Un guide complet pour les tests Big Data : défis, outils, applications

introduction

Auparavant, toutes les données étaient conservées dans un format tabulaire, également connu sous le nom de données structurées. Aujourd'hui, les données augmentent de façon exponentielle, car chaque individu souhaite rester connecté et partager les choses qui l'intéressent.

Désormais, Internet contient plus de données non structurées que de données structurées. Il prendra de l'ampleur au cours de cette nouvelle décennie en raison de l'IoT, des voitures autonomes, de l'intelligence artificielle, des services bancaires en ligne, des achats en ligne, etc. Actuellement, seulement 20 % des données sont structurées et 80 % des données ne sont pas structurées.

Les données sont générées par presque toutes les actions effectuées sur Internet. Par exemple, lorsqu'un utilisateur consulte son flux de médias sociaux, des données sont générées. Aimer une publication, effectuer une recherche sur Google, envoyer un message, prendre un taxi, tout cela implique la génération de données. Toutes les entreprises modernes utilisent la puissance des données pour évoluer et se développer et devenir plus centrées sur le client.

Pour obtenir des informations ou des informations à partir des données, nous devons concevoir un système. Ici, nous parlerons des tests Big Data , de certains des défis auxquels sont confrontées les organisations, des moyens d'améliorer les tests Big Data , de certaines stratégies de test, des moyens d'automatiser votre processus et vos outils de test, et des piles technologiques pour effectuer des tests logiciels Big Data.

Les tests avec le Big Data doivent être inclus dans le cycle de développement d'une organisation. Au fur et à mesure que les entreprises se mondialisent, il y a de nombreux clients et leurs données sont générées, ce qui nécessite un contrôle approprié ; sinon, il devient inutile. Avec l'aide des médias sociaux, toutes les entreprises locales et mondiales font de leur mieux pour acquérir des clients.

Toutes les équipes qui ont réussi à introduire le Big Data ont pris des mesures spécifiques pour obtenir les meilleurs produits et systèmes au monde comme dans ce monde instantané ; tout doit être servi rapidement. Si cela prend plus de temps, alors vous êtes hors de l'entreprise.

Pour fabriquer un produit parfait prêt pour le marché, les tests Big Data sont essentiels, tout comme les tests QA pour le développement de logiciels. Vous pouvez également commencer par les tests d'assurance qualité pour le Big Data en suivant cet article.

Test de données volumineuses

Les tests d'AQ traditionnels ne s'alignent pas sur le Big Data. Tester avec le Big Data est un processus unique. Pour créer un système performant, la méthode de test Big Data QA est utilisée, également connue sous le nom de "test Big Data". Tous les nouveaux logiciels comme Hadoop, Cassandra, etc., doivent tirer des enseignements de vastes quantités de données et les utiliser à des fins de test.

Certains types et techniques pour commencer à tester avec le Big Data sont décrits ci-dessous.

• Fonctionnel : les tests d'application frontaux aident à la validation des données. Il aide à déterminer la différence réelle entre la sortie attendue et la sortie réelle. Les tests frontaux aident toujours à connaître la pile technologique et à trouver des bogues.
• Performance : l'automatisation est essentielle dans le Big Data, car une augmentation des données entraînera beaucoup de travail si elle n'est pas automatisée. Ces tests impliquent de vérifier toutes les fonctionnalités dans diverses conditions et de créer des produits ou des systèmes appropriés pour une utilisation à grande échelle. Les tests de performance sont l'un des éléments clés car ils permettent d'identifier les bugs et d'obtenir toutes les informations pertinentes à partir d'un ensemble de Big Data.
• Ingestion de données : La technique d'ingestion de données est utilisée pour extraire les données pertinentes du Big Data et vérifier si les données extraites sont correctes et utiles.
• Traitement des données : ici, les outils d'automatisation des données aident à déterminer si toutes les données générées à partir de la technique d'ingestion de données sont alignées sur le modèle commercial. Les données doivent être informatives pour l'entreprise.
• Stockage des données : Il est maintenant important de s'assurer que les informations dérivées du Big Data sont stockées de manière appropriée dans un entrepôt de données. Il est vérifié en obtenant la sortie des entrepôts de données. Des comparaisons sont faites entre les données stockées dans l'entrepôt et les données du système pour générer la sortie requise.
• Migration des données : le mot "migration" fait référence aux données qui sont migrées ou déplacées vers un nouveau serveur. Dans certaines situations, si la pile technologique est modifiée dans un avenir proche, nous devons utiliser cette méthode de test d'assurance qualité Big Data connue sous le nom de "test de migration de données". Il permet d'évaluer la manière dont les données sont conservées et de s'adapter au nouveau système sans perte et avec moins de temps d'arrêt.

Défis rencontrés dans les tests de Big Data

Les tests Big Data présentent de nombreux défis , dont certains sont énumérés ci-dessous, car la plupart des données ne sont pas structurées. Cela peut conduire à des données plus hétérogènes. Cependant, suivre une technique appropriée peut atténuer de nombreux obstacles et aider les entreprises à se développer. En savoir plus sur les défis du Big Data.

• Données incomplètes et hétérogènes : les données ne sont pas correctes car la plupart d'entre elles ne sont pas structurées. De plus, en raison de la disponibilité de divers ensembles de données sur les utilisateurs, les données ont tendance à être incomplètes. Cela crée un défi considérable dans l'analyse des données et le développement de nouvelles approches pour les traiter. Des données incomplètes et hétérogènes peuvent entraîner des difficultés à extraire les informations requises des données.
• Évolutivité élevée : toutes les données recueillies proviennent de diverses sources, l'évolutivité est donc toujours un facteur essentiel dans les tests de Big Data .
• Gestion des données de test : Toutes les données générées après le test doivent être testées et bien stockées dans le système pour les rendre utiles. Si les données de test ne sont pas gérées correctement, cela entraînera une perte de données et la perte d'informations utiles dérivées des données, ce qui est essentiel pour les entreprises.

Outils utilisés pour les tests Big Data

Il existe différents outils disponibles pour les testeurs d'assurance qualité Big Data. Certains des meilleurs outils sont répertoriés ici pour aider à développer des opérations commerciales informées par le Big Data.

HadoopName

Hadoop est le favori de tous, en particulier des data scientists. Hadoop gère plusieurs tâches avec une grande puissance de traitement et une grande précision. Il peut stocker des quantités massives de données ainsi que divers types de données.

Cassandre

Les grandes entreprises technologiques utilisent Cassandra pour les tests d'assurance qualité avec Big Data . C'est un logiciel gratuit et open-source. Il peut gérer diverses opérations Big Data telles que l'automatisation et la gestion linéaire des données et constitue un système très fiable.

Orage

Une tempête est un outil multiplateforme utilisé pour gérer diverses opérations en intégrant différents logiciels tiers, ce qui facilite le travail. Une tempête est un logiciel en temps réel utilisé pour les tests Big Data .

CHP

HPCC est un cluster de calcul haute performance et c'est un outil gratuit. Il dispose d'une plate-forme évolutive pour le supercalcul et prend en charge les trois parallélismes (c'est-à-dire le parallélisme du système, le parallélisme des pipelines et le parallélisme des données). Il nécessite une compréhension de C++ et ECL.

Cloudera

Cloudera est un outil de test idéal pour les déploiements au niveau de l'entreprise.

En savoir plus sur les outils Big Data.

Principales utilisations des tests Big Data

Tester avec le Big Data présente des avantages considérables en termes d'augmentation des revenus des entreprises. Il aide à automatiser les processus et à se concentrer sur les domaines clés de l'entreprise. Certains des avantages des tests Big Data sont énumérés ci-dessous.

1. La précision des données augmente. La technique d'injection de données permet d'obtenir les données appropriées dans le système en tant qu'entrée et de les traiter pour obtenir des sorties utiles pour l'entreprise.
2. Toutes les données non structurées nécessitent plus de stockage, ce qui finit par augmenter les coûts. Mais lorsque les données sont bien testées, le coût de stockage diminue considérablement car seules les informations pertinentes sont utilisées comme données d'entrée pour les autres processus.
3. Comme les données fournissent des informations pertinentes, les performances de l'entreprise sont améliorées et les opérations deviennent plus efficaces. Tous les processus sont liés, ce qui permet d'obtenir plus de valeur.
4. Les tests d'assurance qualité Big Data permettent d'obtenir les bonnes données au moment requis. Même si les données générées sont correctes avec les tests d'AQ de routine, le timing joue un rôle essentiel. Si les données ne sont pas disponibles au bon moment, tout le processus perd tout son sens. Mais les tests d'assurance qualité Big Data aident à atténuer cela et à générer des données valides.
5. Les tests d'assurance qualité Big Data aident à réduire les failles de données et à augmenter les profits.

Mise à l'échelle avec les tests Big Data

La connaissance est le pouvoir en matière de tests d'assurance qualité Big Data. Une mise à l'échelle appropriée avec les tests Big Data n'est possible que lorsqu'une organisation dispose d'une équipe talentueuse et compétente. L'équipe peut être interne ou être embauchée en sous-traitance. Les bonnes connaissances et les bons outils peuvent aider toutes les entreprises utilisant les tests d'assurance qualité Big Data à évoluer et à se développer.

Pour devenir mondial ou faire évoluer l'entreprise, il est essentiel de commencer à employer des personnes spécialisées dans le Big Data et les tests de Big Data .

Le monde des médias sociaux va rester et l'entreprise deviendra plus centrée sur le client. Il faut donc une heure pour avoir des personnes possédant les bonnes compétences sur le marché. En savoir plus sur le Big Data et tester avec le Big Data est un excellent moyen d'améliorer votre carrière ou de rechercher un changement de carrière.

Conclusion

Ainsi, tous les processus sont interconnectés et peuvent produire un excellent résultat s'ils sont exécutés ensemble dans un lien. Il faut du temps pour apprendre au départ, mais à long terme, cela réduit considérablement le temps, augmente l'efficacité de l'équipe et aide toutes les entreprises à se développer et à apporter une valeur réelle.

Le domaine du Big Data est relativement nouveau, car davantage de données ont été générées au cours des 4 à 5 dernières années. Il existe donc de nombreux défis et opportunités pour se développer et avoir un impact significatif avec votre contribution. Consultez ce cours Big Data pour en savoir plus sur les tests Big Data et être prêt pour le marché avec vos compétences et vos projets.

Si vous souhaitez en savoir plus sur le Big Data, consultez notre programme PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data qui est conçu pour les professionnels en activité et fournit plus de 7 études de cas et projets, couvre 14 langages et outils de programmation, pratique pratique ateliers, plus de 400 heures d'apprentissage rigoureux et d'aide au placement dans les meilleures entreprises.

Consultez nos autres cours de génie logiciel sur upGrad.