सॉफ्टवेयर विकास चक्र चुनौतियों से भरा हुआ है, क्योंकि संगठनों को न केवल समय-दर-बाजार में कमी का सामना करना पड़ रहा है, बल्कि आवेदन की जटिलता भी बढ़ गई है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि अनुप्रयोग स्थिर और कार्यात्मक बने रहें, प्रारंभिक विकास से लेकर उत्पाद लॉन्च और उसके बाद तक, संगठनों को विभिन्न प्रकार के परीक्षण को नियोजित करने की आवश्यकता है।
बेशक, जैसे-जैसे विकास जटिलता में बढ़ता है, वैसे-वैसे परीक्षण की आवश्यकता होती है। किसी भी सफल परीक्षण परिदृश्य का एक महत्वपूर्ण घटक परीक्षण डेटा प्रबंधन (टीडीएम) है। यह उद्यम-स्तर के संगठनों को लागत कम करने और परीक्षण गुणवत्ता बढ़ाने के लिए उपयोग किए जाने वाले सभी परीक्षण प्रकारों को सुव्यवस्थित, स्वचालित और नियंत्रित करने की अनुमति देता है।
सॉफ्टवेयर टेस्टिंग में टेस्ट डेटा मैनेजमेंट (TDM) क्या है?
परीक्षण डेटा प्रबंधन परीक्षण डेटा बनाने, प्रबंधित करने, कार्यान्वित करने और वितरित करने की प्रक्रिया है। परंपरागत रूप से, सॉफ्टवेयर विकास परीक्षण विकेन्द्रीकृत साइलो में होता था, लेकिन टीडीएम एकल टीम, समूह या विभाग के दायरे में परीक्षण को समेकित करता है।
परीक्षण डेटा प्रबंधन सेवाएं स्वचालित सॉफ़्टवेयर परीक्षणों के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करती हैं, जिसमें इकाई से डेटा, एकीकरण और सिस्टम परीक्षण शामिल हैं। इसमें स्वचालित परीक्षणों के लिए आवश्यक उचित और सटीक डेटा प्राप्त करना और संग्रहीत करना, परीक्षण प्रक्रिया में मानव भागीदारी की आवश्यकता को कम करना या समाप्त करना शामिल है (एक अवधारणा के समान रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन )।
जैसे-जैसे टीडीएम लोकप्रियता में बढ़ा है, इसका विस्तार सिंथेटिक डेटा जनरेशन, डेटा मास्किंग, सब्मिटिंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और बहुत कुछ शामिल करने के लिए हुआ है।
अंततः, परीक्षण डेटा प्रबंधन तैयार सॉफ़्टवेयर उत्पाद की विश्वसनीयता और गुणवत्ता को बढ़ाता है, जिसके परिणामस्वरूप एक बेहतर अंत-उपयोगकर्ता अनुभव होता है। साथ ही, टीडीएम का डेटा अस्पष्टीकरण पहलू संगठनों को सभी लागू डेटा गोपनीयता कानूनों और विनियमों का अनुपालन करने में मदद करता है।
सॉफ्टवेयर टेस्टिंग में टेस्ट डेटा मैनेजमेंट (TDM) का उपयोग कौन करता है?
जबकि “सभी” का उत्तर सरल और व्यापक लग सकता है, सच्चाई यह है कि परीक्षण डेटा प्रबंधन तकनीक सभी प्रकार के सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों को लाभ। यदि विकास चक्र के दौरान परीक्षण होता है (और यह होना चाहिए), टीडीएम प्रक्रियाएं परिणामों की सटीकता, संगठन और उपयोगिता को बढ़ाती हैं।
चूंकि सभी सॉफ्टवेयर विकास के लिए परीक्षण की आवश्यकता होती है, टीडीएम अनिवार्य रूप से किसी भी परियोजना को लाभान्वित करेगा। उस ने कहा, कुछ संगठन और अनुप्रयोग व्यावहारिक रूप से एक परीक्षण डेटा प्रबंधन रणनीति के उपयोग को अनिवार्य करते हैं ।
एंटरप्राइज़-स्तरीय अनुप्रयोगों को उनकी जटिल, बहुआयामी परीक्षण आवश्यकताओं के कारण TDM की आवश्यकता होती है। TDM उद्यम विकास में पाए जाने वाले सभी प्रमुख परीक्षण क्षेत्रों को लाभान्वित करता है, जिसमें कार्यात्मक, गैर-कार्यात्मक, प्रदर्शन और स्वचालन परीक्षण शामिल हैं।
इसके अतिरिक्त, टीडीएम की अस्पष्ट प्रक्रिया ई-कॉमर्स, वित्त और स्वास्थ्य देखभाल से जुड़ी किसी भी साइट या एप्लिकेशन सहित व्यक्तिगत या संवेदनशील डेटा को शामिल करने वाले अनुप्रयोगों के लिए इसके उपयोग को आवश्यक बनाती है।
डेटा प्रबंधन किस प्रकार के परीक्षण के लिए है?
डेटा प्रबंधन परीक्षण की तीन व्यापक श्रेणियों पर केंद्रित है।
1. प्रदर्शन परीक्षण के लिए टीडीएम
प्रदर्शन परीक्षण अपेक्षित कार्यभार के तहत किसी एप्लिकेशन के प्रदर्शन को मापता है, इसकी प्रतिक्रिया, स्थिरता और मापनीयता का आकलन करता है। टीडीएम आपको तेज, विश्वसनीय प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए बुनियादी ढांचे और उपयोगकर्ता-सामना करने वाले तत्वों पर परीक्षण पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
सर्वोत्तम परीक्षण प्रबंधन उपकरण ताज़ा चक्र और बल्क डेटा जनरेशन को बढ़ाने में मदद करते हैं ।
2. कार्यात्मक परीक्षण के लिए टीडीएम
जबकि प्रदर्शन परीक्षण अनुप्रयोग की गति और स्थिरता का विश्लेषण करता है, कार्यात्मक परीक्षण यह निर्धारित करता है कि सॉफ़्टवेयर पूर्व-निर्धारित आवश्यकताओं के अनुसार कार्य करता है या नहीं। अनिवार्य रूप से: क्या सॉफ्टवेयर वह करता है जो उसे करना चाहिए? परीक्षण डेटा प्रबंधन सेवाएं कोर एप्लिकेशन के साथ-साथ नई और उन्नत सुविधाओं पर गुणवत्ता नियंत्रण बनाए रखने में मदद करती हैं।
टीडीएम कम कवरेज, पहुंच सीमा, लंबी डेटा सोर्सिंग समयसीमा, उच्च निर्भरता, और परीक्षण पर्यावरण आकार से संबंधित मुद्दों को कम करने या रोकने में मदद करता है।
3. स्वचालन परीक्षण में टीडीएम
स्वचालन और हाइपरऑटोमेशन के लिए परीक्षण डेटा रणनीति प्रक्रियाएं मानवीय त्रुटि की संभावना को कम करके सटीकता में वृद्धि करते हुए स्पर्श रहित संचालन की अनुमति देती हैं। परीक्षण डेटा प्रबंधन प्रक्रियाओं का उपयोग सभी प्रकार के परीक्षण डेटा प्रबंधन स्वचालन उपकरण और परीक्षण में किया जाता है, जिसमें शामिल हैं रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन ।
स्वचालन के लिए एक परीक्षण डेटा रणनीति धीमी फ्रंट-एंड डेटा निर्माण, गतिशील डेटा तक पहुंच की कमी और परीक्षण वातावरण तक पहुंचने में असमर्थता को कम करने में मदद करती है।
परीक्षण डेटा प्रबंधन के लाभ
TDM रणनीतियाँ, परीक्षण डेटा प्रबंधन स्वचालन उपकरण के साथ , उद्यम-स्तर के संगठनों के लिए कई लाभ प्रदान करती हैं।
1. डेटा गुणवत्ता में सुधार करता है
अपूर्ण, अप्रासंगिक, या दूषित डेटा पर निर्मित होने पर दुनिया में सभी परीक्षण निष्फल हैं। TDM स्वचालित परीक्षण के लिए आवश्यक डेटा की पहचान, प्रबंधन और संग्रह करता है, ताकि आप सुनिश्चित कर सकें कि यह उपयुक्त और पूर्ण है। साथ ही, कई परीक्षकों के बीच डेटा ट्रांसफर की आवश्यकता को समाप्त करके, डेटा भ्रष्टाचार को कम किया जाता है, अगर इसे समाप्त नहीं किया जाता है।
2. यथार्थवादी डेटा विकसित करता है
यदि परीक्षण डेटा उत्पादन डेटा का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व नहीं करता है, तो परीक्षण के परिणाम अनुत्पादक होंगे। टीडीएम संगठनों को परीक्षण डेटा को पहचानने और संग्रहीत करने की अनुमति देता है जो उत्पादन सर्वर पर पाए गए डेटा को प्रतिबिंबित करता है, यह सुनिश्चित करता है कि परीक्षण के परिणाम वास्तविक दुनिया के सॉफ़्टवेयर कार्यों को प्रतिबिंबित करते हैं। “यथार्थवादी डेटा” के रूप में संदर्भित, यह प्रारूप, मात्रा और अन्य कारकों में उत्पादन डेटा के समान है।
3. डेटा तक पहुंच में सुधार करता है
स्वचालित सॉफ़्टवेयर परीक्षण केवल तभी कुशलता से संचालित होता है जब डेटा पूर्व-निर्धारित समय पर उपलब्ध हो। उदाहरण के लिए, डेटा वेयरहाउस परीक्षण उपकरण को प्रमाणीकरण उद्देश्यों के लिए निश्चित समय पर डेटा तक पहुंचने की आवश्यकता हो सकती है। क्योंकि TDM डेटा संग्रहण पर ध्यान केंद्रित करता है, स्वचालित परीक्षण सॉफ़्टवेयर और उत्पादन समयरेखा द्वारा आवश्यक होने पर उपयुक्त डेटा हमेशा तैयार रहता है।
4. डेटा अनुपालन सुनिश्चित करता है
TDM संगठनों को सभी प्रासंगिक सरकार और अन्य विनियमों, जैसे HIPPA , CCPA , और EU के GDPR का अनुपालन बनाए रखने में सहायता करता है. परीक्षण डेटा प्रबंधन GDPR और ऐसे अन्य विनियमों के लिए उत्पादन डेटा की आवश्यकता होती है जिसमें उपयोगकर्ता नाम, स्थान डेटा, व्यक्तिगत जानकारी, और बहुत कुछ शामिल हो सकते हैं – डेटा जिसे परीक्षण से पहले मास्किंग की आवश्यकता होती है।
सर्वोत्तम परीक्षण डेटा प्रबंधन उपकरण संगठनों को अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए आंतरिक और बाहरी उपयोग दोनों के लिए डेटा को स्वचालित रूप से अज्ञात करने की अनुमति देते हैं ।
परीक्षण डेटा प्रबंधन की चुनौतियाँ और नुकसान
जबकि परीक्षण डेटा प्रबंधन उद्यम-स्तरीय सॉफ़्टवेयर विकास के लिए महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है, उनके संभावित नुकसान भी हैं। टीडीएम की चुनौतियों को समझना संगठनों को उनके प्रभावों का अनुमान लगाने और उन्हें कम करने की अनुमति देता है।
1. उत्पादन क्लोनिंग धीमा और महंगा है
परीक्षण डेटा प्राप्त करने के लिए, अधिकांश संगठन उत्पादन सर्वर से डेटा खींचेंगे और फिर उसे अज्ञात कर देंगे। हालांकि, उत्पादन डेटा एकत्र करना समय लेने वाला हो सकता है, विशेष रूप से बड़ी मात्रा में कोड के साथ काम करते समय विकास प्रक्रिया में देर हो सकती है।
डेटा को क्लोन करने के बाद, आपको इसे स्टोर करने के लिए कहीं और चाहिए। इंफ्रास्ट्रक्चर और स्टोरेज की लागत तेजी से बढ़ सकती है। आप डेटा स्लाइसिंग के साथ इन लागतों को कम कर सकते हैं। सभी उत्पादन डेटा को क्लोन करने के बजाय, टीम डेटा का एक छोटा, प्रतिनिधि “स्लाइस” तैयार करेगी।
2. अस्पष्टता प्रक्रियाएं लागत और जटिलता जोड़ें
जैसा कि पहले बताया गया है, उपयोगकर्ता डेटा को आंतरिक परीक्षण के लिए भी बहुत अधिक विनियमित किया जाता है, और इसके लिए गुमनामी की आवश्यकता होती है। दुर्भाग्य से, डेटा अस्पष्टीकरण प्रक्रिया विकास प्रक्रिया में जटिलता और लागत जोड़ती है।
जबकि स्वचालित परीक्षण उपकरणों के साथ गति, सटीकता और लागत-प्रभावशीलता सभी में सुधार किया गया है, प्रासंगिक टीमों के लिए सीखने की अवस्था अभी भी मौजूद होगी।
शीर्ष संकेत / कारण बताते हैं कि आपके संगठन को परीक्षण डेटा प्रबंधन की आवश्यकता है
जबकि सभी सॉफ़्टवेयर विकास परीक्षण डेटा प्रबंधन से लाभान्वित होते हैं, संगठन हमेशा कार्यान्वयन को प्राथमिकता नहीं देते हैं। निम्नलिखित संकेत इंगित करते हैं कि एक संगठन को टीडीएम को लागू करने से लगभग तत्काल लाभ दिखाई देगा:
- डेटा सेट आकार, कुल डेटा सेट, डेटाबेस इंस्टेंस और अपस्ट्रीम सिस्टम में वृद्धि सहित “बोर्ड भर में” डेटा आकार बढ़ता है।
- परीक्षण के लिए डेटा तैयार करने में उत्पादन समय की एक महत्वपूर्ण राशि खर्च की जाती है।
- उत्पादन डेटा उपलब्ध परीक्षण डेटा की मात्रा से कहीं अधिक है।
- एप्लिकेशन सुविधाएं त्रुटियों के साथ लाइव हो रही हैं।
- परीक्षण दल विकेंद्रीकृत हैं या उन्हें केंद्रीय स्रोत से डेटा पर भरोसा करना चाहिए।
- परीक्षण टीमों पर अधिक काम किया जाता है और वे परीक्षण की ज़रूरतों को पूरा करने में असमर्थ होते हैं।
- अपस्ट्रीम डेटा परीक्षण डेटा के विशाल बहुमत को उत्पन्न करता है।
- परीक्षण डेटा सेट पुन: प्रयोज्य या डुप्लिकेट करने में आसान नहीं हैं।
परीक्षण डेटा प्रबंधन दूसरों के बीच इन मुद्दों को कम करने, ठीक करने और रोकने में मदद करता है।
सॉफ्टवेयर परीक्षण में डेटा के प्रकार
सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन विकास के दौरान और रिलीज के बाद अविश्वसनीय मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं। परीक्षण डेटा प्रबंधन प्रक्रिया आमतौर पर निम्नलिखित डेटा प्रकारों पर केंद्रित होती है:
1. उत्पादन डेटा
उत्पादन डेटा वास्तविक लोगों द्वारा आपके एप्लिकेशन का उपयोग करके उत्पन्न किया जाता है। आपके उपयोगकर्ता आधार के आकार और आपके एप्लिकेशन की जटिलता के आधार पर, उत्पादन की मात्रा बहुत बड़ी हो सकती है, बहुत तेज़ी से – यही कारण है कि इसे आम तौर पर परीक्षण आवश्यकताओं के आधार पर सबसेट में विभाजित किया जाता है।
ध्यान दें कि उत्पादन डेटा में अक्सर अनुपालन संबंधी मुद्दों से संबंधित संवेदनशील जानकारी होती है , जैसे कि चिकित्सा और वित्तीय डेटा, जिसके लिए अस्पष्टता की आवश्यकता होती है।
2. सिंथेटिक डेटा
सिंथेटिक डेटा या तो मैन्युअल रूप से या स्वचालित परीक्षण टूल के साथ बनाया जाता है। यह वास्तविक उपयोगकर्ता व्यवहार को यथासंभव बारीकी से अनुकरण करता है।
हालांकि यह डेटा धुंधला होने की आवश्यकता को रोकता है, सिंथेटिक डेटा की सीमित उपयोगिता है। यह मुख्य रूप से लोड परीक्षण नई सुविधाओं के लिए उपयोग किया जाता है।
सिंथेटिक डेटा को सटीक रूप से बनाने के लिए उच्च स्तर की विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, हालांकि एक स्वचालित परीक्षण डेटा प्रबंधन उपकरण इसे आसान बनाता है।
3. वैध डेटा
वैध डेटा वह शब्द है जिसका उपयोग कोई अप्रत्याशित त्रुटि या घटना न होने पर उत्पादित डेटा का वर्णन करने के लिए किया जाता है। डेटा का प्रारूप, मान और मात्रा पूर्व-परीक्षण अपेक्षाओं के अनुरूप है। वैध डेटा परीक्षण जिसे “हैप्पी पाथ” कहा जाता है, जो तब होता है जब उपयोगकर्ता की यात्रा प्रत्याशित पाठ्यक्रम का अनुसरण करती है।
4. अमान्य डेटा
अमान्य डेटा “दुखी पथ” से निकला है। यह अप्रत्याशित परिदृश्यों और दोषों का डेटा है। अमान्य डेटा का उपयोग अराजकता परीक्षण के एक भाग के रूप में भी किया जाता है, जो खराब डेटा की बाढ़ के तहत किसी एप्लिकेशन की सीमाओं का परीक्षण करता है।
सॉफ़्टवेयर परीक्षण उद्देश्यों के लिए “अच्छी गुणवत्ता वाला डेटा” क्या बनाता है?
अपूर्ण या अप्रासंगिक डेटा के साथ परीक्षण अक्सर पूरी तरह से परीक्षण करने से भी बदतर होता है, क्योंकि निष्कर्ष निकाले जाते हैं, और बाद में की गई कार्रवाई गलत होगी। लेकिन सॉफ्टवेयर परीक्षण उद्देश्यों के लिए संगठन “अच्छे” डेटा की पहचान कैसे करते हैं? इन तीन डेटा गुणवत्ता विशेषताओं को देखें:
1. शुद्धता
अच्छा डेटा वास्तविक जीवन की प्रक्रियाओं को बारीकी से दर्शाता है। यदि नकाबपोश उत्पादन डेटा का उपयोग कर रहे हैं, तो यह सीधे उस क्षेत्र से संबंधित होना चाहिए जिसका आप परीक्षण कर रहे हैं – यह उपयोगकर्ता व्यवहार का एक यादृच्छिक नमूना नहीं हो सकता है। सिंथेटिक डेटा सटीक रूप से वास्तविक उपयोगकर्ता व्यवहार के समान होना चाहिए, जिसमें उनकी अप्रत्याशित प्रकृति भी शामिल है।
2. वैधता
अच्छा डेटा आपके परीक्षण परिदृश्य के उद्देश्य से मेल खाता है। उदाहरण के लिए, अधिकांश ऑनलाइन खरीदार एक ही वस्तु की 200 मात्रा नहीं खरीदते हैं, इसलिए उस परिदृश्य में सिस्टम व्यवहार का व्यापक परीक्षण संसाधनों का खराब उपयोग है। हालांकि, आप उन स्थितियों के लिए परीक्षण करना चाहते हैं जहां लोग दस आइटम खरीदते हैं।
3. अपवाद
डेटा में उन मुद्दों को शामिल किया जाना चाहिए जो होने की संभावना है, लेकिन शायद ही कभी। ऐसा परिदृश्य जहां कोई ग्राहक कूपन कोड वाले आइटम के लिए भुगतान करता है, ई-कॉमर्स क्षेत्र में “अपवाद डेटा” का एक सामान्य उदाहरण है।
डेटा परीक्षण प्रबंधन की योजना बनाने से पहले और योजना बनाते समय आपको कौन से प्रश्न पूछने चाहिए?
परीक्षण की सफलता काफी हद तक नियोजन चरण में निर्धारित होती है। प्रारंभिक चरणों के दौरान, टीमों को निम्नलिखित प्रश्न पूछने चाहिए।
1. हमें क्या डेटा चाहिए?
यह निर्धारित करना कि किस डेटा को एकत्र करने की आवश्यकता है, दो-भाग की प्रक्रिया है। सबसे पहले, यह परीक्षण परिदृश्य से संबंधित होना चाहिए। परीक्षण को लागत प्रभावी और कुशल बने रहने में मदद करने के लिए इसकी व्यावसायिक प्रासंगिकता भी होनी चाहिए।
2. हमें कितना डेटा चाहिए?
बहुत अधिक डेटा, जैसे कि सभी उत्पादन डेटा की प्रतिलिपि बनाना, महंगा, समय लेने वाला और प्रक्रिया को अत्यधिक जटिल बनाता है। दूसरी ओर, यदि नमूना का आकार बहुत छोटा है, तो परिणाम गलत होंगे।
3. हमें डेटा की आवश्यकता कब होती है?
क्या परीक्षण निर्धारित है, या डेटा मांग पर उपलब्ध होना चाहिए? परीक्षण शुरू होने से पहले टीमों को सभी परीक्षण कार्यक्रमों का समन्वय करना चाहिए और चक्रों को ताज़ा करना चाहिए।
4. किस प्रकार के परीक्षण की आवश्यकता है?
सॉफ्टवेयर परीक्षण स्वचालन स्थिर, पूर्वानुमेय डेटा सेट की आवश्यकता है। यदि आपके परीक्षण के लिए आवश्यक डेटा काफी भिन्न होता है, तो मैन्युअल परीक्षण बेहतर परिणाम दे सकता है।
डेटा परीक्षण के प्रबंधन के चरण
जबकि विशिष्टताएं अलग-अलग होंगी, टीडीएम रणनीति को लागू करते समय एंटरप्राइज़-स्तरीय सॉफ़्टवेयर डेवलपर आमतौर पर इन चरणों का पालन करेंगे।
1. डेटा निर्माण – परीक्षण के लिए डेटा उत्पन्न करने की तकनीक, आदि।
प्रभावी डेटा उत्पन्न करने के लिए, आपको इसकी सटीकता और प्रासंगिकता पर विचार करना होगा। क्या यह यथार्थवादी परिदृश्यों को दोहराता है? इसके अतिरिक्त, आपको अपवाद डेटा उत्पन्न करने की आवश्यकता है, जो सामान्य उपयोगकर्ता गतिविधि के बाहर के परिदृश्यों को कवर करता है।
2. डेटा अस्पष्टता
नियामक अनुपालन में बने रहने के लिए आपको सभी उत्पादन डेटा को मास्क करना होगा। सबसे आम प्रकार के अस्पष्टता में एनाग्रामिंग, एन्क्रिप्शन, प्रतिस्थापन और नलिंग शामिल हैं। जबकि सीमित क्षमता में मैनुअल अस्पष्टता संभव है, एंटरप्राइज़-स्तरीय मास्किंग के लिए स्वचालित टूल की आवश्यकता होती है।
3. डेटा स्लाइसिंग
सभी उत्पादन डेटा की प्रतिलिपि बनाना अक्सर संसाधनों और समय की बर्बादी होती है। डेटा स्लाइसिंग के साथ, प्रासंगिक डेटा का एक प्रबंधनीय सेट इकट्ठा किया जाता है, जिससे परीक्षण की गति और लागत-दक्षता बढ़ जाती है।
4. प्रावधान
डेटा प्राप्त करने और नकाबपोश होने के बाद प्रावधान होता है। प्रावधान के दौरान, डेटा को परीक्षण परिवेश में ले जाया जाता है। स्वचालित उपकरण मैन्युअल समायोजन के विकल्प के साथ सीआई/सीडी एकीकरण का उपयोग करके परीक्षण वातावरण में परीक्षण सेट दर्ज करने की क्षमता प्रदान करते हैं।
5. एकीकरण
आईटी पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर कई स्रोतों से परीक्षण डेटा को सीआई/सीडी पाइपलाइन में एकीकृत किया जाना चाहिए (सीआई/सीडी पाइपलाइन कोड परिवर्तन के लिए स्थापित प्रक्रिया है)। एकीकरण प्राप्त करने के लिए सभी डेटा चैनलों की शीघ्र पहचान की आवश्यकता होती है।
6. वर्जनिंग
परीक्षण डेटा के संस्करण बनाने से टीमों को परिणामों का आकलन करने के लिए परीक्षण दोहराने में मदद मिलती है। इसके अतिरिक्त, संस्करण परीक्षण मापदंडों में सटीक परिवर्तनों की निगरानी के लिए अनुमति देते हैं।
परीक्षण डेटा प्रबंधन के लक्षण और गुण
टीडीएम किसी भी सॉफ्टवेयर विकास परियोजना की लगातार बदलती जरूरतों के अनुकूल है। हालाँकि, किसी संगठन के लिए आवश्यक किसी भी समायोजन की परवाह किए बिना, TDM प्रक्रिया निम्नलिखित विशेषताओं को भी प्रदर्शित करेगी:
1. बेहतर डेटा गुणवत्ता और निष्ठा
TDM आपके परीक्षण डेटा की सटीकता और यथार्थवाद को बढ़ाता है ताकि यह उपयोगकर्ता व्यवहार का सही मायने में प्रतिनिधि नमूना प्रदान करे। सभी प्रक्रियाएं अंततः एक लक्ष्य की ओर ले जाती हैं: एक विश्वसनीय, स्थिर उपयोगकर्ता अनुभव।
2. नियामक अनुपालन
परीक्षण डेटा प्रबंधन सॉफ्टवेयर सुनिश्चित करता है कि आपके संगठन को सभी गोपनीयता नियमों के साथ रखते हुए, परीक्षण से पहले सभी उत्पादन डेटा को पर्याप्त रूप से छुपाया गया है। आज्ञाकारी बने रहने से, आप जुर्माने, और नकारात्मक जनसंपर्क मुद्दों सहित कानूनी नतीजों से बचेंगे।
3. बेहतर उत्पाद गुणवत्ता
गुणवत्ता आश्वासन एक समय लेने वाली, महंगी प्रक्रिया है – लेकिन कार्यात्मक, उपयोगकर्ता के अनुकूल अनुप्रयोगों को लॉन्च करने के लिए भी आवश्यक है। टीडीएम प्रक्रियाएं पारंपरिक मौन पद्धति की तुलना में तेजी से त्रुटि पहचान, बेहतर सुरक्षा और अधिक बहुमुखी परीक्षण की अनुमति देती हैं।
टेस्ट डेटा प्रबंधन कैसे लागू करें
आपके संगठन का सॉफ़्टवेयर उत्पाद विभिन्न प्रकार की परीक्षण बारीकियों को निर्धारित करेगा, लेकिन परीक्षण डेटा प्रबंधन अवधारणाओं के मूल कार्यान्वयन में निम्नलिखित पाँच चरण शामिल हैं:
चरण 1: योजना
एक डेटा परीक्षण टीम बनाकर शुरू करें, जो तब एक व्यापक परीक्षण योजना विकसित करते हुए परीक्षण डेटा प्रबंधन आवश्यकताओं और प्रलेखन का निर्धारण करेगी।
चरण 2: विश्लेषण
विश्लेषण चरण के दौरान, टीमों में डेटा आवश्यकताओं को समेकित किया जाता है। बैकअप, स्टोरेज और इसी तरह के लॉजिस्टिक मुद्दों को भी लागू किया जाता है।
चरण 3: डिजाइन
परीक्षण शुरू होने से पहले डिजाइन चरण योजना का अंतिम बिंदु है। संचार, प्रलेखन और परीक्षण गतिविधियों के लिए योजनाओं को अंतिम रूप देते हुए टीमों को सभी डेटा स्रोतों की पहचान करनी चाहिए।
चरण 4: बिल्ड
निर्माण चरण वह जगह है जहां “रबर सड़क से मिलता है।” योजनाओं को क्रियान्वित किया जाता है। सबसे पहले, डेटा मास्किंग होता है। इसके बाद, डेटा का बैकअप लिया जाता है। अंत में, परीक्षण चलाया जाता है।
चरण 5: रखरखाव
परीक्षण डेटा प्रबंधन कार्यान्वयन के बाद, कंपनी को परियोजना के जीवनचक्र के लिए प्रक्रियाओं को बनाए रखने की आवश्यकता होगी। टीडीएम रखरखाव में समस्या निवारण, मौजूदा परीक्षण डेटा को अपग्रेड करना और नए डेटा प्रकार जोड़ना शामिल है।
परीक्षण डेटा प्रबंधन रणनीतियाँ
चूंकि टीडीएम विकास प्रक्रिया के कई अलग-अलग तत्वों को छूता है, इसलिए यह जल्दी से जटिल हो सकता है। निम्नलिखित कार्यनीतियां आपको केंद्रित रहने और अपने संगठन को लगातार परिष्कृत करने की अनुमति देती हैं परीक्षण डेटा प्रबंधन दृष्टिकोण ।
रणनीति 1: डेटा वितरण बढ़ाएँ
ZAPTEST . जैसी सॉफ़्टवेयर परीक्षण सेवाओं का उपयोग करके परीक्षण डेटा के वितरण समय को लगातार कम करने का प्रयास करें. DevOps क्षमताओं वाले उपकरण कम स्पर्श दृष्टिकोण के साथ परीक्षण को सुव्यवस्थित करते हैं।
ZAPTEST के साथ उपयोगकर्ता अनुक्रमिक का चयन कर सकते हैं; ऑटो या पंक्तियों की विशिष्ट संख्या का उपयोग करके यादृच्छिक या अद्वितीय परीक्षण डेटा। वे कार्यात्मक (यूआई और एपीआई), प्रदर्शन परीक्षण और आरपीए के लिए यथार्थवादी डेटा-संचालित परीक्षण परिदृश्य बनाने की अनुमति देने वाली डेटा श्रेणी और “मूल्यों से बाहर” नीतियों को निर्दिष्ट कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, स्वचालित परीक्षण सॉफ्टवेयर आईटी टिकटिंग सिस्टम को उपयोगकर्ताओं के लिए एक स्व-सेवा प्रणाली के साथ बदल सकता है।
रणनीति 2: बुनियादी ढांचे की लागत कम करें
विकास के दौरान परीक्षण डेटा की मात्रा बढ़ती है, जिसके परिणामस्वरूप बुनियादी ढांचे के संसाधनों का उपयोग बढ़ जाता है। टीडीएम उपकरण डेटा समेकन, संग्रह, और बुकमार्किंग नामक एक प्रक्रिया के माध्यम से संबंधित बुनियादी ढांचे की लागत को कम करने में मदद कर सकते हैं, जो परीक्षण पर्यावरण स्थान का बेहतर उपयोग करता है।
रणनीति 3: डेटा गुणवत्ता में सुधार
परीक्षण डेटा प्रबंधन समाधान तीन प्रमुख तत्वों पर ध्यान केंद्रित करके डेटा गुणवत्ता विशेषताओं को लगातार बढ़ाते हैं: डेटा की आयु, सटीकता और आकार।
टेस्ट डेटा प्रबंधन में सुधार कैसे करें
टीडीएम एक स्थिर प्रक्रिया नहीं है। प्रारंभिक सेटअप के बाद, आप इनका पालन करके निरंतर सुधार के लिए प्रयास करना चाहेंगे परीक्षण डेटा प्रबंधन सर्वोत्तम प्रथाओं ।
1. अलग डेटा
नियंत्रित वातावरण में परीक्षण चलाकर, आप अपेक्षित बनाम वास्तविक आउटपुट की बेहतर तुलना करने के लिए डेटा को अलग कर सकते हैं। डेटा को अलग करने से समानांतर परीक्षण की भी अनुमति मिलती है।
2. डेटाबेस संग्रहण को कम करें
डेटाबेस में परीक्षण डेटा संग्रहीत करने से स्वचालित परीक्षण गति कम हो जाती है जबकि डेटा को अलग करने की कठिनाई भी बढ़ जाती है। स्वचालित उपकरण, साथ ही डेटा स्लाइसिंग जैसी तकनीकें, आवश्यक डेटाबेस संग्रहण की मात्रा को कम करने में मदद करती हैं।
3. यूनिट टेस्ट पर ध्यान दें
परीक्षण स्वचालन पिरामिड द्वारा स्थापित दिशानिर्देशों का पालन करें, जो आपके परीक्षण का लगभग 50% इकाई परीक्षण करने की अनुशंसा करता है। यूनिट परीक्षण बाहरी डेटा से स्वतंत्र रूप से चलते हैं, अन्य परीक्षण प्रकारों की तुलना में बहुत कम खर्च होते हैं, और अपेक्षाकृत जल्दी लागू होते हैं।
टेस्ट डेटा प्रबंधन को कैसे मापें
निम्नलिखित मेट्रिक्स आपकी टीडीएम रणनीतियों की प्रभावशीलता पर महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करते हैं।
1. क्या पर्याप्त परीक्षण डेटा उपलब्ध है?
आप परीक्षण में उपयोग के लिए डेटा को प्रबंधित करने में लगने वाले समय को ट्रैक करके परीक्षण डेटा उपलब्धता को माप सकते हैं। यदि अपर्याप्त डेटा उपलब्ध है, तो विकास का समय धीमा हो जाता है, और डेवलपर्स विवश महसूस करेंगे।
2. क्या परीक्षण डेटा स्वचालित परीक्षण के लिए उपलब्ध है?
स्वचालित परीक्षण प्रक्रियाओं के लिए मांग पर डेटा की आवश्यकता होती है। उपलब्ध डेटा सेट के प्रतिशत की निगरानी करें, साथ ही उनके द्वारा एक्सेस की जाने वाली आवृत्ति और उनके द्वारा रीफ़्रेश की गई आवृत्ति की निगरानी करें।
3. क्या टेस्टिंग डेटा द्वारा ऑटोमेटेड टेस्ट्स लिमिटेड हैं?
आप अपने वर्तमान परीक्षण डेटा के साथ कितने स्वचालित परीक्षण चला सकते हैं? यदि आपको अपने डेटा की अनुमति से अधिक परीक्षण चलाने की आवश्यकता है, तो आपको परीक्षण डेटा को अधिक बार एकत्रित करने की आवश्यकता होगी।
इन मापों को प्राप्त करने का सबसे आसान और सटीक तरीका परीक्षण डेटा प्रबंधन सॉफ्टवेयर है ।
गोपनीयता के मुद्दे और इसे कैसे रोकें
जबकि परीक्षण डेटा प्रबंधन डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने की एक विधि के रूप में उत्पन्न हुआ, समय के साथ यह विभिन्न गोपनीयता मुद्दों को रोकने में समान रूप से महत्वपूर्ण हो गया है।
1. डेटा विनियमन
TDM सुनिश्चित करता है कि आपकी कंपनी CCPA, HIPAA, GDPR और अन्य सभी प्रासंगिक डेटा गोपनीयता नियमों के अनुपालन में बनी रहे। परीक्षण के दौरान डेटा को ठीक से छिपाने में विफलता के परिणामस्वरूप महत्वपूर्ण वित्तीय और यहां तक कि संभावित आपराधिक दंड भी हो सकते हैं।
2. उपभोक्ता प्रतिक्रिया
डेटा उल्लंघनों के परिणामस्वरूप कंपनी की छवि को काफी नुकसान हो सकता है, क्योंकि उपयोगकर्ता लीक होने की संभावना वाले एप्लिकेशन का उपयोग करने के लिए अनिच्छुक हो जाएंगे। परीक्षण डेटा प्रबंधन कार्यान्वयन लीक को रोकने और संभावित उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा को सुरक्षित रखने का आश्वासन देकर उपयोगकर्ता का विश्वास हासिल करने में मदद करता है।
निष्कर्ष
सॉफ्टवेयर विकास में परीक्षण की आवश्यकता केवल और अधिक आवश्यक और अधिक जटिल होगी। विकास प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए, गुणवत्ता नियंत्रण बनाए रखते हुए, उद्यम संगठनों को निम्न की आवश्यकता होगी परीक्षण डेटा प्रबंधन सॉफ़्टवेयर का उपयोग करें, विशेष रूप से परीक्षण प्रबंधन उपकरण जैसे कि ZAPTEST द्वारा बनाए गए ।
सर्वोत्तम परीक्षण डेटा प्रबंधन उपकरण व्यापक, उत्तरदायी परीक्षण डेटा निर्माण और प्रबंधन प्रदान करते हैं, जो पहले से कहीं अधिक तेजी से वितरित अधिक कार्यक्षमता वाले बेहतर सॉफ़्टवेयर की अनुमति देता है।
पूछे जाने वाले प्रश्न
सॉफ़्टवेयर परीक्षण में परीक्षण डेटा प्रबंधन के बारे में सामान्य प्रश्नों के त्वरित उत्तर यहां दिए गए हैं।
टेस्ट डेटा प्रबंधन क्या है?
परीक्षण डेटा प्रबंधन स्वचालित डेटा वेयरहाउस परीक्षण उपकरण के लिए आवश्यक डेटा का निर्माण, प्रबंधन और विश्लेषण है। प्रक्रियाएं विशिष्ट परीक्षण मापदंडों से संबंधित उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की पहचान करने, इसे मास्क करने और इसे उपयुक्त टीमों तक पहुंचाने पर ध्यान केंद्रित करती हैं।
सबसे अच्छा परीक्षण डेटा प्रबंधन उपकरण कई प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है जैसे डेटा एकत्र करना, अस्पष्टता और भंडारण।
सॉफ्टवेयर टेस्टिंग में टेस्ट डेटा क्या है?
सॉफ़्टवेयर परीक्षण में उपयोग किए जाने वाले डेटा का एक बड़ा हिस्सा उत्पादन डेटा है, जो वास्तविक उपयोगकर्ताओं द्वारा उत्पन्न होता है। गोपनीयता नियमों के कारण, उत्पादन डेटा को परीक्षण में उपयोग करने से पहले मास्किंग की आवश्यकता होती है।
सॉफ़्टवेयर परीक्षण डेटा सिंथेटिक भी हो सकता है, जिसका अर्थ है कि इसे वास्तविक उपयोगकर्ताओं के व्यवहार को यथासंभव सटीक रूप से दोहराने के लिए कृत्रिम रूप से निर्मित किया गया है। इसका उपयोग अक्सर नई सुविधाओं या अपग्रेड के लाइव होने से पहले उनका परीक्षण करने के लिए किया जाता है।
