Даже с фантастическими разработчиками программного обеспечения они все еще могут делать ошибки в процессе разработки программного обеспечения. В то время как некоторое программное обеспечение имеет лишь минимальное количество ошибок, некоторые из них обходятся очень дорого, когда ошибочное программное обеспечение было выпущено на рынок. Тестирование программного обеспечения необходимо для обнаружения любой ошибки на этапе разработки программного обеспечения и устранения любого программного дефекта перед его развертыванием. Одним из эффективных способов обнаружения ошибок во время внедрения программного обеспечения является тестирование данных.
Что такое тестирование больших данных?
Обеспечение качества с помощью тестирования данных играет важную роль в предоставлении качественного программного обеспечения, отвечающего требованиям. Это также помогает снизить затраты на разработку, а также устранить дефекты до того, как они станут проблемой. Проверка данных также важна для поддержания стандартов качества. Если тестирование данных выполнено правильно, это гарантирует, что ваше программное обеспечение на 100 % готово к выходу на рынок.
Ниже мы перечислили некоторые причины, по которым тестирование данных необходимо для разработки программного обеспечения.
Меньше стоимость
Тестирование данных полезно для снижения затрат на разработку программного обеспечения, поскольку помогает сократить время, необходимое для повторного тестирования и повторного кодирования. Более того, это гарантирует, что конечный потребитель получит наилучший результат от разрабатываемого программного обеспечения и удовлетворит продукт. Это также гарантирует, что конечный продукт соответствует отраслевому стандарту.
Приложение, свободное от ошибок и ошибок
Использование тестирования данных для обеспечения качества также является одним из лучших способов для разработчиков убедиться, что конечный продукт свободен от любых возможных ошибок и ошибок, прежде чем продавать его на рынке. Это также заставляет ваших клиентов чувствовать себя ценными, поскольку вы гарантируете им, что они используют высококачественное приложение или программное обеспечение. Более того, качественные программные приложения без дефектов могут привлечь множество потенциальных клиентов, поскольку повышают доверие к вам и репутацию на рынке.
Улучшенный пользовательский интерфейс
Из-за высокой конкуренции на рынке ваша команда разработчиков должна производить программное обеспечение, которое в конечном итоге позволит облегчить пользователям жизнь. Благодаря тестированию данных QA смогут оценить каждый аспект программного обеспечения непосредственно с точки зрения конечного пользователя. Кроме того, удаляя все виды ошибок и проблем с производительностью, он значительно улучшает взаимодействие с пользователем, что, в свою очередь, привлекает внимание и приносит прибыль в долгосрочной перспективе.
Предотвращение атак вредоносных программ
Веб-сайты и мобильные приложения часто останавливают свою работу из-за атак вредоносного ПО. При этом это может повлиять на репутацию бизнеса, поскольку люди будут сомневаться в безопасности своих данных. Непрерывное тестирование данных позволяет разработчикам программного обеспечения эффективно выявлять слабые фрагменты кода и удалять или заменять их более качественными, чтобы поддерживать целостность программного обеспечения и безопасность всех данных, с которыми оно работает.
Повышает эффективность разработки программного обеспечения. эффективность
Тестирование данных также идеально подходит для гибких методологий разработки, чтобы сократить затраты и время на процесс разработки. Agile-методы помогают как QA, так и разработчикам контролировать весь жизненный цикл разработки программного обеспечения.
Генерировать продажи
Как мы упоминали ранее, создание приложения без каких-либо дефектов может значительно привлечь клиентов. Не говоря уже о функциональности, функциях и расширенном пользовательском опыте, которые удовлетворят их потребности. Это также позволяет вам быть на вершине конкуренции, так как будет легко продавать конечный продукт и получать положительные отзывы.
Создайте сообщество довольных клиентов
< р>Он будет удовлетворять и радовать как ваших новых, так и существующих клиентов, предлагая высококачественные приложения и программное обеспечение, не содержащие ошибок и ошибок. Удержание клиентов станет проще, и они, скорее всего, будут бесплатно рекламировать ваш продукт из уст в уста.
Тестирование данных помогает команде контроля качества и разработчикам повысить доверие к вашим приложениям, что, в свою очередь, повышает заинтересованность пользователей. Кроме того, помимо привлечения клиентов, это также привлекает больше инвесторов, что еще больше увеличивает вашу долю на рынке.
Тестирование традиционных баз данных и тестирование больших данных (Agile)
Поскольку мировые технологии быстро развиваются, адаптация к новейшим и современным тенденциям обеспечения качества является одним из лучших способов не отставать. Хотя традиционное тестирование программного обеспечения по-прежнему эффективно сегодня, большинство компаний-разработчиков программного обеспечения уступают место новым и гибким методам, поскольку они быстрее, экономичнее и эффективнее.
Основной целью как традиционного, так и гибкого тестирования является проверка достоверности, надежности, качества, функциональности и других важных аспектов программного обеспечения. Однако важно знать их различия, когда речь идет о жизненном цикле тестирования программного обеспечения (STLC).
Традиционное тестирование
Когда мы говорим «традиционное тестирование», это не означает, что оно устарело. Многие компании-разработчики программного обеспечения до сих пор используют эту методологию, поскольку она позволяет QA обнаруживать максимальное количество дефектов в процессе разработки. Это гарантирует качество и эффективность конечного продукта. Однако традиционное тестирование требует огромных усилий, а также времени. Кроме того, не говоря уже о том, что внедрение любых изменений в программное обеспечение довольно сложно, что влияет на своевременную доставку конечного продукта.
Гибкое тестирование
С другой стороны, методология Agile позволяет различным командам работать вместе над поиском возможных ошибок и программных дефектов в процессе разработки. Кроме того, для достижения лучших результатов компания может использовать веб-инструмент управления тестовыми сценариями в гибкой среде, что может помочь сократить время доставки продукта и обеспечить оптимальное качество конечного продукта.
И то, и другое традиционные методологии тестирования и гибкого тестирования эффективны и действенны. Оба они предлагают множество преимуществ как для QA, так и для разработчиков. Хотя гибкое тестирование может показаться более полезным, чем традиционное тестирование, реализация зависит исключительно от потребностей клиента. Таким образом, если компания-разработчик программного обеспечения предпочтет гибкое тестирование традиционному тестированию, это, безусловно, поможет им получить результаты.
В чем необходимость тестирования больших данных?
Когда дело доходит до проектов больших данных, существуют различные типы тестирования в нескольких областях, таких как тестирование производительности, функциональное тестирование, тестирование инфраструктуры и базы данных. Тестирование больших данных включает в себя огромное количество данных, как структурированных, так и неструктурированных. Лучшим примером, когда мы говорим о больших данных, являются данные с сайтов электронной коммерции, таких как Amazon, которые в настоящее время имеют миллионы посетителей, а также списки продуктов. Ниже приведены некоторые причины, по которым компаниям-разработчикам программного обеспечения необходимо тестировать большие данные.
Тестирование приема данных
Обычно большие данные собираются из нескольких источников данных, таких как CSV, журналы транзакций, социальные сети и т. д., и все они должным образом хранятся в HDFS. Во время теста основной целью является проверка правильности загрузки извлеченных данных. QA должны убедиться, что полученные данные адекватно принимаются в соответствии с требуемой схемой, а также должны проверять отсутствие повреждения данных. QA проверяет точность собранных данных, получая часть исходных данных, а после процесса загрузки сравнивает исходные данные с полученными данными.
Тестирование обработки данных
В этой процедуре тестирования основное внимание уделяется агрегированным данным. Он проверяет, правильно ли реализована логика, сравнивая выходные данные с входными данными.
Тестирование хранилища данных
Когда обработка будет завершена, выходные данные будут сохранены в HDFS. Вскоре QA должны проверить выходные данные, правильно ли они загружены на носитель (хранилище данных), сравнив исходные данные с данными HDFS.
Тестирование переноса данных
< р>Миграция данных необходима только в том случае, если необходимо перенести большой объем данных из другого места (сервера) или если происходит значительное обновление технологии. Это также важный процесс переноса всех данных из старого прикладного программного обеспечения в новое. С другой стороны, тестирование переноса данных обеспечивает минимальное время простоя и в то же время ограничивает потерю данных в процессе переноса.
Этапы тестирования переноса данных
- Тестирование перед миграцией
- Тестирование миграции
- Тестирование после миграции
Обзор тестирования производительности
Приложения для работы с большими данными обычно включают в себя обработку жизненно важных данных, поступающих с огромных вычислительных ресурсов. При этом структура данных играет фундаментальную роль. Любая обнаруженная проблема со структурой может привести к проблемам с производительностью. Поэтому важно провести тестирование производительности, чтобы полностью избежать трудностей. Ниже приведены некоторые моменты, на которых основное внимание уделяется тестированию производительности:
Типы тестирования производительности
- Загрузка данных и пропускная способность
- Скорость обработки данных
- Под- Производительность системы
Интеграционное тестирование
Интеграционное тестирование тестирует клиентское приложение в зависимости от требований пользователя. Он попытается проверить результаты, поступающие от интерфейсных приложений в реальном времени, сопоставив их с ожидаемыми результатами. Эта методология позволит протестировать работу, выполняемую от процесса приема данных до визуализации данных.
Проблемы, возникающие при тестировании больших данных
Автоматизация
сильный>
Несмотря на то, что инструменты тестирования больших данных поддерживают автоматизацию, вам все равно нужен кто-то с необходимыми техническими знаниями, поскольку система еще не способна справляться с непредвиденными проблемами на этапе тестирования.
Виртуализация
Хотя виртуализация является отличной альтернативой тестированию в режиме реального времени, она по-прежнему сопряжена с рядом проблем. Когда создается слишком много виртуальных образов, это существенно влияет на производительность. С другой стороны, процесс виртуализации обеспечивает масштабируемость и позволяет создать изолированную среду.
Инструменты, используемые при тестировании больших данных
Microsoft HDInsight:Это решение для работы с большими данными от Microsoft. Этот инструмент основан на Apache Hadoop, который эффективно хранит большой объем информации или данных в кластере.
NoSQL: базы данных NoSQL могут хранить неструктурированные данные. Он хранит информацию без определенной схемы.
Apache Sqoop(TM): этот инструмент может эффективно передавать большие объемы данных между структурированными хранилищами данных и Apache Hadoop.
PolyBase: он может получать доступ к данным за пределами базы данных с помощью языка t-SQL.
Presto: этот инструмент представляет собой механизм распределенных запросов SQL с открытым исходным кодом. Он может выполнять интерактивные аналитические запросы из источников данных любого размера, от гигабайт до петабайт.
Заключение
Тестирование данных необходимо для жизненного цикла разработки программного обеспечения. Это помогает тестировщикам и разработчикам ускорить процесс разработки, сокращая или устраняя дефекты на пути к созданию приложений и программного обеспечения высочайшего качества, прежде чем предлагать их на рынке.
TAG: qa
Еще об этом:
150+ ЛУЧШИХ ВОПРОСОВ И ОТВЕТОВ НА ИНТЕРВЬЮ О ТЕСТИРОВАНИИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ЛУЧШИЕ ИНСТРУМЕНТЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ТЕСТИРОВАНИЯ (БЕСПЛАТНЫЕ И ПЛАТНЫЕ) | август 2022 г.
ЧТО ТАКОЕ СКВОЗНОЕ (E2E) ТЕСТИРОВАНИЕ? | ПОДРОБНОЕ РУКОВОДСТВО
РУЧНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОТИВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО | ВАЖНЫЕ ОТЛИЧИЯ, КОТОРЫЕ ВЫ ДОЛЖНЫ ЗНАТЬ
ЛУЧШЕЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ СТРОИТЕЛЬНЫМИ ПРОЕКТАМИ
БЕТА-ТЕСТИРОВАНИЕ – ПОДРОБНОЕ РУКОВОДСТВО
ЧТО ТАКОЕ ДЕВТЕСТОПС? ПРОЦЕСС, РЕАЛИЗАЦИЯ И ПРЕИМУЩЕСТВА
ЛУЧШИЕ ПРОГРАММНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ CRM В 2022 ГОДУ (БЕСПЛАТНО И ПЛАТНО)
ЛУЧШИЕ ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ AP И СЧЕТОВ ДЛЯ ДИНАМИКИ
Метрики Agile-тестирования: чем они могут помочь?
