빅 데이터 테스트를 위한 종합 가이드: 과제, 도구, 애플리케이션

소개

이전에는 모든 데이터가 구조화된 데이터라고도 하는 표 형식으로 보존되었습니다. 이제 모든 개인이 연결 상태를 유지하고 관심 있는 것을 공유하기를 원함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있습니다.

이제 인터넷에는 정형 데이터보다 비정형 데이터가 더 많습니다. IoT, 자율주행차, 인공지능, 온라인 뱅킹, 온라인 쇼핑 등으로 인해 새로운 10년에는 규모가 커질 것입니다. 현재 데이터의 약 20%만 정형이고 80%가 비정형입니다.

데이터는 인터넷에서 수행되는 거의 모든 작업에 의해 생성됩니다. 예를 들어 사용자가 소셜 미디어 피드를 확인하면 데이터가 생성됩니다. 게시물에 좋아요 표시하기, Google 검색하기, 메시지 보내기, 택시 타기 등 이 모든 작업에는 데이터 생성이 포함됩니다. 모든 현대 비즈니스는 데이터의 힘을 사용하여 확장 및 성장하고 보다 고객 중심적이 됩니다.

데이터에서 통찰력이나 정보를 얻으려면 시스템을 설계해야 합니다. 여기에서는 빅 데이터 테스트 , 조직이 직면한 몇 가지 문제, 빅 데이터 테스트 를 개선하는 방법 , 테스트를 위한 몇 가지 전략, 테스트 프로세스 및 도구를 자동화하는 방법, 빅 데이터 소프트웨어 테스트를 수행하기 위한 기술 스택에 대해 설명합니다.

빅 데이터를 사용한 테스트 는 조직의 개발 주기에 포함되어야 합니다. 비즈니스가 글로벌화됨에 따라 많은 고객이 있고 해당 데이터가 생성되므로 적절한 제어가 필요합니다. 그렇지 않으면 무용지물이 됩니다. 소셜미디어의 도움으로 국내외 모든 기업이 고객 확보에 최선을 다하고 있습니다.

빅 데이터를 도입한 모든 성공적인 팀은 이 즉석 세계에서와 같이 세계 최고의 제품과 시스템을 얻기 위한 구체적인 조치를 취했습니다. 모든 것이 빨리 제공되어야 합니다. 시간이 더 걸리면 사업에서 제외됩니다.

시장에 출시된 완벽한 제품을 만들기 위해서는 소프트웨어 개발을 위한 QA 테스트와 마찬가지로 빅데이터 테스트가 필수적입니다. 이 기사의 후속 조치를 통해 빅 데이터에 대한 QA 테스트를 시작할 수도 있습니다.

빅데이터 테스팅

기존의 QA 테스트는 빅 데이터와 일치하지 않습니다. 빅 데이터를 사용한 테스트 는 고유한 프로세스입니다. 성능이 좋은 시스템을 만들기 위해 '빅데이터 테스팅'이라고도 하는 빅데이터 QA 테스팅 방법이 사용됩니다. Hadoop, Cassandra 등과 같은 모든 새로운 소프트웨어는 방대한 양의 데이터에서 통찰력을 도출하고 테스트 목적으로 사용하는 데 필요합니다.

빅 데이터로 테스트 를 시작하는 몇 가지 유형과 기술 은 아래에 설명되어 있습니다.

• 기능: 프런트 엔드 애플리케이션 테스트는 데이터 유효성 검사에 도움이 됩니다. 예상 출력과 실제 출력 간의 실제 차이를 결정하는 데 도움이 됩니다. 프론트 엔드 테스트는 항상 기술 스택의 안팎을 파악하고 버그를 찾는 데 도움이 됩니다.
• 성능: 데이터 증가는 자동화되지 않으면 많은 작업으로 이어지기 때문에 자동화는 빅 데이터의 핵심입니다. 이 테스트에는 다양한 조건에서 모든 기능을 확인하고 대규모 사용에 적합한 제품 또는 시스템을 만드는 작업이 포함됩니다. 성능 테스트는 버그를 식별하고 빅 데이터 세트에서 모든 관련 정보를 얻는 데 도움이 되기 때문에 핵심 요소 중 하나입니다.
• 데이터 수집: 데이터 수집 기법은 빅데이터의 관련 데이터를 추출하고 추출된 데이터가 정확하고 유용한지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.
• 데이터 처리: 여기에서 데이터 자동화 도구는 데이터 수집 기술에서 생성된 모든 데이터가 비즈니스 모델과 일치하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 데이터는 비즈니스에 유익해야 합니다.
• 데이터 저장: 이제 빅 데이터에서 파생된 정보를 데이터 웨어하우스에 적절하게 저장하는 것이 중요합니다. 데이터 웨어하우스에서 출력을 가져와서 검증합니다. 웨어하우스에 저장된 데이터와 시스템 데이터를 비교하여 필요한 출력을 생성합니다.
• 데이터 마이그레이션: '마이그레이션'이라는 단어는 새 서버로 마이그레이션되거나 이동되는 데이터를 의미합니다. 어떤 상황에서는 가까운 장래에 기술 스택이 변경되면 '데이터 마이그레이션 테스트'로 알려진 이 빅 데이터 QA 테스트 방법을 사용해야 합니다. 데이터가 유지되는 방식을 평가하고 손실 없이 가동 중지 시간을 줄이면서 새로운 시스템에 적응하는 데 도움이 됩니다.

빅 데이터 테스트에서 직면한 과제

대부분의 데이터가 구조화되어 있지 않기 때문에 빅 데이터 테스트 에는 수많은 문제가 있습니다 . 그 중 일부는 아래에 나열되어 있습니다. 더 이질적인 데이터로 이어질 수 있습니다. 그러나 적절한 기술을 따르면 많은 장애물을 완화하고 비즈니스 성장에 도움이 될 수 있습니다. 빅 데이터의 과제에 대해 자세히 알아보십시오.

• 불완전하고 이질적인 데이터: 대부분의 데이터가 구조화되지 않아 적절하지 않습니다. 또한 다양한 사용자 데이터 집합을 사용할 수 있기 때문에 데이터가 불완전한 경향이 있습니다. 데이터를 분석하고 데이터를 처리하기 위한 새로운 접근 방식을 개발하는 데 상당한 어려움이 따릅니다. 불완전하고 이질적인 데이터는 데이터에서 필요한 정보를 얻는 데 어려움을 초래할 수 있습니다.
• 높은 확장성: 수집된 모든 데이터는 다양한 소스에서 가져오기 때문에 확장성은 항상 빅 데이터 테스트에서 필수적인 요소입니다 .
• 테스트 데이터 관리: 테스트 후에 생성된 모든 데이터는 테스트를 거쳐 유용하게 사용할 수 있도록 시스템에 잘 저장되어야 합니다. 테스트 데이터를 올바르게 관리하지 않으면 데이터 손실 및 데이터에서 파생된 유용한 정보의 손실로 이어지며 이는 비즈니스에 필수적입니다.

빅 데이터 테스트에 사용되는 도구

빅데이터 QA 테스터를 위한 다양한 도구가 있습니다. 여기에는 빅 데이터를 기반으로 비즈니스 운영을 개발하는 데 도움이 되는 몇 가지 최고의 도구가 나열되어 있습니다.

하둡

Hadoop은 모든 사람, 특히 데이터 과학자가 가장 좋아하는 것입니다. Hadoop은 뛰어난 처리 능력과 정밀도로 여러 작업을 처리합니다. 다양한 데이터 유형과 함께 방대한 양의 데이터를 저장할 수 있습니다.

카산드라

빅 기술 회사는 빅 데이터를 사용한 QA 테스트에 Cassandra를 사용 합니다. 무료 및 오픈 소스 소프트웨어입니다. 자동화 및 선형 데이터 처리와 같은 다양한 빅 데이터 작업을 처리할 수 있으며 매우 안정적인 시스템입니다.

폭풍

Storm은 다양한 타사 소프트웨어를 통합하여 작업을 더 쉽게 만들어 다양한 작업을 처리하는 데 사용되는 플랫폼 간 도구입니다. Storm은 빅 데이터 테스트에 사용되는 실시간 소프트웨어 입니다.

HPCC

HPCC는 고성능 컴퓨팅 클러스터이며 무료 도구입니다. 슈퍼컴퓨팅을 위한 확장 가능한 플랫폼이 특징이며 세 가지 병렬 처리(즉, 시스템 병렬 처리, 파이프라인 병렬 처리 및 데이터 병렬 처리)를 모두 지원합니다. C++ 및 ECL에 대한 이해가 필요합니다.

클라우데라

Cloudera는 엔터프라이즈 수준 배포를 위한 이상적인 테스트 도구입니다.

빅 데이터 도구에 대해 자세히 알아보십시오.

빅데이터 테스팅의 주요 용도

빅 데이터 를 사용한 테스트는 비즈니스 수익 증대 측면에서 상당한 이점이 있습니다. 프로세스를 자동화하고 비즈니스의 핵심 영역에 집중하는 데 도움이 됩니다. 빅 데이터 테스트 의 장점 중 일부 는 다음과 같습니다.

1. 데이터 정확도가 높아집니다. 데이터 주입 기술은 시스템에서 적절한 데이터를 입력으로 가져오고 이를 처리하여 비즈니스에 유용한 출력을 얻도록 도와줍니다.
2. 모든 비정형 데이터에는 더 많은 양의 스토리지가 필요하므로 결국 비용이 증가합니다. 그러나 데이터가 잘 테스트되면 관련 정보만 다른 프로세스의 입력으로 사용되므로 저장 비용이 크게 줄어듭니다.
3. 데이터가 관련 정보를 제공함에 따라 비즈니스 성과가 향상되고 운영이 더욱 효과적입니다. 모든 프로세스가 서로 연결되어 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.
4. 빅 데이터 QA 테스트는 필요한 시간에 올바른 데이터를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 생성된 데이터가 일상적인 QA 테스트로 정확하더라도 타이밍이 중추적인 역할을 합니다. 데이터가 적시에 제공되지 않으면 전체 프로세스가 의미가 없습니다. 그러나 빅 데이터 QA 테스트는 이를 완화하고 유효한 데이터를 생성하는 데 도움이 됩니다.
5. 빅 데이터 QA 테스트는 데이터 결함을 줄이고 수익을 높이는 데 도움이 됩니다.

빅 데이터 테스팅을 통한 업스케일링

빅 데이터 QA 테스트와 관련하여 지식은 힘입니다. 빅 데이터 테스트를 통한 적절한 확장 은 조직에 재능 있고 지식이 풍부한 팀이 있을 때만 가능합니다. 팀은 사내에 있을 수도 있고 아웃소싱을 통해 고용할 수도 있습니다. 올바른 지식과 올바른 도구는 빅 데이터 QA 테스트를 사용하는 모든 비즈니스가 확장 및 성장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

글로벌화하거나 비즈니스를 확장하려면 빅 데이터 및 빅 데이터 테스트를 전문으로 하는 사람들을 고용하는 것이 필수적입니다 .

소셜 미디어의 세계는 계속 유지될 것이며 비즈니스는 더욱 고객 중심적이 될 것입니다. 따라서 시장에서 적절한 기술을 갖춘 사람들을 확보하는 데 한 시간이 필요합니다. 빅 데이터에 대해 배우고 빅 데이터로 테스트 하는 것은 경력을 확장하거나 경력 변경을 찾는 훌륭한 방법입니다.

결론

따라서 모든 프로세스가 상호 연결되어 하나의 링크에서 함께 수행될 경우 훌륭한 결과를 생성할 수 있습니다. 처음에는 배우는 데 시간이 필요하지만 장기적으로 보면 상당한 시간을 단축하고 팀의 효율성을 높이며 모든 비즈니스가 성장하고 실질적인 가치를 제공하는 데 도움이 됩니다.

지난 4~5년 동안 더 많은 데이터가 생성됨에 따라 빅 데이터의 영역은 비교적 새롭기 때문에 성장하고 귀하의 기여로 상당한 영향을 미칠 수 있는 많은 도전과 기회가 있습니다. 이 빅 데이터 과정 을 확인하여 빅 데이터 테스트 에 대해 배우고 기술과 프로젝트로 시장에 대비하십시오.

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