ビッグデータテストの包括的なガイド：課題、ツール、アプリケーション

序章

以前は、すべてのデータは表形式で保存されていました。これは構造化データとも呼ばれます。 現在、すべての個人が接続を維持し、関心のあることを共有したいと考えているため、データは指数関数的に増加しています。

現在、インターネットには構造化データよりも多くの非構造化データがあります。 IoT、自動運転車、人工知能、オンラインバンキング、オンラインショッピングなどにより、この新しい10年間で規模が拡大します。現在、データの約20％のみが構造化され、80％が非構造化されています。

データは、インターネット上で実行されるほぼすべてのアクションによって生成されます。 たとえば、ユーザーがソーシャルメディアフィードをチェックアウトすると、データが生成されます。 投稿を高く評価する、Google検索を実行する、メッセージを送信する、タクシーに乗るなど、これらすべてにデータの生成が含まれます。 現代のすべての企業は、データの力を利用して拡張と成長を行い、より顧客中心になっています。

データから洞察や情報を得るには、システムを設計する必要があります。 ここでは、ビッグデータテスト、組織が直面するいくつかの課題、ビッグデータテストを改善する方法、テストの戦略、テストプロセスとツールを自動化する方法、およびビッグデータソフトウェアテストを実行するための技術スタックについて説明します。

ビッグデータを使用したテストは、組織の開発サイクルに含める必要があります。 ビジネスがグローバル化するにつれて、多くの顧客が存在し、それらのデータが生成されます。これには適切な制御が必要です。 そうでなければ、それは役に立たなくなります。 ソーシャルメディアの助けを借りて、すべてのローカルからグローバルな企業は顧客を獲得するために最善を尽くしています。

ビッグデータを導入したすべての成功したチームは、このインスタント世界のように世界最高の製品とシステムを手に入れるために特定の措置を講じています。 すべてを迅速に提供する必要があります。 それ以上の時間がかかる場合、あなたは廃業しています。

ソフトウェア開発のQAテストと同様に、市場に対応した完璧な製品を作成するには、ビッグデータテストが不可欠です。 この記事をフォローアップすることで、ビッグデータのQAテストを開始することもできます。

ビッグデータテスト

従来のQAテストはビッグデータと一致していません。 ビッグデータを使用したテストは、独自のプロセスです。 パフォーマンスの高いシステムを作成するために、ビッグデータQAテスト方法が使用されます。これは「ビッグデータテスト」とも呼ばれます。 Hadoop、Cassandraなどのすべての新しいソフトウェアは、膨大な量のデータから洞察を導き出し、それらをテスト目的で使用する必要があります。

ビッグデータでテストを開始するためのいくつかのタイプと手法を以下に説明します。

• 機能：フロントエンドアプリケーションのテストは、データの検証に役立ちます。 期待される出力と実際の出力の実際の違いを判断するのに役立ちます。 フロントエンドテストは、常に技術スタックの内外を知り、バグを見つけるのに役立ちます。
• パフォーマンス：データの増加は自動化されていない場合、多くの作業につながるため、自動化はビッグデータの鍵です。 このテストでは、さまざまな条件下ですべての機能をチェックし、大規模な使用に適した製品またはシステムを作成します。 パフォーマンステストは、バグを特定し、一連のビッグデータからすべての関連情報を取得するのに役立つため、重要な要素の1つです。
• データの取り込み：データの取り込み手法は、ビッグデータの関連データを抽出し、抽出されたデータが正しく有用であるかどうかを確認するために使用されます。
• データ処理：ここで、データ自動化ツールは、データ取り込み手法から生成されたすべてのデータがビジネスモデルと整合しているかどうかを判断するのに役立ちます。 データはビジネスにとって有益である必要があります。
• データストレージ：ビッグデータから得られた情報がデータウェアハウスに適切に保存されていることを確認することが重要です。 これは、データウェアハウスからの出力を取得することによって検証されます。 ウェアハウスに保存されているデータとシステムのデータを比較して、必要な出力を生成します。
• データ移行： 「移行」という言葉は、新しいサーバーに移行または移動されるデータを指します。 状況によっては、近い将来に技術スタックが変更された場合、「データ移行テスト」と呼ばれるこのビッグデータQAテスト方法を使用する必要があります。 これは、データがどのように保持されているかを評価し、損失やダウンタイムを減らすことなく新しいシステムに適応するのに役立ちます。

ビッグデータテストで直面する課題

ビッグデータのテストには多くの課題がありますが、ほとんどのデータは構造化されていないため、その一部を以下に示します。 より異種のデータにつながる可能性があります。 ただし、適切な手法に従うことで、多くのハードルを軽減し、ビジネスの成長を支援できます。 ビッグデータの課題についての詳細をご覧ください。

• 不完全で不均一なデータ：データのほとんどが構造化されていないため、データは適切ではありません。 また、さまざまなユーザーデータのセットが利用可能であるため、データは不完全になる傾向があります。 データを分析し、それに対処するための新しいアプローチを開発する上で、かなりの課題が生じます。 不完全で異種のデータは、データから必要な情報を取得するのが困難になる可能性があります。
• 高いスケーラビリティ：収集されるすべてのデータはさまざまなソースからのものであるため、ビッグデータのテストでは常にスケーラビリティが不可欠な要素です。
• テストデータ管理：テスト後に生成されたすべてのデータをテストし、システムに適切に保存して、有用なものにする必要があります。 テストデータが正しく管理されていないと、データが失われたり、データから得られた有用な情報が失われたりすることになります。これは企業にとって不可欠です。

ビッグデータテストに使用されるツール

ビッグデータQAテスターが利用できるさまざまなツールがあります。 ビッグデータに基づいたビジネスオペレーションの開発に役立つ最高のツールのいくつかをここに示します。

Hadoop

Hadoopは、すべての人、特にデータサイエンティストのお気に入りです。 Hadoopは、優れた処理能力と精度で複数のタスクを処理します。 さまざまなデータ型とともに大量のデータを保存できます。

カサンドラ

ビッグテック企業は、ビッグデータを使用したQAテストにCassandraを使用しています。 これは無料のオープンソースソフトウェアです。 自動化や線形データ処理などのさまざまなビッグデータ操作を処理でき、非常に信頼性の高いシステムです。

嵐

ストームは、さまざまなサードパーティソフトウェアを統合して作業を容易にすることで、さまざまな操作を処理するために使用されるクロスプラットフォームツールです。 ストームは、ビッグデータのテストに使用されるリアルタイムソフトウェアです。

HPCC

HPCCは、ハイパフォーマンスコンピューティングクラスターであり、無料のツールです。 スーパーコンピューティング用のスケーラブルなプラットフォームを備えており、3つの並列処理すべて（つまり、システム並列処理、パイプライン並列処理、およびデータ並列処理）をサポートします。 C++とECLの理解が必要です。

Cloudera

Clouderaは、エンタープライズレベルの展開に理想的なテストツールです。

ビッグデータツールの詳細をご覧ください。

ビッグデータテストの主な用途

ビッグデータを使用したテストには、企業の収益を増やすという点でかなりのメリットがあります。 プロセスを自動化し、ビジネスのコア領域に集中するのに役立ちます。 ビッグデータテストの利点のいくつかを以下に示します。

1. データの精度が向上します。 データインジェクション技術は、システム内の適切なデータを入力として取得し、それを処理してビジネスに役立つ出力を取得するのに役立ちます。
2. すべての非構造化データはより多くのストレージを必要とし、最終的にはコストが増加します。 ただし、データが十分にテストされている場合、関連する情報のみが他のプロセスの入力として使用されるため、ストレージコストが大幅に削減されます。
3. データが関連情報を提供することで、業績が向上し、業務がより効果的になります。 すべてのプロセスは相互に関連しており、これはより多くの価値を得るのに役立ちます。
4. ビッグデータQAテストは、必要なときに適切なデータを取得するのに役立ちます。 生成されたデータが定期的なQAテストで正しい場合でも、タイミングは極めて重要な役割を果たします。 データが適切なタイミングで利用できない場合、プロセス全体が無意味になります。 しかし、ビッグデータQAテストは、これを軽減し、有効なデータを生成するのに役立ちます。
5. ビッグデータQAテストは、データの欠陥を減らし、利益を増やすのに役立ちます。

ビッグデータテストによるアップスケーリング

ビッグデータのQAテストに関しては、知識が力になります。 ビッグデータテストによる適切なアップスケーリングは、組織に才能と知識のあるチームがいる場合にのみ可能です。 チームは社内に配置することも、アウトソーシングを使用して採用することもできます。 適切な知識と適切なツールは、ビッグデータQAテストを使用するすべての企業が拡張および成長するのに役立ちます。

グローバル化またはビジネスの拡大には、ビッグデータとビッグデータのテストを専門とする人材の採用を開始することが不可欠です。

ソーシャルメディアの世界は今後も続き、ビジネスはより顧客中心になります。 したがって、適切なスキルセットを持つ人々を市場に出すには1時間の必要があります。 ビッグデータについて学び、ビッグデータでテストすることは、キャリアを拡大したり、キャリアの変化を探すための優れた方法です。

結論

したがって、すべてのプロセスは相互接続されており、リンクで一緒に実行すると素晴らしい結果を生み出すことができます。 最初に学ぶには時間がかかりますが、長期的には、大幅な時間を短縮し、チームの効率を高め、すべてのビジネスが成長し、真の価値を提供するのに役立ちます。

過去4〜5年でより多くのデータが生成されたため、ビッグデータのドメインは比較的新しいため、成長して貢献に大きな影響を与える多くの課題と機会があります。 このビッグデータコースをチェックして、ビッグデータのテストについて学び、スキルとプロジェクトを市場に出す準備をしてください。

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