Programmatūras izstrādes cikls ir pilns ar izaicinājumiem, jo organizācijas saskaras ne tikai ar īsāku laiku, kas nepieciešams, lai laistu produktu tirgū, bet arī ar pieaugošu lietojumprogrammu sarežģītību. Lai nodrošinātu lietojumprogrammu stabilitāti un funkcionalitāti no sākotnējās izstrādes līdz produkta laišanai tirgū un pēc tam, organizācijām ir jāizmanto dažādi testēšanas veidi.
Protams, pieaugot izstrādes sarežģītībai, palielinās arī nepieciešamā testēšana. Jebkura veiksmīga testēšanas scenārija būtiska sastāvdaļa ir testēšanas datu pārvaldība (TDM). Tas ļauj uzņēmumu līmeņa organizācijām racionalizēt, automatizēt un kontrolēt visus izmantotos testēšanas veidus, vienlaikus samazinot izmaksas un paaugstinot testēšanas kvalitāti.
Kas ir testēšanas datu pārvaldība (TDM) programmatūras testēšanā?
Testēšanas datu pārvaldība ir testēšanas datu izveides, pārvaldības, ieviešanas un piegādes process. Tradicionāli programmatūras izstrādes testēšana notika decentralizēti, bet TDM konsolidē testēšanu vienas komandas, grupas vai nodaļas pārziņā.
Testēšanas datu pārvaldības pakalpojumi apkopo automatizētiem programmatūras testiem nepieciešamos datus, tostarp datus no vienību, integrācijas un sistēmas testiem. Tā ietver automatizētajiem testiem nepieciešamo atbilstošu un precīzu datu iegūšanu un glabāšanu, samazinot vai novēršot nepieciešamību testēšanas procesā iesaistīt cilvēku (koncepcija, kas ir līdzīga kā
robotizēta procesu automatizācija
).
Līdz ar TDM popularitātes pieaugumu tā ir paplašinājusies, iekļaujot sintētisko datu ģenerēšanu, datu maskēšanu, apakšgrupu veidošanu, mākslīgo intelektu un daudz ko citu.
Visbeidzot, testa datu pārvaldība palielina gatavā programmatūras produkta uzticamību un kvalitāti, tādējādi nodrošinot augstāku gala lietotāja pieredzi. Turklāt TDM datu aizsegšanas aspekts palīdz organizācijām ievērot visus piemērojamos datu konfidencialitātes likumus un noteikumus.
Kas izmanto testēšanas datu pārvaldību (TDM) programmatūras testēšanā?
Lai gan atbilde “ikviens” var šķist vienkāršota un plaša, patiesībā ir tā, ka testēšanas datu pārvaldības metodes izmantot visu veidu programmatūras lietojumprogrammas. Ja testēšana notiek izstrādes cikla laikā (un tā būtu jāveic), TDM procesi palielina rezultātu precizitāti, organizētību un lietderību.
Tā kā visu programmatūras izstrādes procesu laikā ir jāveic testēšana, TDM noderēs būtībā jebkuram projektam. Tas nozīmē, ka dažās organizācijās un lietojumprogrammās praktiski ir obligāti jāizmanto testēšanas datu pārvaldības stratēģiju.
Uzņēmumu līmeņa lietojumprogrammām ir nepieciešams TDM, jo tām ir sarežģīta un daudzpusīga testēšana. TDM ir noderīgs visās galvenajās uzņēmumu izstrādes testēšanas jomās, tostarp funkcionālajā, nefunkcionālajā, veiktspējas un automatizācijas testēšanā.
Turklāt TDM aizklāšanas procesu dēļ to ir svarīgi izmantot lietojumprogrammās, kas saistītas ar personas vai sensitīviem datiem, tostarp vietnēs vai lietojumprogrammās, kas saistītas ar e-komerciju, finansēm un veselības aprūpi.
Kādiem testēšanas veidiem ir paredzēta datu pārvaldība?
Datu pārvaldība koncentrējas uz trim plašām testēšanas kategorijām.
1. TDM veiktspējas testēšanai
Veiktspējas testēšana ļauj novērtēt lietojumprogrammas veiktspēju, ņemot vērā paredzamo darba slodzi, novērtējot tās reaģēšanas spēju, stabilitāti un mērogojamību. TDM ļauj koncentrēties uz infrastruktūras un lietotāju saskarē esošo elementu testēšanu, lai panāktu ātru un uzticamu veiktspēju.
Portāls Labākie testēšanas pārvaldības rīki palīdz palielināt atsvaidzināšanas ciklu skaitu un palielināt datu apjomu.
2. TDM funkcionālajai testēšanai
Veiktspējas testēšanā tiek analizēts lietojumprogrammas ātrums un stabilitāte, savukārt funkcionālajā testēšanā tiek noskaidrots, vai programmatūra darbojas saskaņā ar iepriekš noteiktajām prasībām. Būtībā: Vai programmatūra dara to, kas tai jādara? Testēšanas datu pārvaldības pakalpojumi palīdz uzturēt kvalitātes kontroli pār lietojumprogrammas kodolu, kā arī jaunām un uzlabotām funkcijām.
TDM palīdz mazināt vai novērst zemu pārklājumu, piekļuves ierobežojumus, garus datu ieguves termiņus, lielu atkarību un problēmas, kas saistītas ar testēšanas vides lielumu.
3. TDM automatizētajā testēšanā
Testēšanas datu stratēģija automatizācijai un
hiperautomatizācija
procesi ļauj veikt darbības bez pieskārieniem, vienlaikus palielinot precizitāti, samazinot cilvēka kļūdas iespējamību. Testa datu pārvaldības procesus izmanto visos testēšanas datu pārvaldības automatizācijas rīku un testēšanas veidos, tostarp.
robotizēta procesu automatizācija
.
A Testa datu stratēģija automatizācijai palīdz mazināt lēno front-end datu izveidi, piekļuves trūkumu dinamiskiem datiem un nespēju piekļūt testēšanas videi.
Testēšanas datu pārvaldības priekšrocības
TDM stratēģijas, kā arī testēšanas datu pārvaldības automatizācijas rīkiem, sniedz vairākas priekšrocības uzņēmumu līmeņa organizācijām.
1. Uzlabo datu kvalitāti
Visas pasaules pārbaudes ir neauglīgas, ja to pamatā ir nepilnīgi, neatbilstoši vai bojāti dati. TDM identificē, pārvalda un glabā automatizētai testēšanai nepieciešamos datus, lai jūs varētu nodrošināt, ka tie ir atbilstoši un pilnīgi. Turklāt, izbeidzot datu pārsūtīšanu starp vairākiem testētājiem, datu bojājumi tiek samazināti līdz minimumam vai pat novērsti.
2. Izstrādā reālistiskus datus
Testēšanas rezultāti nebūs produktīvi, ja testēšanas dati precīzi neatspoguļo ražošanas datus. TDM ļauj organizācijām identificēt un uzglabāt testēšanas datus, kas atspoguļo ražošanas serveros atrodamos datus, tādējādi nodrošinot, ka testēšanas rezultāti atspoguļo reālās programmatūras funkcijas. Datus dēvē par “reālistiskiem datiem”, kas pēc formāta, daudzuma un citiem faktoriem ir līdzīgi ražošanas datiem.
3. Uzlabo piekļuvi datiem
Automatizēta programmatūras testēšana darbojas efektīvi tikai tad, ja dati ir pieejami iepriekš noteiktos laikos. Piemēram, datu noliktavas testēšanas rīkiem var būt nepieciešams piekļūt datiem noteiktos laikos autentifikācijas nolūkos. Tā kā TDM koncentrējas uz datu glabāšanu, attiecīgie dati vienmēr ir gatavi, kad to pieprasa automatizētā testēšanas programmatūra un ražošanas grafiks.
4. Nodrošina datu atbilstību
TDM palīdz organizācijām nodrošināt atbilstību visiem attiecīgajiem valdības un citiem noteikumiem, piemēram.
HIPPA
,
CCPA
, un ES
GDPR
. Testēšanas datu pārvaldība GDPR un citi līdzīgi noteikumi pieprasa ražošanas datus, kas var ietvert lietotāju vārdus, atrašanās vietas datus, personisko informāciju un citus datus – datus, kurus pirms testēšanas ir nepieciešams maskēt.
Portāls Labākie testēšanas datu pārvaldības rīki ļauj organizācijām automātiski anonimizēt datus gan iekšējai, gan ārējai lietošanai, lai nodrošinātu atbilstību.
Testēšanas datu pārvaldības izaicinājumi un nepilnības
Lai gan testēšanas datu pārvaldība sniedz būtiskas priekšrocības uzņēmuma līmeņa programmatūras izstrādē, tai ir arī potenciāli trūkumi. Izpratne par TDM radītajām problēmām ļauj organizācijām paredzēt un mazināt to ietekmi.
1. Produkcijas klonēšana ir lēna un dārga
Lai iegūtu testēšanas datus, vairums organizāciju datus iegūst no ražošanas serveriem un pēc tam tos anonimizē. Tomēr ražošanas datu vākšana var būt laikietilpīga, īpaši izstrādes procesa beigās, kad tiek strādāts ar lielu kodu apjomu.
Pēc datu klonēšanas tos ir nepieciešams kaut kur glabāt. Infrastruktūras un glabāšanas izmaksas var ātri pieaugt. Šīs izmaksas var mazināt, izmantojot datu sadalīšanu pa daļām. Tā vietā, lai klonētu visus ražošanas datus, komanda no tiem atdalīs mazāku, reprezentatīvu datu “daļu”.
2. Slēpšanas procesi palielina izmaksas un sarežģītību
Kā aprakstīts iepriekš, lietotāju dati ir stingri reglamentēti, pat iekšējai testēšanai, un tiem ir nepieciešama anonimizācija. Diemžēl datu aizsegšanas process sarežģī izstrādes procesu un palielina izmaksas.
Lai gan ar automatizētajiem testēšanas rīkiem tiek uzlabots aizklāšanas ātrums, precizitāte un izmaksu efektivitāte, attiecīgajām komandām joprojām būs nepieciešams mācīties.
Top pazīmes / iemesli, kas norāda, ka jūsu organizācijai ir nepieciešama testa datu pārvaldība
Lai gan testēšanas datu pārvaldība ir izdevīga visai programmatūras izstrādei, organizācijas ne vienmēr piešķir prioritāti tās ieviešanai. Tālāk norādītās pazīmes liecina, ka TDM ieviešana organizācijai dos tūlītēju labumu:
- Datu lielums palielinās “visos aspektos”, tostarp datu kopas lieluma, kopējo datu kopu, datubāzes gadījumu un augšupējo sistēmu lieluma palielināšanās.
- Liela daļa ražošanas laika tiek veltīta datu sagatavošanai testēšanai.
- Ražošanas dati ievērojami pārsniedz pieejamo testēšanas datu apjomu.
- Lietojumprogrammu funkcijas tiek palaistas ar kļūdām.
- Testēšanas komandas ir decentralizētas vai tām ir jāpaļaujas uz datiem no centrālā avota.
- Testēšanas komandas ir pārslogotas un nespēj apmierināt testēšanas vajadzības.
- Lielāko daļu testēšanas datu veido augšupējie dati.
- Testēšanas datu kopas nav atkārtoti izmantojamas vai viegli dublējamas.
Testa datu pārvaldība palīdz samazināt, novērst un novērst šīs un citas problēmas.
Datu veidi programmatūras testēšanā
Programmatūras lietojumprogrammu izstrādes laikā un pēc izlaišanas tiek ģenerēti neticami lieli datu apjomi. Portāls testēšanas datu pārvaldības process parasti koncentrējas uz šādiem datu veidiem:
1. Ražošanas dati
Ražošanas datus ģenerē reāli cilvēki, kas izmanto jūsu lietojumprogrammu. Atkarībā no lietotāju bāzes lieluma un lietojumprogrammas sarežģītības ražošanas apjoms var kļūt ļoti liels un ļoti ātri, tāpēc tas parasti tiek sadalīts apakškopās, pamatojoties uz testēšanas vajadzībām.
Ņemiet vērā, ka ražošanas dati bieži satur sensitīvu informāciju par
atbilstības jautājumiem
, piemēram, medicīniskos un finanšu datus, kuriem nepieciešama maskēšana.
2. Sintētiskie dati
Sintētiskie dati tiek veidoti manuāli vai ar automatizētiem testēšanas rīkiem. Tas pēc iespējas precīzāk simulē reālo lietotāja uzvedību.
Lai gan tas ļauj izvairīties no datu izpludināšanas, sintētisko datu lietderība ir ierobežota. To galvenokārt izmanto jaunu funkciju testēšanai.
Lai precīzi izveidotu sintētiskos datus, ir nepieciešamas augsta līmeņa zināšanas, lai gan automatizēts testēšanas datu pārvaldības rīks to atvieglo.
3. Derīgi dati
Ar terminu “derīgi dati” apzīmē datus, kas iegūti, ja nav neparedzētu kļūdu vai incidentu. Datu formāts, vērtības un daudzums atbilst iepriekšēja testa gaidām. Ar derīgiem datiem tiek pārbaudīts tā dēvētais “laimīgais ceļš”, kad lietotāja ceļojums notiek saskaņā ar paredzēto gaitu.
4. Nederīgi dati
Nederīgi dati izriet no “nelaimīgā ceļa”. Tie ir dati no neparedzētiem scenārijiem un kļūmēm. Nederīgi dati tiek izmantoti arī haosa testēšanā, kurā tiek pārbaudītas lietojumprogrammas robežas, ja tiek saņemti daudz sliktu datu.
Kas ir “labas kvalitātes dati” programmatūras testēšanas vajadzībām?
Testēšana, izmantojot nepilnīgus vai neatbilstošus datus, bieži vien ir sliktāka nekā pilnīga atteikšanās no testēšanas, jo izdarītie secinājumi un turpmāk veiktie pasākumi būs nepareizi. Bet kā organizācijām noteikt “labus” datus programmatūras testēšanas vajadzībām? Meklējiet šīs trīs datu kvalitātes īpašības:
1. Precizitāte
Labi dati precīzi atspoguļo reālās dzīves procedūras. Ja izmantojat maskētus ražošanas datus, tiem ir tieši jāattiecas uz testējamo jomu – tie nevar būt nejauši atlasīti lietotāju uzvedības paraugi. Sintētiskajiem datiem ir precīzi jāatbilst reālajai lietotāju uzvedībai, tostarp to neparedzamībai.
2. Derīgums
Labi dati atbilst jūsu testēšanas scenārija mērķim. Piemēram, vairums tiešsaistes pircēju neiepērk 200 vienas preces vienību, tāpēc plaša sistēmas uzvedības testēšana šādā scenārijā ir nelietderīgs resursu izlietojums. Tomēr vēlaties pārbaudīt situācijas, kad cilvēki iegādājas desmit preces.
3. Izņēmumi
Datiem jāaptver jautājumi, kas, visticamāk, notiks, bet reti. E-komercijas jomā bieži sastopams “izņēmuma datu” piemērs ir scenārijs, kad klients maksā par preci, izmantojot kupona kodu.
Kādi jautājumi jums būtu jāuzdod pirms datu testēšanas pārvaldības plānošanas un tās laikā?
Testēšanas panākumus lielā mērā nosaka plānošanas posmā. Sākotnējos posmos komandām jāuzdod šādi jautājumi.
1. Kādi dati mums ir vajadzīgi?
Datu vākšanas nepieciešamības noteikšana ir divdaļīgs process. Pirmkārt, tam jābūt saistītam ar testēšanas scenāriju. Tai ir jābūt arī lietišķai, lai palīdzētu testēšanai saglabāt rentabilitāti un efektivitāti.
2. Cik daudz datu mums vajag?
Pārāk daudz datu, piemēram, visu ražošanas datu kopēšana, ir dārga, laikietilpīga un pārāk sarežģī procesu. No otras puses, ja izlases lielums ir pārāk mazs, rezultāti būs neprecīzi.
3. Kad mums ir nepieciešami dati?
Vai testēšana ir plānota, vai arī datiem jābūt pieejamiem pēc pieprasījuma? Pirms testēšanas uzsākšanas komandām ir jāsaskaņo visi testēšanas grafiki un atjaunošanas cikli.
4. Kāda veida testēšana ir nepieciešama?
Programmatūras testēšanas automatizācija ir nepieciešamas stabilas, paredzamas datu kopas. Ja testam nepieciešamie dati ievērojami atšķiras, manuālā testēšana var dot labākus rezultātus.
Datu testēšanas pārvaldības soļi
Lai gan specifiskās īpatnības var atšķirties, uzņēmumu līmeņa programmatūras izstrādātāji, īstenojot TDM stratēģiju, parasti ievēro šos soļus.
1. Datu izveide – datu ģenerēšanas metodes testēšanai u. c.
Lai radītu efektīvus datus, ir jāņem vērā to precizitāte un atbilstība. Vai tā atveido reālus scenārijus? Turklāt jums ir jāģenerē izņēmumu dati, kas aptver scenārijus, kuri nav saistīti ar tipisku lietotāja darbību.
2. Datu aizsegšana
Jums būs nepieciešams maskēt visus ražošanas datus, lai saglabātu atbilstību normatīvajiem aktiem. Visbiežāk sastopamie aizsegšanas veidi ir anagrammēšana, šifrēšana, aizvietošana un nullēšana. Lai gan ierobežotā apjomā ir iespējama manuāla aizsegšana, uzņēmuma līmeņa maskēšanai ir nepieciešami automatizēti rīki.
3. Datu sadalīšana pa daļām
Visu ražošanas datu kopēšana bieži vien ir resursu un laika izšķērdēšana. Izmantojot datu šķeldošanu, tiek apkopots pārvaldāms attiecīgo datu kopums, tādējādi palielinot testēšanas ātrumu un rentabilitāti.
4. Nodrošināšana
Nodrošināšana notiek pēc datu iegūšanas un maskēšanas. Nodrošināšanas laikā dati tiek pārvietoti uz testēšanas vidi. Automatizēti rīki nodrošina iespēju ievadīt testu kopas testēšanas vidēs, izmantojot CI/CD integrāciju, ar manuālas pielāgošanas iespēju.
5. Integrācija
Testēšanas dati no dažādiem IT ekosistēmas avotiem ir jāintegrē CI/CD cauruļvadā (CI/CD cauruļvads ir izveidots process, kas attiecas uz izmaiņām kodā). Lai panāktu integrāciju, ir laikus jāidentificē visi datu kanāli.
6. Versiju veidošana
Testa datu versiju izveide palīdz komandām atkārtot testus, lai novērtētu rezultātus. Turklāt šīs versijas ļauj uzraudzīt precīzas testēšanas parametru izmaiņas.
Testa datu pārvaldības raksturojums un īpašības
TDM pielāgojas visu programmatūras izstrādes projektu mainīgajām vajadzībām. Tomēr neatkarīgi no organizācijām nepieciešamajiem pielāgojumiem TDM procesam būs raksturīgas arī šādas iezīmes:
1. Uzlabota datu kvalitāte un uzticamība
TDM palielina jūsu testēšanas datu precizitāti un reālismu, lai nodrošinātu patiesi reprezentatīvu lietotāju uzvedības paraugu. Visi procesi galu galā ved uz vienu mērķi – uzticamu un stabilu lietotāja pieredzi.
2. Atbilstība normatīvajiem aktiem
Testa datu pārvaldības programmatūra nodrošina, ka visi ražošanas dati pirms testēšanas tiek pietiekami maskēti, nodrošinot, ka jūsu organizācija ievēro visus konfidencialitātes noteikumus. Saglabājot atbilstību, jūs izvairīsieties no juridiskām sekām, tostarp soda naudām, un negatīvām sabiedrisko attiecību problēmām.
3. Uzlabota produktu kvalitāte
Kvalitātes nodrošināšana ir laikietilpīgs un dārgs process, taču tas ir arī nepieciešams, lai palaistu funkcionālas un lietotājam draudzīgas lietojumprogrammas. TDM procesi nodrošina ātrāku kļūdu identificēšanu, uzlabotu drošību un daudzpusīgāku testēšanu salīdzinājumā ar tradicionālo izolēto metodi.
Kā īstenot testēšanas datu pārvaldību
Jūsu organizācijas programmatūras produkts noteiks dažādas testēšanas īpatnības, bet pamatieviešana testēšanas datu pārvaldības koncepcijas ietver šādus piecus soļus:
1. solis: plānošana
Sāciet ar datu testēšanas komandas izveidi, kas pēc tam noteiks testēšanas datu pārvaldības prasības un dokumentāciju, vienlaikus izstrādājot visaptverošu testēšanas plānu.
2. solis: analīze
Analīzes posmā tiek konsolidētas visu komandu datu prasības. Tiek īstenoti arī dublēšanas, glabāšanas un līdzīgi loģistikas jautājumi.
3. posms: Dizains
Projektēšanas posms ir pēdējais plānošanas posms pirms testēšanas uzsākšanas. Komandām jāidentificē visi datu avoti, vienlaikus izstrādājot saziņas, dokumentēšanas un testēšanas pasākumu plānus.
4. solis: Veidot
Būvniecības posms ir tas, kurā “gumija savieno ceļu”. Plāni tiek izpildīti. Pirmkārt, notiek datu maskēšana. Pēc tam tiek veikta datu dublēšana. Visbeidzot tiek veikta testēšana.
5. posms: Uzturēšana
Pēc testa datu pārvaldības ieviešana, uzņēmumam būs jāuztur procesi visā projekta dzīves cikla laikā. TDM uzturēšana ietver problēmu novēršanu, esošo testa datu atjaunināšanu un jaunu datu veidu pievienošanu.
Testēšanas datu pārvaldības stratēģijas
Tā kā TDM attiecas uz tik daudziem dažādiem izstrādes procesa elementiem, tas var ātri kļūt sarežģīts. Turpmāk minētās stratēģijas ļauj jums saglabāt koncentrēšanos un nepārtraukti pilnveidot savas organizācijas darbību. testēšanas datu pārvaldības pieeja.
1. stratēģija: uzlabot datu sniegšanu
censties konsekventi samazināt testēšanas datu piegādes laiku, izmantojot
programmatūras testēšanas pakalpojumus
piemēram.
ZAPTEST
. Rīki ar DevOps funkcijām racionalizē testēšanu, izmantojot mazpieskārienu pieeju.
Izmantojot ZAPTEST, lietotāji var izvēlēties secīgus, nejaušus vai unikālus testa datus, izmantojot automātisku vai konkrētu rindu skaitu. Tie var norādīt datu diapazonu un “ārpus vērtībām” politikas, kas ļauj izveidot reālistiskus uz datiem balstītus testēšanas scenārijus funkcionālajai (UI un API), veiktspējas testēšanai un RPA.
Turklāt automatizētā testēšanas programmatūra var aizstāt IT biļešu sistēmas ar lietotāju pašapkalpošanās sistēmu.
2. stratēģija: samazināt infrastruktūras izmaksas
Izstrādes laikā testēšanas datu apjoms pieaug, tāpēc palielinās infrastruktūras resursu izmantošana. TDM rīki var palīdzēt samazināt saistītās infrastruktūras izmaksas, izmantojot datu konsolidāciju, arhivēšanu un procesu, ko sauc par grāmatzīmju veidošanu, kas ļauj labāk izmantot testēšanas vides telpu.
3. stratēģija: uzlabot datu kvalitāti
Testēšanas datu pārvaldības risinājumi nepārtraukti paaugstina datu kvalitātes rādītājus, koncentrējoties uz trim galvenajiem elementiem: datu vecumu, precizitāti un apjomu.
Kā uzlabot testēšanas datu pārvaldību
TDM nav statisks process. Pēc sākotnējās iestatīšanas vēlaties censties veikt nepārtrauktus uzlabojumus, ievērojot šādus norādījumus. testēšanas datu pārvaldības labākā prakse.
1. Izolēt datus
Veicot testus kontrolētā vidē, varat izolēt datus, lai labāk salīdzinātu gaidītos rezultātus ar faktiskajiem. Datu izolēšana ļauj veikt arī paralēlu testēšanu.
2. Minimizēt datubāzes glabāšanu
Testa datu glabāšana datubāzēs samazina automātiskās testēšanas ātrumu, vienlaikus palielinot datu izolēšanas grūtības. Automatizēti rīki un tādas metodes kā datu sadalīšana pa daļām palīdz samazināt nepieciešamo datubāzes glabāšanas apjomu.
3. Koncentrējieties uz vienību testiem
Ievērojiet vadlīnijas, ko nosaka
testēšanas automatizācijas piramīdas
, kurā ieteikts, lai vienības testi veidotu aptuveni 50 % testēšanas. Vienības testi darbojas neatkarīgi no ārējiem datiem, izmaksā daudz mazāk nekā citi testēšanas veidi un ir salīdzinoši ātri īstenojami.
Kā novērtēt testēšanas datu pārvaldību
Turpmāk minētie rādītāji sniedz būtisku informāciju par jūsu TDM stratēģiju efektivitāti.
1. Vai ir pieejams pietiekami daudz testu datu?
Testēšanas datu pieejamību var novērtēt, izsekojot laiku, kas pavadīts, pārvaldot testēšanā izmantojamos datus. Ja nav pieejami pietiekami dati, izstrādes laiks palēnināsies, un izstrādātāji jutīsies ierobežoti.
2. Vai testa dati ir pieejami automatizētai testēšanai?
Automatizētiem testēšanas procesiem ir nepieciešami dati pēc pieprasījuma. Uzraugiet pieejamo datu kopu procentuālo daudzumu, kā arī to, cik bieži tām piekļūst un cik bieži tās tiek atjauninātas.
3. Vai automatizētos testus ierobežo testēšanas dati?
Cik automatizētus testus varat palaist, izmantojot pašreizējos testēšanas datus? Ja nepieciešams veikt vairāk testu, nekā ļauj jūsu dati, jums būs biežāk jāvāc testēšanas dati.
Visvienkāršākais un visprecīzākais veids, kā iegūt šos mērījumus, ir ar testēšanas datu pārvaldības programmatūru.
Konfidencialitātes problēmas un to novēršana
Lai gan testēšanas datu pārvaldība radās kā datu vākšanas un analīzes metode, laika gaitā tā ir kļuvusi vienlīdz svarīga, lai novērstu dažādas privātuma problēmas.
1. Datu regula
TDM nodrošina jūsu uzņēmuma atbilstību CCPA, HIPAA, GDPR un visiem citiem attiecīgajiem datu konfidencialitātes noteikumiem. Ja testēšanas laikā dati netiek pareizi maskēti, var tikt piemērotas ievērojamas finansiālas un, iespējams, pat kriminālsankcijas.
2. Patērētāju pretestība
Datu aizsardzības pārkāpumi var būtiski kaitēt uzņēmuma tēlam, jo lietotāji nevēlas lietot lietojumprogrammu, kas ir pakļauta noplūdēm. Testēšanas datu pārvaldības īstenošana palīdz iegūt lietotāju uzticību, jo novērš datu noplūdes un nodrošina potenciālo lietotāju datu drošību.
Secinājums
Testēšanas nepieciešamība programmatūras izstrādē kļūs arvien nepieciešamāka un sarežģītāka. Lai racionalizētu izstrādes procesus, vienlaikus saglabājot kvalitātes kontroli, uzņēmumu organizācijām būs nepieciešams. izmantot testēšanas datu pārvaldības programmatūru, jo īpaši testēšanas pārvaldības rīkus, piemēram, tādus, ko radījuši
ZAPTEST
.
Portāls Labākie testēšanas datu pārvaldības rīki nodrošina visaptverošu, ātri reaģējošu testēšanas datu izveidi un pārvaldību, ļaujot izstrādāt labāku programmatūru ar plašāku funkcionalitāti, kas tiek piegādāta ātrāk nekā jebkad agrāk.
Biežāk uzdotie jautājumi
Šeit ir īsas atbildes uz biežāk uzdotajiem jautājumiem par testēšanas datu pārvaldību programmatūras testēšanā.
Kas ir testēšanas datu pārvaldība?
Testēšanas datu pārvaldība ir automatizētiem datu noliktavas testēšanas rīkiem nepieciešamo datu izveide, pārvaldība un analīze. Procesos galvenā uzmanība tiek pievērsta augstas kvalitātes datu identificēšanai attiecībā uz konkrētiem testēšanas parametriem, to maskēšanai un nogādāšanai attiecīgajām komandām.
Labākais testēšanas datu pārvaldības rīki automatizē daudzus procesus, piemēram, datu vākšanu, aizsegšanu un uzglabāšanu.
Kas ir testa dati programmatūras testēšanā?
Liela daļa programmatūras testēšanā izmantoto datu ir produkcijas dati, ko ģenerē reāli lietotāji. Privātuma aizsardzības noteikumu dēļ ražošanas datiem pirms to izmantošanas testēšanā ir nepieciešama maskēšana.
Programmatūras testēšanas dati var būt arī sintētiski, kas nozīmē, ka tie ir mākslīgi radīti, lai pēc iespējas precīzāk atkārtotu reālo lietotāju uzvedību. To bieži izmanto, lai pārbaudītu jaunas funkcijas vai atjauninājumus pirms to palaišanas.
