Um guia abrangente para testes de Big Data: desafios, ferramentas, aplicativos

Introdução

Anteriormente, todos os dados eram preservados em um formato tabular, também conhecido como dados estruturados. Agora, os dados estão aumentando exponencialmente, pois cada indivíduo deseja permanecer conectado e compartilhar coisas com as quais se importa.

Agora, a internet tem mais dados não estruturados do que dados estruturados. Ele aumentará em escala nesta nova década por causa da IoT, carros autônomos, inteligência artificial, banco on-line, compras on-line etc. Atualmente, apenas cerca de 20% dos dados são estruturados e 80% dos dados não são estruturados.

Os dados são gerados por quase todas as ações realizadas na internet. Por exemplo, quando um usuário verifica seu feed de mídia social, os dados são gerados. Curtir uma postagem, fazer uma pesquisa no Google, enviar uma mensagem, pegar um táxi – tudo isso envolve geração de dados. Todas as empresas modernas usam o poder dos dados para dimensionar e crescer e se tornar mais centradas no cliente.

Para obter insights ou informações dos dados, precisamos projetar um sistema. Aqui, falaremos sobre testes de Big Data , alguns dos desafios enfrentados pelas organizações, formas de melhorar os testes de Big Data , algumas estratégias para testes, formas de automatizar seu processo e ferramentas de teste e as pilhas de tecnologia para realizar testes de software de Big Data.

O teste com Big Data deve ser incluído no ciclo de desenvolvimento de uma organização. À medida que os negócios se tornam globais, há muitos clientes e seus dados são gerados, o que precisa de controle adequado; caso contrário, torna-se inútil. Com a ajuda da mídia social, todos os negócios locais e globais estão tentando o seu melhor para adquirir clientes.

Todas as equipes de sucesso que introduziram o Big Data tomaram medidas específicas para obter os melhores produtos e sistemas do mundo como neste mundo instantâneo; tudo tem que ser servido rapidamente. Se levar mais tempo, você está fora do negócio.

Para fazer um produto perfeito e pronto para o mercado, o teste de Big Data é essencial, assim como o teste de controle de qualidade para desenvolvimento de software. Você também pode começar com testes de controle de qualidade para Big Data seguindo este artigo.

Teste de Big Data

O teste tradicional de controle de qualidade não se alinha ao Big Data. Testar com Big Data é um processo único. Para criar um sistema de bom desempenho, é usado o método de teste de Big Data QA, também conhecido como 'teste de Big Data'. Todos os novos softwares, como Hadoop, Cassandra, etc., são necessários para obter insights de grandes quantidades de dados e usá-los para fins de teste.

Alguns tipos e técnicas para começar a testar com Big Data estão descritos abaixo.

• Funcional: o teste de aplicativos front-end ajuda na validação de dados. Ajuda a determinar a diferença real entre a saída esperada e a saída real. O teste de front-end sempre ajuda a conhecer a pilha de tecnologia e encontrar bugs.
• Desempenho: a automação é fundamental no Big Data, pois um aumento nos dados levará a muito trabalho se não for automatizado. Este teste envolve a verificação de todos os recursos sob várias condições e a criação de produtos ou sistemas adequados para uso em larga escala. O teste de desempenho é um dos elementos-chave, pois ajuda a identificar bugs e obter todas as informações relevantes de um conjunto de Big Data.
• Ingestão de dados: A técnica de ingestão de dados é utilizada para extrair os dados relevantes do Big Data e verificar se os dados extraídos estão corretos e úteis.
• Processamento de dados: aqui, as ferramentas de automação de dados ajudam a determinar se todos os dados gerados a partir da técnica de ingestão de dados estão alinhados com o modelo de negócios. Os dados devem ser informativos para o negócio.
• Armazenamento de dados: Agora, é importante garantir que as informações derivadas do Big Data sejam armazenadas adequadamente em um data warehouse. É verificado obtendo a saída dos data warehouses. São feitas comparações entre os dados armazenados no armazém e os dados do sistema para gerar a saída necessária.
• Migração de dados: A palavra 'migração' refere-se aos dados que são migrados ou movidos para um novo servidor. Em algumas situações, se a pilha de tecnologia for alterada em um futuro próximo, precisamos usar esse método de teste de controle de qualidade de Big Data conhecido como 'teste de migração de dados'. Ele ajuda a avaliar como os dados são retidos e se adaptam ao novo sistema sem perda e com menos tempo de inatividade.

Desafios enfrentados no teste de Big Data

Existem vários desafios com o teste de Big Data , alguns dos quais estão listados abaixo, pois a maioria dos dados não é estruturada. Pode levar a dados mais heterogêneos. No entanto, seguir uma técnica adequada pode mitigar muitos obstáculos e ajudar as empresas a crescer. Saiba mais sobre os desafios do big data.

• Dados Incompletos e Heterogêneos: Os dados não são apropriados, pois a maioria não é estruturada. Além disso, devido à disponibilidade de vários conjuntos de dados de usuários, os dados tendem a ser incompletos. Isso cria um desafio considerável na análise dos dados e no desenvolvimento de novas abordagens para lidar com eles. Dados incompletos e heterogêneos podem levar a dificuldades em obter as informações necessárias dos dados.
• Alta Escalabilidade: Todos os dados coletados são de várias fontes, portanto, a escalabilidade é sempre um fator essencial nos testes de Big Data .
• Gerenciamento de dados de teste: Todos os dados gerados após o teste devem ser testados e armazenados bem no sistema para torná-lo útil. Se os dados de teste não forem gerenciados corretamente, isso levará à perda de dados e à perda de informações úteis derivadas dos dados, o que é essencial para as empresas.

Ferramentas usadas para testes de Big Data

Existem várias ferramentas disponíveis para testadores de QA de Big Data. Algumas das melhores ferramentas estão listadas aqui para ajudar a desenvolver operações de negócios informadas pelo Big Data.

Hadoop

O Hadoop é o favorito de todos, especialmente dos cientistas de dados. O Hadoop lida com várias tarefas com grande poder de processamento e precisão. Ele pode armazenar grandes quantidades de dados junto com vários tipos de dados.

Cassandra

As grandes empresas de tecnologia usam o Cassandra para testes de controle de qualidade com Big Data . É um software livre e de código aberto. Ele pode lidar com várias operações de Big Data, como automação e manipulação de dados lineares, e é um sistema muito confiável.

Tempestade

Uma tempestade é uma ferramenta multiplataforma usada para lidar com várias operações integrando diferentes softwares de terceiros, facilitando o trabalho. Uma tempestade é um software em tempo real usado para testes de Big Data .

HPCC

HPCC é um cluster de computação de alto desempenho, e é uma ferramenta gratuita. Ele apresenta uma plataforma escalável para supercomputação e suporta todos os três paralelismos (ou seja, paralelismo de sistema, paralelismo de pipeline e paralelismo de dados). Requer uma compreensão de C++ e ECL.

Cloudera

Cloudera é uma ferramenta de teste ideal para implantações de nível empresarial.

Saiba mais sobre ferramentas de big data.

Principais usos do teste de Big Data

Testar com Big Data traz benefícios consideráveis ​​em termos de aumento da receita das empresas. Ele ajuda a automatizar processos e focar nas áreas centrais do negócio. Algumas das vantagens do teste de Big Data estão listadas abaixo.

1. A precisão dos dados aumenta. A técnica de injeção de dados ajuda a obter os dados adequados no sistema como entrada e processá-los para obter saídas úteis para o negócio.
2. Todos os dados não estruturados requerem mais armazenamento, o que eventualmente aumenta os custos. Mas quando os dados são bem testados, o custo de armazenamento reduz significativamente, pois apenas informações relevantes são usadas como entrada para os outros processos.
3. À medida que os dados fornecem informações relevantes, o desempenho do negócio é aprimorado e as operações se tornam mais eficazes. Todos os processos estão interligados, e isso ajuda a obter mais valor.
4. O teste de controle de qualidade de Big Data ajuda a obter os dados certos no momento necessário. Mesmo que os dados gerados estejam corretos com testes de QA de rotina, o tempo desempenha um papel fundamental. Se os dados não estiverem disponíveis no momento certo, todo o processo perde o sentido. Mas o teste de controle de qualidade de Big Data ajuda a mitigar isso e gerar dados válidos.
5. O teste de controle de qualidade de Big Data ajuda a reduzir falhas de dados e aumentar os lucros.

Upscaling com testes de Big Data

Conhecimento é poder quando se trata de testes de controle de qualidade de Big Data. O upscaling adequado com testes de Big Data só é possível quando uma organização tem uma equipe talentosa e experiente. A equipe pode ser interna ou pode ser contratada por meio de terceirização. O conhecimento certo e as ferramentas certas podem ajudar todas as empresas que usam o teste de controle de qualidade de Big Data para escalar e crescer.

Para se globalizar ou escalar o negócio, é fundamental começar a empregar pessoas especializadas em Big Data e testes de Big Data .

O mundo das mídias sociais vai ficar e o negócio se tornará mais centrado no cliente. Portanto, é necessário uma hora para ter pessoas com as habilidades certas no mercado. Aprender sobre Big Data e testar com Big Data é uma excelente maneira de aprimorar sua carreira ou procurar uma mudança de carreira.

Conclusão

Assim, todos os processos estão interligados e podem produzir um ótimo resultado se executados juntos em um link. Requer tempo para aprender inicialmente, mas a longo prazo, reduz o tempo significativo e aumenta a eficiência da equipe e ajuda todos os negócios a crescer e fornecer valor real.

O domínio do Big Data é relativamente novo, pois mais dados foram gerados nos últimos 4-5 anos, portanto, há muitos desafios e oportunidades para crescer e causar um impacto significativo com sua contribuição. Confira este curso de Big Data para aprender sobre testes de Big Data e estar pronto para o mercado com suas habilidades e projetos.

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