbeten brenda kufijve të specifikuar.
- Të dhënat e testit të kufirit kontrollon se si softueri menaxhon vlerat në skajet ekstreme të diapazoneve të pranueshme. Është e ngjashme me shtyrjen e një pjese të pajisjes në kufijtë e saj absolut.
- Të dhënat e testit të regresionit përdoret për të kontrolluar nëse ndonjë ndryshim i fundit në softuer ka shkaktuar defekte ose probleme të reja.
Duke përdorur këto të ndryshme llojet e të dhënave të testimit, specialistët e QA mund të vlerësojnë në mënyrë efektive nëse softueri funksionon siç synohet, të identifikojnë çdo dobësi ose defekt dhe në fund të përmirësojnë performancën e sistemit.
Por ku mund t'i marrin këto të dhëna ekipet e softuerit? Le ta diskutojmë më tej.
Si krijohen të dhënat e testit?
Ju keni tre opsionet e mëposhtme për të krijoni të dhëna testimi për projektin tuaj:
- Cherry-zgjidh të dhënat nga baza e të dhënave ekzistuese, duke maskuar informacionin e klientit, si p.sh. informacion personal i identifikueshëm (PII).
- Krijo me dorë të dhëna reale të provës me aplikacione të dhënash të bazuara në rregulla.
- Gjeneroni të dhëna sintetike.
Shumë ekipe të inxhinierisë së të dhënave mbështeten në vetëm një nga qasjet, shumë shpesh duke zgjedhur metodën më të kushtueshme dhe më intensive të kohës. gjenerimi i të dhënave të testit. Për shembull, kur zgjidhni mostra e të dhënave nga bazat e të dhënave ekzistuese, ekipet inxhinierike duhet së pari ta nxjerrin atë nga burime të shumta, pastaj ta formatojnë, pastrojnë dhe maskojnë, duke e bërë atë të përshtatshëm për mjedise zhvillimi ose testimi.
Një sfidë tjetër është sigurimi që të dhënat plotësojnë kriteret specifike të testimit: saktësia, diversiteti, specifika për një zgjidhje të caktuar, cilësia e lartë dhe pajtueshmëria me rregulloret për mbrojtjen e të dhënave personale. Megjithatë, këto sfida trajtohen në mënyrë efektive nga moderne test data management qasjet, si p.sh gjenerimi i automatizuar i të dhënave të testit.
Platforma Syntho ofron një sërë aftësish për të përballuar këto sfida, duke përfshirë:
- Çidentifikimi inteligjent kur një mjet identifikon automatikisht të gjitha PII, duke i kursyer kohë dhe përpjekje ekspertëve.
- Puna rreth informacionit të ndjeshëm duke zëvendësuar PII dhe identifikues të tjerë me sintetikë të dhëna tallëse që përputhet me logjikën dhe modelet e biznesit.
- Ruajtja e integritetit të referencës përmes hartës së qëndrueshme të të dhënave në bazat e të dhënave dhe sistemet.
Ne do t'i shqyrtojmë këto aftësi në më shumë detaje. Por së pari, le të thellohemi në çështjet që lidhen me krijimi i të dhënave të testimit kështu që ju jeni të vetëdijshëm për to dhe dini si t'i trajtoni ato.
Testoni sfidat e të dhënave në testimin e softuerit
Ndihmuese të dhëna të vlefshme të testit është një gur themeli i testimit efektiv. Megjithatë, ekipet inxhinierike përballen me mjaft sfida në rrugën drejt softuerit të besueshëm.
Burimet e të dhënave të shpërndara
Të dhënat, veçanërisht të dhënat e ndërmarrjes, gjenden në një mori burimesh, duke përfshirë kornizat kryesore të vjetra, SAP, bazat e të dhënave relacionale, NoSQL dhe mjedise të ndryshme cloud. Ky shpërndarje, i shoqëruar me një gamë të gjerë formatesh, ndërlikon aksesi i të dhënave të prodhimit për ekipet e softuerit. Ai gjithashtu ngadalëson procesin e marrjes së të dhënave të duhura për testim dhe rezultate të dhëna të pavlefshme testimi.
Nënvendosje për fokus
Ekipet inxhinierike shpesh luftojnë me segmentimin e grupeve të të dhënave të testeve të mëdha dhe të larmishme në nëngrupe më të vogla dhe të synuara. Por është një domosdoshmëri, pasi kjo ndarje i ndihmon ata të përqendrohen në specifika rastet e provës, duke e bërë më të lehtë riprodhimin dhe rregullimin e problemeve duke mbajtur të ulët vëllimin e të dhënave të testimit dhe kostot përkatëse.
Maksimizimi i mbulimit të testit
Inxhinierët janë gjithashtu përgjegjës për t'u siguruar që të dhënat e testit të jenë mjaft gjithëpërfshirëse për të testuar plotësisht të përcaktuara rastet e provës, minimizoni densitetin e defektit dhe forconi besueshmërinë e softuerit. Megjithatë, ata përballen me sfida në këtë përpjekje për shkak të faktorëve të ndryshëm, si kompleksiteti i sistemit, burimet e kufizuara, ndryshimet në softuer, shqetësimet për privatësinë dhe sigurinë e të dhënave dhe çështjet e shkallëzimit.
Realizmi në të dhënat e testit
Kërkimi për realizëm në të dhënat e testit tregon se sa e rëndësishme është të pasqyrohet origjinali vlerat e të dhënave me besnikërinë më të madhe. Të dhënat e testit duhet të ngjajnë shumë me mjedisin e prodhimit për të shmangur pozitivet ose negativet e rreme. Nëse ky realizëm nuk arrihet, mund të dëmtojë cilësinë dhe besueshmërinë e softuerit. Duke pasur parasysh këtë, specialistët duhet t'i kushtojnë shumë vëmendje detajeve përgatitni të dhënat e provës.
Rifreskimi dhe mirëmbajtja e të dhënave
Të dhënat e testit duhet të përditësohen rregullisht për të pasqyruar ndryshimet në mjedisin e prodhimit dhe kërkesat e aplikimit. Megjithatë, kjo detyrë vjen me sfida të rëndësishme, veçanërisht në mjediset ku qasja në të dhëna është e kufizuar për shkak të pajtueshmërisë rregullatore. Koordinimi i cikleve të rifreskimit të të dhënave dhe sigurimi i qëndrueshmërisë së të dhënave në mjediset e testimit bëhen përpjekje komplekse që kërkojnë koordinim të kujdesshëm dhe masa të rrepta pajtueshmërie.
Sfidat me të dhënat reale të testit
Sipas sondazhit të Syntho në LinkedIn, 50% e kompanive përdorin të dhënat e prodhimit, dhe 22% përdorin të dhëna të maskuara për të testuar softuerin e tyre. Ata zgjedhin të dhënat aktuale pasi duket si një vendim i lehtë: kopjoni të dhënat ekzistuese nga mjedisi i prodhimit, ngjiteni atë në mjedisin e testimit dhe përdorni atë sipas nevojës.
Megjithatë, duke përdorur të vërtetë të dhëna për testim paraqet disa sfida, duke përfshirë:
- Shmangni maskimin e të dhënave në përputhje me rregullat e privatësisë së të dhënave siguria e të dhënave shkeljet dhe respektojnë ligjet që ndalojnë përdorimin e të dhënave reale për qëllime testimi.
- Përshtatja e të dhënave në mjedisin e testimit, i cili zakonisht ndryshon nga mjedisi i prodhimit.
- Përditësimi i mjaftueshëm i bazave të të dhënave.
Në krye të këtyre sfidave, kompanitë përballen me tre çështje kritike kur zgjedhin të dhëna reale për testim.
Disponueshmëria e kufizuar
Të dhënat e kufizuara, të pakta ose të humbura janë të zakonshme kur zhvilluesit i konsiderojnë të dhënat e prodhimit si të dhëna të përshtatshme testimi. Qasja në të dhënat e testimit me cilësi të lartë, veçanërisht për sisteme ose skenarë komplekse, bëhet gjithnjë e më e vështirë. Kjo mungesë e të dhënave pengon proceset gjithëpërfshirëse të testimit dhe vërtetimit, duke i bërë përpjekjet e testimit të softuerit më pak efektive.
Ështjet e pajtueshmërisë
Ligjet e rrepta të privatësisë së të dhënave si CPRA dhe GDPR kërkojnë mbrojtjen e PII në mjediset e testimit, duke imponuar standarde rigoroze të pajtueshmërisë për sanitizimin e të dhënave. Në këtë kontekst, merren parasysh emrat e vërtetë, adresat, numrat e telefonit dhe SSN-të që gjenden në të dhënat e prodhimit formate të paligjshme të të dhënave.
Shqetësime privacy
Sfida e pajtueshmërisë është e qartë: përdorimi i të dhënave personale origjinale si të dhëna testimi është i ndaluar. Për të trajtuar këtë çështje dhe për të siguruar që asnjë PII nuk përdoret për të ndërtuar rastet e provës, testuesit duhet ta kontrollojnë këtë të dhënat e ndjeshme është dezinfektuar ose anonimizuar përpara se të përdoret në mjediset e testimit. Ndërsa kritike për siguria e të dhënave, kjo detyrë kërkon kohë dhe shton një shtresë tjetër kompleksiteti për ekipet e testimit.
Rëndësia e të dhënave të testit të cilësisë
Të dhëna të mira testimi shërben si shtylla kurrizore e të gjithë procesit të SC. Është një garanci që softueri funksionon siç duhet, funksionon mirë në kushte të ndryshme dhe qëndron i sigurt nga shkeljet e të dhënave dhe sulmet me qëllim të keq. Megjithatë, ka një përfitim tjetër të rëndësishëm.
A jeni njohur me testimin e lëvizjes në të majtë? Kjo qasje e shtyn testimin drejt fazave të hershme të ciklit jetësor të zhvillimit, në mënyrë që të mos e ngadalësojë atë agile procesi. Testimi me zhvendosje majtas shkurton kohën dhe kostot që lidhen me testimin dhe korrigjimin e mëvonshëm të ciklit duke kapur dhe rregulluar problemet që në fillim.
Që testimi me zhvendosje majtas të funksionojë mirë, janë të nevojshme grupe të dhënash të përputhshme të testit. Këto ndihmojnë zhvillimin dhe ekipet e SC të testojnë plotësisht skenarët specifikë. Automatizimi dhe thjeshtimi i proceseve manuale janë thelbësore këtu. Ju mund të shpejtoni sigurimin dhe të trajtoni shumicën e sfidave që diskutuam duke përdorur testin e duhur mjetet e gjenerimit të të dhënave me të dhëna sintetike.
Të dhënat sintetike si zgjidhje
Një bazë sintetike e të dhënave test data management trajtim është një strategji relativisht e re, por efikase për ruajtjen e cilësisë gjatë trajtimit të sfidave. Kompanitë mund të mbështeten në gjenerimin e të dhënave sintetike për të krijuar shpejt të dhëna testimi me cilësi të lartë.
Përkufizimi dhe karakteristikat
Të dhënat e testit sintetik janë të dhëna të krijuara artificialisht të krijuara për të simuluar mjediset e testimit të të dhënave për zhvillimin e softuerit. Duke zëvendësuar PII me të dhëna tallëse pa ndonjë informacion të ndjeshëm, të dhënat sintetike prodhojnë test data management më shpejt dhe më lehtë.
Të dhënat e testit sintetik ulin rreziqet e privatësisë dhe gjithashtu i lejojnë zhvilluesit të vlerësojnë me rigorozitet performancën, sigurinë dhe funksionalitetin e aplikacionit në një sërë skenarësh të mundshëm pa ndikuar në sistemin real. Tani, le të shqyrtojmë se çfarë tjetër mund të bëjnë mjetet e të dhënave sintetike.
Adresoni sfidat e pajtueshmërisë dhe privatësisë
Le të marrim zgjidhjen e Synthos si shembull. Për të trajtuar sfidat e pajtueshmërisë dhe privatësisë, ne përdorim të sofistikuara maskimi i të dhënave teknikat së bashku me teknologjinë më të fundit të skanimit PII. Skaneri PII i Syntho-s me AI automatikisht identifikon dhe shënon çdo kolonë në bazat e të dhënave të përdoruesve që përmbajnë PII të drejtpërdrejta. Kjo redukton punën manuale dhe siguron zbulimin e saktë të të dhënave të ndjeshme, duke ulur rrezikun e shkeljes së të dhënave dhe mospërputhjes me rregulloret e privatësisë.
Pasi të identifikohen kolonat me PII, platforma e Syntho ofron të dhëna tallëse si metoda më e mirë e çidentifikimit në këtë rast. Kjo veçori mbron PII origjinale të ndjeshme duke e zëvendësuar atë me të dhëna tallëse përfaqësuese që ende ruajnë integritetin referencial për qëllime testimi nëpër bazat e të dhënave dhe sistemet. Kjo arrihet përmes funksionalitet të qëndrueshëm të hartës, i cili siguron që të dhënat e zëvendësuara të përputhen me logjikën dhe modelet e biznesit duke qenë në përputhje me rregulloret si GDPR dhe HIPAA.
Siguroni shkathtësi në testim
Të dhënat e testimit të gjithanshëm mund të ndihmojnë kompanitë të kapërcejnë sfidën e disponueshmërisë së kufizuar të të dhënave dhe të maksimizojnë mbulimin e testeve. Platforma Syntho mbështet shkathtësinë me të gjenerimi i të dhënave sintetike të bazuara në rregulla.
Ky koncept përfshin krijimi i të dhënave të testimit duke ndjekur rregulla dhe kufizime të paracaktuara për të imituar të dhënat e botës reale ose për të simuluar skenarë specifikë. Gjenerimi i të dhënave sintetike të bazuara në rregulla ofron shkathtësi në testim përmes strategjive të ndryshme:
- Gjenerimi i të dhënave nga e para: Të dhënat sintetike të bazuara në rregulla bëjnë të mundur gjenerimin e të dhënave kur disponohen të dhëna të kufizuara ose aspak reale. Kjo i pajis testuesit dhe zhvilluesit me të dhënat e nevojshme.
- Pasurimi i të dhënave: Ai pasuron të dhënat duke shtuar më shumë rreshta dhe kolona, duke e bërë më të lehtë krijimin e grupeve të të dhënave më të mëdha.
- Fleksibiliteti dhe personalizimi: Me qasjen e bazuar në rregulla, ne mund të qëndrojmë fleksibël dhe të përshtatemi me formate dhe struktura të ndryshme të të dhënave, duke gjeneruar të dhëna sintetike të përshtatura për nevojat dhe skenarët specifikë.
- Pastrimi i të dhënave: Kjo përfshin ndjekjen e rregullave të paracaktuara kur gjenerohen të dhëna për të korrigjuar mospërputhjet, për të plotësuar vlerat që mungojnë dhe për të hequr të dhëna të korruptuara të testit. Ajo siguron cilësia e të dhënave dhe integriteti, veçanërisht i rëndësishëm kur grupi i të dhënave origjinale përmban pasaktësi që mund të ndikojnë në rezultatet e testimit.
Kur zgjedhni të drejtën mjetet e gjenerimit të të dhënave, është thelbësore të merren parasysh faktorë të caktuar për t'u siguruar që ato të lehtësojnë ngarkesën e punës për ekipet tuaja.
Konsideratat kur zgjidhni mjetet e të dhënave sintetike
Zgjedhja e mjeteve të të dhënave sintetike varet nga nevojat e biznesit tuaj, aftësitë e integrimit dhe kërkesat e privatësisë së të dhënave. Ndërsa çdo organizatë është unike, ne kemi përshkruar kriteret kryesore për zgjedhjen e sintetikës mjetet e gjenerimit të të dhënave.
Realizmi i të dhënave
Sigurohuni që mjeti që keni parasysh gjeneron të dhëna testimi ngjajnë shumë me të dhënat e botës reale. Vetëm atëherë do të simulojë në mënyrë efektive skenarë të ndryshëm testimi dhe do të zbulojë problemet e mundshme. Mjeti duhet gjithashtu të ofrojë opsione personalizimi për të imituar shpërndarje të ndryshme të të dhënave, modele dhe anomali në mjediset e prodhimit.
Diversiteti i të dhënave
Kërkoni mjete që mund të gjenerojnë mostra e të dhënave duke mbuluar një gamë të gjerë rastesh përdorimi, duke përfshirë lloje të ndryshme të dhënash, formate dhe struktura të rëndësishme për softuerin nën testim. Ky diversitet ndihmon në vërtetimin nëse sistemi është i fortë dhe siguron mbulim gjithëpërfshirës të testit.
Shkallëzimi dhe performanca
Kontrolloni se sa mirë mjeti mund të gjenerojë vëllime të mëdha të dhënash sintetike, veçanërisht për testimin e sistemeve komplekse ose me vëllim të lartë. Ju dëshironi një mjet që mund të rritet për të përmbushur kërkesat e të dhënave të aplikacioneve të shkallës së ndërmarrjes pa kompromentuar performancën ose besueshmërinë.
Privatësia dhe siguria e të dhënave
Jepni përparësi veglave me veçori të integruara për të mbrojtur informacione të ndjeshme ose konfidenciale kur krijoni të dhëna. Kërkoni veçori si anonimizimi i të dhënave dhe pajtueshmëria me rregulloret për mbrojtjen e të dhënave për të minimizuar rreziqet e privatësisë dhe për t'u pajtuar me ligjin.
Integrimi dhe përputhshmëria
Zgjidhni softuer që përshtatet pa probleme me konfigurimin tuaj ekzistues të testimit për të lehtësuar adoptimin dhe integrimin e lehtë në rrjedhën e punës së zhvillimit të softuerit. Një mjet që është i pajtueshëm me sisteme të ndryshme të ruajtjes së të dhënave, bazat e të dhënave dhe platformat e testimit do të jetë më i gjithanshëm dhe më i lehtë për t'u përdorur.
Për shembull, Syntho mbështet Mbi 20 lidhës të bazës së të dhënave dhe 5+ lidhës të sistemit të skedarëve, duke përfshirë opsione të njohura si Microsoft SQL Server, Amazon S3 dhe Oracle, duke siguruar sigurinë e të dhënave dhe gjenerimin e lehtë të të dhënave.
Personalizim dhe fleksibilitet
Kërkoni mjete që ofrojnë opsione fleksibël personalizimi për të përshtatur gjenerimin e të dhënave sintetike sipas kërkesave dhe skenarëve specifikë të testimit. Parametrat e personalizueshëm, të tilla si rregullat, marrëdhëniet dhe kufizimet e gjenerimit të të dhënave, ju lejojnë të rregulloni mirë të dhënat e krijuara për t'u përshtatur me kriteret dhe objektivat e testimit.
Për të përmbledhur
La kuptimi i të dhënave të testit në zhvillimin e softuerit nuk mund të mbivlerësohet - është ajo që na ndihmon të identifikojmë dhe korrigjojmë të metat në funksionalitetin e softuerit. Por menaxhimi i të dhënave të testit nuk është vetëm një çështje komoditeti; është thelbësore për respektimin e rregulloreve dhe rregullave të privatësisë. Bërja e duhur mund të lehtësojë ngarkesën e punës për ekipet tuaja të zhvillimit, duke kursyer para dhe duke i nxjerrë produktet në treg më shpejt.
Këtu janë të dobishme të dhënat sintetike. Ai siguron të dhëna realiste dhe të gjithanshme pa punë shumë intensive në kohë, duke i mbajtur kompanitë të pajtueshme dhe të sigurta. Me mjetet e gjenerimit të të dhënave sintetike, menaxhimi i të dhënave të testit bëhet më i shpejtë dhe më efikas.
Pjesa më e mirë është se të dhënat e testit sintetik cilësor janë të arritshme për çdo kompani, pa marrë parasysh qëllimet e saj. E tëra çfarë ju duhet të bëni është të gjeni një ofrues të besueshëm të mjeteve të gjenerimit të të dhënave sintetike. Kontaktoni Syntho sot dhe rezervoni një demo falas për të parë se si të dhënat sintetike mund të përfitojnë nga testimi i softuerit tuaj.
Rreth autorëve
Shefi i produktit dhe bashkëthemeluesi
Marijn ka një sfond akademik në shkencën e informatikës, inxhinierinë industriale dhe financat, dhe që atëherë ka shkëlqyer në role në zhvillimin e produkteve softuerike, analitikën e të dhënave dhe sigurinë kibernetike. Marijn tani po vepron si themelues dhe shef i produktit (CPO) në Syntho, duke nxitur inovacionin dhe vizionin strategjik në ballë të teknologjisë.
Ruani udhëzuesin tuaj të të dhënave sintetike tani!
- Çfarë janë të dhënat sintetike?
- Pse e përdorin organizatat?
- Rastet e klientit të të dhënave sintetike me vlerë të shtuar
- Si të filloni
