Ein umfassender Leitfaden für Big Data-Tests: Herausforderungen, Tools, Anwendungen

Einführung

Zuvor wurden alle Daten in einem tabellarischen Format aufbewahrt, das auch als strukturierte Daten bezeichnet wird. Jetzt nehmen die Daten exponentiell zu, da jeder Einzelne in Verbindung bleiben und Dinge teilen möchte, die ihm wichtig sind.

Jetzt hat das Internet mehr unstrukturierte Daten als strukturierte Daten. Sie wird in diesem neuen Jahrzehnt aufgrund von IoT, selbstfahrenden Autos, künstlicher Intelligenz, Online-Banking, Online-Shopping usw. an Umfang zunehmen. Derzeit sind nur etwa 20 % der Daten strukturiert und 80 % der Daten sind unstrukturiert.

Bei fast jeder Aktion im Internet werden Daten generiert. Wenn ein Benutzer beispielsweise seinen Social-Media-Feed auscheckt, werden Daten generiert. Einen Beitrag liken, eine Google-Suche durchführen, eine Nachricht senden, ein Taxi nehmen – all dies beinhaltet die Generierung von Daten. Alle modernen Unternehmen nutzen die Macht der Daten, um zu skalieren und zu wachsen und kundenorientierter zu werden.

Um Erkenntnisse oder Informationen aus den Daten zu gewinnen, müssen wir ein System entwerfen. Hier werden wir über Big Data-Tests , einige der Herausforderungen, denen Unternehmen gegenüberstehen, Möglichkeiten zur Verbesserung von Big Data-Tests , einige Teststrategien, Möglichkeiten zur Automatisierung Ihres Testprozesses und Ihrer Tools sowie die Tech-Stacks zur Durchführung von Big Data-Softwaretests sprechen.

Das Testen mit Big Data muss in den Entwicklungszyklus einer Organisation aufgenommen werden. Da die Unternehmen global werden, gibt es viele Kunden, und ihre Daten werden generiert, was eine angemessene Kontrolle erfordert; andernfalls wird es nutzlos. Mit Hilfe der sozialen Medien versuchen alle lokalen bis globalen Unternehmen ihr Bestes, um Kunden zu gewinnen.

Alle erfolgreichen Teams, die Big Data eingeführt haben, haben spezifische Schritte unternommen, um die weltbesten Produkte und Systeme wie in dieser sofortigen Welt zu erhalten; alles muss schnell serviert werden. Wenn es länger dauert, sind Sie aus dem Geschäft.

Um ein perfektes Produkt zur Marktreife zu bringen, sind Big-Data-Tests ebenso unerlässlich wie QA-Tests für die Softwareentwicklung. Sie können auch mit QA-Tests für Big Data beginnen, indem Sie diesen Artikel weiterverfolgen.

Big-Data-Tests

Herkömmliche QA-Tests passen nicht zu Big Data. Das Testen mit Big Data ist ein einzigartiger Prozess. Um ein gut funktionierendes System zu erstellen, wird die Big Data QA-Testmethode verwendet, die auch als "Big Data-Testing" bekannt ist. All die neuen Softwares wie Hadoop, Cassandra usw. müssen Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen ableiten und für Testzwecke verwenden.

Einige Arten und Techniken zum Testen mit Big Data werden im Folgenden beschrieben.

• Funktional: Front-End-Anwendungstests helfen bei der Datenvalidierung. Es hilft, die tatsächliche Differenz zwischen der erwarteten Leistung und der tatsächlichen Leistung zu ermitteln. Front-End-Tests helfen immer dabei, den Tech-Stack in- und auswendig zu kennen und Fehler zu finden.
• Leistung: Automatisierung ist der Schlüssel zu Big Data, da eine Zunahme der Datenmenge zu viel Arbeit führen wird, wenn sie nicht automatisiert wird. Bei diesen Tests werden alle Funktionen unter verschiedenen Bedingungen überprüft und geeignete Produkte oder Systeme für den großtechnischen Einsatz erstellt. Leistungstests sind eines der Schlüsselelemente, da sie helfen, Fehler zu identifizieren und alle relevanten Informationen aus einer Reihe von Big Data zu erhalten.
• Datenaufnahme: Die Datenaufnahmetechnik wird verwendet, um die relevanten Daten von Big Data zu extrahieren und zu überprüfen, ob die extrahierten Daten korrekt und nützlich sind.
• Datenverarbeitung: Hier helfen die Datenautomatisierungstools festzustellen, ob alle aus der Datenerfassungstechnik generierten Daten mit dem Geschäftsmodell übereinstimmen. Die Daten müssen für das Unternehmen aussagekräftig sein.
• Datenspeicherung: Jetzt ist es wichtig sicherzustellen, dass die aus Big Data gewonnenen Informationen angemessen in einem Data Warehouse gespeichert werden. Es wird verifiziert, indem die Ausgabe aus den Data Warehouses abgerufen wird. Es werden Vergleiche zwischen den im Lager gespeicherten Daten und den Daten des Systems durchgeführt, um die erforderliche Ausgabe zu generieren.
• Datenmigration : Das Wort „Migration“ bezieht sich auf die Daten, die migriert oder auf einen neuen Server verschoben werden. In einigen Situationen, wenn der Tech-Stack in naher Zukunft geändert wird, müssen wir diese Big-Data-QA-Testmethode verwenden, die als „Datenmigrationstests“ bekannt ist. Es hilft zu beurteilen, wie die Daten aufbewahrt werden, und passt sich ohne Verluste und mit weniger Ausfallzeiten an das neue System an.

Herausforderungen beim Testen von Big Data

Es gibt zahlreiche Herausforderungen beim Testen von Big Data , von denen einige unten aufgeführt sind, da die meisten Daten unstrukturiert sind. Dies kann zu heterogeneren Daten führen. Die Befolgung einer geeigneten Technik kann jedoch viele Hürden mindern und Unternehmen beim Wachstum unterstützen. Erfahren Sie mehr über die Herausforderungen von Big Data.

• Unvollständige und heterogene Daten: Die Daten sind nicht korrekt, da die meisten davon unstrukturiert sind. Da verschiedene Sätze von Benutzerdaten verfügbar sind, neigen die Daten auch dazu, unvollständig zu sein. Es stellt eine erhebliche Herausforderung dar, die Daten zu analysieren und neue Ansätze zu entwickeln, um damit umzugehen. Unvollständige und heterogene Daten können zu Schwierigkeiten führen, die erforderlichen Informationen aus den Daten zu gewinnen.
• Hohe Skalierbarkeit: Alle gesammelten Daten stammen aus verschiedenen Quellen, daher ist die Skalierbarkeit immer ein wesentlicher Faktor beim Testen von Big Data .
• Testdatenmanagement: Alle nach dem Test generierten Daten müssen getestet und gut im System gespeichert werden, um sie nutzbar zu machen. Wenn die Testdaten nicht korrekt verwaltet werden, führt dies zu Datenverlust und zum Verlust nützlicher Informationen, die aus den Daten abgeleitet werden, was für Unternehmen unerlässlich ist.

Tools für Big Data-Tests

Für Big-Data-QA-Tester stehen verschiedene Tools zur Verfügung. Einige der besten Tools sind hier aufgelistet, um die Entwicklung von Geschäftsabläufen auf der Grundlage von Big Data zu unterstützen.

Hadoop

Hadoop ist bei allen beliebt, insbesondere bei Datenwissenschaftlern. Hadoop erledigt mehrere Aufgaben mit großer Rechenleistung und Präzision. Es kann riesige Datenmengen zusammen mit verschiedenen Datentypen speichern.

Kassandra

Große Technologieunternehmen verwenden Cassandra für QA -Tests mit Big Data . Es ist kostenlose und Open-Source-Software. Es kann verschiedene Big-Data-Operationen wie Automatisierung und lineare Datenverarbeitung handhaben und ist ein sehr zuverlässiges System.

Sturm

Ein Sturm ist ein plattformübergreifendes Tool, mit dem verschiedene Vorgänge durch die Integration verschiedener Software von Drittanbietern abgewickelt werden, was die Arbeit erleichtert. Ein Sturm ist eine Echtzeit-Software, die für Big-Data-Tests verwendet wird .

HPCC

HPCC ist ein Hochleistungs-Computing-Cluster und ein kostenloses Tool. Es verfügt über eine skalierbare Plattform für Supercomputing und unterstützt alle drei Parallelismen (dh Systemparallelität, Pipeline-Parallelität und Datenparallelität). Es erfordert ein Verständnis von C++ und ECL.

Cloudera

Cloudera ist ein ideales Testtool für Bereitstellungen auf Unternehmensebene.

Erfahren Sie mehr über Big-Data-Tools.

Haupteinsatzgebiete von Big-Data-Tests

Das Testen mit Big Data hat erhebliche Vorteile im Hinblick auf die Umsatzsteigerung von Unternehmen. Es hilft, Prozesse zu automatisieren und sich auf die Kernbereiche des Unternehmens zu konzentrieren. Einige der Vorteile von Big-Data-Tests sind unten aufgeführt.

1. Die Datengenauigkeit steigt. Die Dateninjektionstechnik hilft dabei, die richtigen Daten als Eingabe in das System zu bekommen und sie zu verarbeiten, um nützliche Ergebnisse für das Unternehmen zu erhalten.
2. Alle unstrukturierten Daten erfordern mehr Speicherplatz, was letztendlich die Kosten erhöht. Aber wenn die Daten gut getestet sind, sinken die Speicherkosten erheblich, da nur relevante Informationen als Eingabe für die anderen Prozesse verwendet werden.
3. Da die Daten relevante Informationen liefern, wird die Geschäftsleistung verbessert und der Betrieb wird effektiver. Alle Prozesse sind miteinander verknüpft, was zu einer höheren Wertschöpfung beiträgt.
4. Big Data QA-Tests helfen dabei, die richtigen Daten zum erforderlichen Zeitpunkt zu erhalten. Selbst wenn die generierten Daten bei routinemäßigen QA-Tests korrekt sind, spielt das Timing eine entscheidende Rolle. Wenn die Daten nicht zum richtigen Zeitpunkt verfügbar sind, wird der gesamte Prozess sinnlos. Aber Big Data QA-Tests helfen, dies zu mildern und valide Daten zu generieren.
5. Big Data QA-Tests helfen, Datenfehler zu reduzieren und Gewinne zu steigern.

Upscaling mit Big Data Testing

Wissen ist Macht, wenn es um Big Data QA-Tests geht. Eine ordnungsgemäße Hochskalierung mit Big-Data-Tests ist nur möglich, wenn ein Unternehmen über ein talentiertes und sachkundiges Team verfügt. Das Team kann intern sein oder durch Outsourcing eingestellt werden. Das richtige Wissen und die richtigen Tools können allen Unternehmen, die Big-Data-QA-Tests verwenden, dabei helfen, zu skalieren und zu wachsen.

Um global zu werden oder das Geschäft zu skalieren, ist es wichtig, Mitarbeiter einzustellen, die auf Big Data und Big Data-Tests spezialisiert sind .

Die Welt der sozialen Medien wird bleiben und das Geschäft wird kundenorientierter. Es ist also eine Stunde erforderlich, um Leute mit den richtigen Fähigkeiten auf dem Markt zu haben. Das Lernen über Big Data und das Testen mit Big Data ist eine hervorragende Möglichkeit, Ihre Karriere zu verbessern oder nach einer beruflichen Veränderung zu suchen.

Fazit

Somit sind alle Prozesse miteinander verbunden und können ein großartiges Ergebnis erzielen, wenn sie zusammen in einem Link durchgeführt werden. Es erfordert zunächst Zeit zum Erlernen, aber auf lange Sicht reduziert es die Zeit erheblich, erhöht die Effizienz des Teams und hilft allen Unternehmen zu wachsen und echten Wert zu schaffen.

Der Bereich Big Data ist relativ neu, da in den letzten 4-5 Jahren mehr Daten generiert wurden. Es gibt also viele Herausforderungen und Möglichkeiten, um zu wachsen und mit Ihrem Beitrag eine bedeutende Wirkung zu erzielen. Sehen Sie sich diesen Big Data-Kurs an, um mehr über Big Data-Tests zu erfahren und mit Ihren Fähigkeiten und Projekten marktreif zu sein.

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