조직은 시장 출시 시간이 단축될 뿐만 아니라 애플리케이션 복잡성이 증가하는 문제에 직면해 있기 때문에 소프트웨어 개발 주기는 많은 도전 과제로 가득 차 있습니다. 초기 개발에서 제품 출시 및 그 이후에 이르기까지 애플리케이션이 안정적이고 기능적으로 유지되도록 하려면 조직에서 다양한 테스트 유형을 사용해야 합니다.
물론 개발이 복잡해짐에 따라 테스트도 필요합니다. 성공적인 테스트 시나리오의 중요한 구성 요소는 테스트 데이터 관리(TDM)입니다. 이를 통해 엔터프라이즈 수준의 조직은 비용을 줄이고 테스트 품질을 높이는 동시에 사용되는 모든 테스트 유형을 간소화, 자동화 및 제어할 수 있습니다.
소프트웨어 테스팅에서 테스트 데이터 관리(TDM)란 무엇입니까?
테스트 데이터 관리는 테스트 데이터를 생성, 관리, 구현 및 전달하는 프로세스입니다. 전통적으로 소프트웨어 개발 테스트는 분산된 사일로에서 이루어졌지만 TDM은 단일 팀, 그룹 또는 부서의 범위 하에 테스트를 통합합니다.
테스트 데이터 관리 서비스는 단위, 통합 및 시스템 테스트의 데이터를 포함하여 자동화된 소프트웨어 테스트에 필요한 데이터를 수집합니다. 여기에는 자동화된 테스트에 필요한 적절하고 정확한 데이터를 획득 및 저장하고 테스트 프로세스에 사람이 개입할 필요성을 줄이거나 제거하는 작업이 포함됩니다(다음과 유사한 개념 로봇 프로세스 자동화 ).
TDM이 인기를 얻으면서 합성 데이터 생성, 데이터 마스킹, 부분 집합화, 인공 지능 등을 포함하도록 확장되었습니다.
궁극적으로 테스트 데이터 관리는 완성된 소프트웨어 제품의 신뢰성과 품질을 높여 우수한 최종 사용자 경험을 제공합니다. 또한 TDM의 데이터 난독화 측면은 조직이 모든 해당 데이터 개인정보 보호법 및 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.
누가 소프트웨어 테스팅에서 테스트 데이터 관리(TDM)를 사용합니까?
“모두”라는 대답이 단순하고 광범위하게 들릴 수 있지만 사실은 테스트 데이터 관리 기술 이 모든 유형의 소프트웨어 응용 프로그램에 이점을 제공합니다. 테스트가 개발 주기 동안 발생하는 경우(그리고 그래야 하는 경우) TDM 프로세스는 결과의 정확성, 구성 및 유용성을 높입니다.
모든 소프트웨어 개발에는 테스트가 필요하기 때문에 TDM은 기본적으로 모든 프로젝트에 도움이 됩니다. 즉, 특정 조직 및 응용 프로그램은 실제로 테스트 데이터 관리 전략 의 사용을 의무화합니다 .
엔터프라이즈 수준 애플리케이션은 복잡하고 다면적인 테스트 요구로 인해 TDM이 필요합니다. TDM은 기능, 비기능, 성능 및 자동화 테스트를 포함하여 엔터프라이즈 개발에서 발견되는 모든 주요 테스트 영역에 이점을 제공합니다.
또한 TDM의 난독화 프로세스는 전자 상거래, 금융 및 건강 관리에 연결된 모든 사이트 또는 응용 프로그램을 포함하여 개인 또는 민감한 데이터와 관련된 응용 프로그램에 필수적으로 사용됩니다.
데이터 관리는 어떤 유형의 테스트를 위한 것입니까?
데이터 관리는 세 가지 광범위한 테스트 범주에 중점을 둡니다.
1. 성능 테스트를 위한 TDM
성능 테스트는 예상 워크로드에서 애플리케이션의 성능을 측정하여 응답성, 안정성 및 확장성을 평가합니다. TDM을 사용하면 인프라 및 사용자 대면 요소에 대한 테스트에 집중하여 빠르고 안정적인 성능을 얻을 수 있습니다.
최고의 테스트 관리 도구 는 새로 고침 주기와 대량 데이터 생성을 늘리는 데 도움이 됩니다 .
2. 기능 테스트를 위한 TDM
성능 테스트가 애플리케이션의 속도와 안정성을 분석하는 동안 기능 테스트는 소프트웨어가 미리 결정된 요구 사항에 따라 작동하는지 확인합니다. 본질적으로: 소프트웨어가 해야 할 일을 합니까? 테스트 데이터 관리 서비스는 핵심 애플리케이션과 신규 및 업그레이드된 기능에 대한 품질 관리를 유지하는 데 도움이 됩니다.
TDM은 낮은 적용 범위, 액세스 제한, 긴 데이터 소싱 일정, 높은 종속성 및 테스트 환경 크기와 관련된 문제를 완화하거나 방지하는 데 도움이 됩니다.
3. 자동화 테스트의 TDM
자동화 및 초 자동화를 위한 테스트 데이터 전략 프로세스는 비접촉식 작업을 허용하는 동시에 인적 오류 가능성을 줄여 정확도를 높입니다. 테스트 데이터 관리 프로세스는 다음을 포함한 모든 유형의 테스트 데이터 관리 자동화 도구 및 테스트에서 사용됩니다. 로봇 프로세스 자동화 .
자동화를 위한 테스트 데이터 전략은 느린 프런트 엔드 데이터 생성, 동적 데이터에 대한 액세스 부족, 테스트 환경에 대한 액세스 불가능을 완화하는 데 도움이 됩니다.
테스트 데이터 관리의 이점
테스트 데이터 관리 자동화 도구 와 함께 TDM 전략 은 엔터프라이즈 수준 조직에 다양한 이점을 제공합니다.
1. 데이터 품질 향상
불완전하거나 관련이 없거나 손상된 데이터를 기반으로 하는 모든 테스트는 무익합니다. TDM은 자동화된 테스트에 필요한 데이터를 식별, 관리 및 저장하므로 적절하고 완전한지 확인할 수 있습니다. 또한 여러 테스터 간에 데이터를 전송할 필요가 없으므로 데이터 손상이 제거되지 않더라도 최소화됩니다.
2. 현실적인 데이터 개발
테스트 데이터가 프로덕션 데이터를 정확하게 나타내지 않으면 테스트 결과가 비생산적입니다. TDM을 통해 조직은 프로덕션 서버에서 찾은 데이터를 미러링하는 테스트 데이터를 식별하고 저장할 수 있으므로 테스트 결과가 실제 소프트웨어 기능을 반영할 수 있습니다. “실제 데이터”라고 하며 형식, 수량 및 기타 요소에서 프로덕션 데이터와 유사합니다.
3. 데이터 액세스 개선
자동화된 소프트웨어 테스트는 데이터가 미리 결정된 시간에 사용 가능할 때만 효율적으로 작동합니다. 예를 들어, 데이터 웨어하우스 테스트 도구는 인증을 위해 특정 시간에 데이터에 액세스해야 할 수 있습니다. TDM은 데이터 저장에 중점을 두고 있기 때문에 자동화된 테스트 소프트웨어 및 생산 일정에서 필요할 때 적절한 데이터가 항상 준비되어 있습니다.
4. 데이터 규정 준수 보장
TDM은 조직이 HIPPA , CCPA 및 EU의 GDPR 과 같은 모든 관련 정부 및 기타 규정을 준수하도록 돕습니다.. 테스트 데이터 관리 GDPR 및 기타 이러한 규정은 사용자 이름, 위치 데이터, 개인 정보 등을 포함할 수 있는 생산 데이터를 요구합니다. 테스트를 수행하기 전에 마스킹이 필요한 데이터입니다.
최고의 테스트 데이터 관리 도구 를 사용하면 조직에서 내부 및 외부 사용을 위해 데이터를 자동으로 익명화하여 규정 준수를 보장할 수 있습니다.
테스트 데이터 관리의 과제 및 함정
테스트 데이터 관리는 엔터프라이즈 수준의 소프트웨어 개발에 중요한 이점을 제공하지만 잠재적인 함정도 있습니다. TDM의 문제를 이해하면 조직이 그 영향을 예상하고 최소화할 수 있습니다.
1. 생산 복제가 느리고 비용이 많이 듭니다.
테스트 데이터를 얻기 위해 대부분의 조직은 프로덕션 서버에서 데이터를 가져온 다음 익명화합니다. 그러나 프로덕션 데이터를 수집하는 것은 많은 양의 코드를 처리할 때 특히 개발 프로세스 후반부에 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
데이터를 복제한 후에는 저장할 위치가 필요합니다. 인프라 및 스토리지 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 데이터 슬라이싱을 통해 이러한 비용을 완화할 수 있습니다. 모든 프로덕션 데이터를 복제하는 대신 팀은 더 작고 대표적인 데이터 “슬라이스”를 조각합니다.
2. 난독화 프로세스는 비용과 복잡성을 추가합니다.
앞서 설명한 바와 같이 사용자 데이터는 내부 테스트에 대해서도 엄격하게 규제되며 익명화가 필요합니다. 불행히도 데이터 난독화 프로세스는 개발 프로세스에 복잡성과 비용을 추가합니다.
난독화의 속도, 정확성 및 비용 효율성은 모두 자동화된 테스트 도구로 향상되지만 관련 팀을 위한 학습 곡선은 여전히 존재합니다.
조직에 테스트 데이터 관리가 필요함을 나타내는 주요 징후/이유
모든 소프트웨어 개발은 테스트 데이터 관리의 이점을 얻지만 조직이 항상 구현을 우선시하는 것은 아닙니다. 다음 징후는 조직이 TDM을 구현함으로써 거의 즉각적인 이점을 볼 수 있음을 나타냅니다.
- 데이터 크기는 데이터 세트 크기, 총 데이터 세트, 데이터베이스 인스턴스 및 업스트림 시스템의 증가를 포함하여 “전반적으로” 증가합니다.
- 테스트를 위해 데이터를 준비하는 데 상당한 생산 시간이 소요됩니다.
- 생산 데이터는 사용 가능한 테스트 데이터의 양을 훨씬 능가합니다.
- 애플리케이션 기능이 오류와 함께 작동 중입니다.
- 테스트 팀은 분산되어 있거나 중앙 소스의 데이터에 의존해야 합니다.
- 테스트 팀은 과로하고 테스트 요구 사항을 따라갈 수 없습니다.
- 업스트림 데이터는 대부분의 테스트 데이터를 생성합니다.
- 테스트 데이터 세트는 재사용이 불가능하거나 복제하기 쉽습니다.
테스트 데이터 관리는 무엇보다도 이러한 문제를 줄이고 수정하고 예방하는 데 도움이 됩니다.
소프트웨어 테스팅의 데이터 유형
소프트웨어 애플리케이션은 개발 중과 출시 후에 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 그만큼 테스트 데이터 관리 프로세스 는 일반적으로 다음 데이터 유형에 중점을 둡니다.
1. 생산 데이터
프로덕션 데이터는 애플리케이션을 사용하는 실제 사람들에 의해 생성됩니다. 사용자 기반의 규모와 애플리케이션의 복잡성에 따라 프로덕션 볼륨이 매우 빠르게 커질 수 있습니다. 따라서 일반적으로 테스트 요구 사항에 따라 하위 집합으로 나뉩니다.
프로덕션 데이터 에는 난독화가 필요한 의료 및 재무 데이터와 같이 규정 준수 문제 와 관련된 민감한 정보가 포함되어 있는 경우가 많습니다.
2. 합성 데이터
합성 데이터는 수동으로 또는 자동화된 테스트 도구를 사용하여 생성됩니다. 실제 사용자 행동을 최대한 가깝게 시뮬레이션합니다.
데이터 블러링의 필요성을 우회하지만 합성 데이터의 유용성은 제한적입니다. 주로 새로운 기능을 테스트하는 데 사용됩니다.
자동화된 테스트 데이터 관리 도구를 사용하면 더 쉽게 만들 수 있지만 합성 데이터를 정확하게 생성하려면 높은 수준의 전문 지식이 필요합니다.
3. 유효한 데이터
유효한 데이터는 예기치 않은 오류나 사고가 발생하지 않았을 때 생성된 데이터를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 데이터의 형식, 값 및 수량은 사전 테스트 기대치와 일치합니다. 유효한 데이터는 사용자의 여정이 예상 경로를 따를 때를 “행복한 경로”라고 하는 것을 테스트합니다.
4. 잘못된 데이터
잘못된 데이터는 “불행한 경로”에서 파생됩니다. 예상치 못한 시나리오 및 결함의 데이터입니다. 잘못된 데이터는 대량의 불량 데이터에서 애플리케이션의 한계를 테스트하는 혼돈 테스트의 일부로도 사용됩니다.
소프트웨어 테스트 목적으로 “좋은 품질의 데이터”를 만드는 것은 무엇입니까?
불완전하거나 관련이 없는 데이터로 테스트하는 것은 결론을 도출하고 후속 조치를 취하는 것이 부정확하기 때문에 테스트를 완전히 포기하는 것보다 종종 더 나쁩니다. 그러나 조직은 소프트웨어 테스트 목적으로 “좋은” 데이터를 어떻게 식별합니까? 다음 세 가지 데이터 품질 특성을 찾으십시오.
1. 정확도
좋은 데이터는 실제 절차를 밀접하게 반영합니다. 마스킹된 프로덕션 데이터를 사용하는 경우 테스트 중인 영역과 직접 관련되어야 합니다. 사용자 행동의 임의 샘플이 될 수 없습니다. 합성 데이터는 예측할 수 없는 특성을 포함하여 실제 사용자 행동과 정확하게 유사해야 합니다.
2. 유효성
좋은 데이터는 테스트 시나리오의 목적과 일치합니다. 예를 들어, 대부분의 온라인 쇼핑객은 단일 품목의 200개 수량을 구매하지 않으므로 해당 시나리오에서 시스템 동작에 대한 광범위한 테스트는 리소스를 제대로 사용하지 않습니다. 그러나 사람들이 10개의 항목을 구매하는 상황에 대해 테스트하고 싶습니다.
3. 예외
데이터는 발생할 가능성이 있지만 드물게 발생하는 문제를 다루어야 합니다. 고객이 쿠폰 코드로 항목에 대해 지불하는 시나리오는 전자 상거래 영역에서 “예외 데이터”의 일반적인 예입니다.
데이터 테스트 관리를 계획하기 전과 계획하는 동안 어떤 질문을 해야 합니까?
테스트 성공은 주로 계획 단계에서 결정됩니다. 초기 단계에서 팀은 다음 질문을 해야 합니다.
1. 어떤 데이터가 필요합니까?
수집해야 할 데이터를 결정하는 것은 두 부분으로 이루어진 프로세스입니다. 첫째, 테스트 시나리오와 관련되어야 합니다. 또한 테스트를 비용 효율적이고 효율적으로 유지하려면 비즈니스 관련성이 있어야 합니다.
2. 얼마나 많은 데이터가 필요합니까?
모든 프로덕션 데이터를 복사하는 것과 같이 너무 많은 데이터는 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 프로세스를 지나치게 복잡하게 만듭니다. 반면에 표본 크기가 너무 작으면 결과가 정확하지 않습니다.
3. 언제 데이터가 필요합니까?
테스트가 예정되어 있습니까, 아니면 데이터를 온디맨드로 사용할 수 있어야 합니까? 팀은 테스트가 시작되기 전에 모든 테스트 일정과 새로 고침 주기를 조정해야 합니다.
4. 어떤 유형의 테스트가 필요합니까?
소프트웨어 테스트 자동화 안정적이고 예측 가능한 데이터 세트가 필요합니다. 테스트에 필요한 데이터가 상당히 다양한 경우 수동 테스트가 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다.
데이터 테스트 관리 단계
세부 사항은 다양하지만 엔터프라이즈 수준의 소프트웨어 개발자는 일반적으로 TDM 전략을 구현할 때 다음 단계를 따릅니다.
1. 데이터 생성 – 테스트 등을 위한 데이터 생성 기법
효과적인 데이터를 생성하려면 정확성과 관련성을 고려해야 합니다. 현실적인 시나리오를 복제합니까? 또한 일반적인 사용자 활동 이외의 시나리오를 다루는 예외 데이터를 생성해야 합니다.
2. 데이터 난독화
규정 준수를 유지하려면 모든 프로덕션 데이터를 마스킹해야 합니다. 가장 일반적인 난독화 유형에는 아나그램, 암호화, 대체 및 널링이 있습니다. 수동 난독화는 제한된 용량으로 가능하지만 엔터프라이즈 수준 마스킹에는 자동화 도구가 필요합니다.
3. 데이터 슬라이싱
모든 프로덕션 데이터를 복사하는 것은 종종 리소스와 시간 낭비입니다. 데이터 슬라이싱을 통해 관리 가능한 관련 데이터 세트가 수집되어 테스트 속도와 비용 효율성이 향상됩니다.
4. 프로비저닝
프로비저닝은 데이터를 가져와 마스킹한 후에 발생합니다. 프로비저닝하는 동안 데이터는 테스트 환경으로 이동됩니다. 자동화된 도구는 수동 조정 옵션과 함께 CI/CD 통합을 사용하여 테스트 환경에 테스트 세트를 입력할 수 있는 기능을 제공합니다.
5. 통합
IT 생태계 내 여러 소스의 테스트 데이터는 CI/CD 파이프라인에 통합되어야 합니다(CI/CD 파이프라인은 코드 변경을 위해 설정된 프로세스입니다). 통합을 달성하려면 모든 데이터 채널을 조기에 식별해야 합니다.
6. 버전 관리
테스트 데이터 버전을 생성하면 팀이 테스트를 반복하여 결과를 측정하는 데 도움이 됩니다. 또한 버전을 통해 테스트 매개변수에 대한 정확한 변경을 모니터링할 수 있습니다.
테스트 데이터 관리의 특성 및 속성
TDM은 모든 소프트웨어 개발 프로젝트의 끊임없이 변화하는 요구 사항에 적응합니다. 그러나 조직에 필요한 조정에 관계없이 TDM 프로세스에는 다음과 같은 특성도 표시됩니다.
1. 데이터 품질 및 충실도 향상
TDM은 테스트 데이터의 정확성과 현실성을 높여 사용자 행동의 진정으로 대표적인 샘플을 제공합니다. 모든 프로세스는 궁극적으로 하나의 목표, 즉 안정적이고 안정적인 사용자 경험으로 이어집니다.
2. 규정 준수
테스트 데이터 관리 소프트웨어 모든 프로덕션 데이터가 테스트 전에 충분히 마스킹되어 조직이 모든 개인 정보 보호 규정을 준수하도록 합니다. 규정을 준수하면 벌금 및 부정적인 홍보 문제를 포함한 법적 영향을 피할 수 있습니다.
3. 제품 품질 향상
품질 보증은 시간과 비용이 많이 드는 프로세스이지만 기능적이고 사용자 친화적인 애플리케이션을 출시하는 데도 필요합니다. TDM 프로세스를 사용하면 기존의 사일로 방식에 비해 더 빠른 오류 식별, 향상된 보안 및 더 다양한 테스트가 가능합니다.
테스트 데이터 관리를 구현하는 방법
조직의 소프트웨어 제품은 다양한 테스트 세부 사항을 지시하지만 테스트 데이터 관리 개념 의 기본 구현 에는 다음 5단계가 포함됩니다.
1단계: 계획
데이터 테스트 팀을 구성하여 시작하면 테스트 데이터 관리 요구 사항 및 문서를 결정하는 동시에 포괄적인 테스트 계획을 개발할 것입니다.
2단계: 분석
분석 단계에서 팀 간의 데이터 요구 사항이 통합됩니다. 백업, 저장 및 유사한 물류 문제도 구현됩니다.
3단계: 디자인
설계 단계는 테스트가 시작되기 전 계획의 마지막 지점입니다. 팀은 커뮤니케이션, 문서화 및 테스트 활동에 대한 계획을 마무리하면서 모든 데이터 소스를 식별해야 합니다.
4단계: 빌드
빌드 단계는 “고무와 도로가 만나는” 단계입니다. 계획이 실행됩니다. 먼저 데이터 마스킹이 발생합니다. 다음으로 데이터가 백업됩니다. 마지막으로 테스트가 실행됩니다.
5단계: 유지 관리
테스트 데이터 관리 구현 후, 회사는 프로젝트의 수명 주기 동안 프로세스를 유지 관리해야 합니다. TDM 유지 관리에는 문제 해결, 기존 테스트 데이터 업그레이드 및 새 데이터 유형 추가가 포함됩니다.
테스트 데이터 관리 전략
TDM은 개발 프로세스의 다양한 요소를 다루기 때문에 빠르게 복잡해질 수 있습니다. 다음 전략을 사용하면 집중을 유지하고 조직의 테스트 데이터 관리 접근 방식 .
전략 1: 데이터 전달 강화
ZAPTEST 와 같은 소프트웨어 테스팅 서비스 를 활용하여 테스트 데이터의 전달 시간을 지속적으로 줄이기 위해 노력합니다.. DevOps 기능이 있는 도구는 손쉬운 접근 방식으로 테스트를 간소화합니다.
ZAPTEST 사용자는 순차를 선택할 수 있습니다. 자동 또는 특정 행 수를 사용하는 무작위 또는 고유 테스트 데이터. 기능(UI 및 API), 성능 테스트 및 RPA에 대한 현실적인 데이터 기반 테스트 시나리오를 생성할 수 있도록 데이터 범위 및 “값 초과” 정책을 지정할 수 있습니다.
또한 자동화된 테스트 소프트웨어는 IT 티켓팅 시스템을 사용자를 위한 셀프 서비스 시스템으로 대체할 수 있습니다.
전략 2: 인프라 비용 절감
개발 중에 테스트 데이터의 양이 증가하여 인프라 리소스 사용이 증가합니다. TDM 도구는 데이터 통합, 보관 및 테스트 환경 공간을 더 잘 활용하는 북마크라는 프로세스를 통해 관련 인프라 비용을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전략 3: 데이터 품질 향상
테스트 데이터 관리 솔루션 은 데이터의 수명, 정확성 및 크기의 세 가지 핵심 요소에 중점을 두어 데이터 품질 특성을 지속적으로 향상시킵니다.
테스트 데이터 관리를 개선하는 방법
TDM은 정적 프로세스가 아닙니다. 초기 설정 후 다음 사항에 따라 지속적인 개선을 위해 노력하고 싶을 것입니다. 테스트 데이터 관리 모범 사례 .
1. 데이터 분리
통제된 환경에서 테스트를 실행하면 데이터를 분리하여 예상 출력과 실제 출력을 더 잘 비교할 수 있습니다. 데이터를 격리하면 병렬 테스트도 가능합니다.
2. 데이터베이스 스토리지 최소화
테스트 데이터를 데이터베이스에 저장하면 자동 테스트 속도가 감소하는 동시에 데이터 격리의 어려움도 증가합니다. 자동화된 도구와 데이터 슬라이싱과 같은 기술은 필요한 데이터베이스 스토리지의 양을 줄이는 데 도움이 됩니다.
3. 단위 테스트에 집중
테스트 자동화 피라미드 에서 설정한 지침을 따르십시오., 테스트의 약 50%를 단위 테스트로 만드는 것이 좋습니다. 단위 테스트는 외부 데이터와 독립적으로 실행되며 다른 테스트 유형보다 비용이 훨씬 저렴하고 구현이 비교적 빠릅니다.
테스트 데이터 관리 측정 방법
다음 측정항목은 TDM 전략의 효율성에 대한 중요한 정보를 제공합니다.
1. 충분한 테스트 데이터를 사용할 수 있습니까?
테스트에 사용할 데이터를 관리하는 데 소요된 시간을 추적하여 테스트 데이터 가용성을 측정할 수 있습니다. 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 않으면 개발 시간이 느려지고 개발자는 제약을 받게 됩니다.
2. 자동 테스트에 테스트 데이터를 사용할 수 있습니까?
자동화된 테스트 프로세스에는 주문형 데이터가 필요합니다. 사용 가능한 데이터 세트의 백분율과 액세스 빈도 및 새로 고침 빈도를 모니터링하십시오.
3. 자동 테스트는 테스트 데이터에 의해 제한됩니까?
현재 테스트 데이터로 얼마나 많은 자동화 테스트를 실행할 수 있습니까? 데이터가 허용하는 것보다 더 많은 테스트를 실행해야 하는 경우 테스트 데이터를 더 자주 수집해야 합니다.
이러한 측정값을 얻는 가장 쉽고 정확한 방법은 테스트 데이터 관리 소프트웨어 를 사용하는 것 입니다.
개인 정보 문제 및 방지 방법
테스트 데이터 관리는 데이터를 수집하고 분석하는 방법으로 시작되었지만 시간이 지남에 따라 다양한 개인 정보 문제를 방지하는 데 똑같이 중요해졌습니다.
1. 데이터 규제
TDM은 귀사가 CCPA, HIPAA, GDPR 및 기타 모든 관련 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하도록 보장합니다. 테스트 중에 데이터를 적절하게 마스킹하지 못하면 상당한 재정적 처벌을 받을 수 있으며 잠재적으로 형사 처벌을 받을 수도 있습니다.
2. 소비자 반발
데이터 유출은 사용자가 유출되기 쉬운 애플리케이션 사용을 꺼려하기 때문에 회사 이미지에 상당한 손상을 줄 수 있습니다. 테스트 데이터 관리 구현은 누출을 방지하고 잠재적인 사용자의 데이터가 안전하게 유지되도록 보장함으로써 사용자의 신뢰를 얻는 데 도움이 됩니다.
결론
소프트웨어 개발에서 테스트의 필요성은 점점 더 필요하고 복잡해질 것입니다. 품질 관리를 유지하면서 개발 프로세스를 간소화하기 위해 기업 조직은 다음을 수행해야 합니다. 테스트 데이터 관리 소프트웨어, 특히 ZAPTEST 에서 만든 것과 같은 테스트 관리 도구를 활용 합니다.
최고의 테스트 데이터 관리 도구 는 포괄적이고 응답성 이 뛰어난 테스트 데이터 생성 및 관리를 제공하여 그 어느 때보다 빠르게 제공되는 더 큰 기능을 갖춘 우수한 소프트웨어를 허용합니다.
자주 묻는 질문
다음은 소프트웨어 테스트의 테스트 데이터 관리에 대한 일반적인 질문에 대한 빠른 답변입니다.
테스트 데이터 관리란 무엇입니까?
테스트 데이터 관리는 자동화된 데이터 웨어하우스 테스트 도구에 필요한 데이터의 생성, 관리 및 분석입니다. 프로세스는 특정 테스트 매개변수와 관련된 고품질 데이터를 식별하고 마스킹하여 적절한 팀에 전달하는 데 중점을 둡니다.
최고의 테스트 데이터 관리 도구 는 데이터 수집, 난독화 및 저장과 같은 많은 프로세스를 자동화합니다.
소프트웨어 테스팅의 테스트 데이터란?
소프트웨어 테스트에 사용되는 데이터의 상당 부분은 실제 사용자가 생성하는 프로덕션 데이터입니다. 개인 정보 보호 규정으로 인해 프로덕션 데이터는 테스트에 사용하기 전에 마스킹이 필요합니다.
소프트웨어 테스트 데이터는 합성일 수도 있습니다. 즉, 실제 사용자의 행동을 가능한 한 정확하게 복제하기 위해 인위적으로 제조되었음을 의미합니다. 새로운 기능이나 업그레이드가 출시되기 전에 테스트하는 데 자주 사용됩니다.
