Un ghid cuprinzător pentru testarea datelor mari: provocări, instrumente, aplicații

Introducere

Anterior, toate datele erau păstrate într-un format tabelar, cunoscut și sub numele de date structurate. Acum, datele cresc exponențial, deoarece fiecare individ dorește să rămână conectat și să împărtășească lucrurile la care îi pasă.

Acum, internetul are mai multe date nestructurate decât date structurate. Acesta va crește la scară în acest nou deceniu din cauza IoT, mașinilor cu conducere autonomă, inteligenței artificiale, online banking, cumpărături online etc. În prezent, doar aproximativ 20% din date sunt structurate, iar 80% dintre date sunt nestructurate.

Datele sunt generate de aproape fiecare acțiune efectuată pe internet. De exemplu, atunci când un utilizator își verifică feedul social media, sunt generate date. Aprecierea unei postări, efectuarea unei căutări pe Google, trimiterea unui mesaj, luarea unui taxi – toate acestea implică generarea de date. Toate afacerile moderne folosesc puterea datelor pentru a se extinde și a crește și a deveni mai centrate pe client.

Pentru a obține perspective sau informații din date, trebuie să proiectăm un sistem. Aici, vom vorbi despre testarea Big Data , câteva dintre provocările cu care se confruntă organizațiile, modalități de îmbunătățire a testării Big Data , câteva strategii de testare, modalități de automatizare a procesului și instrumentelor de testare și stivele de tehnologie pentru a efectua testarea software Big Data.

Testarea cu Big Data trebuie inclusă în ciclul de dezvoltare al unei organizații. Pe măsură ce afacerile se globalizează, există mulți clienți, iar datele lor sunt generate, ceea ce necesită un control adecvat; altfel, devine inutil. Cu ajutorul rețelelor sociale, toate companiile locale până la globale fac tot posibilul să dobândească clienți.

Toate echipele de succes care au introdus Big Data au făcut pași specifici pentru a obține cele mai bune produse și sisteme din lume, ca în această lume instantanee; totul trebuie servit rapid. Dacă este nevoie de mai mult timp, atunci ești în afara afacerii.

Pentru realizarea unui produs perfect care este gata de piață, testarea Big Data este esențială, la fel ca testarea QA pentru dezvoltarea software. De asemenea, puteți începe cu testarea QA pentru Big Data, urmărind acest articol.

Testarea Big Data

Testarea QA tradițională nu se aliniază cu Big Data. Testarea cu Big Data este un proces unic. Pentru crearea unui sistem performant, se folosește metoda de testare Big Data QA, cunoscută și sub denumirea de „testare Big Data”. Toate noile software-uri precum Hadoop, Cassandra etc., sunt necesare pentru a obține informații din cantități mari de date și pentru a le utiliza în scopuri de testare.

Unele tipuri și tehnici pentru a începe testarea cu Big Data sunt descrise mai jos.

• Funcțional: testarea aplicației front-end ajută la validarea datelor. Ajută la determinarea diferenței reale dintre producția așteptată și producția reală. Testarea front-end ajută întotdeauna la cunoașterea stivei tehnologice și la găsirea erorilor.
• Performanță: automatizarea este cheia în Big Data, deoarece o creștere a datelor va duce la multă muncă dacă nu este automatizată. Această testare implică verificarea tuturor caracteristicilor în diferite condiții și crearea de produse sau sisteme adecvate pentru utilizare pe scară largă. Testarea performanței este unul dintre elementele cheie, deoarece ajută la identificarea erorilor și la obținerea tuturor informațiilor relevante dintr-un set de Big Data.
• Ingestie de date: tehnica de ingerare a datelor este utilizată pentru a extrage datele relevante ale Big Data și pentru a verifica dacă datele extrase sunt corecte și utile.
• Procesarea datelor: aici, instrumentele de automatizare a datelor ajută la determinarea dacă toate datele generate din tehnica de asimilare a datelor sunt aliniate cu modelul de afaceri. Datele trebuie să fie informative pentru afacere.
• Stocarea datelor: Acum, este important să vă asigurați că informațiile derivate din Big Data sunt stocate corespunzător într-un depozit de date. Se verifică prin obținerea rezultatelor din depozitele de date. Se fac comparații între datele stocate în depozit și datele sistemului pentru a genera rezultatul necesar.
• Migrarea datelor: cuvântul „migrare” se referă la datele care sunt migrate sau mutate pe un nou server. În unele situații, dacă stiva tehnologică este schimbată în viitorul apropiat, atunci trebuie să folosim această metodă de testare QA Big Data cunoscută sub numele de „testare de migrare a datelor”. Ajută la evaluarea modului în care datele sunt reținute și la adaptarea la noul sistem fără pierderi și mai puține perioade de nefuncționare.

Provocări cu care se confruntă testarea Big Data

Există numeroase provocări cu testarea Big Data , dintre care unele sunt enumerate mai jos, deoarece majoritatea datelor sunt nestructurate. Poate duce la date mai eterogene. Cu toate acestea, aplicarea unei tehnici adecvate poate atenua multe obstacole și poate ajuta afacerile să se dezvolte. Aflați mai multe despre provocările date mari.

• Date incomplete și eterogene: datele nu sunt adecvate deoarece majoritatea sunt nestructurate. De asemenea, din cauza diferitelor seturi de date ale utilizatorilor care sunt disponibile, datele tind să fie incomplete. Creează o provocare considerabilă în analiza datelor și dezvoltarea de noi abordări pentru a le gestiona. Datele incomplete și eterogene pot duce la dificultăți în obținerea informațiilor necesare din date.
• Scalabilitate ridicată: Toate datele colectate provin din diverse surse, astfel încât scalabilitatea este întotdeauna un factor esențial în testarea Big Data .
• Managementul datelor de testare: Toate datele generate după test trebuie testate și stocate bine în sistem pentru a le face utile. Dacă datele de testare nu sunt gestionate corect, va duce la pierderea datelor și la pierderea informațiilor utile derivate din date, ceea ce este esențial pentru afaceri.

Instrumente utilizate pentru testarea datelor mari

Există diverse instrumente disponibile pentru testerii QA Big Data. Unele dintre cele mai bune instrumente sunt enumerate aici pentru a ajuta la dezvoltarea operațiunilor de afaceri bazate pe Big Data.

Hadoop

Hadoop este favoritul tuturor, în special al cercetătorilor de date. Hadoop se ocupă de sarcini multiple cu putere și precizie de procesare deosebite. Poate stoca cantități masive de date împreună cu diferite tipuri de date.

Cassandra

Marile firme de tehnologie folosesc Cassandra pentru testarea QA cu Big Data . Este un software gratuit și open-source. Poate gestiona diverse operațiuni Big Data, cum ar fi automatizarea și manipularea liniară a datelor și este un sistem foarte fiabil.

Furtună

O furtună este un instrument multiplatform folosit pentru a gestiona diverse operațiuni prin integrarea diferitelor software-uri terță parte, ceea ce facilitează lucrul. O furtună este un software în timp real utilizat pentru testarea Big Data .

HPCC

HPCC este un cluster de calcul de înaltă performanță și este un instrument gratuit. Dispune de o platformă scalabilă pentru supercalculatură și acceptă toate cele trei paralelisme (adică paralelismul de sistem, paralelismul conductelor și paralelismul de date). Este nevoie de o înțelegere a C++ și ECL.

Cloudera

Cloudera este un instrument de testare ideal pentru implementări la nivel de întreprindere.

Aflați mai multe despre instrumentele de date mari.

Utilizări majore ale testării Big Data

Testarea cu Big Data are beneficii considerabile în ceea ce privește creșterea veniturilor afacerilor. Ajută la automatizarea proceselor și la concentrarea pe domeniile de bază ale afacerii. Unele dintre avantajele testării Big Data sunt enumerate mai jos.

1. Precizia datelor crește. Tehnica de injectare a datelor ajută la obținerea datelor adecvate în sistem ca intrare și procesarea acestora pentru a obține rezultate utile pentru afacere.
2. Toate datele nestructurate necesită o cantitate mai mare de stocare, ceea ce în cele din urmă crește costurile. Dar atunci când datele sunt bine testate, costul de stocare se reduce semnificativ, deoarece doar informațiile relevante sunt folosite ca intrare pentru celelalte procese.
3. Pe măsură ce datele oferă informații relevante, performanța afacerii este îmbunătățită, iar operațiunile devin mai eficiente. Toate procesele sunt interconectate, iar acest lucru ajută la obținerea mai multă valoare.
4. Testarea QA Big Data ajută la obținerea datelor potrivite la momentul necesar. Chiar dacă datele generate sunt corecte cu testele de rutină QA, sincronizarea joacă un rol esențial. Dacă datele nu sunt disponibile la momentul potrivit, întregul proces devine lipsit de sens. Dar testarea QA Big Data ajută la atenuarea acestui lucru și la generarea de date valide.
5. Testarea QA Big Data ajută la reducerea defectelor de date și la creșterea profiturilor.

Upscaling cu Big Data Testing

Cunoașterea este putere atunci când vine vorba de testarea QA Big Data. Upscaling adecvat cu testarea Big Data este posibilă numai atunci când o organizație are o echipă talentată și informată. Echipa poate fi internă sau poate fi angajată prin externalizare. Cunoștințele potrivite și instrumentele potrivite pot ajuta toate companiile care folosesc testarea QA Big Data să se extindă și să se dezvolte.

Pentru a globaliza sau a extinde afacerea, este esențial să începeți să angajați oameni specializați în Big Data și testarea Big Data .

Lumea rețelelor sociale va rămâne, iar afacerea va deveni mai centrată pe client. Deci, este nevoie de o oră pentru a avea pe piață oameni cu aptitudinile potrivite. A învăța despre Big Data și testarea cu Big Data este o modalitate excelentă de a-ți îmbunătăți cariera sau de a căuta o schimbare în carieră.

Concluzie

Astfel, toate procesele sunt interconectate și pot produce un rezultat excelent dacă sunt efectuate împreună într-o legătură. Este nevoie de timp pentru a învăța inițial, dar pe termen lung, reduce timpul semnificativ și crește eficiența echipei și ajută toate afacerile să crească și să ofere valoare reală.

Domeniul Big Data este relativ nou, deoarece au fost generate mai multe date în ultimii 4-5 ani, așa că există multe provocări și oportunități de a crește și de a avea un impact semnificativ cu contribuția ta. Consultați acest curs Big Data pentru a afla despre testarea Big Data și pentru a fi pregătit pentru piață cu abilitățile și proiectele dvs.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Consultați celelalte cursuri ale noastre de inginerie software la upGrad.