دليل شامل لاختبار البيانات الضخمة: التحديات ، الأدوات ، التطبيقات

مقدمة

في السابق ، كان يتم الاحتفاظ بجميع البيانات بتنسيق جدولي ، يُعرف أيضًا باسم البيانات المنظمة. الآن ، تتزايد البيانات بشكل كبير حيث يريد كل فرد البقاء على اتصال ومشاركة الأشياء التي يهتم بها.

الآن ، يحتوي الإنترنت على بيانات غير منظمة أكثر من البيانات المنظمة. سيزداد حجمه في هذا العقد الجديد بسبب إنترنت الأشياء ، والسيارات ذاتية القيادة ، والذكاء الاصطناعي ، والخدمات المصرفية عبر الإنترنت ، والتسوق عبر الإنترنت ، وما إلى ذلك. حاليًا ، يتم تنظيم حوالي 20٪ فقط من البيانات ، و 80٪ من البيانات غير منظمة.

يتم إنشاء البيانات من خلال كل إجراء يتم إجراؤه على الإنترنت تقريبًا. على سبيل المثال ، عندما يقوم المستخدم بفحص موجز الوسائط الاجتماعية الخاصة به ، يتم إنشاء البيانات. الإعجاب بمنشور أو إجراء بحث على Google أو إرسال رسالة أو أخذ سيارة أجرة - كل ذلك يتضمن توليد البيانات. تستخدم جميع الشركات الحديثة قوة البيانات للتوسع والنمو وتصبح أكثر تركيزًا على العملاء.

للحصول على رؤى أو معلومات من البيانات ، نحتاج إلى تصميم نظام. هنا ، سنتحدث عن اختبار البيانات الضخمة ، وبعض التحديات التي تواجهها المؤسسات ، وطرق تحسين اختبار البيانات الضخمة ، وبعض استراتيجيات الاختبار ، وطرق أتمتة عملية وأدوات الاختبار ، والمكدسات التقنية لإجراء اختبار برامج البيانات الضخمة.

يجب تضمين الاختبار باستخدام البيانات الضخمة في دورة تطوير المؤسسة. نظرًا لأن الشركات تتجه إلى العالمية ، فهناك العديد من العملاء ، ويتم إنشاء بياناتهم ، الأمر الذي يحتاج إلى التحكم المناسب ؛ خلاف ذلك ، يصبح عديم الفائدة. بمساعدة وسائل التواصل الاجتماعي ، تبذل جميع الشركات المحلية والعالمية قصارى جهدها لاكتساب العملاء.

اتخذت جميع الفرق الناجحة التي أدخلت البيانات الضخمة خطوات محددة للحصول على أفضل المنتجات والأنظمة في العالم كما هو الحال في هذا العالم الفوري ؛ كل شيء يجب أن يتم تقديمه بسرعة. إذا استغرق الأمر مزيدًا من الوقت ، فأنت خارج العمل.

لصنع منتج مثالي جاهز للسوق ، يعد اختبار البيانات الضخمة أمرًا ضروريًا ، تمامًا مثل اختبار ضمان الجودة لتطوير البرامج. يمكنك أيضًا البدء باختبار ضمان الجودة للبيانات الضخمة من خلال متابعة هذه المقالة.

اختبار البيانات الضخمة

لا يتوافق اختبار ضمان الجودة التقليدي مع البيانات الضخمة. يعد الاختبار باستخدام البيانات الضخمة عملية فريدة من نوعها. لإنشاء نظام جيد الأداء ، يتم استخدام طريقة اختبار ضمان الجودة للبيانات الضخمة ، والتي تُعرف أيضًا باسم "اختبار البيانات الكبيرة". جميع البرامج الجديدة مثل Hadoop و Cassandra وما إلى ذلك ، مطلوبة لاشتقاق رؤى من كميات هائلة من البيانات واستخدامها لأغراض الاختبار.

بعض الأنواع والأساليب لبدء الاختبار باستخدام البيانات الضخمة موضحة أدناه.

• وظيفي: يساعد اختبار التطبيق الأمامي في التحقق من صحة البيانات. يساعد على تحديد الفرق الفعلي بين الناتج المتوقع والإخراج الفعلي. يساعد اختبار الواجهة الأمامية دائمًا في معرفة مكدس التكنولوجيا داخل وخارج واكتشاف الأخطاء.
• الأداء: الأتمتة هي المفتاح في البيانات الضخمة لأن الزيادة في البيانات ستؤدي إلى الكثير من العمل إذا لم يكن مؤتمتًا. يتضمن هذا الاختبار التحقق من جميع الميزات في ظل ظروف مختلفة وإنشاء منتجات أو أنظمة مناسبة للاستخدام على نطاق واسع. يعد اختبار الأداء أحد العناصر الأساسية لأنه يساعد في تحديد الأخطاء والحصول على جميع المعلومات ذات الصلة من مجموعة من البيانات الضخمة.
• استيعاب البيانات: تُستخدم تقنية استيعاب البيانات لاستخراج البيانات ذات الصلة بالبيانات الضخمة والتحقق مما إذا كانت البيانات المستخرجة صحيحة ومفيدة.
• معالجة البيانات: هنا ، تساعد أدوات أتمتة البيانات في تحديد ما إذا كانت جميع البيانات التي تم إنشاؤها من تقنية استيعاب البيانات متوافقة مع نموذج الأعمال. يجب أن تكون البيانات مفيدة للعمل.
• تخزين البيانات: الآن ، من المهم التأكد من تخزين المعلومات المستمدة من البيانات الضخمة بشكل مناسب في مستودع البيانات. يتم التحقق من ذلك عن طريق الحصول على المخرجات من مستودعات البيانات. يتم عمل مقارنات بين البيانات المخزنة في المستودع وبيانات النظام لتوليد المخرجات المطلوبة.
• ترحيل البيانات: تشير كلمة "ترحيل" إلى البيانات التي يتم ترحيلها أو نقلها إلى خادم جديد. في بعض الحالات ، إذا تم تغيير المكدس التكنولوجي في المستقبل القريب ، فسنحتاج إلى استخدام طريقة اختبار ضمان الجودة للبيانات الضخمة المعروفة باسم "اختبار ترحيل البيانات". يساعد في تقييم كيفية الاحتفاظ بالبيانات والتكيف مع النظام الجديد دون خسارة ووقت تعطل أقل.

التحديات التي تواجه اختبار البيانات الضخمة

هناك العديد من التحديات في اختبار البيانات الضخمة ، بعضها مدرج أدناه ، حيث أن معظم البيانات غير منظمة. يمكن أن يؤدي إلى المزيد من البيانات غير المتجانسة. ومع ذلك ، فإن اتباع أسلوب مناسب يمكن أن يخفف من العديد من العقبات ويساعد الشركات على النمو. تعرف على المزيد حول تحديات البيانات الضخمة.

• البيانات غير الكاملة وغير المتجانسة: البيانات غير صحيحة لأن معظمها غير منظم. أيضًا ، نظرًا لتوفر مجموعات مختلفة من بيانات المستخدمين ، تميل البيانات إلى أن تكون غير كاملة. يخلق تحديًا كبيرًا في تحليل البيانات وتطوير مناهج جديدة للتعامل معها. يمكن أن تؤدي البيانات غير الكاملة وغير المتجانسة إلى صعوبات في الحصول على المعلومات المطلوبة من البيانات.
• قابلية التوسع العالية: جميع البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة ، لذا فإن قابلية التوسع هي دائمًا عامل أساسي في اختبار البيانات الضخمة .
• إدارة بيانات الاختبار: يجب اختبار جميع البيانات التي تم إنشاؤها بعد الاختبار وتخزينها جيدًا في النظام لجعلها مفيدة. إذا لم تتم إدارة بيانات الاختبار بشكل صحيح ، فسيؤدي ذلك إلى فقدان البيانات وفقدان المعلومات المفيدة المستمدة من البيانات ، وهو أمر ضروري للشركات.

الأدوات المستخدمة لاختبار البيانات الضخمة

هناك العديد من الأدوات المتاحة لمختبري ضمان الجودة للبيانات الضخمة. يتم سرد بعض من أفضل الأدوات هنا للمساعدة في تطوير العمليات التجارية المستندة إلى البيانات الضخمة.

هادوب

Hadoop هو المفضل لدى الجميع ، وخاصة علماء البيانات. يتعامل Hadoop مع مهام متعددة بقوة معالجة كبيرة ودقة. يمكنه تخزين كميات هائلة من البيانات جنبًا إلى جنب مع أنواع البيانات المختلفة.

كاساندرا

تستخدم شركات التكنولوجيا الكبيرة Cassandra لاختبار ضمان الجودة باستخدام البيانات الضخمة . إنه برنامج مجاني ومفتوح المصدر. يمكنه التعامل مع العديد من عمليات البيانات الضخمة مثل الأتمتة ومعالجة البيانات الخطية وهو نظام موثوق للغاية.

عاصفه

العاصفة هي أداة مشتركة بين الأنظمة الأساسية تُستخدم للتعامل مع العمليات المختلفة من خلال دمج برامج مختلفة تابعة لجهات خارجية ، مما يسهل العمل. العاصفة هي برنامج يستخدم في الوقت الفعلي لاختبار البيانات الضخمة .

HPCC

HPCC عبارة عن مجموعة حوسبة عالية الأداء ، وهي أداة مجانية. إنه يتميز بمنصة قابلة للتطوير للحوسبة الفائقة ويدعم التوازي الثلاثة (أي توازي النظام وتوازي خطوط الأنابيب وتوازي البيانات). يتطلب فهم C ++ و ECL.

كلوديرا

Cloudera هي أداة اختبار مثالية لعمليات النشر على مستوى المؤسسة.

تعرف على المزيد حول أدوات البيانات الضخمة.

الاستخدامات الرئيسية لاختبار البيانات الضخمة

يتمتع الاختبار باستخدام البيانات الضخمة بفوائد كبيرة من حيث زيادة إيرادات الشركات. يساعد في أتمتة العمليات والتركيز على المجالات الأساسية للعمل. بعض مزايا اختبار البيانات الضخمة مذكورة أدناه.

1. زيادة دقة البيانات. تساعد تقنية حقن البيانات في الحصول على البيانات المناسبة في النظام كمدخلات ومعالجتها للحصول على مخرجات مفيدة للأعمال.
2. تتطلب جميع البيانات غير المهيكلة قدرًا أكبر من التخزين مما يؤدي في النهاية إلى زيادة التكاليف. ولكن عندما يتم اختبار البيانات جيدًا ، تقل تكلفة التخزين بشكل كبير حيث يتم استخدام المعلومات ذات الصلة فقط كمدخل للعمليات الأخرى.
3. نظرًا لأن البيانات توفر المعلومات ذات الصلة ، يتم تحسين أداء الأعمال ، وتصبح العمليات أكثر فعالية. جميع العمليات مترابطة ، وهذا يساعد في الحصول على قيمة أكبر.
4. يساعد اختبار ضمان الجودة للبيانات الضخمة في الحصول على البيانات الصحيحة في الوقت المطلوب. حتى إذا كانت البيانات التي تم إنشاؤها صحيحة مع اختبار ضمان الجودة الروتيني ، يلعب التوقيت دورًا محوريًا. إذا لم تكن البيانات متاحة في الوقت المناسب ، تصبح العملية برمتها بلا معنى. لكن اختبار ضمان الجودة للبيانات الضخمة يساعد في التخفيف من ذلك وإنشاء بيانات صحيحة.
5. يساعد اختبار ضمان الجودة للبيانات الضخمة على تقليل عيوب البيانات وزيادة الأرباح.

الارتقاء باختبار البيانات الضخمة

المعرفة قوة عندما يتعلق الأمر باختبار البيانات الضخمة لضمان الجودة. الترقية المناسبة مع اختبار البيانات الضخمة ممكنة فقط عندما يكون لدى المؤسسة فريق موهوب وواسع المعرفة. يمكن أن يكون الفريق داخليًا أو يمكن تعيينه باستخدام الاستعانة بمصادر خارجية. يمكن أن تساعد المعرفة الصحيحة والأدوات الصحيحة جميع الشركات التي تستخدم اختبار ضمان الجودة للبيانات الضخمة في التوسع والنمو.

للحصول على الأعمال التجارية العالمية أو توسيع نطاقها ، من الضروري البدء في توظيف أشخاص متخصصين في اختبار البيانات الضخمة والبيانات الضخمة .

سيبقى عالم وسائل التواصل الاجتماعي ، وسيصبح العمل أكثر تركيزًا على العملاء. لذلك ، هناك حاجة إلى ساعة من وجود أشخاص لديهم مجموعات المهارات المناسبة في السوق. يعد التعرف على البيانات الضخمة والاختبار باستخدام البيانات الضخمة طريقة ممتازة للارتقاء بمستوى حياتك المهنية أو البحث عن تغيير وظيفي.

خاتمة

وبالتالي ، فإن جميع العمليات مترابطة ويمكن أن تؤدي إلى نتيجة رائعة إذا تم إجراؤها معًا في رابط. يتطلب وقتًا للتعلم في البداية ، ولكنه على المدى الطويل يقلل من الوقت المهم بالإضافة إلى زيادة كفاءة الفريق ، ويساعد جميع الأعمال على النمو وتقديم قيمة حقيقية.

يعد مجال البيانات الضخمة جديدًا نسبيًا حيث تم إنشاء المزيد من البيانات في آخر 4-5 سنوات ، لذلك هناك العديد من التحديات والفرص للنمو وإحداث تأثير كبير من خلال مساهمتك. تحقق من دورة البيانات الضخمة هذه للتعرف على اختبار البيانات الضخمة والاستعداد للسوق بمهاراتك ومشاريعك.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.

تحقق من دورات هندسة البرمجيات الأخرى لدينا في upGrad.