什麼是測試數據：意義、應用與挑戰
目錄
軟體測試中的測試數據是什麼？
簡單來說， 測試數據定義 是這樣的：測試資料被選中 數據集 用於發現缺陷並確保軟體按預期方式運作。
測試人員和工程師依賴 測試資料集，無論是手動組裝或專業組裝 測試資料產生工具，驗證軟體功能、評估效能並增強安全性。
擴展這個概念， 測試中的測試數據是什麼？超越單純 數據集，測試資料包括一系列輸入值、場景和條件。這些元素經過精心挑選，以驗證可交付成果是否符合軟體預期的嚴格品質和功能標準。
為了更好地掌握 測試數據定義，讓我們來探索一下各種類型的測試數據。
測試資料有哪些類型？
雖然主要目標是 測試數據 是為了確保軟體能如預期運行，影響軟體效能的因素差異很大。這種可變性意味著測試人員必須使用不同類型的數據來評估系統在不同條件下的行為。
那麼，我們來回答一下這個問題——軟體測試中的測試數據是什麼？——舉例.
- 測試數據呈陽性 用於測試軟體在正常運作情況下的性能，例如檢查汽車在平坦的道路上是否順利行駛，沒有任何障礙。
- 陰性測試數據 就像在某些備件故障的情況下測試汽車的性能一樣。它有助於確定軟體如何回應 無效數據 輸入或系統過載。
- 等價類測試數據 有助於表示要測試的軟體中特定群組或類別的行為，特別是軟體如何處理不同類型的使用者或輸入。
- 隨機測試數據 是在沒有任何特定模式的情況下產生的。它有助於確保軟體能夠順利處理意外情況。
- 基於規則的測試數據 是根據預先定義的規則或標準產生的。在銀行應用程式中，它可以是產生的交易數據，以確保所有交易滿足某些監管要求或帳戶餘額保持在指定限制內。
- 邊界測試數據 檢查軟體如何管理可接受範圍極端的數值。這類似於將某些設備推向其絕對極限。
- 回歸測試數據 用於檢查最近對軟體的任何更改是否引發了新的缺陷或問題。
透過使用這些不同的 測試資料類型，QA 專家可以有效評估軟體是否如預期運行，找出任何弱點或錯誤，並最終提高系統的效能。
但是軟體團隊可以從哪裡取得這些數據呢？我們接下來討論一下。
測試資料是如何建立的？
您有以下三種選擇 建立測試數據 對於您的專案：
- 從現有資料庫中精挑細選數據，屏蔽客戶訊息，例如個人識別資訊 (PII)。
- 手動創建 真實的測試數據 與基於規則的資料應用程式。
- 生成合成數據。
許多資料工程團隊只依賴其中一種方法，常常選擇最耗時、最費力的方法 測試數據生成。例如，挑選時 樣本數據 從現有資料庫中，工程團隊必須先從多個來源提取它，然後對其進行格式化、清理和屏蔽，使其適合開發或測試環境。
另一個挑戰是確保資料符合特定的測試標準：準確性、多樣性、特定解決方案的特異性、高品質以及遵守保護個人資料的法規。然而，這些挑戰已被現代有效解決。 test data management 方法，例如 自動化測試數據生成.
Syntho 平台 提供一系列功能來應對這些挑戰，包括：
- 智慧型去識別化工具可自動識別所有 PII，從而節省專家的時間和精力。
- 透過用合成替換 PII 和其他標識符來解決敏感資訊 模擬數據 與業務邏輯和模式保持一致。
- 透過跨資料庫和系統的一致資料映射來維護引用完整性。
我們將更詳細地探討這些功能。但首先，讓我們深入研究一下相關問題 建立測試數據 這樣您就了解它們並知道如何解決它們。
軟體測試中的測試數據挑戰
採購 有效測試數據 是有效測試的基石。然而，工程團隊在開發可靠軟體的過程中面臨相當多的挑戰。
資料來源分散
資料（尤其是企業資料）駐留在無數來源中，包括遺留大型主機、SAP、關聯式資料庫、NoSQL 和各種雲端環境。這種分散性加上多種多樣的格式使情況變得複雜 生產數據訪問 對於軟體團隊。它還減慢了獲取正確的測試數據和結果的過程 無效的測試數據.
焦點子集化
工程團隊經常難以將大型且多樣化的測試資料集分割成較小的目標子集。但這是必須要做的，因為這次分手幫助他們專注於特定的事情 測試用例，更容易重現和修復問題，同時保持較低的測試資料量和相關成本。
最大化測試覆蓋率
工程師也負責確保測試資料夠全面，能夠徹底測試定義的 測試用例，最大限度地減少缺陷密度，並增強軟體的可靠性。然而，由於系統複雜性、資源有限、軟體變更、資料隱私和安全性問題以及可擴展性問題等多種因素，他們在這項工作中面臨挑戰。
測試數據的真實性
對測試數據真實性的追求表明反映原始數據是多麼重要 數據值 以最大的保真度。測試數據必須與生產環境非常相似，以避免誤報或漏報。如果無法實現這種現實性，可能會損害軟體品質和可靠性。有鑑於此，專家需要密切關注細節 準備測試數據。
資料刷新與維護
測試數據必須定期更新，以反映生產環境和應用需求的變化。然而，這項任務面臨著巨大的挑戰，特別是在由於法規遵循而導致資料存取受到限制的環境中。協調資料刷新周期並確保測試環境中的資料一致性變得複雜，需要仔細協調和嚴格的合規措施。
真實測試數據的挑戰
根據 Syntho 在 LinkedIn 上的調查， 50% 的公司使用生產數據，22% 使用屏蔽數據來測試他們的軟體。他們選擇 實際數據 因為這似乎是一個簡單的決定：複製 現有數據 從生產環境貼到測試環境，並根據需要使用。
然而，使用真實的 測試數據 提出了一些挑戰，包括：
- 屏蔽資料以遵守資料隱私法規，避免 數據安全 違規行為並遵守禁止使用真實數據進行測試的法律。
- 將數據擬合到測試環境中，該環境通常與生產環境不同。
- 定期更新資料庫。
除了這些挑戰之外，公司在選擇時還需要解決三個關鍵問題 真實數據 供測試用。
有限的可用率
當開發人員將生產數據視為 合適的測試數據。存取高品質的測試數據，尤其是複雜的系統或場景，變得越來越困難。數據的缺乏阻礙了全面的測試和驗證過程，使得軟體測試工作的效率降低。
合規問題
CPRA 和 GDPR 等嚴格的資料隱私法要求在測試環境中保護 PII，對資料清理施加嚴格的合規標準。在這種情況下，生產數據中找到的真實姓名、地址、電話號碼和 SSN 均被考慮 非法資料格式.
隱私問題
合規挑戰很明顯：禁止使用原始個人資料作為測試資料。為了解決這個問題並確保不使用 PII 來構建 測試用例，測試人員必須仔細檢查 敏感數據 在測試環境中使用之前經過消毒或匿名處理。雖然對於 數據安全，此任務變得非常耗時，並為測試團隊增加了另一層複雜性。
品質測試數據的重要性
測試數據不錯 作為整個 QA 流程的支柱。它可以保證軟體正常運作、在不同條件下表現良好，並且免受資料外洩和惡意攻擊。然而，還有另一個重要的好處。
您熟悉左移測試嗎？這種方法將測試推向開發生命週期的早期階段，因此不會減慢開發速度 agile 過程。左移測試透過儘早發現和修復問題，減少了周期後期測試和調試相關的時間和成本。
為了使左移測試順利進行，需要相容的測試資料集。這些可以幫助開發和 QA 團隊徹底測試特定場景。自動化和簡化手動流程是這裡的關鍵。您可以透過使用適當的測試來加快配置並解決我們討論的大多數挑戰 資料產生工具 與合成數據。
綜合數據作為解決方案
基於綜合數據的 test data management 途徑 是一種相對較新但有效的策略，用於在應對挑戰的同時保持品質。公司可以依靠合成數據生成來快速創建高品質的測試數據。
定義和特點
綜合測試數據是人工產生的數據，旨在模擬軟體開發的數據測試環境。透過用沒有任何敏感資訊的模擬資料取代 PII，合成資料使得 test data management 更快更容易。
綜合測試資料可以降低隱私風險，還可以讓開發人員在一系列潛在場景中嚴格評估應用程式的效能、安全性和功能，而不會影響真實系統。現在，讓我們探討一下合成資料工具還能做些什麼。
解決合規性和隱私挑戰
我們以Syntho的解決方案為例。為了應對合規性和隱私挑戰，我們採用了先進的技術 數據屏蔽 技術以及最先進的 PII 掃描技術。 Syntho 的 AI 驅動的 PII 掃描儀 自動識別並標記使用者資料庫中包含直接 PII 的任何欄位。這減少了手動工作並確保敏感資料的準確檢測，降低了資料外洩和不遵守隱私法規的風險。
一旦識別出包含 PII 的列，Syntho 的平台就會提供模擬資料作為這種情況下的最佳去識別方法。此功能透過將敏感的原始 PII 替換為代表性的模擬資料來保護敏感的原始 PII，這些模擬資料仍然保持引用完整性，以便跨資料庫和系統進行測試。這是透過以下方式實現的 一致的映射功能，這確保替換的數據與業務邏輯和模式匹配，同時遵守 GDPR 和 HIPAA 等法規。
提供測試的多功能性
多功能測試數據可以幫助公司克服數據可用性有限的挑戰並最大限度地提高測試覆蓋率。 Syntho 平台支援多功能性 基於規則的綜合資料生成.
這個概念涉及到 建立測試數據 透過遵循預先定義的規則和限制來模仿現實世界的資料或模擬特定的場景。基於規則的合成數據生成透過各種策略提供了測試的多功能性：
- 從頭開始產生數據： 基於規則的合成資料使得在有限或沒有真實資料可用時產生資料成為可能。這為測試人員和開發人員提供了必要的數據。
- 豐富數據： 它透過添加更多行和列來豐富數據，從而更輕鬆地創建更大的數據集。
- 靈活性和定制化： 透過基於規則的方法，我們可以保持靈活性並適應不同的資料格式和結構，產生適合特定需求和場景的合成資料。
- 數據清理： 這涉及在生成資料時遵循預先定義的規則以糾正不一致、填充缺失值並刪除 測試資料損壞。 它確保 數據質量 和完整性，當原始資料集包含可能影響測試結果的不準確性時尤其重要。
選擇合適的時候 資料產生工具， 必須考慮某些因素，以確保它們確實減輕了團隊的工作。
選擇合成資料工具時的注意事項
合成資料工具的選擇取決於您的業務需求、整合能力和資料隱私要求。雖然每個組織都是獨一無二的，但我們概述了選擇合成材料的關鍵標準 資料產生工具.
數據現實主義
確保您考慮的工具 產生測試數據 與真實世界的數據非常相似。只有這樣，它才能有效地模擬各種測試場景並發現潛在的問題。該工具還應該提供客製化選項來模擬生產環境中的不同資料分佈、模式和異常。
數據多樣性
尋找可以產生的工具 樣本數據 涵蓋廣泛的用例，包括與被測軟體相關的不同資料類型、格式和結構。這種多樣性有助於驗證系統是否穩健並確保全面的測試覆蓋率。
可擴展性和性能
檢查該工具產生大量合成資料的能力如何，尤其是在測試複雜或大容量系統時。您需要一個可以擴展以滿足企業級應用程式的資料要求而不影響效能或可靠性的工具。
數據隱私和安全
優先考慮具有內建功能的工具，以在產生資料時保護敏感或機密資訊。尋找資料匿名化和遵守資料保護法規等功能，以最大限度地降低隱私風險並遵守法律。
整合和相容性
選擇無縫適合您現有測試設定的軟體，以便於輕鬆採用和整合到軟體開發工作流程中。相容於各種資料儲存系統、資料庫和測試平台的工具將更加通用且更易於使用。
例如， 合成器支援 20 多個資料庫連接器和 5 多個檔案系統連接器，包括 Microsoft SQL Server、Amazon S3 和 Oracle 等流行選項，確保資料安全並輕鬆產生資料。
定制化和靈活性
尋求提供靈活自訂選項的工具，以根據特定的測試要求和場景自訂合成資料產生。可自訂的參數（例如資料生成規則、關係和約束）可讓您微調產生的資料以符合測試標準和目標。
總結一下
測試數據的含義 軟體開發的缺陷怎麼強調都不為過——它可以幫助我們辨識和修正軟體功能中的缺陷。但管理測試數據不僅是為了方便，更是為了方便。這對於遵守法規和隱私規則至關重要。正確執行可以減輕開發團隊的工作量，節省金錢並更快地將產品推向市場。
這就是合成資料派上用場的地方。它提供真實且通用的數據，無需太多時間密集型工作，從而保持公司的合規性和安全性。借助合成資料生成工具，管理測試資料變得更快、更有效率。
最好的部分是，無論其目的如何，每家公司都可以獲得高品質的綜合測試數據。您所需要做的就是找到可靠的合成資料產生工具提供者。立即聯絡 Syntho 並 預訂免費演示 了解合成數據如何使您的軟體測試受益。
