Cikel razvoja programske opreme je poln izzivov, saj se organizacije soočajo ne le s skrajšanim časom uvajanja na trg, temveč tudi z večjo zapletenostjo aplikacij. Da bi zagotovili, da aplikacije ostanejo stabilne in funkcionalne od začetnega razvoja do lansiranja izdelka in še dlje, morajo organizacije uporabljati različne vrste testiranja.
Seveda se z večanjem kompleksnosti razvoja povečuje tudi zahtevano testiranje. Bistvena sestavina vsakega uspešnega scenarija testiranja je upravljanje testnih podatkov (TDM). Organizacijam na ravni podjetij omogoča racionalizacijo, avtomatizacijo in nadzor nad vsemi vrstami testiranja, hkrati pa zmanjšuje stroške in povečuje kakovost testiranja.
Kaj je upravljanje testnih podatkov (TDM) pri testiranju programske opreme?
Upravljanje testnih podatkov je proces ustvarjanja, upravljanja, izvajanja in zagotavljanja testnih podatkov. Tradicionalno je testiranje razvoja programske opreme potekalo v decentraliziranih silosih, TDM pa združuje testiranje v pristojnosti ene same ekipe, skupine ali oddelka.
Storitve upravljanja podatkov o testiranju zbirajo podatke, potrebne za avtomatizirano testiranje programske opreme, vključno s podatki iz testov enote, integracije in sistemskih testov. Vključuje pridobivanje in shranjevanje ustreznih in natančnih podatkov, potrebnih za avtomatizirane teste, kar zmanjšuje ali odpravlja potrebo po človeški vpletenosti v proces testiranja (koncept, podoben
robotska avtomatizacija procesov
).
Z naraščajočo priljubljenostjo TDM se je razširil na sintetično generiranje podatkov, maskiranje podatkov, podskupine, umetno inteligenco in drugo.
Končno upravljanje testnih podatkov poveča zanesljivost in kakovost končnega programskega izdelka, kar pomeni boljšo izkušnjo za končnega uporabnika. Poleg tega vidik zakrivanja podatkov v TDM pomaga organizacijam pri izpolnjevanju vseh veljavnih zakonov in predpisov o zasebnosti podatkov.
Kdo uporablja upravljanje testnih podatkov (TDM) pri testiranju programske opreme?
Čeprav se odgovor “vsi” morda zdi poenostavljen in širok, je resnica takšna. tehnike upravljanja podatkov o testiranju koristijo vsem vrstam programske opreme. Če se testiranje izvaja med razvojnim ciklom (in bi se moralo), postopki TDM povečajo natančnost, organiziranost in uporabnost rezultatov.
Ker je pri razvoju programske opreme potrebno testiranje, bo TDM koristil prav vsakemu projektu. Vendar pa nekatere organizacije in aplikacije praktično zahtevajo uporabo strategijo upravljanja testnih podatkov.
Aplikacije na ravni podjetja potrebujejo TDM zaradi kompleksnih in večplastnih potreb po testiranju. TDM koristi vsem glavnim področjem testiranja, ki jih najdemo pri razvoju podjetja, vključno s funkcionalnim in nefunkcionalnim testiranjem, testiranjem zmogljivosti in avtomatizacijskim testiranjem.
Poleg tega je zaradi postopkov zakrivanja, ki jih uporablja TDM, njegova uporaba nujna za aplikacije, ki vključujejo osebne ali občutljive podatke, vključno s spletnimi mesti ali aplikacijami, povezanimi z e-trgovanjem, financami in zdravstvom.
Za katere vrste testiranja je namenjeno upravljanje podatkov?
Upravljanje podatkov se osredotoča na tri širše kategorije testiranja.
1. TDM za testiranje zmogljivosti
S testiranjem zmogljivosti se meri zmogljivost aplikacije pri pričakovani delovni obremenitvi, ocenjuje se njena odzivnost, stabilnost in razširljivost. TDM vam omogoča, da se pri testiranju osredotočite na infrastrukturo in elemente, namenjene uporabnikom, ter tako dosežete hitro in zanesljivo delovanje.
Spletna stran najboljša orodja za upravljanje testiranja pomagajo povečati število ciklov osveževanja in ustvarjanja velikih količin podatkov.
2. TDM za funkcionalno testiranje
Pri testiranju zmogljivosti se analizirata hitrost in stabilnost aplikacije, pri funkcionalnem testiranju pa se ugotavlja, ali programska oprema deluje v skladu z vnaprej določenimi zahtevami. V bistvu: Ali programska oprema počne, kar bi morala? Storitve upravljanja testnih podatkov pomagajo ohranjati nadzor kakovosti osnovne aplikacije ter novih in nadgrajenih funkcij.
TDM pomaga zmanjšati ali preprečiti nizko pokritost, omejitve dostopa, dolge roke pridobivanja podatkov, veliko odvisnost in težave, povezane z velikostjo testnega okolja.
3. TDM pri testiranju avtomatizacije
Strategija testnih podatkov za avtomatizacijo in
hiperavtomatizacija
procesi omogočajo delovanje brez dotika, hkrati pa povečujejo natančnost z zmanjšanjem možnosti človeških napak. Postopki upravljanja testnih podatkov se uporabljajo v vseh vrstah orodij za avtomatizacijo upravljanja testnih podatkov in testiranja, vključno z
robotska avtomatizacija procesov
.
A strategija testnih podatkov za avtomatizacijo pomaga odpraviti počasno ustvarjanje podatkov na sprednji strani, pomanjkanje dostopa do dinamičnih podatkov in nezmožnost dostopa do testnega okolja.
Prednosti upravljanja testnih podatkov
Strategije TDM, skupaj z orodji za avtomatizacijo upravljanja testnih podatkov, zagotavljajo številne prednosti za organizacije na ravni podjetij.
1. Izboljša kakovost podatkov
Vsa testiranja na svetu so brezplodna, če temeljijo na nepopolnih, neustreznih ali poškodovanih podatkih. TDM identificira, upravlja in shranjuje podatke, potrebne za avtomatizirano testiranje, tako da lahko zagotovite njihovo ustreznost in popolnost. Poleg tega je s tem, ko ni več potrebe po prenosu podatkov med več preizkuševalci, zmanjšano ali celo odpravljeno kvarjenje podatkov.
2. Razvija realne podatke
Rezultati testiranja bodo neproduktivni, če podatki o testiranju ne bodo natančno predstavljali podatkov iz proizvodnje. TDM organizacijam omogoča, da prepoznajo in shranijo testne podatke, ki zrcalijo podatke iz produkcijskih strežnikov, kar zagotavlja, da testni rezultati odražajo dejanske funkcije programske opreme. To so tako imenovani “realni podatki”, ki so po obliki, količini in drugih dejavnikih podobni proizvodnim podatkom.
3. Izboljšanje dostopa do podatkov
Avtomatizirano testiranje programske opreme deluje učinkovito le, če so podatki na voljo ob vnaprej določenem času. Orodja za testiranje podatkovnega skladišča bodo na primer morda potrebovala dostop do podatkov ob določenem času za namene avtentikacije. Ker se TDM osredotoča na shranjevanje podatkov, so ustrezni podatki vedno pripravljeni, ko jih zahtevata programska oprema za avtomatizirano testiranje in časovni načrt proizvodnje.
4. Zagotavlja skladnost podatkov
TDM pomaga organizacijam ohranjati skladnost z vsemi ustreznimi vladnimi in drugimi predpisi, kot so
HIPPA
,
CCPA
in predpisi EU
GDPR
. Upravljanje testnih podatkov Uredba GDPR in drugi podobni predpisi zahtevajo produkcijske podatke, ki lahko vključujejo uporabniška imena, podatke o lokaciji, osebne podatke in drugo – podatke, ki jih je treba pred testiranjem prikriti.
Spletna stran najboljša orodja za upravljanje testnih podatkov omogočajo organizacijam samodejno anonimizacijo podatkov za notranjo in zunanjo uporabo, da se zagotovi skladnost.
Izzivi in pasti upravljanja testnih podatkov
Upravljanje testnih podatkov prinaša bistvene prednosti za razvoj programske opreme na ravni podjetja, vendar ima tudi potencialne pasti. Z razumevanjem izzivov TDM lahko organizacije predvidijo in zmanjšajo njihove učinke.
1. Produkcijsko kloniranje je počasno in drago
Za pridobitev podatkov za testiranje večina organizacij pridobi podatke iz produkcijskih strežnikov in jih nato anonimizira. Vendar je zbiranje podatkov o produkciji lahko dolgotrajno, zlasti v poznih fazah razvojnega procesa, ko imamo opravka z velikimi količinami kode.
Po kloniranju podatkov jih morate nekje shraniti. Stroški infrastrukture in shranjevanja se lahko hitro povečajo. Te stroške lahko zmanjšate z razrezom podatkov. Namesto kloniranja vseh produkcijskih podatkov bo ekipa izločila manjši, reprezentativen “del” podatkov.
2. Postopki zakrivanja povečujejo stroške in zapletenost
Kot je bilo opisano prej, so podatki o uporabnikih strogo regulirani, tudi za notranje testiranje, in jih je treba anonimizirati. Žal postopek zakrivanja podatkov poveča zapletenost in stroške razvojnega procesa.
Medtem ko se hitrost, natančnost in stroškovna učinkovitost zakrivanja z orodji za samodejno testiranje izboljšajo, se bodo ustrezne ekipe še vedno učile.
Top znaki / razlogi, ki kažejo, da vaša organizacija potrebuje upravljanje testnih podatkov
Čeprav upravljanje podatkov o testiranju koristi vsem uporabnikom pri razvoju programske opreme, organizacije ne dajejo vedno prednosti implementaciji. Naslednji znaki kažejo, da bo imela organizacija skoraj takojšnje koristi od uvedbe TDM:
- Velikost podatkov se povečuje “na vseh področjih”, vključno s povečanjem velikosti podatkovnih nizov, skupnih podatkovnih nizov, instanc podatkovne zbirke in sistemov v višjih fazah verige.
- Veliko časa v proizvodnji se porabi za pripravo podatkov za testiranje.
- Podatki o proizvodnji močno presegajo količino razpoložljivih podatkov o testiranju.
- Funkcije aplikacij so v živo z napakami.
- Ekipe za testiranje so decentralizirane ali se morajo zanašati na podatke iz osrednjega vira.
- Ekipe za testiranje so preobremenjene in ne morejo slediti potrebam po testiranju.
- Večina podatkov o testiranju se pridobi iz podatkov v začetnem toku.
- Testnih podatkovnih nizov ni mogoče ponovno uporabiti ali enostavno podvojiti.
Upravljanje testnih podatkov med drugim pomaga zmanjšati, odpraviti in preprečiti te težave.
Vrste podatkov pri testiranju programske opreme
Programske aplikacije med razvojem in po izdaji ustvarjajo neverjetne količine podatkov. Spletna stran postopek upravljanja podatkov o preskusih se običajno osredotoča na naslednje vrste podatkov:
1. Podatki o proizvodnji
Proizvodne podatke ustvarijo resnični uporabniki, ki uporabljajo vašo aplikacijo. Glede na velikost baze uporabnikov in zapletenost aplikacije lahko obseg produkcije zelo hitro postane zelo velik, zato je običajno razdeljen na podskupine glede na potrebe po testiranju.
Upoštevajte, da produkcijski podatki pogosto vsebujejo občutljive informacije glede na
vprašanjem skladnosti
, kot so zdravstveni in finančni podatki, ki jih je treba prikriti.
2. Sintetični podatki
Sintetični podatki se ustvarijo ročno ali s samodejnimi orodji za testiranje. Kar se da natančno simulira obnašanje resničnega uporabnika.
Sintetični podatki so omejeno uporabni, čeprav se izognejo potrebi po zameglitvi podatkov. Uporablja se predvsem za testiranje obremenitve novih funkcij.
Natančno ustvarjanje sintetičnih podatkov zahteva visoko raven strokovnega znanja, čeprav je z avtomatiziranim orodjem za upravljanje testnih podatkov to lažje.
3. Veljavni podatki
Veljavni podatki so izraz, ki se uporablja za opis podatkov, pridobljenih brez nepričakovanih napak ali incidentov. Oblika, vrednosti in količina podatkov so skladni s pričakovanji pred preizkusom. Veljavni podatki preverjajo tako imenovano “srečno pot”, ko pot uporabnika poteka po predvideni poti.
4. Neveljavni podatki
Neveljavni podatki izhajajo iz “nesrečne poti”. To so podatki iz nepričakovanih scenarijev in napak. Neveljavni podatki se uporabljajo tudi kot del testiranja kaosa, pri katerem se preizkušajo omejitve aplikacije ob poplavi slabih podatkov.
Kaj so “kakovostni podatki” za namene testiranja programske opreme?
Testiranje z nepopolnimi ali nepomembnimi podatki je pogosto slabše kot popolna opustitev testiranja, saj bodo sklepi in posledično sprejeti ukrepi nepravilni. Toda kako organizacije prepoznajo “dobre” podatke za namene testiranja programske opreme? Poiščite te tri značilnosti kakovosti podatkov:
1. Natančnost
Dobri podatki natančno odražajo postopke iz resničnega življenja. Če uporabljate zamaskirane produkcijske podatke, se morajo neposredno nanašati na področje, ki ga testirate – ne smejo biti naključni vzorec vedenja uporabnikov. Sintetični podatki morajo biti natančno podobni dejanskemu vedenju uporabnikov, vključno z njihovo nepredvidljivo naravo.
2. Veljavnost
Dobri podatki ustrezajo namenu scenarija testiranja. Večina spletnih kupcev na primer ne kupi 200 količin enega izdelka, zato je obsežno testiranje obnašanja sistema v takem primeru slaba poraba virov. Vendar pa želite preveriti situacije, v katerih ljudje kupijo deset izdelkov.
3. Izjeme
Podatki morajo zajemati vprašanja, ki se bodo verjetno pojavila, vendar redko. Scenarij, v katerem kupec plača izdelek s kodo kupona, je pogost primer “podatkov o izjemah” na področju e-trgovine.
Katera vprašanja si morate zastaviti pred in med načrtovanjem upravljanja testiranja podatkov?
Uspeh testiranja je v veliki meri odvisen od faze načrtovanja. V začetnih fazah si morajo ekipe zastaviti naslednja vprašanja.
1. Katere podatke potrebujemo?
Določanje podatkov, ki jih je treba zbrati, je dvodelno. Najprej se mora nanašati na scenarij testiranja. Prav tako mora biti poslovno relevantna, da bi testiranje ostalo stroškovno učinkovito in uspešno.
2. Koliko podatkov potrebujemo?
Preveč podatkov, na primer kopiranje vseh proizvodnih podatkov, je drago, zamudno in preveč zaplete postopek. Po drugi strani pa bodo rezultati netočni, če bo vzorec premajhen.
3. Kdaj potrebujemo podatke?
Ali je testiranje načrtovano ali morajo biti podatki na voljo na zahtevo? Ekipe morajo pred začetkom testiranja uskladiti vse urnike testiranja in cikle osveževanja.
4. Katera vrsta testiranja je potrebna?
Avtomatizacija testiranja programske opreme zahteva stabilne in predvidljive podatkovne nize. Če se podatki, potrebni za testiranje, precej razlikujejo, lahko ročno testiranje prinese boljše rezultate.
Koraki pri upravljanju testiranja podatkov
Čeprav se posebnosti razlikujejo, bodo razvijalci programske opreme na ravni podjetja pri izvajanju strategije TDM na splošno upoštevali naslednje korake.
1. Ustvarjanje podatkov – tehnike ustvarjanja podatkov za testiranje itd.
Če želite ustvariti učinkovite podatke, morate upoštevati njihovo natančnost in ustreznost. Ali ponazarja realne scenarije? Poleg tega morate ustvariti podatke o izjemah, ki zajemajo scenarije zunaj običajnih uporabniških dejavnosti.
2. Zameglitev podatkov
Da bi ohranili skladnost s predpisi, boste morali zakriti vse proizvodne podatke. Najpogostejše vrste zakrivanja so anagramiranje, šifriranje, zamenjava in izničevanje. Medtem ko je ročno zakrivanje mogoče v omejenem obsegu, pa je za zakrivanje na ravni podjetja potrebno avtomatizirano orodje.
3. Rezanje podatkov
Kopiranje vseh proizvodnih podatkov je pogosto potrata sredstev in časa. Z razrezom podatkov se zbere obvladljiv nabor ustreznih podatkov, kar poveča hitrost in stroškovno učinkovitost testiranja.
4. Zagotavljanje
Zagotavljanje poteka po pridobitvi in zakritju podatkov. Med zagotavljanjem se podatki prenesejo v testno okolje. Avtomatizirana orodja omogočajo vnos testnih nizov v testna okolja s pomočjo integracije CI/CD z možnostjo ročnega prilagajanja.
5. Integracije
Testne podatke iz različnih virov v ekosistemu IT je treba vključiti v cevovod CI/CD (cevovod CI/CD je vzpostavljen postopek za spremembe kode). Za integracijo je treba zgodaj prepoznati vse podatkovne kanale.
6. Ustvarjanje različic
Ustvarjanje različic testnih podatkov pomaga ekipam ponavljati teste in oceniti rezultate. Poleg tega različice omogočajo spremljanje natančnih sprememb parametrov preskušanja.
Značilnosti in lastnosti upravljanja podatkov o preskusih
TDM se prilagaja nenehno spreminjajočim se potrebam vsakega projekta razvoja programske opreme. Ne glede na morebitne prilagoditve, ki so potrebne v organizaciji, pa bo proces TDM imel tudi naslednje značilnosti:
1. Izboljšana kakovost in zvestoba podatkov
TDM poveča natančnost in realističnost podatkov testiranja, tako da so resnično reprezentativen vzorec vedenja uporabnikov. Vsi postopki vodijo k enemu cilju: zanesljivi in stabilni uporabniški izkušnji.
2. Skladnost s predpisi
Programska oprema za upravljanje testnih podatkov zagotavlja, da so vsi produkcijski podatki pred testiranjem ustrezno zakriti, kar vaši organizaciji zagotavlja skladnost z vsemi predpisi o zasebnosti. Če boste ostali skladni s predpisi, se boste izognili pravnim posledicam, vključno z globami, in negativnim odnosom z javnostjo.
3. Izboljšana kakovost izdelkov
Zagotavljanje kakovosti je dolgotrajen in drag proces, ki pa je potreben tudi za uvedbo funkcionalnih in uporabniku prijaznih aplikacij. Postopki TDM omogočajo hitrejše prepoznavanje napak, večjo varnost in bolj vsestransko testiranje v primerjavi s tradicionalno ločeno metodo.
Kako implementirati upravljanje testnih podatkov
Programski izdelek vaše organizacije bo narekoval različne posebnosti testiranja, vendar je osnovno izvajanje konceptov upravljanja testnih podatkov vključuje naslednjih pet korakov:
Korak 1: Načrtovanje
Začnite z oblikovanjem skupine za testiranje podatkov, ki bo določila zahteve za upravljanje testnih podatkov in dokumentacijo ter hkrati pripravila celovit načrt testiranja.
Korak 2: Analiza
V fazi analize se združijo zahteve po podatkih v različnih skupinah. Prav tako se izvajajo varnostne kopije, shranjevanje in podobna logistična vprašanja.
Korak 3: Oblikovanje
Faza načrtovanja je zadnja točka načrtovanja pred začetkom testiranja. Ekipe morajo opredeliti vse vire podatkov in dokončati načrte za komunikacijo, dokumentacijo in testne dejavnosti.
Korak 4: Gradnja
V fazi izdelave se “guma sreča s cesto”. Načrti se izvajajo. Najprej pride do prikrivanja podatkov. Nato naredite varnostno kopijo podatkov. Na koncu se izvede testiranje.
Korak 5: Vzdrževanje
Po spletni strani Izvajanje upravljanja podatkov o testiranju, bo moralo podjetje vzdrževati postopke v celotnem življenjskem ciklu projekta. Vzdrževanje TDM vključuje odpravljanje težav, nadgradnjo obstoječih testnih podatkov in dodajanje novih vrst podatkov.
Strategije upravljanja podatkov o testiranju
Ker se TDM dotika toliko različnih elementov razvojnega procesa, se lahko hitro zaplete. Naslednje strategije vam omogočajo, da ostanete osredotočeni in nenehno izboljšujete svojo organizacijo. pristop k upravljanju testnih podatkov.
Strategija 1: Izboljšanje zagotavljanja podatkov
dosledno skrajšati čas dostave testnih podatkov z uporabo
storitev testiranja programske opreme
kot so
ZAPTEST
. Orodja z zmožnostmi DevOps poenostavijo testiranje s preprostim pristopom.
Z ZAPTEST lahko uporabniki izberejo zaporedne, naključne ali edinstvene testne podatke z uporabo samodejnega ali določenega števila vrstic. Določijo lahko obseg podatkov in politike “zunaj vrednosti”, ki omogočajo ustvarjanje realističnih testnih scenarijev na podlagi podatkov za funkcionalno testiranje (uporabniški vmesnik in API), testiranje zmogljivosti in RPA.
Poleg tega lahko programska oprema za avtomatizirano testiranje nadomesti sisteme IT za izdajo vozovnic s samopostrežnim sistemom za uporabnike.
Strategija 2: Zmanjšanje stroškov infrastrukture
Količina testnih podatkov med razvojem narašča, kar povečuje porabo infrastrukturnih virov. Orodja TDM lahko s konsolidacijo podatkov, arhiviranjem in postopkom, imenovanim bookmarking, ki omogoča boljšo uporabo prostora v okolju za testiranje, pomagajo zmanjšati povezane infrastrukturne stroške.
Strategija 3: Izboljšanje kakovosti podatkov
Rešitve za upravljanje testnih podatkov nenehno izboljšujejo značilnosti kakovosti podatkov, saj se osredotočajo na tri ključne elemente: starost, natančnost in velikost podatkov.
Kako izboljšati upravljanje testnih podatkov
TDM ni statičen proces. Po začetni nastavitvi si boste prizadevali za nenehne izboljšave, in sicer z naslednjimi ukrepi najboljše prakse upravljanja testnih podatkov.
1. Izolacija podatkov
Z izvajanjem testov v nadzorovanem okolju lahko izolirate podatke in tako bolje primerjate pričakovane in dejanske rezultate. Izoliranje podatkov omogoča tudi vzporedno testiranje.
2. Zmanjšanje shranjevanja podatkovne zbirke
Shranjevanje testnih podatkov v podatkovnih zbirkah zmanjšuje hitrost samodejnega testiranja, hkrati pa povečuje težave pri izolaciji podatkov. Avtomatizirana orodja in tehnike, kot je rezanje podatkov, pomagajo zmanjšati količino potrebnega shranjevanja podatkov v zbirki podatkov.
3. Osredotočite se na teste enot
Upoštevajte smernice, ki jih je določil
piramida avtomatizacije testiranja
, ki priporoča, da testi enot predstavljajo približno 50 % testiranja. Testi enot potekajo neodvisno od zunanjih podatkov, stanejo veliko manj kot druge vrste testiranja in jih je mogoče relativno hitro izvesti.
Kako izmeriti upravljanje testnih podatkov
Naslednje metrike zagotavljajo ključne informacije o učinkovitosti strategij TDM.
1. Ali je na voljo dovolj testnih podatkov?
Razpoložljivost testnih podatkov lahko merite tako, da spremljate čas, porabljen za upravljanje podatkov za uporabo pri testiranju. Če ni na voljo dovolj podatkov, se čas razvoja upočasni, razvijalci pa se počutijo omejene.
2. Ali so testni podatki na voljo za avtomatizirano testiranje?
Avtomatizirani postopki testiranja zahtevajo podatke na zahtevo. Spremljajte odstotek razpoložljivih podatkovnih nizov ter pogostost dostopa do njih in pogostost njihovega osveževanja.
3. Ali so avtomatizirani testi omejeni s podatki za testiranje?
Koliko avtomatiziranih testov lahko izvedete s trenutnimi testnimi podatki? Če morate izvesti več testov, kot jih omogočajo vaši podatki, morate podatke o testih zbirati pogosteje.
Te meritve najlažje in najnatančneje opravite z programsko opremo za upravljanje podatkov o preskusih.
Vprašanja zasebnosti in kako jih preprečiti
Čeprav je upravljanje podatkov o testiranju nastalo kot metoda za zbiranje in analizo podatkov, je sčasoma postalo enako pomembno tudi za preprečevanje različnih težav z zasebnostjo.
1. Uredba o podatkih
TDM poskrbi, da vaše podjetje ostane v skladu s CCPA, HIPAA, GDPR in vsemi drugimi ustreznimi predpisi o zasebnosti podatkov. Če podatkov med testiranjem ne prikrijete pravilno, lahko pride do znatnih finančnih in celo morebitnih kazenskih sankcij.
2. Nasprotovanje potrošnikov
Vdori podatkov lahko povzročijo veliko škodo podobi podjetja, saj uporabniki neradi uporabljajo aplikacije, ki so nagnjene k uhajanju podatkov. Izvajanje upravljanja testnih podatkov pomaga pridobiti zaupanje uporabnikov, saj preprečuje uhajanje podatkov in zagotavlja potencialnim uporabnikom, da bodo njihovi podatki varni.
Zaključek
Potreba po testiranju pri razvoju programske opreme bo vedno bolj potrebna in zapletena. Da bi poenostavili razvojne procese in hkrati ohranili nadzor kakovosti, bodo morale organizacije v podjetjih uporabljajo programsko opremo za upravljanje testnih podatkov, zlasti orodja za upravljanje testov, kot so tista, ki jih ustvarjajo
ZAPTEST
.
Spletna stran najboljša orodja za upravljanje testnih podatkov zagotavljajo celovito, odzivno ustvarjanje in upravljanje testnih podatkov, kar omogoča vrhunsko programsko opremo z večjo funkcionalnostjo, ki je na voljo hitreje kot kdaj koli prej.
Pogosta vprašanja
Tukaj so kratki odgovori na pogosta vprašanja o upravljanju testnih podatkov pri testiranju programske opreme.
Kaj je upravljanje testnih podatkov?
Upravljanje testnih podatkov je ustvarjanje, upravljanje in analiza podatkov, ki so potrebni za avtomatizirana orodja za testiranje podatkovnega skladišča. Procesi se osredotočajo na prepoznavanje visokokakovostnih podatkov, ki se nanašajo na določene parametre testiranja, njihovo maskiranje in posredovanje ustreznim ekipam.
Najboljši orodja za upravljanje testnih podatkov avtomatizirajo številne postopke, kot so zbiranje, zakrivanje in shranjevanje podatkov.
Kaj so testni podatki pri testiranju programske opreme?
Velik del podatkov, ki se uporabljajo pri testiranju programske opreme, so produkcijski podatki, ki jih ustvarijo resnični uporabniki. Zaradi predpisov o zasebnosti je treba proizvodne podatke pred uporabo pri testiranju prikriti.
Podatki za testiranje programske opreme so lahko tudi sintetični, kar pomeni, da so umetno izdelani tako, da čim natančneje posnemajo vedenje resničnih uporabnikov. Pogosto se uporablja za preizkušanje novih funkcij ali nadgradenj, preden se začnejo uporabljati v živo.
