Una guida completa per il test dei big data: sfide, strumenti, applicazioni

introduzione

In precedenza, tutti i dati venivano conservati in un formato tabellare, noto anche come dati strutturati. Ora, i dati stanno aumentando in modo esponenziale poiché ogni individuo vuole rimanere in contatto e condividere le cose a cui tiene.

Ora, Internet ha più dati non strutturati rispetto ai dati strutturati. Aumenterà di scala in questo nuovo decennio a causa dell'IoT, delle auto a guida autonoma, dell'intelligenza artificiale, dell'online banking, degli acquisti online, ecc. Attualmente, solo il 20% circa dei dati è strutturato e l'80% dei dati non è strutturato.

I dati sono generati da quasi tutte le azioni eseguite su Internet. Ad esempio, quando un utente controlla il feed dei social media, vengono generati dati. Mettere Mi piace a un post, eseguire una ricerca su Google, inviare un messaggio, prendere un taxi: tutto ciò implica la generazione di dati. Tutte le aziende moderne utilizzano la potenza dei dati per scalare, crescere e diventare più incentrate sul cliente.

Per ottenere approfondimenti o informazioni dai dati, dobbiamo progettare un sistema. Qui parleremo dei test dei Big Data , di alcune delle sfide affrontate dalle organizzazioni, dei modi per migliorare i test dei Big Data , di alcune strategie per i test, dei modi per automatizzare il processo e degli strumenti di test e degli stack tecnologici per eseguire i test del software dei Big Data.

I test con i Big Data devono essere inclusi nel ciclo di sviluppo di un'organizzazione. Poiché le aziende stanno diventando globali, ci sono molti clienti e i loro dati vengono generati, il che richiede un controllo adeguato; altrimenti diventa inutile. Con l'aiuto dei social media, tutte le aziende locali e globali stanno facendo del loro meglio per acquisire clienti.

Tutti i team di successo che hanno introdotto i Big Data hanno adottato misure specifiche per ottenere i migliori prodotti e sistemi del mondo come in questo mondo istantaneo; tutto deve essere servito in fretta. Se ci vuole più tempo, allora sei fuori dal business.

Per realizzare un prodotto perfetto e pronto per il mercato, i test dei Big Data sono essenziali, proprio come i test di controllo qualità per lo sviluppo di software. Puoi anche iniziare con i test di QA per i Big Data seguendo questo articolo.

Big Data Test

I tradizionali test di controllo qualità non sono in linea con i Big Data. Il test con i Big Data è un processo unico. Per creare un sistema dalle buone prestazioni, viene utilizzato il metodo di test del QA dei Big Data, noto anche come "test dei Big Data". Tutti i nuovi software come Hadoop, Cassandra, ecc. sono necessari per ricavare informazioni da grandi quantità di dati e utilizzarli a scopo di test.

Di seguito sono descritti alcuni tipi e tecniche per iniziare a testare con i Big Data.

• Funzionale: il test delle applicazioni front-end aiuta con la convalida dei dati. Aiuta a determinare la differenza effettiva tra l'uscita prevista e l'uscita effettiva. I test front-end aiutano sempre a conoscere lo stack tecnologico in entrata e in uscita e a trovare i bug.
• Prestazioni: l'automazione è fondamentale nei Big Data poiché un aumento dei dati comporterà molto lavoro se non automatizzato. Questo test comporta il controllo di tutte le funzionalità in varie condizioni e la creazione di prodotti o sistemi adeguati per un uso su larga scala. Il test delle prestazioni è uno degli elementi chiave in quanto aiuta a identificare i bug e ottenere tutte le informazioni rilevanti da un insieme di Big Data.
• Data Ingestion: la tecnica di data ingestion viene utilizzata per estrarre i dati rilevanti dei Big Data e verificare se i dati estratti sono corretti e utili.
• Elaborazione dei dati: qui, gli strumenti di automazione dei dati aiutano a determinare se tutti i dati generati dalla tecnica di importazione dei dati sono allineati con il modello di business. I dati devono essere informativi per l'azienda.
• Archiviazione dei dati: ora è importante garantire che le informazioni derivate dai Big Data siano archiviate in modo appropriato in un data warehouse. Viene verificato ottenendo l'output dai data warehouse. Vengono effettuati confronti tra i dati archiviati nel magazzino ei dati del sistema per generare l'output richiesto.
• Migrazione dei dati: la parola "migrazione" si riferisce ai dati che vengono migrati o spostati su un nuovo server. In alcune situazioni, se lo stack tecnologico viene modificato nel prossimo futuro, è necessario utilizzare questo metodo di test del QA dei Big Data noto come "test di migrazione dei dati". Aiuta a valutare come vengono conservati i dati e ad adattarsi al nuovo sistema senza perdite e tempi di fermo ridotti.

Sfide affrontate nel test dei big data

Esistono numerose sfide con i test dei Big Data , alcune delle quali sono elencate di seguito, poiché la maggior parte dei dati non è strutturata. Può portare a dati più eterogenei. Tuttavia, seguire una tecnica adeguata può mitigare molti ostacoli e aiutare le aziende a crescere. Scopri di più sulle sfide dei big data.

• Dati incompleti ed eterogenei: i dati non sono corretti poiché la maggior parte di essi non è strutturata. Inoltre, a causa della disponibilità di vari insiemi di dati degli utenti, i dati tendono ad essere incompleti. Crea una sfida considerevole nell'analisi dei dati e nello sviluppo di nuovi approcci per gestirli. Dati incompleti ed eterogenei possono portare a difficoltà nell'ottenere le informazioni richieste dai dati.
• Alta scalabilità: tutti i dati raccolti provengono da varie fonti, quindi la scalabilità è sempre un fattore essenziale nei test dei Big Data .
• Gestione dei dati del test: tutti i dati generati dopo il test devono essere testati e archiviati correttamente nel sistema per renderlo utile. Se i dati di test non vengono gestiti correttamente, si verificherà la perdita di dati e la perdita di informazioni utili derivate dai dati, essenziali per le aziende.

Strumenti utilizzati per il test dei big data

Sono disponibili vari strumenti per i tester QA per Big Data. Alcuni dei migliori strumenti sono elencati qui per aiutare a sviluppare operazioni aziendali basate sui Big Data.

Hadoop

Hadoop è uno dei preferiti di tutti, in particolare dei data scientist. Hadoop gestisce più attività con grande potenza di elaborazione e precisione. Può memorizzare enormi quantità di dati insieme a vari tipi di dati.

Cassandra

Le grandi aziende tecnologiche utilizzano Cassandra per i test di controllo qualità con i Big Data . È un software gratuito e open source. Può gestire varie operazioni di Big Data come l'automazione e la gestione lineare dei dati ed è un sistema molto affidabile.

Tempesta

Una tempesta è uno strumento multipiattaforma utilizzato per gestire varie operazioni integrando diversi software di terze parti, semplificando il lavoro. A storm è un software in tempo reale utilizzato per il test dei Big Data .

HPCC

HPCC è un cluster di calcolo ad alte prestazioni ed è uno strumento gratuito. È dotato di una piattaforma scalabile per il supercalcolo e supporta tutti e tre i parallelismi (ovvero, parallelismo di sistema, parallelismo di pipeline e parallelismo di dati). Richiede una comprensione di C++ ed ECL.

Cloudera

Cloudera è uno strumento di test ideale per implementazioni a livello aziendale.

Ulteriori informazioni sugli strumenti per i big data.

Principali usi del Big Data Testing

Il test con i Big Data ha notevoli vantaggi in termini di aumento dei ricavi delle aziende. Aiuta ad automatizzare i processi e a concentrarsi sulle aree principali dell'azienda. Alcuni dei vantaggi del test dei Big Data sono elencati di seguito.

1. La precisione dei dati aumenta. La tecnica di iniezione dei dati aiuta a ottenere i dati corretti nel sistema come input ed elaborarli per ottenere output utili per l'azienda.
2. Tutti i dati non strutturati richiedono una maggiore quantità di spazio di archiviazione che alla fine aumenta i costi. Ma quando i dati sono ben testati, il costo di archiviazione si riduce in modo significativo poiché solo le informazioni rilevanti vengono utilizzate come input per gli altri processi.
3. Man mano che i dati forniscono informazioni rilevanti, le prestazioni aziendali vengono migliorate e le operazioni diventano più efficaci. Tutti i processi sono interconnessi e questo aiuta a ottenere più valore.
4. Il test del QA dei Big Data aiuta a ottenere i dati giusti nel momento richiesto. Anche se i dati generati sono corretti con i test QA di routine, la tempistica gioca un ruolo fondamentale. Se i dati non sono disponibili al momento giusto, l'intero processo perde di significato. Ma i test del QA sui Big Data aiutano a mitigare questo problema e a generare dati validi.
5. I test del QA sui Big Data aiutano a ridurre i difetti dei dati e ad aumentare i profitti.

Upscaling con Big Data Testing

La conoscenza è potere quando si tratta di test di QA sui Big Data. Un corretto upscaling con i test dei Big Data è possibile solo quando un'organizzazione dispone di un team competente e competente. Il team può essere interno o può essere assunto in outsourcing. Le giuste conoscenze e gli strumenti giusti possono aiutare tutte le aziende che utilizzano i test QA per i Big Data a scalare e crescere.

Per diventare globali o scalare il business, è essenziale iniziare ad assumere persone specializzate in Big Data e Big Data testing .

Il mondo dei social media rimarrà e il business diventerà più incentrato sul cliente. Quindi, è necessaria un'ora per avere sul mercato persone con le giuste competenze. Conoscere i Big Data e testare con i Big Data è un modo eccellente per migliorare la tua carriera o cercare un cambiamento di carriera.

Conclusione

Pertanto, tutti i processi sono interconnessi e possono produrre un ottimo risultato se eseguiti insieme in un collegamento. Inizialmente richiede tempo per imparare, ma a lungo termine riduce il tempo significativo, aumenta l'efficienza del team e aiuta tutte le aziende a crescere e fornire valore reale.

Il dominio dei Big Data è relativamente nuovo poiché negli ultimi 4-5 anni sono stati generati più dati, quindi ci sono molte sfide e opportunità per crescere e avere un impatto significativo con il tuo contributo. Dai un'occhiata a questo corso sui Big Data per conoscere i test sui Big Data ed essere pronto per il mercato con le tue competenze e i tuoi progetti.

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