Una guía completa para pruebas de Big Data: desafíos, herramientas, aplicaciones

Introducción

Anteriormente, todos los datos se conservaban en un formato tabular, también conocido como datos estructurados. Ahora, los datos aumentan exponencialmente ya que cada individuo quiere mantenerse conectado y compartir las cosas que le importan.

Ahora, Internet tiene más datos no estructurados que datos estructurados. Aumentará en escala en esta nueva década debido a IoT, automóviles autónomos, inteligencia artificial, banca en línea, compras en línea, etc. Actualmente, solo alrededor del 20 % de los datos están estructurados y el 80 % de los datos no están estructurados.

Los datos son generados por casi todas las acciones realizadas en Internet. Por ejemplo, cuando un usuario revisa su feed de redes sociales, se generan datos. Hacer clic en Me gusta en una publicación, realizar una búsqueda en Google, enviar un mensaje, tomar un taxi, todo esto implica la generación de datos. Todas las empresas modernas utilizan el poder de los datos para escalar y crecer y volverse más centradas en el cliente.

Para obtener conocimientos o información de los datos, necesitamos diseñar un sistema. Aquí, hablaremos sobre las pruebas de Big Data , algunos de los desafíos que enfrentan las organizaciones, las formas de mejorar las pruebas de Big Data , algunas estrategias para las pruebas, las formas de automatizar su proceso y herramientas de prueba, y las pilas de tecnología para realizar pruebas de software de Big Data.

Las pruebas con Big Data deben incluirse en el ciclo de desarrollo de una organización. A medida que las empresas se vuelven globales, hay muchos clientes y sus datos se generan, lo que requiere un control adecuado; de lo contrario, se vuelve inútil. Con la ayuda de las redes sociales, todas las empresas locales y globales están haciendo todo lo posible para adquirir clientes.

Todos los equipos exitosos que han introducido Big Data han tomado medidas específicas para obtener los mejores productos y sistemas del mundo como en este mundo instantáneo; todo tiene que ser servido rápidamente. Si lleva más tiempo, entonces estás fuera del negocio.

Para hacer un producto perfecto que esté listo para el mercado, las pruebas de Big Data son esenciales, al igual que las pruebas de control de calidad para el desarrollo de software. También puede comenzar con las pruebas de control de calidad para Big Data siguiendo este artículo.

Pruebas de grandes datos

Las pruebas de control de calidad tradicionales no se alinean con Big Data. Probar con Big Data es un proceso único. Para crear un sistema de buen rendimiento, se utiliza el método de prueba de control de calidad de Big Data, que también se conoce como "prueba de Big Data". Todo el software nuevo, como Hadoop, Cassandra, etc., es necesario para obtener información de grandes cantidades de datos y utilizarlos con fines de prueba.

A continuación se describen algunos tipos y técnicas para comenzar a probar con Big Data .

• Funcional: las pruebas de aplicaciones front-end ayudan con la validación de datos. Ayuda a determinar la diferencia real entre la salida esperada y la salida real. Las pruebas de front-end siempre ayudan a conocer la pila de tecnología por dentro y por fuera y a encontrar errores.
• Rendimiento: la automatización es clave en Big Data, ya que un aumento en los datos generará mucho trabajo si no se automatiza. Esta prueba implica verificar todas las funciones en diversas condiciones y crear productos o sistemas adecuados para uso a gran escala. Las pruebas de rendimiento son uno de los elementos clave, ya que ayudan a identificar errores y obtener toda la información relevante de un conjunto de Big Data.
• Ingestión de datos: la técnica de ingesta de datos se utiliza para extraer los datos relevantes de Big Data y verificar si los datos extraídos son correctos y útiles.
• Procesamiento de datos: aquí, las herramientas de automatización de datos ayudan a determinar si todos los datos generados a partir de la técnica de ingesta de datos están alineados con el modelo comercial. Los datos deben ser informativos para el negocio.
• Almacenamiento de datos: ahora, es importante asegurarse de que la información derivada de Big Data se almacene adecuadamente en un almacén de datos. Se verifica obteniendo la salida de los almacenes de datos. Se realizan comparaciones entre los datos almacenados en el almacén y los datos del sistema para generar la salida requerida.
• Migración de datos: la palabra 'migración' se refiere a los datos que se migran o se mueven a un nuevo servidor. En algunas situaciones, si la pila tecnológica cambia en un futuro cercano, entonces debemos usar este método de prueba de control de calidad de Big Data conocido como "prueba de migración de datos". Ayuda a evaluar cómo se retienen los datos y se adapta al nuevo sistema sin pérdidas y con menos tiempo de inactividad.

Desafíos enfrentados en las pruebas de Big Data

Existen numerosos desafíos con las pruebas de Big Data , algunos de los cuales se enumeran a continuación, ya que la mayoría de los datos no están estructurados. Puede conducir a datos más heterogéneos. Sin embargo, seguir una técnica adecuada puede mitigar muchos obstáculos y ayudar a las empresas a crecer. Obtenga más información sobre los desafíos de los grandes datos.

• Datos incompletos y heterogéneos: los datos no son adecuados ya que la mayoría no están estructurados. Además, debido a la disponibilidad de varios conjuntos de datos de usuarios, los datos tienden a estar incompletos. Crea un desafío considerable en el análisis de los datos y el desarrollo de nuevos enfoques para manejarlos. Los datos incompletos y heterogéneos pueden generar dificultades para obtener la información requerida de los datos.
• Alta escalabilidad: todos los datos recopilados provienen de varias fuentes, por lo que la escalabilidad siempre es un factor esencial en las pruebas de Big Data .
• Gestión de datos de prueba: todos los datos generados después de la prueba deben probarse y almacenarse bien en el sistema para que sean útiles. Si los datos de prueba no se gestionan correctamente, provocará la pérdida de datos y la pérdida de información útil derivada de los datos, que es esencial para las empresas.

Herramientas utilizadas para pruebas de Big Data

Hay varias herramientas disponibles para los evaluadores de control de calidad de Big Data. Algunas de las mejores herramientas se enumeran aquí para ayudar a desarrollar operaciones comerciales informadas por Big Data.

Hadoop

Hadoop es el favorito de todos, especialmente de los científicos de datos. Hadoop maneja múltiples tareas con gran poder de procesamiento y precisión. Puede almacenar cantidades masivas de datos junto con varios tipos de datos.

casandra

Las grandes empresas tecnológicas utilizan Cassandra para realizar pruebas de control de calidad con Big Data . Es un software gratuito y de código abierto. Puede manejar varias operaciones de Big Data, como la automatización y el manejo de datos lineales, y es un sistema muy confiable.

Tormenta

Una tormenta es una herramienta multiplataforma que se utiliza para manejar varias operaciones mediante la integración de diferentes software de terceros, lo que facilita el trabajo. Una tormenta es un software en tiempo real utilizado para pruebas de Big Data .

HPCC

HPCC es un clúster de computación de alto rendimiento y es una herramienta gratuita. Cuenta con una plataforma escalable para supercomputación y admite los tres paralelismos (es decir, paralelismo de sistema, paralelismo de canalización y paralelismo de datos). Requiere una comprensión de C++ y ECL.

Cloudera

Cloudera es una herramienta de prueba ideal para implementaciones de nivel empresarial.

Obtenga más información sobre las herramientas de big data.

Principales usos de las pruebas de Big Data

Las pruebas con Big Data tienen beneficios considerables en términos de aumentar los ingresos de las empresas. Ayuda a automatizar procesos y centrarse en las áreas centrales del negocio. Algunas de las ventajas de las pruebas de Big Data se enumeran a continuación.

1. La precisión de los datos aumenta. La técnica de inyección de datos ayuda a obtener los datos adecuados en el sistema como entrada y los procesa para obtener resultados útiles para el negocio.
2. Todos los datos no estructurados requieren una mayor cantidad de almacenamiento, lo que eventualmente aumenta los costos. Pero cuando los datos están bien probados, el costo de almacenamiento se reduce significativamente ya que solo la información relevante se usa como entrada para los otros procesos.
3. A medida que los datos brindan información relevante, el rendimiento comercial mejora y las operaciones se vuelven más efectivas. Todos los procesos están interrelacionados, y esto ayuda a obtener más valor.
4. Las pruebas de control de calidad de Big Data ayudan a obtener los datos correctos en el momento requerido. Incluso si los datos generados son correctos con las pruebas de control de calidad de rutina, el tiempo juega un papel fundamental. Si los datos no están disponibles en el momento adecuado, todo el proceso pierde sentido. Pero las pruebas de control de calidad de Big Data ayudan a mitigar esto y generar datos válidos.
5. Las pruebas de control de calidad de Big Data ayudan a reducir las fallas de datos y aumentar las ganancias.

Ampliación con Big Data Testing

El conocimiento es poder cuando se trata de pruebas de control de calidad de Big Data. La mejora adecuada con las pruebas de Big Data solo es posible cuando una organización tiene un equipo talentoso y bien informado. El equipo puede ser interno o puede ser contratado mediante subcontratación. El conocimiento adecuado y las herramientas adecuadas pueden ayudar a todas las empresas que utilizan pruebas de control de calidad de Big Data para escalar y crecer.

Para globalizar o escalar el negocio, es fundamental empezar a emplear personas especializadas en Big Data y Big Data testing .

El mundo de las redes sociales permanecerá y el negocio se volverá más centrado en el cliente. Entonces, es la necesidad de una hora para tener personas con las habilidades adecuadas en el mercado. Aprender sobre Big Data y probar con Big Data es una excelente manera de mejorar su carrera o buscar un cambio de carrera.

Conclusión

Por lo tanto, todos los procesos están interconectados y pueden producir un gran resultado si se realizan juntos en un enlace. Requiere tiempo para aprender inicialmente, pero a la larga, reduce el tiempo significativo además de aumentar la eficiencia del equipo y ayuda a todos los negocios a crecer y proporcionar valor real.

El dominio de Big Data es relativamente nuevo ya que se han generado más datos en los últimos 4-5 años, por lo que existen muchos desafíos y oportunidades para crecer y tener un impacto significativo con su contribución. Consulte este curso de Big Data para aprender sobre las pruebas de Big Data y estar listo para el mercado con sus habilidades y proyectos.

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