A szoftverfejlesztési ciklus tele van kihívásokkal, mivel a szervezeteknek nemcsak a piacra kerülési idő csökkenésével, hanem az alkalmazások összetettségének növekedésével is szembe kell nézniük. Annak érdekében, hogy az alkalmazások stabilak és működőképesek maradjanak a kezdeti fejlesztéstől a termék bevezetéséig és azon túl, a szervezeteknek többféle tesztelési módot kell alkalmazniuk.
Természetesen, ahogy a fejlesztés összetettsége növekszik, úgy nő a szükséges tesztelés is. Minden sikeres tesztelési forgatókönyv létfontosságú eleme a tesztadatok kezelése (TDM). Lehetővé teszi a vállalati szintű szervezetek számára az összes alkalmazott tesztelési típus racionalizálását, automatizálását és ellenőrzését, miközben csökkenti a költségeket és növeli a tesztek minőségét.
Mi a tesztadat-kezelés (TDM) a szoftvertesztelésben?
A tesztadatok kezelése a tesztadatok létrehozásának, kezelésének, végrehajtásának és átadásának folyamata. Hagyományosan a szoftverfejlesztés tesztelése decentralizált silókban zajlott, de a TDM egyetlen csapat, csoport vagy osztály hatáskörébe vonja a tesztelést.
A tesztadat-kezelési szolgáltatások összegyűjtik az automatizált szoftvertesztekhez szükséges adatokat, beleértve az egység-, integrációs és rendszertesztek adatait. Ez magában foglalja az automatizált tesztekhez szükséges megfelelő és pontos adatok beszerzését és tárolását, csökkentve vagy megszüntetve az emberi részvétel szükségességét a tesztelési folyamatban (ez a koncepció hasonlít a
robotizált folyamatautomatizálás
).
A TDM népszerűségének növekedésével a szintetikus adatok generálása, az adatok maszkolása, az alábontás, a mesterséges intelligencia és még sok más funkcióval bővült.
Végső soron a tesztadatok kezelése növeli a kész szoftvertermék megbízhatóságát és minőségét, ami kiváló végfelhasználói élményt eredményez. Emellett a TDM adathomályosítási aspektusa segíti a szervezeteket abban, hogy megfeleljenek az összes alkalmazandó adatvédelmi törvénynek és szabályozásnak.
Ki használja a tesztadat-kezelést (TDM) a szoftvertesztelésben?
Bár a “mindenki” válasz leegyszerűsítően és tágan hangozhat, az igazság az, hogy a tesztadat-kezelési technikák a szoftveralkalmazások minden típusának előnyére. Ha a tesztelésre a fejlesztési ciklus során kerül sor (és ennek így is kell lennie), a TDM-folyamatok növelik az eredmények pontosságát, szervezettségét és hasznosságát.
Mivel minden szoftverfejlesztés tesztelést igényel, a TDM lényegében minden projekt számára előnyös. Ennek ellenére bizonyos szervezetek és alkalmazások gyakorlatilag kötelezően előírják a tesztadat-kezelési stratégiát.
A vállalati szintű alkalmazások komplex, sokrétű tesztelési igényeik miatt igénylik a TDM-et. A TDM a vállalati fejlesztés minden főbb tesztelési területének előnyeit szolgálja, beleértve a funkcionális, nem funkcionális, teljesítmény- és automatizálási tesztelést.
Ezen túlmenően, a TDM homályosítási eljárásai miatt a használata elengedhetetlen a személyes vagy érzékeny adatokat tartalmazó alkalmazások esetében, beleértve az e-kereskedelemhez, a pénzügyekhez és az egészségügyhöz kapcsolódó webhelyeket vagy alkalmazásokat.
Milyen típusú tesztelésre való az adatkezelés?
Az adatkezelés a tesztelés három nagy kategóriájára összpontosít.
1. TDM teljesítményteszteléshez
A teljesítménytesztelés az alkalmazás teljesítményét méri a várt munkaterhelés mellett, értékelve a reakciókészséget, a stabilitást és a skálázhatóságot. A TDM lehetővé teszi, hogy a gyors és megbízható teljesítmény elérése érdekében a tesztelést az infrastruktúrára és a felhasználóval szembenéző elemekre összpontosítsa.
A a legjobb tesztmenedzsment eszközök segítenek a frissítési ciklusok és a tömeges adatgenerálás növelésében.
2. TDM funkcionális teszteléshez
Míg a teljesítménytesztelés az alkalmazás sebességét és stabilitását elemzi, addig a funkcionális tesztelés azt vizsgálja, hogy a szoftver az előre meghatározott követelményeknek megfelelően működik-e. Lényegében: A szoftver azt teszi, amit tennie kell? A tesztadat-kezelési szolgáltatások segítenek fenntartani az alapalkalmazás, valamint az új és frissített funkciók minőségellenőrzését.
A TDM segít enyhíteni vagy megelőzni az alacsony lefedettséget, a hozzáférési korlátokat, a hosszú adatbeszerzési határidőket, a nagy függőséget és a tesztelési környezet méretével kapcsolatos problémákat.
3. TDM az automatizálási tesztelésben
Tesztadat-stratégia az automatizáláshoz és
hiperautomatizálás
a folyamatok lehetővé teszik az érintésmentes műveleteket, miközben az emberi hibalehetőségek csökkentése révén növelik a pontosságot. A tesztadat-kezelési folyamatokat a tesztadat-kezelési automatizálási eszközök és a tesztelés minden típusában használják, beleértve a következőket is
robotizált folyamatautomatizálás
.
A tesztadat-stratégia az automatizáláshoz segít enyhíteni a lassú front-end adatok létrehozását, a dinamikus adatokhoz való hozzáférés hiányát és a tesztelési környezet elérhetetlenségét.
A tesztadatok kezelésének előnyei
TDM stratégiák, valamint tesztadat-kezelési automatizálási eszközök, számos előnyt biztosítanak a vállalati szintű szervezetek számára.
1. Javítja az adatminőséget
A világ összes tesztelése hiábavaló, ha hiányos, irreleváns vagy sérült adatokra épül. A TDM azonosítja, kezeli és tárolja az automatizált teszteléshez szükséges adatokat, így biztosíthatja, hogy azok megfelelőek és teljesek legyenek. Ráadásul a több tesztelő közötti adatátvitel szükségességének megszüntetésével az adatrongálás minimálisra csökken, ha nem is szűnik meg.
2. Realisztikus adatokat dolgoz ki
A tesztelési eredmények nem lesznek produktívak, ha a tesztelési adatok nem reprezentálják pontosan a termelési adatokat. A TDM lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy olyan tesztadatokat azonosítsanak és tároljanak, amelyek tükrözik a gyártó szervereken található adatokat, biztosítva, hogy a teszteredmények a valós szoftverfunkciókat tükrözzék. A “reális adatoknak” nevezett adatok formátumukban, mennyiségükben és egyéb tényezőkben hasonlítanak a termelési adatokhoz.
3. Javítja az adatokhoz való hozzáférést
Az automatizált szoftvertesztelés csak akkor működik hatékonyan, ha az adatok előre meghatározott időpontokban állnak rendelkezésre. Az adattárház tesztelési eszközeinek például hitelesítési céllal bizonyos időpontokban hozzáférhetnek az adatokhoz. Mivel a TDM az adattárolásra összpontosít, a megfelelő adatok mindig készen állnak, amikor az automatizált tesztelési szoftver és a gyártási idővonal megköveteli.
4. Biztosítja az adatok megfelelőségét
A TDM segít a szervezeteknek abban, hogy megfeleljenek az összes vonatkozó kormányzati és egyéb előírásnak, mint például
HIPPA
,
CCPA
és az EU
GDPR
. Tesztadatok kezelése A GDPR és más hasonló előírások olyan termelési adatokat igényelnek, amelyek tartalmazhatnak felhasználói neveket, helymeghatározási adatokat, személyes adatokat és egyebeket – olyan adatokat, amelyeket a tesztelés előtt el kell takarni.
A a legjobb tesztadat-kezelő eszközök lehetővé teszik a szervezetek számára az adatok automatikus anonimizálását mind belső, mind külső használatra a megfelelőség biztosítása érdekében.
A tesztadatok kezelésének kihívásai és buktatói
Miközben a tesztadatok kezelése létfontosságú előnyöket biztosít a vállalati szintű szoftverfejlesztés számára, potenciális buktatókat is rejt magában. A TDM kihívásainak megértése lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy előre lássák és minimalizálják azok hatásait.
1. A termelési klónozás lassú és drága
A tesztelési adatok megszerzéséhez a legtöbb szervezet a termelési szerverekről veszi le az adatokat, majd anonimizálja azokat. A termelési adatok gyűjtése azonban időigényes lehet, különösen a fejlesztési folyamat végén, amikor nagy mennyiségű kóddal kell foglalkozni.
Az adatok klónozása után valahol tárolni kell azokat. Az infrastrukturális és tárolási költségek gyorsan összeadódhatnak. Ezeket a költségeket az adatszeleteléssel csökkentheti. Az összes termelési adat klónozása helyett a csapat az adatok egy kisebb, reprezentatív “szeletét” fogja kivágni.
2. A homályosítási folyamatok költséget és bonyolultságot növelnek
Amint azt korábban leírtuk, a felhasználói adatok szigorúan szabályozottak, még a belső teszteléshez is, és anonimizálást igényelnek. Sajnos az adatok elkendőzése bonyolultabbá és költségesebbé teszi a fejlesztési folyamatot.
Bár az automatizált tesztelési eszközökkel javul az elhomályosítás sebessége, pontossága és költséghatékonysága, az érintett csapatok számára még mindig létezik egy tanulási görbe.
A legfontosabb jelek / okok, amelyek arra utalnak, hogy szervezetének szüksége van tesztadat-kezelésre
Bár a tesztadatok kezelése minden szoftverfejlesztés számára előnyös, a szervezetek nem mindig helyezik előtérbe a megvalósítást. A következő jelek azt mutatják, hogy egy szervezet a TDM bevezetéséből szinte azonnali előnyöket fog látni:
- Az adatméret “mindenhol” növekszik, beleértve az adathalmazok méretének, az összes adathalmaznak, az adatbázis-példányoknak és a felmenő rendszereknek a növekedését.
- A gyártási idő jelentős részét az adatok tesztelésre való előkészítése teszi ki.
- A termelési adatok messze meghaladják a rendelkezésre álló tesztelési adatok mennyiségét.
- Az alkalmazásfunkciók hibásan működnek.
- A tesztelő csapatok decentralizáltak, vagy központi forrásból származó adatokra kell támaszkodniuk.
- A tesztelő csapatok túlterheltek és képtelenek lépést tartani a tesztelési igényekkel.
- A tesztelési adatok túlnyomó többségét az upstream adatok generálják.
- A tesztelési adathalmazok nem újrafelhasználhatóak vagy könnyen megismételhetőek.
A tesztadatok kezelése többek között segít csökkenteni, korrigálni és megelőzni ezeket a problémákat.
Adattípusok a szoftvertesztelésben
A szoftveralkalmazások hihetetlen mennyiségű adatot generálnak a fejlesztés során és a kiadást követően. A tesztadat-kezelési folyamat jellemzően a következő adattípusokra összpontosít:
1. Termelési adatok
A termelési adatokat az Ön alkalmazását használó valódi emberek generálják. A felhasználói bázis méretétől és az alkalmazás összetettségétől függően a termelés mennyisége nagyon gyorsan nagyon nagy lehet – ezért jellemzően a tesztelési igények alapján részhalmazokra osztják.
Megjegyzendő, hogy a termelési adatok gyakran tartalmaznak érzékeny információkat a következőkkel kapcsolatban
megfelelőségi kérdések
, például orvosi és pénzügyi adatok, amelyek elhomályosítást igényelnek.
2. Szintetikus adatok
A szintetikus adatokat kézzel vagy automatizált tesztelési eszközökkel hozzák létre. A lehető legjobban szimulálja a valós felhasználói viselkedést.
Bár ez megkerüli az adatok elmosásának szükségességét, a szintetikus adatok korlátozottan hasznosak. Elsősorban új funkciók terheléses tesztelésére használják.
A szintetikus adatok pontos létrehozása magas szintű szakértelmet igényel, bár egy automatizált tesztadat-kezelő eszköz megkönnyíti ezt.
3. Érvényes adatok
Érvényes adatnak nevezzük azokat az adatokat, amelyek akkor keletkeznek, ha nem fordulnak elő váratlan hibák vagy incidensek. Az adatok formátuma, értékei és mennyisége megfelel a teszt előtti elvárásoknak. Az érvényes adatok az úgynevezett “boldog útvonalat” tesztelik, vagyis amikor a felhasználó útja a várt irányt követi.
4. Érvénytelen adatok
Az érvénytelen adatok a “boldogtalan útból” származnak. A váratlan forgatókönyvek és hibák adatai. Az érvénytelen adatokat a káosz tesztelés részeként is használják, amely az alkalmazás határait teszteli a rossz adatok áradata alatt.
Mitől lesz “jó minőségű adat” a szoftvertesztelés szempontjából?
A hiányos vagy irreleváns adatokkal történő tesztelés gyakran rosszabb, mint a tesztelés teljes elhagyása, mivel a levont következtetések és a későbbi intézkedések helytelenek lesznek. De hogyan azonosítják a szervezetek a “jó” adatokat szoftvertesztelési célokra? Keresse ezt a három adatminőségi jellemzőt:
1. Pontosság
A jó adatok szorosan tükrözik a valós életben zajló eljárásokat. Ha maszkolt termelési adatokat használ, azoknak közvetlenül a tesztelt területre kell vonatkozniuk – nem lehet a felhasználói viselkedés véletlenszerű mintája. A szintetikus adatoknak pontosan kell hasonlítaniuk a valós felhasználói viselkedésre, beleértve azok kiszámíthatatlan természetét is.
2. Érvényesség
A jó adatok megfelelnek a tesztelési forgatókönyv céljának. A legtöbb online vásárló például nem vásárol 200 darabot egyetlen termékből, így a rendszer viselkedésének kiterjedt tesztelése ebben a forgatókönyvben az erőforrások rossz felhasználása. Azonban olyan helyzetekre is tesztelni kell, amikor az emberek tíz terméket vásárolnak.
3. Kivételek
Az adatoknak olyan kérdésekre kell kiterjedniük, amelyek valószínűleg előfordulnak, de ritkán. Az e-kereskedelemben a “kivételes adatok” gyakori példája az a forgatókönyv, amikor a vásárló kuponkóddal fizet egy termékért.
Milyen kérdéseket kell feltennie az adattesztelés menedzsmentjének tervezése előtt és közben?
A tesztelés sikere nagyrészt a tervezési fázisban dől el. A kezdeti szakaszokban a csapatoknak a következő kérdéseket kell feltenniük.
1. Milyen adatokra van szükségünk?
Annak meghatározása, hogy milyen adatokat kell gyűjteni, két részből áll. Először is, a tesztelési forgatókönyvhöz kell kapcsolódnia. Az üzleti szempontból is relevánsnak kell lennie, hogy a tesztelés költséghatékony és eredményes maradjon.
2. Mennyi adatra van szükségünk?
A túl sok adat, például az összes termelési adat másolása költséges, időigényes és túlságosan bonyolítja a folyamatot. Másrészt, ha a minta mérete túl kicsi, az eredmények pontatlanok lesznek.
3. Mikor van szükségünk az adatokra?
A tesztelés ütemezett, vagy az adatoknak igény szerint kell rendelkezésre állniuk? A csapatoknak a tesztelés megkezdése előtt össze kell hangolniuk az összes tesztelési ütemtervet és frissítési ciklust.
4. Milyen típusú vizsgálatra van szükség?
Szoftvertesztelés automatizálása stabil, kiszámítható adatkészleteket igényel. Ha a teszteléshez szükséges adatok jelentősen eltérnek, a kézi tesztelés jobb eredményeket hozhat.
Az adattesztelés irányításának lépései
Bár a konkrétumok eltérőek lehetnek, a vállalati szintű szoftverfejlesztők általában a következő lépéseket követik a TDM-stratégia megvalósításakor.
1. Adatkészítés – A teszteléshez szükséges adatok előállításának technikái stb.
A hatékony adatok előállításához figyelembe kell vennie azok pontosságát és relevanciáját. Valósághű forgatókönyveket reprodukál? Ezenkívül kivételes adatokat kell generálnia, amelyek a tipikus felhasználói tevékenységen kívüli forgatókönyvekre vonatkoznak.
2. Az adatok elkendőzése
Minden termelési adatot el kell fednie, hogy a jogszabályi megfelelésen belül maradjon. Az elfedés leggyakoribb típusai közé tartozik az anagrammázás, a titkosítás, a helyettesítés és a nullázás. Míg a kézi maszkolás korlátozott mértékben lehetséges, a vállalati szintű maszkoláshoz automatizált eszközökre van szükség.
3. Adatszeletelés
Az összes termelési adat másolása gyakran erőforrás- és időpazarlás. Az adatszeleteléssel a releváns adatok kezelhető halmaza gyűjthető össze, ami növeli a tesztelés sebességét és költséghatékonyságát.
4. Provisioning
Az adatszolgáltatás az adatok beszerzése és maszkolása után történik. A rendelkezésre bocsátás során az adatok a tesztelési környezetbe kerülnek. Az automatizált eszközök lehetőséget biztosítanak a tesztkészletek tesztkörnyezetekbe történő bevitelére a CI/CD integráció segítségével, a manuális beállítás lehetőségével.
5. Integrációk
Az informatikai ökoszisztémán belül több forrásból származó tesztadatokat integrálni kell a CI/CD csővezetékbe (a CI/CD csővezeték a kódváltoztatásokra létrehozott folyamat). Az integráció eléréséhez az összes adatcsatorna korai azonosítása szükséges.
6. Verziókezelés
A tesztadatok verzióinak létrehozása segít a csapatoknak megismételni a teszteket az eredmények felmérése érdekében. Ezen túlmenően a változatok lehetővé teszik a vizsgálati paraméterek pontos módosításának nyomon követését.
A vizsgálati adatok kezelésének jellemzői és tulajdonságai
A TDM alkalmazkodik bármely szoftverfejlesztési projekt folyamatosan változó igényeihez. A szervezet számára szükséges kiigazításoktól függetlenül azonban a TDM-folyamat a következő jellemzőkkel rendelkezik:
1. Javított adatminőség és -hűség
A TDM növeli a tesztelési adatok pontosságát és realitását, így azok valóban reprezentatív mintát adnak a felhasználói viselkedésről. Minden folyamat végső soron egyetlen célt szolgál: megbízható, stabil felhasználói élményt.
2. Szabályozási megfelelés
Tesztadat-kezelő szoftver biztosítja, hogy a tesztelés előtt az összes termelési adatot megfelelően elfedjék, így az Ön szervezete betartja az összes adatvédelmi előírást. Ha továbbra is megfelel a követelményeknek, elkerülheti a jogi következményeket, beleértve a bírságokat és a negatív public relations problémákat.
3. Javított termékminőség
A minőségbiztosítás időigényes és költséges folyamat – de ugyanakkor szükséges is a működőképes, felhasználóbarát alkalmazások bevezetéséhez. A TDM-folyamatok gyorsabb hibaazonosítást, nagyobb biztonságot és sokoldalúbb tesztelést tesznek lehetővé a hagyományos, silózott módszerhez képest.
Hogyan kell megvalósítani a tesztadatok kezelését
A szervezet szoftverterméke számos tesztelési sajátosságot fog meghatározni, de az alapvető megvalósítás a tesztadat-kezelési koncepciók a következő öt lépést foglalja magában:
1. lépés: Tervezés
Kezdje egy adattesztelő csoport létrehozásával, amely meghatározza a tesztadatok kezelésének követelményeit és dokumentációját, miközben átfogó tesztelési tervet dolgoz ki.
2. lépés: Elemzés
Az elemzési szakasz során a csapatok adatigényeit konszolidálják. A biztonsági mentés, tárolás és hasonló logisztikai kérdések szintén megvalósításra kerülnek.
3. lépés: Tervezés
A tervezési szakasz a tervezés utolsó pontja a tesztelés megkezdése előtt. A csapatoknak azonosítaniuk kell az összes adatforrást, miközben véglegesítik a kommunikációs, dokumentációs és tesztelési terveket.
4. lépés: Építés
Az építési szakasz az, ahol a “gumi találkozik az úttal”. A terveket végrehajtják. Először is, az adatok elfedése történik. Ezután az adatok biztonsági mentése következik. Végül a tesztelésre kerül sor.
5. lépés: Karbantartás
A után tesztadat-kezelés megvalósítása, a vállalatnak a projekt életciklusa során fenn kell tartania a folyamatokat. A TDM karbantartás magában foglalja a hibaelhárítást, a meglévő tesztadatok frissítését és új adattípusok hozzáadását.
Tesztadat-kezelési stratégiák
Mivel a TDM a fejlesztési folyamat számos különböző elemét érinti, gyorsan bonyolulttá válhat. A következő stratégiák lehetővé teszik, hogy fókuszban maradjon és folyamatosan finomítsa a szervezetének tesztadat-kezelési megközelítés.
1. stratégia: Az adatszolgáltatás javítása
Törekedjen a tesztadatok szállítási idejének következetes csökkentésére a következők felhasználásával
szoftvertesztelési szolgáltatások
mint például
ZAPTEST
. A DevOps képességekkel rendelkező eszközök egyszerűsítik a tesztelést, alacsony érintésigényű megközelítéssel.
A ZAPTEST segítségével a felhasználók választhatnak szekvenciális; véletlenszerű vagy egyedi tesztadatokat automatikus vagy meghatározott sorszámmal. Megadhatják az adattartományt és az “értéken kívüli” irányelveket, amelyek lehetővé teszik a reális adatvezérelt tesztforgatókönyvek létrehozását funkcionális (felhasználói felület és API), teljesítménytesztelés és RPA teszteléshez.
Az automatizált tesztelési szoftverek emellett az informatikai jegyrendszerek helyettesíthetik a felhasználók önkiszolgáló rendszerét.
2. stratégia: Az infrastrukturális költségek csökkentése
A tesztadatok mennyisége a fejlesztés során növekszik, ami az infrastrukturális erőforrások fokozott igénybevételét eredményezi. A TDM-eszközök segíthetnek a kapcsolódó infrastrukturális költségek minimalizálásában az adatkonszolidáció, az archiválás és a könyvjelzőnek nevezett folyamat révén, amely jobban kihasználja a tesztelési környezet helyét.
3. stratégia: Az adatminőség javítása
Tesztadat-kezelési megoldások folyamatosan növelik az adatminőségi jellemzőket három kulcsfontosságú elemre összpontosítva: az adatok korára, pontosságára és méretére.
Hogyan javítható a tesztadatok kezelése
A TDM nem statikus folyamat. A kezdeti beállítások után a következők betartásával folyamatos fejlesztésekre kell törekednie. a tesztadatok kezelésének legjobb gyakorlatai.
1. Az adatok elkülönítése
A tesztek ellenőrzött környezetben történő futtatásával elkülönítheti az adatokat, hogy jobban össze tudja hasonlítani a várt és a tényleges kimenetet. Az adatok elkülönítése lehetővé teszi a párhuzamos tesztelést is.
2. Az adatbázis tárolásának minimalizálása
A tesztadatok adatbázisokban történő tárolása csökkenti az automatikus tesztelés sebességét, miközben az adatok elkülönítésének nehézsége is nő. Az automatizált eszközök, valamint az olyan technikák, mint az adatszeletelés, segítenek csökkenteni a szükséges adatbázis-tárolás mennyiségét.
3. Fókuszban az egységtesztek
Kövesse a Bizottság által meghatározott iránymutatásokat
teszt automatizálási piramis
, amely azt ajánlja, hogy a tesztelés körülbelül 50%-át tegyük ki egységteszteknek. Az egységtesztek a külső adatoktól függetlenül futnak, sokkal kevesebbe kerülnek, mint más tesztelési típusok, és viszonylag gyorsan megvalósíthatók.
Hogyan mérjük a tesztadatok kezelését
A következő mérőszámok kulcsfontosságú információkat nyújtanak a TDM-stratégiák hatékonyságáról.
1. Elég vizsgálati adat áll rendelkezésre?
A tesztadatok rendelkezésre állását a teszteléshez szükséges adatok kezelésére fordított idő nyomon követésével mérheti. Ha nem áll rendelkezésre elegendő adat, a fejlesztési idő lelassul, és a fejlesztők korlátok közé szorulnak.
2. Rendelkezésre állnak-e tesztadatok az automatizált teszteléshez?
Az automatizált tesztelési folyamatok igény szerinti adatokat igényelnek. Figyelje a rendelkezésre álló adatkészletek százalékos arányát, valamint a hozzáférés és a frissítés gyakoriságát.
3. Korlátozzák-e az automatizált teszteket a tesztelési adatok?
Hány automatizált tesztet tud lefuttatni a jelenlegi tesztadatokkal? Ha több tesztet kell futtatnia, mint amennyit az adatai lehetővé tesznek, akkor gyakrabban kell tesztadatokat gyűjtenie.
A legegyszerűbb és legpontosabb módja e mérések elvégzésének a következő tesztadat-kezelő szoftver.
Adatvédelmi problémák és hogyan lehet megelőzni
Míg a tesztadatok kezelése az adatok gyűjtésének és elemzésének módszereként jött létre, idővel ugyanolyan fontos lett a különböző adatvédelmi problémák megelőzésében.
1. Adatvédelmi rendelet
A TDM biztosítja, hogy cége megfeleljen a CCPA, a HIPAA, a GDPR és minden más vonatkozó adatvédelmi szabályozásnak. Ha a tesztelés során nem sikerül megfelelően elfedni az adatokat, az jelentős pénzügyi és akár büntetőjogi szankciókat is eredményezhet.
2. Fogyasztói visszahatás
Az adatszivárgások jelentős károkat okozhatnak a vállalat imázsának, mivel a felhasználók nem szívesen használnak olyan alkalmazást, amely hajlamos a kiszivárgásra. A tesztadat-kezelés végrehajtása segít a felhasználók bizalmának elnyerésében azáltal, hogy megakadályozza a kiszivárgást és biztosítja a potenciális felhasználókat arról, hogy az adataik biztonságban lesznek.
Következtetés
A szoftverfejlesztés során a tesztelésre egyre nagyobb szükség lesz, és egyre összetettebbé válik. A fejlesztési folyamatok racionalizálása érdekében, a minőségellenőrzés fenntartása mellett a vállalati szervezeteknek a következőkre lesz szükségük tesztadat-kezelő szoftverek, különösen a tesztmenedzsment eszközök, mint például a
ZAPTEST
.
A a legjobb tesztadat-kezelő eszközök átfogó, érzékeny tesztadatok létrehozását és kezelését biztosítják, lehetővé téve a kiváló szoftverek nagyobb funkcionalitású, minden eddiginél gyorsabb átadását.
GYIK
Az alábbiakban gyors válaszokat talál a szoftverteszteléssel kapcsolatos tesztadat-kezeléssel kapcsolatos gyakori kérdésekre.
Mi az a tesztadat-kezelés?
A tesztadatok kezelése az automatizált adattárházi tesztelési eszközökhöz szükséges adatok létrehozása, kezelése és elemzése. A folyamatok a meghatározott tesztelési paraméterekre vonatkozó, kiváló minőségű adatok azonosítására, elfedésére és a megfelelő csapatokhoz való eljuttatására összpontosítanak.
A legjobb tesztadat-kezelő eszközök automatizálnak számos folyamatot, például az adatgyűjtést, a homályosítást és a tárolást.
Mi az a tesztadat a szoftvertesztelésben?
A szoftverteszteléshez használt adatok nagy része a valós felhasználók által generált termelési adat. Az adatvédelmi előírások miatt a gyártási adatok a tesztelésben való felhasználás előtt maszkolást igényelnek.
A szoftvertesztelési adatok lehetnek szintetikusak is, ami azt jelenti, hogy mesterségesen állítják elő őket, hogy a lehető legpontosabban utánozzák a valódi felhasználók viselkedését. Gyakran használják új funkciók vagy frissítések tesztelésére, mielőtt azok éles üzembe lépnének.
