Tarkvaraarendustsükkel on täis väljakutseid, kuna organisatsioonid seisavad silmitsi mitte ainult vähenenud turustusaegade, vaid ka suurenenud rakenduste keerukusega. Et tagada rakenduste stabiilsus ja funktsionaalsus alates esialgsest arendusest kuni toote turuletoomiseni ja ka pärast seda, peavad organisatsioonid kasutama erinevaid testimisviise.
Loomulikult suureneb arenduse keerukus ja sellega suureneb ka vajalik testimine. Iga eduka testimisstsenaariumi oluline komponent on testandmete haldamine (TDM). See võimaldab ettevõtte tasandil organisatsioonidel ühtlustada, automatiseerida ja kontrollida kõiki kasutatavaid testimisviise, vähendades samal ajal kulusid ja tõstes testimise kvaliteeti.
Mis on testandmete haldamine (TDM) tarkvara testimisel?
Testandmete haldamine on testandmete loomise, haldamise, rakendamise ja edastamise protsess. Traditsiooniliselt toimus tarkvaraarenduse testimine detsentraliseeritud silodes, kuid TDM koondab testimise ühe meeskonna, rühma või osakonna vastutusalasse.
Testandmete haldamise teenused koguvad automatiseeritud tarkvaratestide jaoks vajalikke andmeid, sealhulgas andmeid ühiku-, integratsiooni- ja süsteemitestidest. See hõlmab automatiseeritud testide jaoks vajalike asjakohaste ja täpsete andmete hankimist ja säilitamist, vähendades või kõrvaldades vajaduse inimese osalemise järele testimisprotsessis (kontseptsioon, mis on sarnane
robotiseeritud protsesside automatiseerimine
).
Kuna TDM on muutunud üha populaarsemaks, on see laienenud, hõlmates sünteetiliste andmete genereerimist, andmete maskeerimist, alamkogumist, tehisintellekti ja muud.
Lõppkokkuvõttes suurendab testandmete haldamine lõpptoodangu usaldusväärsust ja kvaliteeti, mille tulemuseks on parem lõppkasutajakogemus. Samuti aitab TDM-i andmete varjamise aspekt organisatsioonidel järgida kõiki kohaldatavaid andmekaitseseadusi ja -määrusi.
Kes kasutab testandmete haldamist (TDM) tarkvara testimisel?
Kuigi vastus “kõik” võib kõlada lihtsustatult ja laialivalguvalt, on tõsiasi, et testandmete haldamise meetodid kasu igat tüüpi tarkvararakendustest. Kui testimine toimub arendustegevuse käigus (ja see peaks toimuma), suurendavad TDM-protsessid tulemuste täpsust, organiseeritust ja kasulikkust.
Kuna igasugune tarkvaraarendus nõuab testimist, on TDM kasulik põhimõtteliselt iga projekti puhul. See tähendab, et teatud organisatsioonid ja rakendused praktiliselt kohustavad kasutama testandmete haldamise strateegiat.
Ettevõtte tasemel rakendused vajavad TDMi nende keerukate ja mitmetahuliste testimisvajaduste tõttu. TDM on kasulik kõikides peamistes testimisvaldkondades, mida ettevõtte arenduses kasutatakse, sealhulgas funktsionaalses, mittefunktsionaalses, tulemuslikkuse ja automatiseerimise testimises.
Lisaks sellele muudavad TDM-i varjutamisprotsessid selle kasutamise oluliseks rakenduste puhul, mis hõlmavad isiklikke või tundlikke andmeid, sealhulgas e-kaubanduse, rahanduse ja tervishoiuga seotud veebisaitide või rakenduste puhul.
Millist tüüpi testimine on andmehaldus?
Andmehaldus keskendub kolmele laiale testimise kategooriale.
1. TDM jõudluse testimiseks
Jõudluse testimine mõõdab rakenduse jõudlust eeldatava töökoormuse korral, hinnates selle reageerimisvõimet, stabiilsust ja skaleeritavust. TDM võimaldab teil keskenduda testimisele infrastruktuuri ja kasutajakeskkonna elementidele, et saavutada kiire ja usaldusväärne jõudlus.
The parimad testide haldamise vahendid aitavad suurendada värskendustsükleid ja hulgiandmete genereerimist.
2. TDM funktsionaalseks testimiseks
Kui jõudlustestimisega analüüsitakse rakenduse kiirust ja stabiilsust, siis funktsionaalsete testidega määratakse kindlaks, kas tarkvara toimib vastavalt etteantud nõuetele. Põhimõtteliselt: Kas tarkvara teeb seda, mida ta peaks tegema? Testandmete haldamise teenused aitavad säilitada kvaliteedikontrolli põhirakenduse ning uute ja täiustatud funktsioonide üle.
TDM aitab leevendada või vältida madalat katvust, juurdepääsupiiranguid, pikki andmete hankimise tähtaegu, suurt sõltuvust ja testimiskeskkonna suurusega seotud probleeme.
3. TDM automatiseeritud testimises
Testandmete strateegia automatiseerimiseks ja
hüperautomaatika
protsessid võimaldavad puudutuseta toiminguid, suurendades samas ka täpsust, vähendades inimlike vigade võimalust. Testandmete haldamise protsesse kasutatakse igat tüüpi testandmete haldamise automatiseerimisvahendite ja testimise puhul, sealhulgas
robotiseeritud protsesside automatiseerimine
.
A testandmete strateegia automatiseerimiseks aitab leevendada aeglast eesliini andmete loomist, juurdepääsu puudumist dünaamilistele andmetele ja suutmatust pääseda ligi testimiskeskkonnale.
Testandmete haldamise eelised
TDM strateegiad koos testandmete haldamise automatiseerimise vahendidpakuvad ettevõtte tasandi organisatsioonidele mitmeid eeliseid.
1. Parandab andmete kvaliteeti
Kõik maailma testimine on viljatu, kui see põhineb ebatäielikel, ebaolulistel või vigastel andmetel. TDM tuvastab, haldab ja salvestab automatiseeritud testimiseks vajalikud andmed, et saaksite tagada nende asjakohasuse ja täielikkuse. Lisaks sellele, kui lõpetatakse vajadus andmete edastamiseks mitme testija vahel, on andmekorruptsioon minimaalne, kui mitte välistatud.
2. Arendab realistlikke andmeid
Testimise tulemused on ebaproduktiivsed, kui testimisandmed ei kajasta täpselt tootmisandmeid. TDM võimaldab organisatsioonidel tuvastada ja salvestada testandmeid, mis peegeldavad tootmisserverites leiduvaid andmeid, tagades, et testitulemused peegeldavad tegelikke tarkvarafunktsioone. Neid nimetatakse “realistlikeks andmeteks”, mis sarnanevad tootmisandmetele formaadi, koguse ja muude tegurite poolest.
3. Parandab juurdepääsu andmetele
Automaatne tarkvara testimine toimib tõhusalt ainult siis, kui andmed on kättesaadavad eelnevalt kindlaksmääratud ajal. Näiteks võivad andmelao testimisvahendid vajada teatud aegadel autentimise eesmärgil juurdepääsu andmetele. Kuna TDM keskendub andmete säilitamisele, on asjakohased andmed alati valmis, kui automatiseeritud testimistarkvara ja tootmise ajakava seda nõuavad.
4. Tagab andmete vastavuse
TDM aitab organisatsioonidel järgida kõiki asjakohaseid riiklikke ja muid eeskirju, näiteks
HIPPA
,
CCPA
ja ELi
GDPR
. Testiandmete haldamine GDPR ja muud sellised eeskirjad nõuavad tootmisandmeid, mis võivad sisaldada kasutajate nimesid, asukohaandmeid, isikuandmeid ja muud – andmeid, mis tuleb enne testimist maskeerida.
The parimad testandmete haldamise vahendid võimaldavad organisatsioonidel automaatselt anonüümseks muuta andmeid nii sise- kui ka väliskasutuseks, et tagada vastavus nõuetele.
Testandmete haldamise väljakutsed ja lõkse
Kuigi testandmete haldamine pakub ettevõtte tasandi tarkvaraarendusele olulisi eeliseid, on neil ka võimalikke lõkse. Mõistmine ajutise kaitsega seotud probleemidest võimaldab organisatsioonidel ennetada ja minimeerida nende mõju.
1. Tootmise kloonimine on aeglane ja kallis
Testimisandmete saamiseks tõmbab enamik organisatsioone andmed tootmisserveritest ja seejärel anonüümseks muudab need. Tootmisandmete kogumine võib aga olla aeganõudev, eriti arendusprotsessi lõpus, kui tegemist on suure hulga koodiga.
Pärast andmete kloonimist on vaja, et neid kusagil hoiustada. Infrastruktuuri- ja ladustamiskulud võivad kiiresti kokku tulla. Neid kulusid saab vähendada andmete tükeldamisega. Selle asemel, et kloonida kõik tootmisandmed, lõikab meeskond välja väiksema, representatiivse “viilu” andmetest.
2. Varjutusprotsessid lisavad kulusid ja keerukust
Nagu eespool kirjeldatud, on kasutajaandmed isegi sisemise testimise puhul rangelt reguleeritud ja nõuavad anonüümseks muutmist. Kahjuks lisab andmete varjamine arendusprotsessi keerukust ja kulusid.
Kuigi automatiseeritud testimisvahendite abil paraneb maskeerimise kiirus, täpsus ja kulutasuvus, on asjaomaste meeskondade jaoks siiski olemas õppimiskõver.
Parimad märgid / põhjused, mis näitavad, et teie organisatsioon vajab testandmete haldamist
Kuigi kogu tarkvaraarendus saab kasu testandmete haldamisest, ei sea organisatsioonid alati rakendamist prioriteediks. Järgmised märgid viitavad sellele, et organisatsioon saab TDM-i rakendamisest peaaegu koheselt kasu:
- Andmete suurus suureneb “üleüldiselt”, sealhulgas andmekogumite, kogu andmekogumite, andmebaasiinstantside ja eelnevate süsteemide suurus suureneb.
- Märkimisväärne osa tootmisajast kulub andmete ettevalmistamisele testimiseks.
- Tootmisandmed ületavad kaugelt olemasolevaid katseandmeid.
- Rakenduse funktsioonid lähevad kasutusele koos vigadega.
- Testimismeeskonnad on detsentraliseeritud või peavad tuginema kesksest allikast saadud andmetele.
- Testimismeeskonnad on ülekoormatud ega suuda testimisvajadustega sammu pidada.
- Suurem osa testimisandmetest saadakse eelnevate andmete põhjal.
- Testimise andmekogumid ei ole korduvkasutatavad ega hõlpsasti dubleeritavad.
Testandmete haldamine aitab muu hulgas neid probleeme vähendada, parandada ja ennetada.
Andmetüübid tarkvara testimisel
Tarkvararakendused tekitavad arenduse ajal ja pärast väljalaskmist uskumatu hulga andmeid. The katseandmete haldamise protsess keskendub tavaliselt järgmistele andmetüüpidele:
1. Tootmisandmed
Tootmisandmed on loodud reaalsete inimeste poolt, kes kasutavad teie rakendust. Sõltuvalt teie kasutajaskonna suurusest ja rakenduse keerukusest võib tootmismaht muutuda väga kiiresti väga suureks – seetõttu jagatakse see tavaliselt testimisvajaduste alusel alamkogumiteks.
Pange tähele, et tootmisandmed sisaldavad sageli tundlikku teavet seoses
vastavusküsimused
, näiteks meditsiinilised ja finantsandmed, mis nõuavad hägustamist.
2. Sünteetilised andmed
Sünteetilised andmed luuakse kas käsitsi või automaatsete testimisvahenditega. See simuleerib võimalikult täpselt tegelikku kasutajakäitumist.
Kuigi see väldib andmete hägustamise vajadust, on sünteetilistel andmetel siiski piiratud kasutegur. Seda kasutatakse peamiselt uute funktsioonide koormustestimiseks.
Sünteetiliste andmete täpne loomine nõuab kõrgetasemelist asjatundlikkust, kuigi automatiseeritud testandmete haldamise vahend teeb selle lihtsamaks.
3. Kehtivad andmed
Kehtivad andmed on termin, mida kasutatakse andmete kirjeldamiseks, mis on saadud siis, kui ei esine ootamatuid vigu või vahejuhtumeid. Andmete vorming, väärtused ja hulk vastavad testieelsetele ootustele. Kehtivad andmed testivad nn õnnelikku teed, mis tähendab, et kasutaja teekond kulgeb oodatud viisil.
4. Vigased andmed
Väärad andmed tulenevad “õnnetu teest”. See on ootamatute stsenaariumide ja vigade andmed. Vigaseid andmeid kasutatakse ka kaose testimise osana, mille käigus testitakse rakenduse piire halbade andmete tulvas.
Mis on “hea kvaliteediga andmed” tarkvara testimise eesmärgil?
Testimine mittetäielike või ebaoluliste andmetega on sageli halvem kui testimisest täielik loobumine, sest tehtud järeldused ja seejärel võetud meetmed on ebaõiged. Kuidas aga organisatsioonid tuvastavad “head” andmed tarkvara testimise eesmärgil? Jälgige neid kolme andmete kvaliteediomadust:
1. Täpsus
Head andmed peegeldavad täpselt tegelikke protseduure. Kui kasutate maskeeritud tootmisandmeid, peaksid need olema otseselt seotud testitava valdkonnaga – see ei saa olla juhuslik proov kasutaja käitumisest. Sünteetilised andmed peaksid täpselt sarnanema kasutajate tegelikule käitumisele, sealhulgas nende ettearvamatusele.
2. Kehtivus
Head andmed vastavad teie testimisstsenaariumi eesmärgile. Näiteks ei osta enamik veebiostlejaid ühte toodet 200 kaupa, seega on süsteemi käitumise ulatuslik testimine selles stsenaariumis ressursside vähene kasutamine. Siiski soovite testida olukordi, kus inimesed ostavad kümme toodet.
3. Erandid
Andmed peaksid hõlmama probleeme, mis tõenäoliselt juhtuvad, kuid harva. Stsenaarium, kus klient maksab kauba eest kupongikoodiga, on tavaline näide “erandandmetest” e-kaubanduse valdkonnas.
Milliseid küsimusi peaksite esitama enne andmete testimise juhtimise planeerimist ja selle ajal?
Testimise edukus määratakse suures osas kindlaks planeerimisfaasis. Esialgses etapis peaksid meeskonnad esitama järgmised küsimused.
1. Milliseid andmeid me vajame?
Andmete kogumist vajavate andmete kindlaksmääramine on kaheosaline protsess. Esiteks peab see olema seotud testimisstsenaariumiga. Samuti peab see olema äriliselt asjakohane, et testimine jääks kulutasuvaks ja tõhusaks.
2. Kui palju andmeid me vajame?
Liiga palju andmeid, näiteks kõigi tootmisandmete kopeerimine, on kulukas, aeganõudev ja muudab protsessi liiga keeruliseks. Teisest küljest, kui valim on liiga väike, on tulemused ebatäpsed.
3. Millal me vajame andmeid?
Kas testimine on planeeritud või peaksid andmed olema kättesaadavad nõudmisel? Meeskonnad peaksid kooskõlastama kõik testimise ajakavad ja uuendustsüklid enne testimise algust.
4. Millist tüüpi testimine on vajalik?
Tarkvara testimise automatiseerimine nõuab stabiilseid, prognoositavaid andmekogumeid. Kui teie testimiseks vajalikud andmed varieeruvad märkimisväärselt, võib käsitsi testimine anda paremaid tulemusi.
Andmete testimise haldamise sammud
Kuigi üksikasjad on erinevad, järgivad ettevõtte tasandi tarkvaraarendajad TDM-strateegia rakendamisel üldiselt järgmisi samme.
1. Andmete loomine – tehnikad andmete genereerimisel testimiseks jne.
Tõhusate andmete genereerimiseks peate arvestama nende täpsust ja asjakohasust. Kas see kordab realistlikke stsenaariume? Lisaks tuleb teil luua erandite andmed, mis hõlmavad stsenaariume, mis jäävad väljapoole tavapärast kasutaja tegevust.
2. Andmete varjamine
Selleks, et säilitada õigusnormidele vastavus, tuleb kõik tootmisandmed maskeerida. Kõige levinumad varjutamise tüübid on anagrammimine, krüpteerimine, asendamine ja nullimine. Kui käsitsi varjamine on võimalik piiratud ulatuses, siis ettevõtte tasandil maskeerimine nõuab automatiseeritud vahendeid.
3. Andmete tükeldamine
Kõikide tootmisandmete kopeerimine on sageli ressursside ja aja raiskamine. Andmete tükeldamise abil kogutakse hallatav hulk asjakohaseid andmeid, mis suurendab testimise kiirust ja kulutasuvust.
4. Provisioning
Andmete esitamine toimub pärast andmete saamist ja maskeerimist. Käivitamise ajal viiakse andmed testimiskeskkonda. Automatiseeritud tööriistad pakuvad võimalust sisestada testikomplektid testkeskkondadesse, kasutades CI/CD-integratsiooni, kusjuures on võimalik käsitsi kohandada.
5. Integratsioonid
IT-ökosüsteemi mitmest allikast pärinevad testimisandmed tuleb integreerida CI/CD-putkesse (CI/CD-putk on koodimuudatuste jaoks kehtestatud protsess). Integratsiooni saavutamine eeldab kõigi andmekanalite varajast tuvastamist.
6. Versioonimine
Testiandmete versioonide loomine aitab meeskondadel tulemuste hindamiseks teste korrata. Lisaks võimaldavad versioonid jälgida täpseid muudatusi katseparameetrites.
Katseandmete haldamise omadused ja omadused
TDM kohandub iga tarkvaraarendusprojekti pidevalt muutuvate vajadustega. Kuid olenemata organisatsiooni jaoks vajalikest kohandustest, on ka ajutise arengu juhtimise protsessil järgmised omadused:
1. Parem andmete kvaliteet ja täpsus
TDM suurendab teie testimisandmete täpsust ja realistlikkust, nii et need annavad tõeliselt representatiivse valimi kasutajate käitumisest. Kõik protsessid viivad lõppkokkuvõttes ühe eesmärgini: usaldusväärne ja stabiilne kasutajakogemus.
2. Õigusaktide täitmine
Katseandmete haldamise tarkvara tagab, et kõik tootmisandmed on enne testimist piisavalt maskeeritud, hoides teie organisatsioonis kinni kõikidest privaatsusreeglitest. Nõuetele vastavuse säilitamisega väldite õiguslikke tagajärgi, sealhulgas trahve, ja negatiivseid avalikke suhteid.
3. Parem tootekvaliteet
Kvaliteedi tagamine on aeganõudev ja kulukas protsess, kuid see on vajalik ka funktsionaalsete ja kasutajasõbralike rakenduste käivitamiseks. TDM-protsessid võimaldavad kiiremat vigade tuvastamist, paremat turvalisust ja mitmekülgsemat testimist võrreldes traditsioonilise silo meetodiga.
Kuidas rakendada testandmete haldamist
Teie organisatsiooni tarkvaratoode dikteerib mitmesuguseid testimise eripärasid, kuid põhiline rakendamine testandmete haldamise kontseptsioonid hõlmab järgmist viit etappi:
1. samm: planeerimine
Alustage andmete testimise meeskonna moodustamisest, kes seejärel määrab kindlaks testandmete haldamise nõuded ja dokumentatsiooni, töötades samal ajal välja põhjaliku testimise kava.
2. samm: analüüs
Analüüsi etapis konsolideeritakse meeskondade andmevajadused. Rakendatakse ka varukoopia, ladustamine ja muud sarnased logistilised küsimused.
3. samm: projekteerimine
Projekteerimise etapp on planeerimise viimane punkt enne testimise algust. Meeskonnad peaksid kindlaks määrama kõik andmeallikad ja samal ajal koostama kommunikatsiooni-, dokumenteerimis- ja testimiskavad.
4. samm: ehitamine
Ehitusetapp on see, kus “kummi kohtub teega”. Plaane täidetakse. Esiteks toimub andmete maskeerimine. Seejärel tehakse andmete varundamine. Lõpuks viiakse läbi testimine.
Samm 5: Hooldus
Pärast testandmete haldamise rakendamine, peab ettevõte säilitama protsessid projekti elutsükli jooksul. TDM-hooldus hõlmab tõrkeotsingut, olemasolevate katseandmete ajakohastamist ja uute andmetüüpide lisamist.
Testandmete haldamise strateegiad
Kuna TDM puudutab nii paljusid erinevaid arenguprotsessi elemente, võib see kiiresti muutuda keeruliseks. Järgnevad strateegiad võimaldavad teil püsida sihikindlalt ja pidevalt täiustada oma organisatsiooni katseandmete haldamise lähenemisviis.
Strateegia 1: Andmete edastamise parandamine
Püüa järjekindlalt vähendada katseandmete tarneaega, kasutades selleks
tarkvara testimise teenuseid
nagu
ZAPTEST
. DevOps-funktsiooniga tööriistad lihtsustavad testimist, kasutades vähese puudutusega lähenemist.
ZAPTESTi abil saavad kasutajad valida järjestikused; juhuslikud või unikaalsed testandmed, kasutades automaatset või konkreetset ridade arvu. Nad saavad määrata andmete vahemiku ja “väärtustest” poliitikaid, mis võimaldavad luua realistlikke andmepõhiseid testimisstsenaariume funktsionaalseks (UI ja API), jõudlustestimiseks ja RPA testimiseks.
Lisaks sellele võib automatiseeritud testimistarkvara asendada IT-piletisüsteemid kasutajate iseteenindussüsteemiga.
Strateegia 2: vähendada infrastruktuurikulusid
Arenduse käigus kasvab testandmete maht, mille tulemuseks on infrastruktuuri ressursside suurem kasutamine. TDM-vahendid võivad aidata vähendada sellega seotud infrastruktuurikulusid andmete konsolideerimise, arhiveerimise ja protsessi nimega järjehoidmine, mis võimaldab testimiskeskkonna ruumi paremini ära kasutada.
Strateegia 3: Andmete kvaliteedi parandamine
Katseandmete haldamise lahendused suurendavad pidevalt andmete kvaliteediomadusi, keskendudes kolmele põhielemendile: andmete vanus, täpsus ja suurus.
Kuidas parandada testandmete haldamist
TDM ei ole staatiline protsess. Pärast esialgset seadistamist soovite püüelda pideva täiustamise poole, järgides järgmisi põhimõtteid. katseandmete haldamise parimad tavad.
1. Isoleeri andmed
Testide läbiviimine kontrollitud keskkonnas võimaldab isoleerida andmeid, et paremini võrrelda oodatavat ja tegelikku väljundit. Andmete isoleerimine võimaldab ka paralleelset testimist.
2. Minimeeri andmebaasi salvestusruumi
Testiandmete salvestamine andmebaasides vähendab automaatse testimise kiirust, suurendades samal ajal ka andmete isoleerimise raskust. Automatiseeritud tööriistad ja sellised tehnikad nagu andmete tükeldamine aitavad vähendada vajaliku andmebaasi salvestusruumi hulka.
3. Keskenduge ühiktestidele
Järgige juhiseid, mille on kehtestanud
testide automatiseerimise püramiid
, milles soovitatakse, et ühiktestid moodustaksid umbes 50% teie testimisest. Ühiktestid töötavad sõltumatult välistest andmetest, maksavad palju vähem kui muud tüüpi testid ja on suhteliselt kiiresti rakendatavad.
Kuidas mõõta katseandmete haldamist
Järgmised näitajad annavad olulist teavet teie TDM-strateegiate tõhususe kohta.
1. Kas on olemas piisavalt katseandmeid?
Te saate mõõta testandmete kättesaadavust, jälgides testimisel kasutatavate andmete haldamisele kuluvat aega. Kui andmeid on ebapiisavalt, aeglustub arendus ja arendajad tunnevad end piiratuna.
2. Kas testandmed on automatiseeritud testimiseks kättesaadavad?
Automatiseeritud testimisprotsessid vajavad andmeid nõudmisel. Jälgige kättesaadavate andmekogumite protsentuaalset osakaalu ning nende kasutamise ja uuendamise sagedust.
3. Kas automatiseeritud testid on piiratud testimisandmetega?
Kui palju automatiseeritud teste saate oma praeguste testimisandmetega käivitada? Kui teil on vaja teha rohkem teste, kui teie andmed võimaldavad, peate koguma katseandmeid sagedamini.
Kõige lihtsam ja täpsem viis nende mõõtmiste saamiseks on kasutada katseandmete haldamise tarkvara.
Privaatsusprobleemid ja kuidas seda vältida
Kuigi katseandmete haldamine sai alguse andmete kogumise ja analüüsimise meetodina, on see aja jooksul muutunud sama oluliseks erinevate privaatsusprobleemide ennetamisel.
1. Andmete määrus
TDM tagab, et teie ettevõte vastab CCPA, HIPAA, GDPR ja kõigile teistele asjakohastele andmekaitse-eeskirjadele. Andmete nõuetekohase maskeerimise ebaõnnestumine testimise ajal võib kaasa tuua märkimisväärseid rahalisi ja isegi potentsiaalselt kriminaalkaristusi.
2. Tarbijate tagasilöögid
Andmekaitserikkumised võivad tekitada olulist kahju ettevõtte mainele, kuna kasutajad ei taha enam kasutada lekkeohtlikku rakendust. Testiandmete haldamise rakendamine aitab võita kasutajate usaldust, ennetades lekkeid ja kinnitades potentsiaalsetele kasutajatele, et nende andmeid hoitakse turvaliselt.
Kokkuvõte
Vajadus testimise järele tarkvaraarenduses muutub üha vajalikumaks ja keerulisemaks. Et tõhustada arendusprotsesse, säilitades samal ajal kvaliteedikontrolli, peavad ettevõtlusorganisatsioonid tegema järgmist kasutada testandmete haldustarkvara, eelkõige testide haldamise vahendeid, nagu need, mida on loonud
ZAPTEST
.
The parimad testandmete haldamise vahendid pakuvad terviklikku, reageerimisvõimelist testandmete loomist ja haldamist, võimaldades parema funktsionaalsusega tarkvara, mis on esitatud kiiremini kui kunagi varem.
KKK
Siin on kiired vastused tavalistele küsimustele testandmete haldamise kohta tarkvara testimisel.
Mis on testandmete haldamine?
Testandmete haldamine on automatiseeritud andmelao testimisvahendite jaoks vajalike andmete loomine, haldamine ja analüüsimine. Protsessid keskenduvad konkreetsete testimisparameetritega seotud kvaliteetsete andmete tuvastamisele, nende maskeerimisele ja edastamisele asjakohastele meeskondadele.
Parim testandmete haldamise vahendid automatiseerivad paljusid protsesse, näiteks andmete kogumist, hägustamist ja salvestamist.
Mis on testandmed tarkvara testimisel?
Suur osa tarkvara testimisel kasutatavatest andmetest on tootmisandmed, mis on loodud reaalsete kasutajate poolt. Privaatsuseeskirjade tõttu tuleb tootmisandmed enne testimisel kasutamist maskeerida.
Tarkvara testimise andmed võivad olla ka sünteetilised, mis tähendab, et need on kunstlikult valmistatud, et jäljendada võimalikult täpselt reaalsete kasutajate käitumist. Seda kasutatakse sageli uute funktsioonide või uuenduste testimiseks enne nende kasutuselevõttu.
