Полное руководство по тестированию больших данных: проблемы, инструменты, приложения

Введение

Ранее все данные сохранялись в табличном формате, также известном как структурированные данные. Теперь объем данных увеличивается в геометрической прогрессии, поскольку каждый человек хочет оставаться на связи и делиться тем, что ему небезразлично.

Сейчас в Интернете больше неструктурированных данных, чем структурированных. В этом новом десятилетии масштабы будут увеличиваться из-за Интернета вещей, беспилотных автомобилей, искусственного интеллекта, онлайн-банкинга, онлайн-покупок и т. д. В настоящее время только около 20% данных структурированы, а 80% данных неструктурированы.

Данные генерируются почти каждым действием, выполняемым в Интернете. Например, когда пользователь проверяет свою ленту в социальных сетях, генерируются данные. Лайкнуть публикацию, выполнить поиск в Google, отправить сообщение, взять такси — все это включает в себя генерацию данных. Все современные предприятия используют возможности данных для масштабирования, роста и повышения клиентоориентированности.

Чтобы получить представление или информацию из данных, нам нужно спроектировать систему. Здесь мы поговорим о тестировании больших данных , некоторых проблемах, с которыми сталкиваются организации, способах улучшения тестирования больших данных , некоторых стратегиях тестирования, способах автоматизации процесса и инструментов тестирования, а также технических стеках для тестирования программного обеспечения на основе больших данных.

Тестирование с помощью больших данных должно быть включено в цикл разработки организации. Поскольку бизнес становится глобальным, появляется много клиентов, и их данные генерируются, что требует надлежащего контроля; в противном случае он становится бесполезным. С помощью социальных сетей все локальные и глобальные компании изо всех сил стараются привлечь клиентов.

Все успешные команды, внедрившие большие данные, предприняли конкретные шаги, чтобы получить лучшие в мире продукты и системы, как в этом мгновенном мире; все должно быть подано быстро. Если это займет больше времени, то вы не в деле.

Для создания идеального продукта, готового к выходу на рынок, тестирование больших данных необходимо, как и тестирование QA для разработки программного обеспечения. Вы также можете начать с QA-тестирования больших данных, ознакомившись с этой статьей.

Тестирование больших данных

Традиционное тестирование QA не согласуется с большими данными. Тестирование с помощью больших данных — уникальный процесс. Для создания хорошо работающей системы используется метод тестирования качества больших данных, который также известен как «тестирование больших данных». Все новое программное обеспечение, такое как Hadoop, Cassandra и т. д., требуется для извлечения информации из огромных объемов данных и использования их в целях тестирования.

Ниже описаны некоторые типы и методы начала тестирования с помощью больших данных.

• Функциональность: интерфейсное тестирование приложений помогает с проверкой данных. Это помогает определить фактическую разницу между ожидаемым выходом и фактическим выходом. Фронтенд-тестирование всегда помогает разобраться в технологическом стеке и найти ошибки.
• Производительность. Автоматизация играет ключевую роль в работе с большими данными, поскольку увеличение объема данных приведет к увеличению объема работы, если ее не автоматизировать. Это тестирование включает в себя проверку всех функций в различных условиях и создание подходящих продуктов или систем для крупномасштабного использования. Тестирование производительности является одним из ключевых элементов, поскольку оно помогает выявлять ошибки и получать всю необходимую информацию из набора больших данных.
• Прием данных: метод приема данных используется для извлечения соответствующих данных из больших данных и проверки правильности и полезности извлеченных данных.
• Обработка данных: здесь инструменты автоматизации данных помогают определить, соответствуют ли все данные, сгенерированные методом приема данных, бизнес-модели. Данные должны быть информативными для бизнеса.
• Хранение данных. Теперь важно обеспечить надлежащее хранение информации, полученной из больших данных, в хранилище данных. Это проверяется путем получения выходных данных из хранилищ данных. Сравниваются данные, хранящиеся в хранилище, и данные системы, чтобы получить требуемый результат.
• Миграция данных: Слово «миграция» относится к данным, которые переносятся или перемещаются на новый сервер. В некоторых ситуациях, если технологический стек изменится в ближайшем будущем, нам необходимо использовать этот метод тестирования QA больших данных, известный как «тестирование переноса данных». Это помогает оценить, как хранятся данные, и адаптироваться к новой системе без потерь и с меньшим временем простоя.

Проблемы, возникающие при тестировании больших данных

При тестировании больших данных возникает множество проблем , некоторые из которых перечислены ниже, поскольку большая часть данных неструктурирована. Это может привести к более разнородным данным. Тем не менее, соблюдение правильной техники может смягчить многие препятствия и помочь бизнесу расти. Узнайте больше о проблемах больших данных.

• Неполные и разнородные данные: данные не соответствуют действительности, поскольку большая их часть неструктурирована. Кроме того, из-за того, что доступны различные наборы данных пользователей, данные, как правило, бывают неполными. Это создает серьезную проблему при анализе данных и разработке новых подходов к их обработке. Неполные и разнородные данные могут привести к трудностям в получении необходимой информации из данных.
• Высокая масштабируемость: все данные собираются из различных источников, поэтому масштабируемость всегда является важным фактором при тестировании больших данных .
• Управление тестовыми данными: все данные, сгенерированные после теста, должны быть проверены и хорошо храниться в системе, чтобы они были полезными. Если тестовыми данными управлять неправильно, это приведет к потере данных и потере полезной информации, полученной из данных, что очень важно для бизнеса.

Инструменты, используемые для тестирования больших данных

Для тестировщиков контроля качества больших данных доступны различные инструменты. Здесь перечислены некоторые из лучших инструментов, помогающих развивать бизнес-операции на основе больших данных.

Хадуп

Hadoop — фаворит всех, особенно специалистов по данным. Hadoop выполняет множество задач с высокой вычислительной мощностью и точностью. Он может хранить огромные объемы данных вместе с различными типами данных.

Кассандра

Крупные технологические фирмы используют Cassandra для тестирования качества с большими данными . Это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом. Он может обрабатывать различные операции с большими данными, такие как автоматизация и линейная обработка данных, и является очень надежной системой.

Буря

Storm — это кроссплатформенный инструмент, используемый для выполнения различных операций путем интеграции различного стороннего программного обеспечения, что упрощает работу. Storm — это программное обеспечение, работающее в режиме реального времени и используемое для тестирования больших данных .

HPCC

HPCC — это высокопроизводительный вычислительный кластер, и это бесплатный инструмент. Он представляет собой масштабируемую платформу для супервычислений и поддерживает все три параллелизма (т. е. системный параллелизм, конвейерный параллелизм и параллелизм данных). Это требует понимания C++ и ECL.

Клаудера

Cloudera — идеальный инструмент тестирования для развертываний на уровне предприятия.

Узнайте больше об инструментах для работы с большими данными.

Основные области применения тестирования больших данных

Тестирование с помощью больших данных имеет значительные преимущества с точки зрения увеличения доходов бизнеса. Это помогает автоматизировать процессы и сосредоточиться на основных областях бизнеса. Некоторые из преимуществ тестирования больших данных перечислены ниже.

1. Точность данных повышается. Техника внедрения данных помогает получить правильные данные в системе в качестве входных данных и обработать их, чтобы получить полезные результаты для бизнеса.
2. Все неструктурированные данные требуют большего объема хранилища, что в конечном итоге увеличивает затраты. Но когда данные хорошо проверены, стоимость хранения значительно снижается, поскольку в качестве входных данных для других процессов используется только релевантная информация.
3. Поскольку данные предоставляют актуальную информацию, эффективность бизнеса повышается, а операции становятся более эффективными. Все процессы взаимосвязаны, и это помогает получить больше ценности.
4. QA-тестирование больших данных помогает получить нужные данные в нужное время. Даже если сгенерированные данные верны при обычном тестировании QA, время играет ключевую роль. Если данные недоступны в нужное время, весь процесс становится бессмысленным. Но тестирование QA больших данных помогает смягчить это и генерировать достоверные данные.
5. Тестирование качества больших данных помогает уменьшить количество ошибок в данных и увеличить прибыль.

Масштабирование с помощью тестирования больших данных

Знания — сила, когда дело доходит до тестирования качества больших данных. Надлежащее масштабирование с помощью тестирования больших данных возможно только при наличии в организации талантливой и знающей команды. Команда может быть штатной или может быть нанята с помощью аутсорсинга. Правильные знания и правильные инструменты могут помочь всем компаниям, использующим тестирование качества больших данных, масштабироваться и расти.

Чтобы выйти на глобальный уровень или масштабировать бизнес, важно начать нанимать людей, специализирующихся на больших данных и тестировании больших данных .

Мир социальных сетей останется, а бизнес станет более клиентоориентированным. Таким образом, требуется час, чтобы на рынке появились люди с нужными навыками. Изучение больших данных и тестирование с помощью больших данных — отличный способ повысить свою карьеру или сменить профессию.

Заключение

Таким образом, все процессы взаимосвязаны и могут дать отличный результат, если выполнять их вместе в звене. Сначала требуется время для обучения, но в долгосрочной перспективе это значительно сокращает время, повышает эффективность команды и помогает всем предприятиям расти и приносить реальную пользу.

Сфера больших данных является относительно новой, так как за последние 4-5 лет было создано больше данных, поэтому есть много проблем и возможностей для роста и оказания значительного влияния своим вкладом. Ознакомьтесь с этим курсом по большим данным, чтобы узнать о тестировании больших данных и быть готовыми к выходу на рынок со своими навыками и проектами.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Ознакомьтесь с другими нашими курсами по программной инженерии на upGrad.