Uzalishaji wa data ya syntetisk - mtazamo wa majaribio
Upimaji na maendeleo na mwakilishi data ya mtihani ni muhimu kutoa masuluhisho ya teknolojia ya hali ya juu. Katika kijisehemu hiki cha video, Francis Welbie ataelezea kuzalisha data ya sintetiki kutoka kwa mtazamo wa majaribio.
Video hii imenaswa kutoka kwa Syntho webinar kuhusu kwa nini mashirika hutumia data ya sanisi kama data ya majaribio?. Tazama video kamili hapa.
kuanzishwa
Uzalishaji wa data ya syntetisk imekuwa ikipata umaarufu katika uwanja wa majaribio ya programu. Pamoja na faida zake nyingi, inatoa kiwango kipya cha kubadilika na uhuru kwa timu za maendeleo. Katika chapisho hili, tutachunguza faida na changamoto za kutumia data ya sanisi katika majaribio.
Manufaa ya Uzalishaji Data Sanifu
- Kujitegemea na kubadilika kwa timu za maendeleo: Data ya syntetisk inatoa mbadala kwa data ya ulimwengu halisi, ambayo inaruhusu timu za maendeleo kufanya kazi kwa kujitegemea na kwa urahisi zaidi.
- Data wakilishi kwa madhumuni ya uchunguzi na kuripoti: Kwa data ya syntetisk, timu za maendeleo zinaweza kutoa data ambayo inawakilisha hali halisi ya ulimwengu na inafaa kwa madhumuni ya uchunguzi na kuripoti.
- Upatikanaji wa data ya kushirikiwa ndani na nje ya timu: Data ya syntetisk inaweza kushirikiwa ndani na nje ya timu, hivyo kuruhusu ushirikiano na majaribio rahisi.
- Kupunguza hatari kwa uvujaji wa data kwenye mfumo: Data ya syntetisk hutoa utulivu wa akili kwa kupunguza hatari ya data nyeti kuvuja.
Changamoto za Uzalishaji Data Sanifu
- Mwingiliano na mifumo ya nje ya kampuni: Mwingiliano na mifumo ya nje inaweza kutoa changamoto katika kutumia data sanisi katika majaribio.
- Matatizo ya kiufundi katika end-to-end kupima: Data ya syntetisk inaweza kuwasilisha matatizo ya kiufundi katika end-to-end majaribio, ambayo yanahitaji kushughulikiwa.
- Haja ya mkakati wa API wakati wa kuunganishwa na ulimwengu wa nje: Kwa kuongezeka kwa API, mkakati wa API ni muhimu wakati wa kutumia data ya syntetisk kuunganishwa na ulimwengu wa nje.
Hitimisho
Ingawa data ya syntetisk inaleta changamoto, faida zake haziwezi kupuuzwa. Inazipa timu za maendeleo kubadilika zaidi, uhuru na amani ya akili. Kwa hivyo, ni muhimu kuzingatia faida na hasara za kutumia data ya syntetisk na jinsi inavyoweza kufaidika katika majaribio. Kwa kupanga na kutekeleza vizuri, data ya sanisi inaweza kuwa zana bora ya kujaribu na kuboresha ubora wa programu.
Data ni ya syntetisk, lakini timu yetu ni halisi!
Wasiliana na Syntho na mmoja wa wataalam wetu atawasiliana na wewe kwa kasi ya mwangaza ili kuchunguza thamani ya data ya sintetiki!