Programinės įrangos kūrimo ciklas yra kupinas iššūkių, nes organizacijos susiduria ne tik su sutrumpėjusiu laiku, skirtu rinkai, bet ir su padidėjusiu programų sudėtingumu. Norėdamos užtikrinti, kad taikomosios programos išliktų stabilios ir funkcionalios nuo pradinio kūrimo iki produkto pateikimo rinkai ir vėliau, organizacijos turi naudoti įvairius testavimo tipus.
Žinoma, didėjant kūrimo sudėtingumui, didėja ir testavimo poreikis. Svarbi sėkmingo testavimo scenarijaus sudedamoji dalis yra testavimo duomenų valdymas (TDM). Ji leidžia įmonių lygmens organizacijoms supaprastinti, automatizuoti ir kontroliuoti visus naudojamus testavimo tipus, mažinant išlaidas ir gerinant testavimo kokybę.
Kas yra testavimo duomenų valdymas (TDM) programinės įrangos testavime?
Testavimo duomenų valdymas – tai testavimo duomenų kūrimo, valdymo, įgyvendinimo ir pateikimo procesas. Tradiciškai programinės įrangos kūrimo testavimas vykdavo decentralizuotai, tačiau TDM testavimą sutelkia į vienos komandos, grupės ar skyriaus kompetenciją.
Testavimo duomenų valdymo paslaugomis renkami automatiniams programinės įrangos testams reikalingi duomenys, įskaitant vienetinių, integracinių ir sisteminių testų duomenis. Ji apima tinkamų ir tikslių duomenų, reikalingų automatizuotiems bandymams, gavimą ir saugojimą, sumažinant arba panaikinant žmogaus dalyvavimo bandymų procese poreikį (koncepcija panaši į
robotizuotas procesų automatizavimas
).
Populiarėjant TDM, į jį įtraukti sintetinių duomenų generavimo, duomenų maskavimo, subdetalizavimo, dirbtinio intelekto ir kiti metodai.
Galiausiai testavimo duomenų valdymas padidina galutinio programinės įrangos produkto patikimumą ir kokybę, todėl galutinis vartotojas gauna geresnę patirtį. Be to, TDM duomenų slėpimo aspektas padeda organizacijoms laikytis visų taikomų duomenų privatumo įstatymų ir reglamentų.
Kas naudoja testavimo duomenų valdymą (TDM) programinės įrangos testavime?
Nors atsakymas “visi” gali skambėti supaprastintai ir plačiai, tiesa yra ta, kad bandymų duomenų valdymo metodai naudingos visų tipų programoms. Jei bandymai atliekami kūrimo ciklo metu (o jie turėtų būti atliekami), TDM procesai padidina rezultatų tikslumą, organizuotumą ir naudingumą.
Kadangi kuriant programinę įrangą reikia atlikti bandymus, TDM bus naudingas iš esmės bet kuriam projektui. Vis dėlto tam tikrose organizacijose ir tam tikrose programose praktiškai privaloma naudoti testavimo duomenų valdymo strategiją.
Įmonių lygmens programoms TDM reikalingas dėl sudėtingų ir daugialypių testavimo poreikių. TDM naudingas visoms pagrindinėms įmonių kūrimo testavimo sritims, įskaitant funkcinį, nefunkcinį, našumo ir automatinį testavimą.
Be to, dėl TDM užmaskavimo procesų jį būtina naudoti programose, kuriose naudojami asmeniniai ar neskelbtini duomenys, įskaitant svetaines ar programas, susijusias su e. prekyba, finansais ir sveikatos priežiūra.
Kokių tipų bandymams skirtas duomenų valdymas?
Duomenų tvarkyme daugiausia dėmesio skiriama trims plačioms testavimo kategorijoms.
1. TDM našumo testavimas
Atliekant našumo bandymus vertinamas programos našumas esant numatytai darbo apkrovai, įvertinant jos reakciją, stabilumą ir mastelio keitimą. TDM leidžia sutelkti dėmesį į infrastruktūros ir su naudotoju susijusių elementų testavimą, kad būtų pasiektas greitas ir patikimas veikimas.
Svetainė geriausi testavimo valdymo įrankiai padeda padidinti atnaujinimo ciklų skaičių ir generuoti didelius kiekius duomenų.
2. Funkcinio testavimo TDM
Atliekant našumo testavimą analizuojamas programos greitis ir stabilumas, o atliekant funkcinį testavimą nustatoma, ar programinė įranga veikia pagal iš anksto nustatytus reikalavimus. Iš esmės: Ar programinė įranga atlieka tai, ką turėtų? Testavimo duomenų valdymo paslaugos padeda išlaikyti pagrindinės programos ir naujų bei atnaujintų funkcijų kokybės kontrolę.
TDM padeda sumažinti arba išvengti mažos aprėpties, prieigos apribojimų, ilgų duomenų gavimo terminų, didelės priklausomybės ir problemų, susijusių su bandymų aplinkos dydžiu.
3. TDM automatizuotame testavime
Testavimo duomenų strategija automatizavimui ir
hiperautomatizavimas
procesai leidžia atlikti operacijas be prisilietimų ir kartu padidina tikslumą, nes sumažina žmogiškųjų klaidų tikimybę. Testavimo duomenų valdymo procesai naudojami visų tipų testavimo duomenų valdymo automatizavimo įrankiuose ir bandymuose, įskaitant
robotizuotas procesų automatizavimas
.
A automatizuoto testavimo duomenų strategija padeda išvengti lėto duomenų kūrimo iš priekio, prieigos prie dinaminių duomenų trūkumo ir negalėjimo pasiekti testavimo aplinką.
Testavimo duomenų valdymo privalumai
TDM strategijos kartu su bandymų duomenų valdymo automatizavimo priemonėmis., teikia daugybę privalumų įmonių lygmens organizacijoms.
1. Gerina duomenų kokybę
Visi pasaulio bandymai yra bevaisiai, jei jie atliekami remiantis neišsamiais, nereikšmingais arba sugadintais duomenimis. TDM nustato, tvarko ir saugo automatiniam testavimui reikalingus duomenis, todėl galite užtikrinti, kad jie būtų tinkami ir išsamūs. Be to, nebereikia perduoti duomenų iš vieno testuotojo į kitą, todėl duomenų sugadinimas yra minimalus, jei ne visai pašalinamas.
2. Rengia realius duomenis
Testavimo rezultatai bus neproduktyvūs, jei testavimo duomenys netiksliai atspindės gamybos duomenis. TDM leidžia organizacijoms nustatyti ir saugoti bandymų duomenis, kurie atspindi gamybiniuose serveriuose esančius duomenis, taip užtikrinant, kad bandymų rezultatai atspindėtų realias programinės įrangos funkcijas. Tai vadinamieji realūs duomenys, kurie savo formatu, kiekiu ir kitais veiksniais yra panašūs į gamybos duomenis.
3. Geresnė prieiga prie duomenų
Automatizuotas programinės įrangos testavimas efektyviai veikia tik tada, kai duomenys yra prieinami iš anksto nustatytu laiku. Pavyzdžiui, duomenų saugyklos testavimo įrankiams gali prireikti prieigos prie duomenų tam tikru metu autentifikavimo tikslais. Kadangi TDM daugiausia dėmesio skiriama duomenų saugojimui, atitinkami duomenys visada yra paruošti, kai jų reikia automatinio testavimo programinei įrangai ir gamybos grafikui.
4. Užtikrina duomenų atitiktį
TDM padeda organizacijoms laikytis visų atitinkamų vyriausybės ir kitų teisės aktų, pvz.
HIPPA
,
CCPA
, ir ES
BDAR
. Testavimo duomenų valdymas BDAR ir kituose panašiuose teisės aktuose reikalaujama pateikti gamybos duomenis, kurie gali apimti naudotojų vardus, buvimo vietos duomenis, asmeninę informaciją ir kt., t. y. duomenis, kuriuos reikia užmaskuoti prieš atliekant testavimą.
Svetainė geriausi testavimo duomenų valdymo įrankiai leidžia organizacijoms automatiškai anonimizuoti duomenis tiek vidiniam, tiek išoriniam naudojimui, kad būtų užtikrinta atitiktis.
Testavimo duomenų valdymo iššūkiai ir spąstai
Nors bandymų duomenų valdymas teikia esminės naudos kuriant įmonės lygmens programinę įrangą, jis taip pat turi galimų spąstų. Suprasdamos TDM iššūkius, organizacijos gali numatyti ir sumažinti jų poveikį.
1. Gamybos klonavimas yra lėtas ir brangus
Norėdamos gauti testavimo duomenis, dauguma organizacijų duomenis ima iš gamybos serverių ir juos anonimizuoja. Tačiau gamybos duomenų rinkimas gali užimti daug laiko, ypač vėlyvuoju kūrimo proceso etapu, kai dirbama su dideliais kodų kiekiais.
Po duomenų klonavimo reikia kur nors juos saugoti. Infrastruktūros ir saugojimo išlaidos gali greitai išaugti. Šias išlaidas galite sumažinti naudodami duomenų skaidymą. Užuot klonavusi visus produkcijos duomenis, komanda išskirs mažesnę reprezentatyvią duomenų dalį.
2. Užgožimo procesai didina sąnaudas ir sudėtingumą
Kaip aprašyta anksčiau, naudotojų duomenys yra griežtai reglamentuojami, net ir atliekant vidinius bandymus, todėl juos reikia anonimizuoti. Deja, duomenų slėpimo procesas apsunkina kūrimo procesą ir padidina jo sąnaudas.
Nors naudojant automatinio testavimo įrankius pagerėja maskavimo greitis, tikslumas ir ekonomiškumas, atitinkamos komandos vis tiek turės mokytis.
Geriausi požymiai / priežastys, rodančios, kad jūsų organizacijai reikalingas bandymų duomenų valdymas
Nors testavimo duomenų valdymas naudingas visai programinės įrangos plėtrai, organizacijos ne visada teikia pirmenybę jo įgyvendinimui. Toliau išvardyti požymiai rodo, kad TDM diegimas organizacijai duos beveik greitą naudą:
- Duomenų apimtis didėja visose srityse, įskaitant duomenų rinkinio dydžio, visų duomenų rinkinių, duomenų bazės egzempliorių ir aukštesnės pakopos sistemų padidėjimą.
- Nemažai gamybos laiko sugaištama rengiant duomenis bandymams.
- Gamybos duomenys gerokai viršija turimų bandymų duomenų kiekį.
- Programos funkcijos pradedamos naudoti su klaidomis.
- Testavimo grupės yra decentralizuotos arba turi remtis duomenimis iš centrinio šaltinio.
- Testavimo komandos yra perkrautos darbu ir nespėja patenkinti testavimo poreikių.
- Didžiąją dalį bandymų duomenų sudaro pirminiai duomenys.
- Testavimo duomenų rinkiniai nėra daugkartinio naudojimo ar lengvai dubliuojami.
Testavimo duomenų valdymas padeda sumažinti, ištaisyti ir užkirsti kelią šioms ir kitoms problemoms.
Programinės įrangos testavimo duomenų tipai
Kuriant ir išleidus programinę įrangą sukuriama neįtikėtinai daug duomenų. Svetainė bandymų duomenų valdymo procesas paprastai daugiausia dėmesio skiriama šiems duomenų tipams:
1. Gamybos duomenys
Gamybos duomenis generuoja tikri žmonės, naudojantys jūsų programą. Priklausomai nuo jūsų naudotojų bazės dydžio ir programos sudėtingumo, gamybos apimtis gali labai greitai tapti labai didelė, todėl ji paprastai padalijama į pogrupius pagal testavimo poreikius.
Atkreipkite dėmesį, kad gamybos duomenyse dažnai yra neskelbtinos informacijos, susijusios su
atitikties klausimais
, pavyzdžiui, medicininiai ir finansiniai duomenys, kuriuos reikia užtušuoti.
2. Sintetiniai duomenys
Sintetiniai duomenys kuriami rankiniu būdu arba naudojant automatines testavimo priemones. Ji kuo tiksliau imituoja tikrą naudotojo elgseną.
Nors sintetiniai duomenys ir padeda išvengti poreikio išskaidyti duomenis, jų naudingumas yra ribotas. Ji pirmiausia naudojama naujoms funkcijoms išbandyti.
Norint tiksliai sukurti sintetinius duomenis, reikia turėti daug žinių, nors automatizuota bandymų duomenų valdymo priemonė tai palengvina.
3. Galiojantys duomenys
Galiojantys duomenys – tai terminas, naudojamas apibūdinti duomenims, kurie gaunami, kai neatsiranda jokių netikėtų klaidų ar incidentų. Duomenų formatas, reikšmės ir kiekis atitinka išankstinio testo lūkesčius. Galiojančiais duomenimis tikrinamas vadinamasis “laimingasis kelias”, t. y. kai naudotojo kelionė vyksta taip, kaip numatyta.
4. Neteisingi duomenys
Netinkami duomenys kyla iš “nelaimingo kelio”. Tai netikėtų scenarijų ir gedimų duomenys. Neteisingi duomenys taip pat naudojami atliekant chaoso testavimą, kurio metu tikrinamos taikomosios programos ribos, esant blogų duomenų srautui.
Kas yra “geros kokybės duomenys” programinės įrangos testavimo tikslais?
Testavimas naudojant neišsamius arba nesvarbius duomenis dažnai yra blogiau nei visiškas testavimo atsisakymas, nes daromos išvados ir tolesni veiksmai bus neteisingi. Tačiau kaip organizacijoms atpažinti “gerus” duomenis programinės įrangos testavimo tikslais? Atkreipkite dėmesį į šias tris duomenų kokybės savybes:
1. Tikslumas
Geri duomenys tiksliai atspindi realaus gyvenimo procedūras. Jei naudojate užmaskuotus gamybos duomenis, jie turi būti tiesiogiai susiję su testuojama sritimi – tai negali būti atsitiktinė naudotojų elgsenos imtis. Sintetiniai duomenys turėtų tiksliai atitikti realaus naudotojo elgseną, įskaitant nenuspėjamą jų pobūdį.
2. Galiojimas
Geri duomenys atitinka jūsų testavimo scenarijaus tikslą. Pavyzdžiui, dauguma pirkėjų internetu neperka 200 vienetų vienos prekės, todėl išsamūs sistemos elgsenos bandymai tokiu atveju yra netinkamas išteklių naudojimas. Tačiau norite patikrinti situacijas, kai žmonės perka dešimt prekių.
3. Išimtys
Duomenys turėtų apimti problemas, kurios gali kilti, bet retai. Scenarijus, kai klientas moka už prekę naudodamas kupono kodą, yra įprastas “išimtinių duomenų” pavyzdys e. prekybos srityje.
Kokius klausimus turėtumėte užduoti prieš planuodami ir planuodami duomenų testavimo valdymą?
Testavimo sėkmę daugiausia lemia planavimo etapas. Pradiniame etape komandos turėtų užduoti šiuos klausimus.
1. Kokių duomenų mums reikia?
Nustatyti, kokius duomenis reikia rinkti, yra dviejų dalių procesas. Pirma, jis turi būti susijęs su testavimo scenarijumi. Ji taip pat turi būti svarbi verslui, kad testavimas išliktų ekonomiškai efektyvus ir veiksmingas.
2. Kiek duomenų mums reikia?
Per didelis duomenų kiekis, pavyzdžiui, visų gamybos duomenų kopijavimas, kainuoja brangiai, atima daug laiko ir pernelyg apsunkina procesą. Kita vertus, jei imtis per maža, rezultatai bus netikslūs.
3. Kada mums reikia duomenų?
Ar testavimas yra planuojamas, ar duomenys turėtų būti prieinami pagal pareikalavimą? Prieš pradedant bandymus komandos turėtų suderinti visus bandymų tvarkaraščius ir atnaujinimo ciklus.
4. Kokio tipo bandymų reikia?
Programinės įrangos testavimo automatizavimas reikalingi stabilūs, nuspėjami duomenų rinkiniai. Jei bandymui reikalingi duomenys labai skiriasi, geresnių rezultatų gali duoti rankinis testavimas.
Duomenų testavimo valdymo etapai
Nors konkretūs atvejai gali skirtis, įmonių lygmens programinės įrangos kūrėjai, įgyvendindami TDM strategiją, paprastai atlieka šiuos veiksmus.
1. Duomenų kūrimas – duomenų generavimo testavimui būdai ir kt.
Norėdami sukurti veiksmingus duomenis, turite atsižvelgti į jų tikslumą ir tinkamumą. Ar jis atkartoja realius scenarijus? Be to, reikia generuoti išimčių duomenis, kurie apima scenarijus, nesusijusius su tipine naudotojo veikla.
2. Duomenų slėpimas
Norint užtikrinti atitiktį teisės aktų reikalavimams, reikės užmaskuoti visus gamybos duomenis. Dažniausiai pasitaikantys obfuzijos tipai yra anagrafavimas, šifravimas, pakeitimas ir nulling. Nors rankiniu būdu užtušuoti galima ribotai, įmonės lygmens maskavimui reikalingos automatizuotos priemonės.
3. Duomenų pjaustymas dalimis
Kopijuojant visus gamybos duomenis dažnai švaistomi ištekliai ir laikas. Atliekant duomenų skaidymą, surenkamas lengvai valdomas atitinkamų duomenų rinkinys, todėl bandymai atliekami greičiau ir ekonomiškiau.
4. Aprūpinimas
Duomenų teikimas atliekamas po to, kai duomenys gaunami ir užmaskuojami. Įrengimo metu duomenys perkeliami į bandomąją aplinką. Automatizuotos priemonės suteikia galimybę įvesti testų rinkinius į testavimo aplinkas naudojant CI/CD integraciją, su galimybe koreguoti rankiniu būdu.
5. Integracijos
Testavimo duomenys iš įvairių IT ekosistemos šaltinių turi būti integruoti į CI/CD vamzdyną (CI/CD vamzdynas yra nustatytas kodo pakeitimų procesas). Norint pasiekti integraciją, reikia anksti nustatyti visus duomenų kanalus.
6. Versijų kūrimas
Bandymų duomenų versijų kūrimas padeda komandoms pakartoti bandymus ir įvertinti rezultatus. Be to, šios versijos leidžia stebėti tikslius bandymų parametrų pakeitimus.
Bandymų duomenų valdymo charakteristikos ir savybės
TDM prisitaiko prie nuolat kintančių bet kurio programinės įrangos kūrimo projekto poreikių. Tačiau nepriklausomai nuo to, ar organizacijoje reikia atlikti kokius nors pakeitimus, TPM procesui taip pat būdingi šie požymiai:
1. Geresnė duomenų kokybė ir ištikimybė
TDM padidina testavimo duomenų tikslumą ir tikroviškumą, kad jie iš tikrųjų atspindėtų naudotojų elgseną. Visi procesai galiausiai veda prie vieno tikslo – patikimos ir stabilios naudotojo patirties.
2. Atitiktis teisės aktų reikalavimams
Bandymų duomenų valdymo programinė įranga užtikrina, kad visi gamybiniai duomenys prieš bandymus būtų pakankamai užmaskuoti ir jūsų organizacija laikytųsi visų privatumo taisyklių. Laikydamiesi reikalavimų išvengsite teisinių pasekmių, įskaitant baudas, ir neigiamų viešųjų ryšių problemų.
3. Geresnė produkto kokybė
Kokybės užtikrinimas yra daug laiko ir lėšų reikalaujantis procesas, tačiau jis taip pat būtinas norint paleisti funkcionalias ir patogias naudoti programas. TDM procesai leidžia greičiau identifikuoti klaidas, padidinti saugumą ir atlikti įvairesnius bandymus, palyginti su tradiciniu atskiru metodu.
Kaip įgyvendinti bandymų duomenų valdymą
Jūsų organizacijos programinės įrangos produktas nulems įvairius testavimo ypatumus, tačiau pagrindinis įgyvendinimas testavimo duomenų valdymo koncepcijos apima šiuos penkis etapus:
1 žingsnis: planavimas
Pradėkite nuo duomenų testavimo grupės sudarymo, kuri nustatys testavimo duomenų valdymo reikalavimus ir dokumentaciją, taip pat parengs išsamų testavimo planą.
2 žingsnis: analizė
Analizės etape konsoliduojami komandų duomenų reikalavimai. Taip pat sprendžiami atsarginių kopijų kūrimo, saugojimo ir panašūs logistikos klausimai.
3 žingsnis: dizainas
Projektavimo etapas yra paskutinis planavimo etapas prieš pradedant bandymus. Komandos turėtų nustatyti visus duomenų šaltinius ir baigti rengti komunikacijos, dokumentacijos ir bandymų planus.
4 veiksmas: sukurti
Sukūrimo etapas – tai etapas, kai “guma susilieja su keliu”. Planai vykdomi. Pirma, atliekamas duomenų maskavimas. Tada sukuriama atsarginė duomenų kopija. Galiausiai atliekami bandymai.
5 veiksmas: priežiūra
Po bandymų duomenų valdymo įgyvendinimas, įmonė turės palaikyti projekto gyvavimo ciklo procesus. TDM techninė priežiūra apima trikčių šalinimą, esamų bandymų duomenų atnaujinimą ir naujų duomenų tipų įtraukimą.
Bandymų duomenų valdymo strategijos
Kadangi TDM susijęs su daugybe skirtingų plėtros proceso elementų, jis gali greitai tapti sudėtingas. Toliau pateiktos strategijos padės jums išlikti susitelkusiems ir nuolat tobulinti savo organizacijos bandymų duomenų valdymo metodas.
1 strategija: pagerinti duomenų teikimą
Siekti nuosekliai trumpinti bandymų duomenų pateikimo laiką naudojant
programinės įrangos testavimo paslaugas
pvz.
ZAPTEST
. Įrankiai su “DevOps” funkcijomis supaprastina testavimą, taikant mažai paliečiamą požiūrį.
Naudodami ZAPTEST vartotojai gali pasirinkti nuosekliuosius, atsitiktinius arba unikalius testo duomenis, naudodami automatinį arba konkretų eilučių skaičių. Jie gali nurodyti duomenų diapazoną ir “ne reikšmės” politiką, kad būtų galima kurti realistiškus duomenų pagrindu atliekamų bandymų scenarijus, skirtus funkciniams (vartotojo sąsajos ir API), našumo ir RPA bandymams.
Be to, automatizuoto testavimo programinė įranga gali pakeisti IT bilietų išdavimo sistemas ir suteikti naudotojams savitarnos sistemą.
2 strategija: mažinti infrastruktūros sąnaudas
Kuriant didėja bandymų duomenų kiekis, todėl vis dažniau naudojami infrastruktūros ištekliai. TDM įrankiai gali padėti sumažinti susijusias infrastruktūros sąnaudas konsoliduojant duomenis, archyvuojant ir taikant procesą, vadinamą žymėjimu, kuris padeda geriau išnaudoti testavimo aplinkos erdvę.
3 strategija: gerinti duomenų kokybę
Testavimo duomenų valdymo sprendimai nuolat gerina duomenų kokybės charakteristikas, sutelkdami dėmesį į tris pagrindinius elementus: duomenų amžių, tikslumą ir dydį.
Kaip pagerinti bandymų duomenų valdymą
TDM nėra statiškas procesas. Atlikę pradinę sąranką, norėsite nuolat tobulėti laikydamiesi šių nurodymų bandymų duomenų valdymo geroji praktika.
1. Izoliuoti duomenis
Atlikdami bandymus kontroliuojamoje aplinkoje, galite atskirti duomenis ir geriau palyginti tikėtiną ir faktinį rezultatą. Izoliavus duomenis taip pat galima atlikti lygiagrečius bandymus.
2. Duomenų bazės saugojimo mažinimas
Testavimo duomenų saugojimas duomenų bazėse sumažina automatinio testavimo greitį ir kartu padidina duomenų izoliavimo sunkumus. Automatizuotos priemonės ir tokie metodai kaip duomenų skaidymas padeda sumažinti duomenų bazės saugyklą.
3. Dėmesys vienetų testams
Laikykitės gairių, nustatytų
testavimo automatizavimo piramidės
, kurioje rekomenduojama, kad vienetiniai testai sudarytų maždaug 50 proc. testavimo. Vieneto testai atliekami nepriklausomai nuo išorinių duomenų, kainuoja daug mažiau nei kiti testavimo tipai ir juos galima palyginti greitai įgyvendinti.
Kaip išmatuoti bandymų duomenų valdymą
Toliau pateikiami rodikliai suteikia svarbios informacijos apie jūsų TDM strategijų veiksmingumą.
1. Ar pakanka bandymų duomenų?
Testavimo duomenų prieinamumą galite įvertinti stebėdami, kiek laiko sugaištate tvarkydami testavimui skirtus duomenis. Jei duomenų nepakanka, kūrimo laikas sulėtėja, o kūrėjai jaučiasi suvaržyti.
2. Ar galima naudoti testavimo duomenis automatizuotam testavimui?
Automatizuotiems testavimo procesams reikia duomenų pagal poreikį. Stebėkite prieinamų duomenų rinkinių procentinę dalį, taip pat prieigos prie jų dažnumą ir atnaujinimo dažnumą.
3. Ar automatizuotus testus riboja testavimo duomenys?
Kiek automatizuotų testų galite atlikti su dabartiniais testų duomenimis? Jei reikia atlikti daugiau bandymų, nei leidžia jūsų duomenys, turėsite dažniau rinkti bandymų duomenis.
Lengviausia ir tiksliausia šiuos matavimus atlikti naudojant bandymų duomenų valdymo programinė įranga.
Privatumo problemos ir kaip jų išvengti
Nors bandymų duomenų valdymas atsirado kaip duomenų rinkimo ir analizės metodas, laikui bėgant jis tapo ne mažiau svarbus siekiant užkirsti kelią įvairioms privatumo problemoms.
1. Duomenų reglamentas
TDM užtikrina, kad jūsų įmonė atitiktų CCPA, HIPAA, GDPR ir visus kitus susijusius duomenų privatumo teisės aktus. Jei bandymų metu duomenys nebus tinkamai užmaskuoti, gali būti taikomos didelės finansinės ir net baudžiamosios sankcijos.
2. Vartotojų pasipriešinimas
Duomenų saugumo pažeidimai gali smarkiai pakenkti įmonės įvaizdžiui, nes naudotojai nenorės naudotis programomis, kurios gali būti nutekintos. Bandomųjų duomenų valdymo įgyvendinimas padeda užsitikrinti naudotojų pasitikėjimą, nes užkerta kelią duomenų nutekėjimui ir užtikrina potencialių naudotojų duomenų saugumą.
Išvada
Testavimo poreikis kuriant programinę įrangą tik didės ir bus vis sudėtingesnis. Norėdamos supaprastinti kūrimo procesus ir kartu išlaikyti kokybės kontrolę, įmonių organizacijos turės naudoti bandymų duomenų valdymo programinę įrangą, ypač bandymų valdymo priemones, pvz.
ZAPTEST
.
Svetainė geriausi testavimo duomenų valdymo įrankiai užtikrina visapusišką, operatyvų testų duomenų kūrimą ir valdymą, todėl geresnę programinę įrangą su didesniu funkcionalumu galima sukurti greičiau nei bet kada anksčiau.
DUK
Čia pateikiami trumpi atsakymai į dažniausiai užduodamus klausimus apie testavimo duomenų valdymą programinės įrangos testavimo srityje.
Kas yra testavimo duomenų valdymas?
Testavimo duomenų valdymas – tai duomenų, reikalingų automatizuotoms duomenų saugyklos testavimo priemonėms, kūrimas, valdymas ir analizė. Procesuose daugiausia dėmesio skiriama aukštos kokybės duomenų, susijusių su konkrečiais testavimo parametrais, identifikavimui, maskavimui ir pateikimui atitinkamoms komandoms.
Geriausias bandymų duomenų valdymo įrankiai automatizuoja daugelį procesų, tokių kaip duomenų rinkimas, užtušavimas ir saugojimas.
Kas yra testavimo duomenys programinės įrangos testavime?
Didelė dalis programinės įrangos testavimui naudojamų duomenų yra gamybiniai duomenys, kuriuos sukuria tikri naudotojai. Dėl privatumo apsaugos taisyklių gamybos duomenis prieš naudojant bandymams reikia užmaskuoti.
Programinės įrangos testavimo duomenys taip pat gali būti sintetiniai, t. y. dirbtinai sukurti siekiant kuo tiksliau atkartoti realių naudotojų elgesį. Ji dažnai naudojama naujoms funkcijoms ar atnaujinimams išbandyti prieš juos paleidžiant.
