Kompleksowy przewodnik po testowaniu Big Data: wyzwania, narzędzia, aplikacje

Wstęp

Wcześniej wszystkie dane były zachowywane w formacie tabelarycznym, znanym również jako dane strukturalne. Teraz dane rosną wykładniczo, ponieważ każda osoba chce pozostać w kontakcie i dzielić się rzeczami, na których im zależy.

Teraz w Internecie jest więcej danych nieustrukturyzowanych niż danych ustrukturyzowanych. Zwiększy się skala w nowej dekadzie z powodu Internetu Rzeczy, autonomicznych samochodów, sztucznej inteligencji, bankowości internetowej, zakupów online itp. Obecnie tylko około 20% danych jest ustrukturyzowane, a 80% danych nieustrukturyzowanych.

Dane są generowane przez niemal każdą czynność wykonywaną w Internecie. Na przykład, gdy użytkownik sprawdza swój kanał w mediach społecznościowych, generowane są dane. Polubienie posta, wyszukiwanie w Google, wysłanie wiadomości, skorzystanie z taksówki – wszystko to wiąże się z generowaniem danych. Wszystkie nowoczesne firmy wykorzystują moc danych do skalowania i rozwoju oraz do stania się bardziej zorientowanym na klienta.

Aby uzyskać wgląd lub informacje z danych, musimy zaprojektować system. W tym miejscu porozmawiamy o testowaniu Big Data , niektórych wyzwaniach stojących przed organizacjami, sposobach poprawy testowania Big Data , niektórych strategiach testowania, sposobach automatyzacji procesu testowania i narzędziach oraz stosach technologicznych do testowania oprogramowania Big Data.

Testowanie z wykorzystaniem Big Data musi być uwzględnione w cyklu rozwoju organizacji. Ponieważ firmy stają się globalne, jest wielu klientów, a ich dane są generowane, co wymaga odpowiedniej kontroli; w przeciwnym razie staje się bezużyteczny. Z pomocą mediów społecznościowych wszystkie lokalne i globalne firmy starają się jak najlepiej pozyskać klientów.

Wszystkie odnoszące sukcesy zespoły, które wprowadziły Big Data, podjęły konkretne kroki, aby uzyskać najlepsze na świecie produkty i systemy, jak w tym błyskawicznym świecie; wszystko musi być podane szybko. Jeśli zajmuje to więcej czasu, wypadasz z biznesu.

Aby stworzyć doskonały produkt, który jest gotowy do wprowadzenia na rynek, testowanie Big Data jest niezbędne, podobnie jak testowanie jakości przy tworzeniu oprogramowania. Możesz również rozpocząć testowanie jakości Big Data, kontynuując ten artykuł.

Testowanie dużych zbiorów danych

Tradycyjne testy QA nie są zgodne z Big Data. Testowanie za pomocą Big Data to wyjątkowy proces. Do stworzenia dobrze działającego systemu wykorzystuje się metodę testowania Big Data QA, znaną również jako „testowanie Big Data”. Całe nowe oprogramowanie, takie jak Hadoop, Cassandra itp., jest wymagane do uzyskiwania spostrzeżeń z ogromnych ilości danych i wykorzystywania ich do celów testowych.

Poniżej opisano niektóre rodzaje i techniki rozpoczęcia testowania z wykorzystaniem Big Data.

• Funkcjonalność: Testowanie aplikacji front-end pomaga w walidacji danych. Pomaga określić rzeczywistą różnicę między oczekiwaną a rzeczywistą mocą. Testowanie front-endu zawsze pomaga w poznawaniu stosu technologicznego i znajdowaniu błędów.
• Wydajność: Automatyzacja ma kluczowe znaczenie w Big Data, ponieważ wzrost ilości danych będzie wiązał się z dużą ilością pracy, jeśli nie zostanie zautomatyzowany. Testy te obejmują sprawdzenie wszystkich funkcji w różnych warunkach i stworzenie odpowiednich produktów lub systemów do użytku na dużą skalę. Testowanie wydajności jest jednym z kluczowych elementów, ponieważ pomaga zidentyfikować błędy i uzyskać wszystkie istotne informacje z zestawu Big Data.
• Pozyskiwanie danych: Technika pozyskiwania danych służy do wyodrębnienia odpowiednich danych z Big Data i sprawdzenia, czy wyodrębnione dane są prawidłowe i użyteczne.
• Przetwarzanie danych: W tym przypadku narzędzia do automatyzacji danych pomagają określić, czy wszystkie dane wygenerowane z techniki pozyskiwania danych są zgodne z modelem biznesowym. Dane muszą mieć charakter informacyjny dla firmy.
• Przechowywanie danych: Teraz ważne jest, aby upewnić się, że informacje pochodzące z Big Data są odpowiednio przechowywane w hurtowni danych. Jest weryfikowany przez pobranie danych wyjściowych z hurtowni danych. Dokonuje się porównań między danymi przechowywanymi w hurtowni a danymi systemu w celu wygenerowania wymaganego wyniku.
• Migracja danych: Słowo „migracja” odnosi się do danych, które są migrowane lub przenoszone na nowy serwer. W niektórych sytuacjach, jeśli w najbliższej przyszłości nastąpi zmiana stosu technologicznego, musimy użyć tej metody testowania Big Data QA znanej jako „testowanie migracji danych”. Pomaga ocenić sposób przechowywania danych i dostosować się do nowego systemu bez strat i krótszych przestojów.

Wyzwania stojące przed testowaniem Big Data

Testy Big Data wiążą się z wieloma wyzwaniami , z których niektóre wymieniono poniżej, ponieważ większość danych jest nieustrukturyzowana. Może to prowadzić do bardziej niejednorodnych danych. Jednak przestrzeganie odpowiedniej techniki może złagodzić wiele przeszkód i pomóc firmom w rozwoju. Dowiedz się więcej o wyzwaniach związanych z big data.

• Niekompletne i niejednorodne dane: Dane nie są prawidłowe, ponieważ większość z nich jest nieustrukturyzowana. Ponadto ze względu na dostępność różnych zestawów danych użytkowników dane te wydają się być niekompletne. Stwarza to duże wyzwanie w analizie danych i opracowywaniu nowych metod radzenia sobie z nimi. Niekompletne i niejednorodne dane mogą prowadzić do trudności w wydobyciu wymaganych informacji z danych.
• Wysoka skalowalność: wszystkie zebrane dane pochodzą z różnych źródeł, więc skalowalność jest zawsze istotnym czynnikiem w testowaniu Big Data .
• Zarządzanie danymi testowymi: Wszystkie dane wygenerowane po teście muszą być testowane i dobrze przechowywane w systemie, aby były użyteczne. Jeśli dane testowe nie są prawidłowo zarządzane, prowadzi to do utraty danych i utraty przydatnych informacji uzyskanych z danych, co jest niezbędne dla firm.

Narzędzia używane do testowania Big Data

Dla testerów Big Data QA dostępne są różne narzędzia. Poniżej wymieniono niektóre z najlepszych narzędzi, które pomagają rozwijać operacje biznesowe oparte na Big Data.

Hadoop

Hadoop jest ulubieńcem wszystkich, zwłaszcza naukowców zajmujących się danymi. Hadoop obsługuje wiele zadań z dużą mocą obliczeniową i precyzją. Może przechowywać ogromne ilości danych wraz z różnymi typami danych.

Kasandra

Wielkie firmy technologiczne używają Cassandry do testów QA z Big Data . Jest to bezpłatne oprogramowanie o otwartym kodzie źródłowym. Może obsługiwać różne operacje Big Data, takie jak automatyzacja i liniowa obsługa danych, i jest bardzo niezawodnym systemem.

Burza

Burza to wieloplatformowe narzędzie służące do obsługi różnych operacji poprzez integrację różnych programów innych firm, co ułatwia pracę. Burza to oprogramowanie czasu rzeczywistego służące do testowania Big Data .

HPCC

HPCC to wysokowydajny klaster obliczeniowy i jest to bezpłatne narzędzie. Zawiera skalowalną platformę dla superkomputerów i obsługuje wszystkie trzy równoległości (tj. równoległość systemową, równoległość potokową i równoległość danych). Wymaga zrozumienia C++ i ECL.

Cloudera

Cloudera to idealne narzędzie testowe do wdrożeń na poziomie korporacyjnym.

Dowiedz się więcej o narzędziach Big Data.

Główne zastosowania testowania Big Data

Testowanie z wykorzystaniem Big Data przynosi znaczne korzyści w zakresie zwiększania przychodów firm. Pomaga zautomatyzować procesy i skupić się na kluczowych obszarach działalności. Poniżej wymieniono niektóre zalety testów Big Data .

1. Zwiększa się dokładność danych. Technika wstrzykiwania danych pomaga uzyskać odpowiednie dane w systemie jako dane wejściowe i przetworzyć je w celu uzyskania przydatnych danych wyjściowych dla firmy.
2. Wszystkie nieustrukturyzowane dane wymagają większej ilości pamięci, co ostatecznie zwiększa koszty. Ale gdy dane są dobrze przetestowane, koszt przechowywania znacznie się zmniejsza, ponieważ tylko istotne informacje są wykorzystywane jako dane wejściowe dla innych procesów.
3. Ponieważ dane dostarczają odpowiednich informacji, wydajność biznesowa jest lepsza, a operacje stają się bardziej efektywne. Wszystkie procesy są ze sobą powiązane, co pomaga uzyskać większą wartość.
4. Testy Big Data QA pomagają uzyskać właściwe dane w wymaganym czasie. Nawet jeśli wygenerowane dane są prawidłowe w rutynowych testach QA, czas odgrywa kluczową rolę. Jeśli dane nie są dostępne we właściwym czasie, cały proces staje się bezsensowny. Jednak testy Big Data QA pomagają złagodzić ten problem i wygenerować prawidłowe dane.
5. Testy Big Data QA pomagają zredukować błędy danych i zwiększyć zyski.

Zwiększanie skali dzięki testom Big Data

Wiedza to potęga, jeśli chodzi o testowanie Big Data QA. Właściwe zwiększanie skali dzięki testom Big Data jest możliwe tylko wtedy, gdy organizacja ma utalentowany i kompetentny zespół. Zespół może być w firmie lub może być zatrudniony na zasadzie outsourcingu. Właściwa wiedza i właściwe narzędzia mogą pomóc wszystkim firmom korzystającym z testów Big Data QA w skalowaniu i rozwoju.

Aby uzyskać globalny lub skalować biznes, niezbędne jest zatrudnienie osób specjalizujących się w testowaniu Big Data i Big Data .

Świat mediów społecznościowych pozostanie, a biznes stanie się bardziej zorientowany na klienta. Tak więc potrzeba godziny, aby mieć na rynku ludzi z odpowiednimi umiejętnościami. Nauka o Big Data i testowanie z Big Data to doskonały sposób na rozwinięcie swojej kariery lub szukanie zmiany w karierze.

Wniosek

W ten sposób wszystkie procesy są ze sobą połączone i mogą dawać wspaniałe rezultaty, jeśli są wykonywane razem w połączeniu. Na początku wymaga czasu, aby się uczyć, ale na dłuższą metę skraca to znaczący czas, zwiększa wydajność zespołu i pomaga wszystkim firmom rozwijać się i dostarczać rzeczywistą wartość.

Domena Big Data jest stosunkowo nowa, ponieważ w ciągu ostatnich 4-5 lat wygenerowano więcej danych, więc istnieje wiele wyzwań i możliwości, aby się rozwijać i wywierać znaczący wpływ dzięki Twojemu wkładowi. Zapoznaj się z tym kursem Big Data, aby dowiedzieć się o testowaniu Big Data i być gotowym na rynek dzięki swoim umiejętnościom i projektom.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Sprawdź nasze inne kursy inżynierii oprogramowania w upGrad.