Ο κύκλος ανάπτυξης λογισμικού είναι γεμάτος προκλήσεις, καθώς οι οργανισμοί έρχονται αντιμέτωποι όχι μόνο με μειωμένο χρόνο διάθεσης στην αγορά αλλά και με αυξημένη πολυπλοκότητα των εφαρμογών. Για να διασφαλιστεί ότι οι εφαρμογές παραμένουν σταθερές και λειτουργικές, από την αρχική ανάπτυξη μέχρι την κυκλοφορία του προϊόντος και μετά, οι οργανισμοί πρέπει να χρησιμοποιούν διάφορους τύπους δοκιμών.
Φυσικά, όσο αυξάνεται η πολυπλοκότητα της ανάπτυξης, τόσο αυξάνονται και οι απαιτούμενες δοκιμές. Ένα ζωτικό στοιχείο κάθε επιτυχημένου σεναρίου δοκιμών είναι η διαχείριση δεδομένων δοκιμών (TDM). Επιτρέπει σε οργανισμούς επιχειρηματικού επιπέδου να εξορθολογίζουν, να αυτοματοποιούν και να ελέγχουν όλους τους χρησιμοποιούμενους τύπους δοκιμών, μειώνοντας παράλληλα το κόστος και αυξάνοντας την ποιότητα των δοκιμών.
Τι είναι η Διαχείριση Δεδομένων Δοκιμών (TDM) στις δοκιμές λογισμικού;
Η διαχείριση δεδομένων δοκιμών είναι η διαδικασία δημιουργίας, διαχείρισης, εφαρμογής και παράδοσης δεδομένων δοκιμών. Παραδοσιακά, οι δοκιμές για την ανάπτυξη λογισμικού γίνονταν σε αποκεντρωμένα σιλό, αλλά το TDM ενοποιεί τις δοκιμές υπό την αρμοδιότητα μιας μόνο ομάδας, ομάδας ή τμήματος.
Οι υπηρεσίες διαχείρισης δεδομένων δοκιμών συγκεντρώνουν τα δεδομένα που απαιτούνται για αυτοματοποιημένες δοκιμές λογισμικού, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων από δοκιμές μονάδας, ολοκλήρωσης, διεπαφής χρήστη, λειτουργικές δοκιμές, δοκιμές επιδόσεων, φορτίου και γενικές δοκιμές συστήματος. Περιλαμβάνει την απόκτηση και την αποθήκευση κατάλληλων και ακριβών δεδομένων που απαιτούνται για τις αυτοματοποιημένες δοκιμές, μειώνοντας ή εξαλείφοντας την ανάγκη για ανθρώπινη συμμετοχή στη διαδικασία των δοκιμών (μια έννοια παρόμοια με την
ρομποτική αυτοματοποίηση διαδικασιών
).
Καθώς η TDM έχει αυξηθεί σε δημοτικότητα, έχει επεκταθεί ώστε να περιλαμβάνει τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων, τη συγκάλυψη δεδομένων, την υποκατηγοριοποίηση, την τεχνητή νοημοσύνη και πολλά άλλα.
Εν τέλει, η διαχείριση δεδομένων δοκιμών αυξάνει την αξιοπιστία και την ποιότητα του τελικού προϊόντος λογισμικού, με αποτέλεσμα την ανώτερη εμπειρία του τελικού χρήστη. Επίσης, η πτυχή της απόκρυψης δεδομένων του TDM βοηθά τους οργανισμούς να συμμορφώνονται με όλους τους ισχύοντες νόμους και κανονισμούς περί απορρήτου δεδομένων.
Ποιος χρησιμοποιεί τη Διαχείριση Δεδομένων Δοκιμών (TDM) στις δοκιμές λογισμικού;
Αν και η απάντηση “όλοι” μπορεί να ακούγεται απλοϊκή και ευρεία, η αλήθεια είναι ότι οι τεχνικές διαχείρισης δεδομένων δοκιμών ωφελούν όλους τους τύπους εφαρμογών λογισμικού. Εάν οι δοκιμές πραγματοποιούνται κατά τη διάρκεια του κύκλου ανάπτυξης (και θα έπρεπε να πραγματοποιούνται), οι διαδικασίες TDM αυξάνουν την ακρίβεια, την οργάνωση και τη χρησιμότητα των αποτελεσμάτων.
Επειδή κάθε ανάπτυξη λογισμικού απαιτεί δοκιμές, το TDM θα ωφελήσει ουσιαστικά κάθε έργο. Τούτου λεχθέντος, ορισμένοι οργανισμοί και εφαρμογές πρακτικά επιβάλλουν τη χρήση ενός στρατηγικής διαχείρισης δεδομένων δοκιμών.
Οι εφαρμογές επιχειρηματικού επιπέδου απαιτούν TDM λόγω των πολύπλοκων, πολύπλευρων αναγκών δοκιμών τους. Το TDM ωφελεί όλους τους κύριους τομείς δοκιμών που συναντώνται στην ανάπτυξη επιχειρήσεων, συμπεριλαμβανομένων των λειτουργικών, μη λειτουργικών, επιδόσεων και αυτοματοποιημένων δοκιμών.
Επιπλέον, οι διαδικασίες απόκρυψης του TDM καθιστούν τη χρήση του απαραίτητη για εφαρμογές που περιλαμβάνουν προσωπικά ή ευαίσθητα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων οποιωνδήποτε ιστότοπων ή εφαρμογών που συνδέονται με το ηλεκτρονικό εμπόριο, τα οικονομικά και την υγειονομική περίθαλψη.
Για ποιους τύπους δοκιμών προορίζεται η διαχείριση δεδομένων;
Η διαχείριση δεδομένων επικεντρώνεται σε τρεις μεγάλες κατηγορίες δοκιμών.
1. TDM για δοκιμές επιδόσεων
Η δοκιμή επιδόσεων μετρά την απόδοση μιας εφαρμογής υπό τον αναμενόμενο φόρτο εργασίας, αξιολογώντας την απόκριση, τη σταθερότητα και την επεκτασιμότητά της. Το TDM σας επιτρέπει να εστιάσετε τις δοκιμές σε στοιχεία υποδομής και σε στοιχεία που απευθύνονται στον χρήστη, ώστε να επιτύχετε γρήγορες και αξιόπιστες επιδόσεις.
Το τα καλύτερα εργαλεία διαχείρισης δοκιμών βοηθούν στην αύξηση των κύκλων ανανέωσης και στη μαζική παραγωγή δεδομένων.
2. TDM για λειτουργικές δοκιμές
Ενώ η δοκιμή επιδόσεων αναλύει την ταχύτητα και τη σταθερότητα της εφαρμογής, η λειτουργική δοκιμή καθορίζει αν το λογισμικό λειτουργεί σύμφωνα με τις προκαθορισμένες απαιτήσεις. Ουσιαστικά: Κάνει το λογισμικό αυτό που πρέπει; Οι υπηρεσίες διαχείρισης δεδομένων δοκιμών συμβάλλουν στη διατήρηση του ποιοτικού ελέγχου της βασικής εφαρμογής καθώς και των νέων και αναβαθμισμένων χαρακτηριστικών.
Το TDM συμβάλλει στην ανακούφιση ή την πρόληψη της χαμηλής κάλυψης, των περιορισμών πρόσβασης, των χρονοδιαγραμμάτων προμήθειας δεδομένων, της υψηλής εξάρτησης και των ζητημάτων που σχετίζονται με το μέγεθος του περιβάλλοντος δοκιμών.
3. TDM στις δοκιμές αυτοματισμού
Στρατηγική δεδομένων δοκιμών για αυτοματοποίηση και
υπεραυτοματοποίηση
διαδικασίες επιτρέπουν λειτουργίες χωρίς επαφή, ενώ παράλληλα αυξάνουν την ακρίβεια μειώνοντας την πιθανότητα ανθρώπινου λάθους. Οι διαδικασίες διαχείρισης δεδομένων δοκιμών χρησιμοποιούνται σε όλους τους τύπους εργαλείων αυτοματοποίησης διαχείρισης δεδομένων δοκιμών και δοκιμών, συμπεριλαμβανομένων των εξής
ρομποτική αυτοματοποίηση διαδικασιών
.
A στρατηγική δεδομένων δοκιμής για αυτοματοποίηση συμβάλλει στην ανακούφιση της αργής δημιουργίας δεδομένων στο front-end, της έλλειψης πρόσβασης σε δυναμικά δεδομένα και της αδυναμίας πρόσβασης στο περιβάλλον δοκιμών.
Οφέλη της διαχείρισης δεδομένων δοκιμών
Στρατηγικές TDM, μαζί με εργαλεία αυτοματοποίησης διαχείρισης δεδομένων δοκιμών, παρέχουν πολλαπλά οφέλη για τους οργανισμούς επιχειρηματικού επιπέδου.
1. Βελτιώνει την ποιότητα των δεδομένων
Όλες οι δοκιμές του κόσμου είναι άκαρπες αν βασίζονται σε ελλιπή, άσχετα ή αλλοιωμένα δεδομένα. Το TDM προσδιορίζει, διαχειρίζεται και αποθηκεύει τα δεδομένα που απαιτούνται για τις αυτοματοποιημένες δοκιμές, ώστε να μπορείτε να διασφαλίσετε ότι είναι κατάλληλα και πλήρη. Επιπλέον, τερματίζοντας την ανάγκη μεταφοράς δεδομένων μεταξύ πολλαπλών ελεγκτών, η αλλοίωση των δεδομένων ελαχιστοποιείται, αν όχι εξαλείφεται.
2. Αναπτύσσει ρεαλιστικά δεδομένα
Τα αποτελέσματα των δοκιμών θα είναι μη παραγωγικά εάν τα δεδομένα των δοκιμών δεν αντιπροσωπεύουν με ακρίβεια τα δεδομένα παραγωγής. Το TDM επιτρέπει στους οργανισμούς να εντοπίζουν και να αποθηκεύουν δεδομένα δοκιμών που αντικατοπτρίζουν τα δεδομένα που βρίσκονται στους διακομιστές παραγωγής, διασφαλίζοντας ότι τα αποτελέσματα των δοκιμών αντικατοπτρίζουν τις πραγματικές λειτουργίες του λογισμικού. Αναφέρονται ως “ρεαλιστικά δεδομένα” και είναι παρόμοια με τα δεδομένα παραγωγής ως προς τη μορφή, την ποσότητα και άλλους παράγοντες.
3. Βελτιώνει την πρόσβαση στα δεδομένα
Οι αυτοματοποιημένες δοκιμές λογισμικού λειτουργούν αποτελεσματικά μόνο όταν τα δεδομένα είναι διαθέσιμα σε προκαθορισμένους χρόνους. Για παράδειγμα, τα εργαλεία δοκιμής της αποθήκης δεδομένων μπορεί να χρειάζονται πρόσβαση σε δεδομένα σε ορισμένες χρονικές στιγμές για σκοπούς ελέγχου ταυτότητας. Επειδή το TDM επικεντρώνεται στην αποθήκευση δεδομένων, τα κατάλληλα δεδομένα είναι πάντα έτοιμα όταν απαιτείται από το αυτοματοποιημένο λογισμικό δοκιμών και το χρονοδιάγραμμα παραγωγής.
4. Διασφαλίζει τη συμμόρφωση των δεδομένων
Το TDM βοηθά τους οργανισμούς να διατηρούν τη συμμόρφωση με όλους τους σχετικούς κυβερνητικούς και άλλους κανονισμούς, όπως
HIPPA
,
CCPA
, και τον κανονισμό της ΕΕ
GDPR
. Διαχείριση δεδομένων δοκιμών Ο GDPR και άλλοι παρόμοιοι κανονισμοί απαιτούν δεδομένα παραγωγής που μπορεί να περιλαμβάνουν ονόματα χρηστών, δεδομένα τοποθεσίας, προσωπικές πληροφορίες και πολλά άλλα – δεδομένα που πρέπει να αποκρύπτονται πριν από τη διεξαγωγή δοκιμών.
Το τα καλύτερα εργαλεία διαχείρισης δεδομένων δοκιμών επιτρέπουν στους οργανισμούς να ανωνυμοποιούν αυτόματα τα δεδομένα τόσο για εσωτερική όσο και για εξωτερική χρήση, ώστε να διασφαλίζεται η συμμόρφωση.
Προκλήσεις και παγίδες της διαχείρισης δεδομένων δοκιμών
Ενώ η διαχείριση δεδομένων δοκιμών παρέχει ζωτικά οφέλη για την ανάπτυξη λογισμικού σε επιχειρηματικό επίπεδο, έχει επίσης πιθανές παγίδες. Η κατανόηση των προκλήσεων του TDM επιτρέπει στους οργανισμούς να προβλέψουν και να ελαχιστοποιήσουν τις επιπτώσεις τους.
1. Η κλωνοποίηση παραγωγής είναι αργή και δαπανηρή
Για να αποκτήσουν δεδομένα δοκιμών, οι περισσότεροι οργανισμοί θα αντλήσουν δεδομένα από διακομιστές παραγωγής και στη συνέχεια θα τα ανωνυμοποιήσουν. Ωστόσο, η συλλογή δεδομένων παραγωγής μπορεί να είναι χρονοβόρα, ειδικά στα τέλη της διαδικασίας ανάπτυξης, όταν πρόκειται για μεγάλες ποσότητες κώδικα.
Αφού κλωνοποιήσετε τα δεδομένα, πρέπει να τα αποθηκεύσετε κάπου. Το κόστος υποδομής και αποθήκευσης μπορεί να αυξηθεί γρήγορα. Μπορείτε να μετριάσετε αυτά τα κόστη με τον τεμαχισμό των δεδομένων. Αντί για την κλωνοποίηση όλων των δεδομένων παραγωγής, η ομάδα θα επιλέξει ένα μικρότερο, αντιπροσωπευτικό “κομμάτι” δεδομένων.
2. Οι διαδικασίες απόκρυψης προσθέτουν κόστος και πολυπλοκότητα
Όπως περιγράφηκε προηγουμένως, τα δεδομένα των χρηστών υπόκεινται σε αυστηρή ρύθμιση, ακόμη και για εσωτερικές δοκιμές, και απαιτούν ανωνυμοποίηση. Δυστυχώς, η διαδικασία απόκρυψης δεδομένων προσθέτει πολυπλοκότητα και κόστος στη διαδικασία ανάπτυξης.
Ενώ η ταχύτητα, η ακρίβεια και η αποδοτικότητα της απόκρυψης βελτιώνονται με τα αυτοματοποιημένα εργαλεία δοκιμών, θα εξακολουθεί να υπάρχει μια καμπύλη εκμάθησης για τις σχετικές ομάδες.
Κορυφαία σημάδια / λόγοι που δείχνουν ότι ο οργανισμός σας χρειάζεται διαχείριση δεδομένων δοκιμών
Ενώ όλη η ανάπτυξη λογισμικού επωφελείται από τη διαχείριση δεδομένων δοκιμών, οι οργανισμοί δεν δίνουν πάντα προτεραιότητα στην εφαρμογή. Τα ακόλουθα σημάδια υποδεικνύουν ότι ένας οργανισμός θα δει σχεδόν άμεσα οφέλη από την εφαρμογή του TDM:
- Το μέγεθος των δεδομένων αυξάνεται “σε όλους τους τομείς”, συμπεριλαμβανομένων των αυξήσεων στο μέγεθος των συνόλων δεδομένων, των συνολικών συνόλων δεδομένων, των περιπτώσεων βάσεων δεδομένων και των προγενέστερων συστημάτων.
- Σημαντικό μέρος του χρόνου παραγωγής δαπανάται για την προετοιμασία των δεδομένων για δοκιμές.
- Τα δεδομένα παραγωγής ξεπερνούν κατά πολύ την ποσότητα των διαθέσιμων δεδομένων δοκιμών.
- Τα χαρακτηριστικά της εφαρμογής γίνονται ζωντανά με σφάλματα.
- Οι ομάδες δοκιμών είναι αποκεντρωμένες ή πρέπει να βασίζονται σε δεδομένα από μια κεντρική πηγή.
- Οι ομάδες δοκιμών είναι καταπονημένες και δεν μπορούν να ανταποκριθούν στις ανάγκες δοκιμών.
- Τα ανάντη δεδομένα παράγουν τη συντριπτική πλειονότητα των δεδομένων δοκιμών.
- Τα σύνολα δεδομένων δοκιμών δεν είναι επαναχρησιμοποιήσιμα ή εύκολα αντιγράψιμα.
Η διαχείριση δεδομένων δοκιμών συμβάλλει στη μείωση, διόρθωση και πρόληψη αυτών των προβλημάτων, μεταξύ άλλων.
Τύποι δεδομένων στις δοκιμές λογισμικού
Οι εφαρμογές λογισμικού παράγουν απίστευτο όγκο δεδομένων κατά τη διάρκεια της ανάπτυξης και μετά την κυκλοφορία. Το διαδικασία διαχείρισης δεδομένων δοκιμής συνήθως επικεντρώνεται στους ακόλουθους τύπους δεδομένων:
1. Δεδομένα παραγωγής
Τα δεδομένα παραγωγής παράγονται από πραγματικούς ανθρώπους που χρησιμοποιούν την εφαρμογή σας. Ανάλογα με το μέγεθος της βάσης των χρηστών σας και την πολυπλοκότητα της εφαρμογής σας, ο όγκος της παραγωγής μπορεί να γίνει πολύ μεγάλος, πολύ γρήγορα – γι’ αυτό και συνήθως χωρίζεται σε υποσύνολα με βάση τις ανάγκες δοκιμών.
Σημειώστε ότι τα δεδομένα παραγωγής συχνά περιέχουν ευαίσθητες πληροφορίες σε σχέση με
θέματα συμμόρφωσης
, όπως ιατρικά και οικονομικά δεδομένα, που απαιτούν συσκότιση.
2. Συνθετικά δεδομένα
Τα συνθετικά δεδομένα δημιουργούνται είτε χειροκίνητα είτε με αυτοματοποιημένα εργαλεία δοκιμών. Προσομοιώνει την πραγματική συμπεριφορά των χρηστών όσο το δυνατόν καλύτερα.
Αν και παρακάμπτει την ανάγκη για θόλωση των δεδομένων, τα συνθετικά δεδομένα έχουν περιορισμένη χρησιμότητα. Χρησιμοποιείται κυρίως για δοκιμές φορτίου νέων χαρακτηριστικών.
Η ακριβής δημιουργία συνθετικών δεδομένων απαιτεί υψηλό επίπεδο εμπειρογνωμοσύνης, αν και ένα αυτοματοποιημένο εργαλείο διαχείρισης δεδομένων δοκιμών διευκολύνει τη διαδικασία.
3. Έγκυρα δεδομένα
Έγκυρα δεδομένα είναι ο όρος που χρησιμοποιείται για να περιγράψει τα δεδομένα που παράγονται όταν δεν συμβαίνουν απροσδόκητα σφάλματα ή περιστατικά. Η μορφή, οι τιμές και η ποσότητα των δεδομένων ευθυγραμμίζονται με τις προσδοκίες της προκαταρκτικής εξέτασης. Τα έγκυρα δεδομένα δοκιμάζουν αυτό που ονομάζεται “ευτυχής διαδρομή”, δηλαδή όταν το ταξίδι του χρήστη ακολουθεί την αναμενόμενη πορεία.
4. Μη έγκυρα δεδομένα
Τα μη έγκυρα δεδομένα προέρχονται από το “δυστυχισμένο μονοπάτι”. Είναι τα δεδομένα από απροσδόκητα σενάρια και σφάλματα. Τα μη έγκυρα δεδομένα χρησιμοποιούνται επίσης ως μέρος των δοκιμών χάους, οι οποίες δοκιμάζουν τα όρια μιας εφαρμογής υπό τον κατακλυσμό κακών δεδομένων.
Τι είναι τα “δεδομένα καλής ποιότητας” για σκοπούς δοκιμών λογισμικού;
Η δοκιμή με ελλιπή ή άσχετα δεδομένα είναι συχνά χειρότερη από την πλήρη παραίτηση από τη δοκιμή, καθώς τα συμπεράσματα που θα εξαχθούν και οι επακόλουθες ενέργειες που θα αναληφθούν θα είναι εσφαλμένες. Πώς όμως οι οργανισμοί εντοπίζουν τα “καλά” δεδομένα για σκοπούς δοκιμών λογισμικού; Αναζητήστε αυτά τα τρία χαρακτηριστικά ποιότητας δεδομένων:
1. Ακρίβεια
Τα καλά δεδομένα αντικατοπτρίζουν στενά τις διαδικασίες της πραγματικής ζωής. Εάν χρησιμοποιείτε καλυμμένα δεδομένα παραγωγής, θα πρέπει να αφορούν άμεσα την περιοχή που δοκιμάζετε – δεν μπορεί να είναι ένα τυχαίο δείγμα της συμπεριφοράς των χρηστών. Τα συνθετικά δεδομένα θα πρέπει να μοιάζουν με ακρίβεια με την πραγματική συμπεριφορά των χρηστών, συμπεριλαμβανομένης της απρόβλεπτης φύσης τους.
2. Εγκυρότητα
Τα καλά δεδομένα ανταποκρίνονται στο σκοπό του σεναρίου δοκιμών σας. Για παράδειγμα, οι περισσότεροι ηλεκτρονικοί αγοραστές δεν αγοράζουν 200 ποσότητες ενός και μόνο προϊόντος, οπότε η εκτεταμένη δοκιμή της συμπεριφοράς του συστήματος σε αυτό το σενάριο είναι μια κακή χρήση των πόρων. Ωστόσο, θέλετε να δοκιμάσετε καταστάσεις όπου οι άνθρωποι αγοράζουν δέκα αντικείμενα.
3. Εξαιρέσεις
Τα δεδομένα θα πρέπει να καλύπτουν θέματα που πιθανόν να συμβούν, αλλά σπάνια. Ένα σενάριο όπου ένας πελάτης πληρώνει για ένα προϊόν με έναν κωδικό κουπονιού είναι ένα κοινό παράδειγμα “δεδομένων εξαίρεσης” στο χώρο του ηλεκτρονικού εμπορίου.
Ποιες ερωτήσεις πρέπει να κάνετε πριν και κατά τον προγραμματισμό της διαχείρισης δοκιμών δεδομένων;
Η επιτυχία των δοκιμών καθορίζεται σε μεγάλο βαθμό στη φάση του σχεδιασμού. Κατά τη διάρκεια των αρχικών σταδίων, οι ομάδες θα πρέπει να θέτουν τις ακόλουθες ερωτήσεις.
1. Τι δεδομένα χρειαζόμαστε;
Ο προσδιορισμός των δεδομένων που πρέπει να συλλεχθούν είναι μια διαδικασία δύο μερών. Πρώτον, πρέπει να σχετίζεται με το σενάριο δοκιμής. Πρέπει επίσης να έχει επιχειρηματική συνάφεια για να βοηθήσει τις δοκιμές να παραμείνουν οικονομικά αποδοτικές και αποτελεσματικές.
2. Πόσα δεδομένα χρειαζόμαστε;
Η υπερβολική ποσότητα δεδομένων, όπως η αντιγραφή όλων των δεδομένων παραγωγής, είναι δαπανηρή, χρονοβόρα και περιπλέκει υπερβολικά τη διαδικασία. Από την άλλη πλευρά, εάν το μέγεθος του δείγματος είναι πολύ μικρό, τα αποτελέσματα θα είναι ανακριβή.
3. Πότε χρειαζόμαστε τα δεδομένα;
Η δοκιμή είναι προγραμματισμένη ή τα δεδομένα θα πρέπει να είναι διαθέσιμα κατά παραγγελία; Οι ομάδες θα πρέπει να συντονίζουν όλα τα χρονοδιαγράμματα δοκιμών και τους κύκλους ανανέωσης πριν από την έναρξη των δοκιμών.
4. Τι είδους δοκιμή απαιτείται;
Αυτοματοποίηση δοκιμών λογισμικού απαιτεί σταθερά, προβλέψιμα σύνολα δεδομένων. Εάν τα δεδομένα που απαιτούνται για τη δοκιμή σας διαφέρουν σημαντικά, η χειροκίνητη δοκιμή μπορεί να παράγει καλύτερα αποτελέσματα.
5. Τι είδους εργαλείο χρειάζομαι;
Τι είδους δοκιμές θα πρέπει να εκτελέσετε; Θα χρειαστείτε εργαλεία για να διεξάγετε αποκλειστικά δοκιμές UI Tests, δοκιμές επιδόσεων, δοκιμές API και δοκιμές ιστότοπων; iOS, διασφάλιση ποιότητας, Android, Linux, Windows; Ή θα χρειαστείτε ένα εργαλείο πλήρους στοίβας για τη διεξαγωγή όλων αυτών των τύπων δοκιμών;
Βήματα στη διαχείριση των δοκιμών δεδομένων
Αν και οι λεπτομέρειες ποικίλλουν, οι προγραμματιστές λογισμικού σε επίπεδο επιχείρησης θα ακολουθήσουν γενικά τα παρακάτω βήματα κατά την εφαρμογή μιας στρατηγικής TDM.
1. Δημιουργία δεδομένων – Τεχνικές δημιουργίας δεδομένων για δοκιμές κ.λπ.
Για να δημιουργήσετε αποτελεσματικά δεδομένα, θα πρέπει να εξετάσετε την ακρίβεια και τη συνάφεια τους. Αναπαράγει ρεαλιστικά σενάρια; Επιπλέον, πρέπει να δημιουργείτε δεδομένα εξαιρέσεων, τα οποία καλύπτουν σενάρια εκτός της τυπικής δραστηριότητας του χρήστη.
2. Συγκάλυψη δεδομένων
Θα πρέπει να αποκρύψετε όλα τα δεδομένα παραγωγής για να παραμείνετε εντός της κανονιστικής συμμόρφωσης. Οι πιο συνηθισμένοι τύποι απόκρυψης περιλαμβάνουν αναγραμματισμό, κρυπτογράφηση, αντικατάσταση και μηδενισμό. Ενώ η χειροκίνητη απόκρυψη είναι δυνατή σε περιορισμένο βαθμό, η απόκρυψη σε επίπεδο επιχείρησης απαιτεί αυτοματοποιημένα εργαλεία.
3. Τεμαχισμός δεδομένων
Η αντιγραφή όλων των δεδομένων παραγωγής είναι συχνά σπατάλη πόρων και χρόνου. Με τον τεμαχισμό των δεδομένων, συλλέγεται ένα διαχειρίσιμο σύνολο σχετικών δεδομένων, αυξάνοντας την ταχύτητα και τη σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας των δοκιμών.
4. Παροχή υπηρεσιών
Η παροχή γίνεται μετά τη λήψη των δεδομένων και τη συγκάλυψη. Κατά τη διάρκεια της παροχής, τα δεδομένα μεταφέρονται στο περιβάλλον δοκιμών. Τα αυτοματοποιημένα εργαλεία παρέχουν τη δυνατότητα εισαγωγής συνόλων δοκιμών σε περιβάλλοντα δοκιμών με ενσωμάτωση CI/CD, με δυνατότητα χειροκίνητης προσαρμογής.
5. Ενσωματώσεις
Τα δεδομένα δοκιμών από πολλαπλές πηγές εντός του οικοσυστήματος ΤΠ πρέπει να ενσωματωθούν στον αγωγό CI/CD (ο αγωγός CI/CD είναι η καθιερωμένη διαδικασία για τις αλλαγές κώδικα). Η επίτευξη της ολοκλήρωσης απαιτεί τον έγκαιρο εντοπισμό όλων των διαύλων δεδομένων.
6. Έκδοση
Η δημιουργία εκδόσεων των δεδομένων δοκιμών βοηθά τις ομάδες να επαναλαμβάνουν τις δοκιμές για τη μέτρηση των αποτελεσμάτων. Επιπλέον, οι εκδόσεις επιτρέπουν την παρακολούθηση ακριβών αλλαγών στις παραμέτρους δοκιμής.
Χαρακτηριστικά & ιδιότητες της διαχείρισης δεδομένων δοκιμών
Το TDM προσαρμόζεται στις διαρκώς μεταβαλλόμενες ανάγκες κάθε έργου ανάπτυξης λογισμικού. Ωστόσο, ανεξαρτήτως των προσαρμογών που απαιτούνται για έναν οργανισμό, η διαδικασία ΔΑΔ θα εμφανίζει επίσης τα ακόλουθα χαρακτηριστικά:
1. Βελτίωση της ποιότητας και της πιστότητας των δεδομένων
Το TDM αυξάνει την ακρίβεια και τον ρεαλισμό των δεδομένων των δοκιμών σας, ώστε να παρέχουν ένα πραγματικά αντιπροσωπευτικό δείγμα της συμπεριφοράς των χρηστών. Όλες οι διαδικασίες οδηγούν τελικά σε έναν στόχο: μια αξιόπιστη, σταθερή εμπειρία χρήσης.
2. Κανονιστική συμμόρφωση
Λογισμικό διαχείρισης δεδομένων δοκιμών διασφαλίζει ότι όλα τα δεδομένα παραγωγής καλύπτονται επαρκώς πριν από τη δοκιμή, διατηρώντας τον οργανισμό σας με όλους τους κανονισμούς προστασίας προσωπικών δεδομένων. Παραμένοντας συμμορφούμενοι, θα αποφύγετε νομικές επιπτώσεις, συμπεριλαμβανομένων προστίμων, και αρνητικά ζητήματα δημοσίων σχέσεων.
3. Βελτιωμένη ποιότητα προϊόντος
Η διασφάλιση της ποιότητας είναι μια χρονοβόρα και δαπανηρή διαδικασία, αλλά και απαραίτητη για την έναρξη λειτουργίας λειτουργικών και φιλικών προς τον χρήστη εφαρμογών. Οι διαδικασίες TDM επιτρέπουν ταχύτερο εντοπισμό σφαλμάτων, βελτιωμένη ασφάλεια και πιο ευέλικτες δοκιμές σε σύγκριση με την παραδοσιακή απομονωμένη μέθοδο.
Πώς να εφαρμόσετε τη διαχείριση δεδομένων δοκιμών
Το προϊόν λογισμικού του οργανισμού σας θα υπαγορεύσει ποικίλες λεπτομέρειες δοκιμών, αλλά η βασική εφαρμογή της εννοιών διαχείρισης δεδομένων δοκιμής περιλαμβάνει τα ακόλουθα πέντε βήματα:
Βήμα 1: Σχεδιασμός
Ξεκινήστε σχηματίζοντας μια ομάδα δοκιμής δεδομένων, η οποία στη συνέχεια θα καθορίσει τις απαιτήσεις διαχείρισης και τεκμηρίωσης των δεδομένων δοκιμής, ενώ παράλληλα θα αναπτύξει ένα ολοκληρωμένο σχέδιο δοκιμών.
Βήμα 2: Ανάλυση
Κατά το στάδιο της ανάλυσης, ενοποιούνται οι απαιτήσεις δεδομένων σε όλες τις ομάδες. Εφαρμόζονται επίσης εφεδρικά αντίγραφα ασφαλείας, αποθήκευση και παρόμοια υλικοτεχνικά ζητήματα.
Βήμα 3: Σχεδιασμός
Το στάδιο του σχεδιασμού είναι το τελευταίο σημείο του σχεδιασμού πριν από την έναρξη των δοκιμών. Οι ομάδες θα πρέπει να προσδιορίσουν όλες τις πηγές δεδομένων, ενώ παράλληλα θα πρέπει να οριστικοποιήσουν τα σχέδια για την επικοινωνία, την τεκμηρίωση και τις δραστηριότητες δοκιμών.
Βήμα 4: Κατασκευάστε
Το στάδιο της κατασκευής είναι το σημείο όπου το “λάστιχο συναντά το δρόμο”. Τα σχέδια εκτελούνται. Πρώτον, γίνεται απόκρυψη δεδομένων. Στη συνέχεια, δημιουργούνται αντίγραφα ασφαλείας των δεδομένων. Τέλος, πραγματοποιούνται δοκιμές.
Βήμα 5: Συντήρηση
Μετά το εφαρμογή διαχείρισης δεδομένων δοκιμών, η εταιρεία θα πρέπει να διατηρήσει τις διαδικασίες για τον κύκλο ζωής του έργου. Η συντήρηση TDM περιλαμβάνει την αντιμετώπιση προβλημάτων, την αναβάθμιση των υφιστάμενων δεδομένων δοκιμής και την προσθήκη νέων τύπων δεδομένων.
Στρατηγικές διαχείρισης δεδομένων δοκιμών
Επειδή το TDM αγγίζει τόσα πολλά διαφορετικά στοιχεία της αναπτυξιακής διαδικασίας, μπορεί γρήγορα να γίνει πολύπλοκο. Οι ακόλουθες στρατηγικές σας επιτρέπουν να παραμείνετε εστιασμένοι και να βελτιώνετε συνεχώς τις προσέγγιση διαχείρισης δεδομένων δοκιμών.
Στρατηγική 1: Βελτίωση της παράδοσης δεδομένων
Επιδιώκετε τη συνεχή μείωση του χρόνου παράδοσης των δεδομένων δοκιμών με τη χρήση
υπηρεσίες δοκιμών λογισμικού
όπως
ZAPTEST
. Εργαλεία με δυνατότητες DevOps βελτιώνουν τις δοκιμές με μια προσέγγιση χαμηλών απαιτήσεων.
Με το ZAPTEST οι χρήστες μπορούν να επιλέξουν διαδοχικά, τυχαία ή μοναδικά δεδομένα δοκιμών χρησιμοποιώντας αυτόματο ή συγκεκριμένο αριθμό γραμμών. Μπορούν να καθορίσουν το εύρος δεδομένων και τις πολιτικές “εκτός τιμών”, επιτρέποντας τη δημιουργία ρεαλιστικών σεναρίων δοκιμών με βάση τα δεδομένα για λειτουργικές δοκιμές (UI και API), δοκιμές επιδόσεων και RPA.
Επιπλέον, το λογισμικό αυτοματοποιημένων δοκιμών μπορεί να αντικαταστήσει τα συστήματα έκδοσης εισιτηρίων πληροφορικής με ένα σύστημα αυτοεξυπηρέτησης για τους χρήστες.
Στρατηγική 2: Μείωση του κόστους των υποδομών
Ο όγκος των δεδομένων δοκιμών αυξάνεται κατά τη διάρκεια της ανάπτυξης, με αποτέλεσμα την αυξημένη χρήση πόρων υποδομής. Τα εργαλεία TDM μπορούν να βοηθήσουν στην ελαχιστοποίηση του σχετικού κόστους υποδομής μέσω της ενοποίησης δεδομένων, της αρχειοθέτησης και μιας διαδικασίας που ονομάζεται σελιδοποίηση, η οποία κάνει καλύτερη χρήση του χώρου του περιβάλλοντος δοκιμών.
Στρατηγική 3: Βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων
Λύσεις διαχείρισης δεδομένων δοκιμών αυξάνουν συνεχώς τα χαρακτηριστικά ποιότητας των δεδομένων εστιάζοντας σε τρία βασικά στοιχεία: την ηλικία, την ακρίβεια και το μέγεθος των δεδομένων.
Πώς να βελτιώσετε τη διαχείριση δεδομένων δοκιμών
Το TDM δεν είναι μια στατική διαδικασία. Μετά την αρχική ρύθμιση, θα πρέπει να επιδιώκετε συνεχείς βελτιώσεις ακολουθώντας τα εξής βέλτιστες πρακτικές διαχείρισης δεδομένων δοκιμών.
1. Απομόνωση δεδομένων
Εκτελώντας δοκιμές σε ελεγχόμενο περιβάλλον, μπορείτε να απομονώσετε τα δεδομένα για να συγκρίνετε καλύτερα την αναμενόμενη με την πραγματική απόδοση. Η απομόνωση των δεδομένων επιτρέπει επίσης παράλληλες δοκιμές.
2. Ελαχιστοποίηση του αποθηκευτικού χώρου της βάσης δεδομένων
Η αποθήκευση δεδομένων δοκιμών σε βάσεις δεδομένων μειώνει την ταχύτητα αυτόματων δοκιμών, ενώ παράλληλα αυξάνει τη δυσκολία απομόνωσης των δεδομένων. Τα αυτοματοποιημένα εργαλεία, καθώς και τεχνικές όπως ο τεμαχισμός των δεδομένων, συμβάλλουν στη μείωση του απαιτούμενου όγκου αποθήκευσης στη βάση δεδομένων.
3. Εστίαση στις δοκιμές μονάδας
Ακολουθήστε τις κατευθυντήριες γραμμές που έχει θεσπίσει η
πυραμίδα αυτοματοποίησης δοκιμών
, το οποίο συνιστά να κάνετε τις δοκιμές μονάδας περίπου το 50% των δοκιμών σας. Οι δοκιμές μονάδας εκτελούνται ανεξάρτητα από εξωτερικά δεδομένα, κοστίζουν πολύ λιγότερο από άλλους τύπους δοκιμών και είναι σχετικά γρήγορες στην υλοποίηση.
Πώς να μετρήσετε τη διαχείριση δεδομένων δοκιμής
Οι ακόλουθες μετρήσεις παρέχουν κρίσιμες πληροφορίες σχετικά με την αποτελεσματικότητα των στρατηγικών σας TDM.
1. Είναι διαθέσιμα αρκετά δεδομένα δοκιμών;
Μπορείτε να μετρήσετε τη διαθεσιμότητα των δεδομένων δοκιμών παρακολουθώντας το χρόνο που δαπανάται για τη διαχείριση των δεδομένων προς χρήση στις δοκιμές. Εάν δεν υπάρχουν επαρκή δεδομένα, ο χρόνος ανάπτυξης επιβραδύνεται και οι προγραμματιστές θα αισθάνονται περιορισμένοι.
2. Είναι διαθέσιμα δεδομένα δοκιμών για αυτοματοποιημένη δοκιμή;
Οι αυτοματοποιημένες διαδικασίες δοκιμών απαιτούν δεδομένα κατ’ απαίτηση. Παρακολουθήστε το ποσοστό των διαθέσιμων συνόλων δεδομένων, καθώς και τη συχνότητα πρόσβασης σε αυτά και τη συχνότητα ανανέωσής τους.
3. Περιορίζονται οι αυτοματοποιημένες δοκιμές από τα δεδομένα δοκιμών;
Πόσες αυτοματοποιημένες δοκιμές μπορείτε να εκτελέσετε με τα τρέχοντα δεδομένα δοκιμών σας; Εάν πρέπει να εκτελέσετε περισσότερες δοκιμές από όσες επιτρέπουν τα δεδομένα σας, θα πρέπει να συλλέγετε δεδομένα δοκιμών πιο συχνά.
Ο ευκολότερος και ακριβέστερος τρόπος για να λάβετε αυτές τις μετρήσεις είναι με λογισμικό διαχείρισης δεδομένων δοκιμών.
Ζητήματα απορρήτου & πώς να το αποτρέψετε
Ενώ η διαχείριση δεδομένων δοκιμών ξεκίνησε ως μέθοδος συλλογής και ανάλυσης δεδομένων, με την πάροδο του χρόνου έγινε εξίσου σημαντική για την πρόληψη διαφόρων ζητημάτων προστασίας της ιδιωτικής ζωής.
1. Κανονισμός για τα δεδομένα
Η TDM διασφαλίζει ότι η εταιρεία σας εξακολουθεί να συμμορφώνεται με τους κανονισμούς CCPA, HIPAA, GDPR και όλους τους άλλους σχετικούς κανονισμούς απορρήτου δεδομένων. Η μη ορθή απόκρυψη δεδομένων κατά τη διάρκεια των δοκιμών μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικές οικονομικές, ακόμη και δυνητικά ποινικές κυρώσεις.
2. Αντιδράσεις των καταναλωτών
Οι παραβιάσεις δεδομένων μπορούν να προκαλέσουν σημαντική ζημία στην εικόνα μιας εταιρείας, καθώς οι χρήστες θα γίνουν απρόθυμοι να χρησιμοποιήσουν μια εφαρμογή που είναι επιρρεπής σε διαρροές. Η εφαρμογή της διαχείρισης δεδομένων δοκιμών συμβάλλει στην εξασφάλιση της εμπιστοσύνης των χρηστών, τόσο με την αποτροπή διαρροών όσο και με τη διαβεβαίωση των δυνητικών χρηστών ότι τα δεδομένα τους θα παραμείνουν ασφαλή.
Συμπέρασμα
Η ανάγκη για δοκιμές στην ανάπτυξη λογισμικού θα γίνεται όλο και πιο αναγκαία και πιο πολύπλοκη. Για τον εξορθολογισμό των διαδικασιών ανάπτυξης, διατηρώντας παράλληλα τον ποιοτικό έλεγχο, οι οργανισμοί επιχειρήσεων θα πρέπει να χρησιμοποιούν λογισμικό διαχείρισης δεδομένων δοκιμών, συγκεκριμένα εργαλεία διαχείρισης δοκιμών όπως αυτά που δημιουργούνται από την ZAPTEST.
Το τα καλύτερα εργαλεία διαχείρισης δεδομένων δοκιμών παρέχουν ολοκληρωμένη, ευέλικτη δημιουργία και διαχείριση δεδομένων δοκιμών, επιτρέποντας ανώτερο λογισμικό με μεγαλύτερη λειτουργικότητα που παραδίδεται ταχύτερα από ποτέ.
Συχνές ερωτήσεις
Ακολουθούν γρήγορες απαντήσεις σε συνήθεις ερωτήσεις σχετικά με τη διαχείριση δεδομένων δοκιμών στη δοκιμή λογισμικού.
Τι είναι η Διαχείριση Δεδομένων Δοκιμών;
Η διαχείριση δεδομένων δοκιμών είναι η δημιουργία, διαχείριση και ανάλυση δεδομένων που είναι απαραίτητα για τα αυτοματοποιημένα εργαλεία δοκιμών της αποθήκης δεδομένων. Οι διαδικασίες επικεντρώνονται στον εντοπισμό δεδομένων υψηλής ποιότητας που αφορούν συγκεκριμένες παραμέτρους δοκιμών, στη συγκάλυψή τους και στην παράδοσή τους στις κατάλληλες ομάδες.
Το καλύτερο εργαλεία διαχείρισης δεδομένων δοκιμών αυτοματοποιούν πολλές από τις διαδικασίες, όπως η συλλογή δεδομένων, η συσκότιση και η αποθήκευση.
Τι είναι τα δεδομένα δοκιμής στις δοκιμές λογισμικού;
Ένα μεγάλο μέρος των δεδομένων που χρησιμοποιούνται στις δοκιμές λογισμικού είναι δεδομένα παραγωγής, τα οποία παράγονται από πραγματικούς χρήστες. Λόγω των κανονισμών προστασίας προσωπικών δεδομένων, τα δεδομένα παραγωγής απαιτούν συγκάλυψη πριν από τη χρήση τους σε δοκιμές.
Τα δεδομένα δοκιμών λογισμικού μπορεί επίσης να είναι συνθετικά, πράγμα που σημαίνει ότι κατασκευάζονται τεχνητά για να αναπαράγουν τη συμπεριφορά πραγματικών χρηστών με τη μεγαλύτερη δυνατή ακρίβεια. Συχνά χρησιμοποιείται για τη δοκιμή νέων λειτουργιών ή αναβαθμίσεων πριν από τη λειτουργία τους.
