Panduan Komprehensif untuk Pengujian Big Data: Tantangan, Alat, Aplikasi

pengantar

Sebelumnya, semua data disimpan dalam format tabel, juga dikenal sebagai data terstruktur. Sekarang, data meningkat secara eksponensial karena setiap individu ingin tetap terhubung dan berbagi hal-hal yang mereka pedulikan.

Sekarang, internet memiliki lebih banyak data tidak terstruktur daripada data terstruktur. Skalanya akan meningkat dalam dekade baru ini karena IoT, mobil self-driving, kecerdasan buatan, perbankan online, belanja online, dll. Saat ini, hanya sekitar 20% data terstruktur, dan 80% data tidak terstruktur.

Data dihasilkan oleh hampir setiap tindakan yang dilakukan di internet. Misalnya, ketika pengguna memeriksa umpan media sosial mereka, data dibuat. Menyukai postingan, melakukan penelusuran Google, mengirim pesan, naik taksi—semua ini melibatkan pembuatan data. Semua bisnis modern menggunakan kekuatan data untuk menskalakan dan tumbuh dan menjadi lebih berpusat pada pelanggan.

Untuk mendapatkan insight atau informasi dari data tersebut, maka perlu dirancang sebuah sistem. Di sini, kita akan berbicara tentang pengujian Big Data , beberapa tantangan yang dihadapi oleh organisasi, cara untuk meningkatkan pengujian Big Data , beberapa strategi untuk pengujian, cara untuk mengotomatiskan proses dan alat pengujian Anda, dan tumpukan teknologi untuk melakukan pengujian perangkat lunak Big Data.

Pengujian dengan Big Data harus disertakan dalam siklus pengembangan organisasi. Saat bisnis menjadi global, ada banyak pelanggan, dan data mereka dihasilkan, yang membutuhkan kontrol yang tepat; jika tidak, itu menjadi tidak berguna. Dengan bantuan media sosial, semua bisnis lokal hingga global mencoba yang terbaik untuk mendapatkan pelanggan.

Semua tim sukses yang telah memperkenalkan Big Data telah mengambil langkah-langkah khusus untuk mendapatkan produk dan sistem terbaik dunia seperti di dunia instan ini; semuanya harus disajikan dengan cepat. Jika dibutuhkan lebih banyak waktu, maka Anda keluar dari bisnis.

Untuk membuat produk sempurna yang siap pasar, pengujian Big Data sangat penting, seperti pengujian QA untuk pengembangan perangkat lunak. Anda juga dapat memulai pengujian QA untuk Big Data dengan mengikuti artikel ini.

Pengujian Data Besar

Pengujian QA tradisional tidak selaras dengan Big Data. Pengujian dengan Big Data adalah proses yang unik. Untuk membuat sistem yang berkinerja baik, digunakan metode pengujian Big Data QA, yang juga dikenal sebagai 'pengujian Big Data'. Semua perangkat lunak baru seperti Hadoop, Cassandra, dll., diperlukan untuk memperoleh wawasan dari sejumlah besar data dan menggunakannya untuk tujuan pengujian.

Beberapa jenis dan teknik untuk memulai pengujian dengan Big Data dijelaskan di bawah ini.

• Fungsional: Pengujian aplikasi front-end membantu validasi data. Ini membantu untuk menentukan perbedaan aktual antara output yang diharapkan dan output aktual. Pengujian front-end selalu membantu dengan mengetahui tumpukan teknologi masuk dan keluar dan menemukan bug.
• Kinerja: Otomatisasi adalah kunci dalam Big Data karena peningkatan data akan menghasilkan banyak pekerjaan jika tidak otomatis. Pengujian ini melibatkan pemeriksaan semua fitur dalam berbagai kondisi dan pembuatan produk atau sistem yang tepat untuk penggunaan skala besar. Pengujian kinerja adalah salah satu elemen kunci karena membantu mengidentifikasi bug dan mendapatkan semua informasi yang relevan dari kumpulan Big Data.
• Penyerapan Data: Teknik penyerapan data digunakan untuk mengekstrak data relevan Big Data dan memverifikasi apakah data yang diekstraksi benar dan berguna.
• Pemrosesan Data: Di sini, alat otomatisasi data membantu menentukan apakah semua data yang dihasilkan dari teknik penyerapan data selaras dengan model bisnis. Data harus informatif untuk bisnis.
• Penyimpanan Data: Sekarang, penting untuk memastikan informasi yang diperoleh dari Big Data disimpan dengan benar di gudang data. Ini diverifikasi dengan mendapatkan output dari gudang data. Perbandingan dibuat antara data yang disimpan di gudang dan data sistem untuk menghasilkan output yang diperlukan.
• Migrasi Data: Kata 'migrasi' mengacu pada data yang dimigrasikan atau dipindahkan ke server baru. Dalam beberapa situasi, jika tumpukan teknologi diubah dalam waktu dekat, maka kita perlu menggunakan metode pengujian QA Big Data yang dikenal sebagai 'pengujian migrasi data'. Ini membantu menilai bagaimana data disimpan dan beradaptasi dengan sistem baru tanpa kehilangan dan waktu henti yang lebih sedikit.

Tantangan yang Dihadapi dalam Pengujian Big Data

Ada banyak tantangan dengan pengujian Big Data , beberapa di antaranya tercantum di bawah ini, karena sebagian besar data tidak terstruktur. Hal ini dapat menyebabkan data yang lebih heterogen. Namun, mengikuti teknik yang tepat dapat mengurangi banyak rintangan dan membantu bisnis tumbuh. Pelajari lebih lanjut tentang tantangan big data.

• Data Tidak Lengkap dan Heterogen: Data tidak layak karena sebagian besar tidak terstruktur. Selain itu, karena tersedianya berbagai kumpulan data pengguna, data tersebut cenderung tidak lengkap. Ini menciptakan tantangan yang cukup besar dalam menganalisis data dan mengembangkan pendekatan baru untuk menghadapinya. Data yang tidak lengkap dan heterogen dapat menyebabkan kesulitan dalam mendapatkan informasi yang dibutuhkan dari data.
• Skalabilitas Tinggi: Semua data yang dikumpulkan berasal dari berbagai sumber, sehingga skalabilitas selalu menjadi faktor penting dalam pengujian Big Data .
• Manajemen Data Uji: Semua data yang dihasilkan setelah pengujian harus diuji dan disimpan dengan baik dalam sistem agar berguna. Jika data pengujian tidak dikelola dengan benar, itu akan menyebabkan hilangnya data dan hilangnya informasi berguna yang berasal dari data, yang penting bagi bisnis.

Alat yang Digunakan untuk Pengujian Big Data

Ada berbagai alat yang tersedia untuk penguji QA Big Data. Beberapa alat terbaik tercantum di sini untuk membantu mengembangkan operasi bisnis yang diinformasikan oleh Big Data.

hadoop

Hadoop adalah favorit semua orang, terutama ilmuwan data. Hadoop menangani banyak tugas dengan kekuatan pemrosesan dan presisi yang luar biasa. Itu dapat menyimpan sejumlah besar data bersama dengan berbagai tipe data.

Cassandra

Perusahaan teknologi besar menggunakan Cassandra untuk pengujian QA dengan Big Data . Ini adalah perangkat lunak bebas dan sumber terbuka. Ini dapat menangani berbagai operasi Big Data seperti otomatisasi dan penanganan data linier dan merupakan sistem yang sangat andal.

Badai

Storm adalah alat lintas platform yang digunakan untuk menangani berbagai operasi dengan mengintegrasikan perangkat lunak pihak ketiga yang berbeda, membuatnya lebih mudah untuk bekerja. Storm adalah perangkat lunak waktu nyata yang digunakan untuk pengujian Big Data .

HPCC

HPCC adalah Cluster Komputasi Berkinerja Tinggi, dan merupakan alat gratis. Ini fitur platform scalable untuk supercomputing dan mendukung ketiga paralelisme (yaitu, paralelisme sistem, paralelisme pipa dan paralelisme data). Itu membutuhkan pemahaman tentang C++ dan ECL.

Cloudera

Cloudera adalah alat pengujian yang ideal untuk penerapan tingkat perusahaan.

Pelajari lebih lanjut tentang alat data besar.

Penggunaan Utama Pengujian Big Data

Pengujian dengan Big Data memiliki manfaat yang cukup besar dalam hal meningkatkan pendapatan bisnis. Ini membantu mengotomatisasi proses dan fokus pada area inti bisnis. Beberapa keuntungan dari pengujian Big Data tercantum di bawah ini.

1. Akurasi data meningkat. Teknik injeksi data membantu mendapatkan data yang tepat dalam sistem sebagai input dan memprosesnya untuk mendapatkan output yang bermanfaat bagi bisnis.
2. Semua data tidak terstruktur membutuhkan lebih banyak jumlah penyimpanan yang pada akhirnya meningkatkan biaya. Tetapi ketika data diuji dengan baik, biaya penyimpanan berkurang secara signifikan karena hanya informasi yang relevan yang digunakan sebagai masukan untuk proses lainnya.
3. Karena data memberikan informasi yang relevan, kinerja bisnis ditingkatkan, dan operasi menjadi lebih efektif. Semua proses saling terkait, dan ini membantu mendapatkan nilai lebih.
4. Pengujian Big Data QA membantu mendapatkan data yang tepat pada waktu yang dibutuhkan. Bahkan jika data yang dihasilkan benar dengan pengujian QA rutin, pengaturan waktu memainkan peran penting. Jika data tidak tersedia pada waktu yang tepat, seluruh proses menjadi tidak berarti. Tetapi pengujian Big Data QA membantu mengurangi ini dan menghasilkan data yang valid.
5. Pengujian Big Data QA membantu mengurangi kekurangan data dan meningkatkan keuntungan.

Meningkatkan dengan Pengujian Big Data

Pengetahuan adalah kekuatan dalam hal pengujian Big Data QA. Peningkatan skala yang tepat dengan pengujian Big Data hanya mungkin dilakukan jika organisasi memiliki tim yang berbakat dan berpengetahuan luas. Tim bisa in-house atau bisa disewa menggunakan outsourcing. Pengetahuan yang tepat dan alat yang tepat dapat membantu semua bisnis yang menggunakan pengujian Big Data QA untuk berkembang dan berkembang.

Untuk mendapatkan skala global atau bisnis, penting untuk mulai mempekerjakan orang-orang yang berspesialisasi dalam pengujian Big Data dan Big Data .

Dunia media sosial akan tetap ada, dan bisnis akan menjadi lebih berpusat pada pelanggan. Jadi, dibutuhkan satu jam untuk memiliki orang-orang dengan keahlian yang tepat di pasar. Mempelajari Big Data dan menguji dengan Big Data adalah cara terbaik untuk meningkatkan karier Anda atau mencari perubahan karier.

Kesimpulan

Dengan demikian, semua proses tersebut saling berhubungan dan dapat menghasilkan suatu hasil yang besar jika dilakukan secara bersama-sama dalam suatu link. Ini membutuhkan waktu untuk belajar pada awalnya, tetapi dalam jangka panjang, ini mengurangi waktu yang signifikan ditambah meningkatkan efisiensi tim, dan membantu semua bisnis tumbuh dan memberikan nilai nyata.

Domain Big Data relatif baru karena lebih banyak data telah dihasilkan dalam 4-5 tahun terakhir, sehingga ada banyak tantangan dan peluang untuk tumbuh dan memberikan dampak signifikan dengan kontribusi Anda. Lihat kursus Big Data ini untuk mempelajari tentang pengujian Big Data dan bersiaplah untuk pasar dengan keterampilan dan proyek Anda.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Lihat Kursus Rekayasa Perangkat Lunak kami yang lain di upGrad.