คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับการทดสอบข้อมูลขนาดใหญ่: ความท้าทาย เครื่องมือ แอปพลิเคชัน

บทนำ

ก่อนหน้านี้ ข้อมูลทั้งหมดได้รับการเก็บรักษาไว้ในรูปแบบตาราง หรือที่เรียกว่าข้อมูลที่มีโครงสร้าง ตอนนี้ ข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ เนื่องจากทุกคนต้องการเชื่อมต่อและแบ่งปันสิ่งที่พวกเขาสนใจ

ตอนนี้อินเทอร์เน็ตมีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมากกว่าข้อมูลที่มีโครงสร้าง จะมีการปรับขนาดเพิ่มขึ้นในทศวรรษใหม่นี้เนื่องจาก IoT รถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง ปัญญาประดิษฐ์ ธนาคารออนไลน์ การช็อปปิ้งออนไลน์ ฯลฯ ในปัจจุบัน ข้อมูลประมาณ 20% เท่านั้นที่มีโครงสร้าง และข้อมูล 80% ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลถูกสร้างขึ้นโดยเกือบทุกการกระทำบนอินเทอร์เน็ต ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้ตรวจสอบฟีดโซเชียลมีเดีย ข้อมูลจะถูกสร้างขึ้น การกดถูกใจโพสต์ ค้นหาใน Google ส่งข้อความ เรียกแท็กซี่ ทั้งหมดนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างข้อมูล ธุรกิจสมัยใหม่ทั้งหมดใช้พลังของข้อมูลเพื่อปรับขนาดและเติบโตและกลายเป็นลูกค้าเป็นศูนย์กลางมากขึ้น

ในการรับข้อมูลเชิงลึกหรือข้อมูลจากข้อมูล เราต้องออกแบบระบบ ในที่นี้ เราจะพูดถึง การทดสอบ Big Data ความท้าทายบางอย่างที่องค์กรต้องเผชิญ วิธีในการปรับปรุง การทดสอบ Big Data กลยุทธ์บางอย่างสำหรับการทดสอบ วิธีทำให้กระบวนการและเครื่องมือทดสอบของคุณเป็นแบบอัตโนมัติ และกองเทคโนโลยีเพื่อทำการทดสอบซอฟต์แวร์ Big Data

การทดสอบด้วย Big Data จะต้องรวมอยู่ในวงจรการพัฒนาขององค์กร ในขณะที่ธุรกิจกำลังเติบโตไปทั่วโลก มีลูกค้าจำนวนมาก และข้อมูลของพวกเขาก็ถูกสร้างขึ้น ซึ่งต้องการการควบคุมที่เหมาะสม มิฉะนั้นจะไร้ประโยชน์ ด้วยความช่วยเหลือของโซเชียลมีเดีย ธุรกิจในท้องถิ่นไปจนถึงธุรกิจระดับโลกต่างพยายามอย่างเต็มที่เพื่อให้ได้ลูกค้ามา

ทุกทีมที่ประสบความสำเร็จซึ่งได้แนะนำ Big Data ได้ดำเนินการตามขั้นตอนเฉพาะเพื่อให้ได้ผลิตภัณฑ์และระบบที่ดีที่สุดในโลกเช่นเดียวกับในโลกปัจจุบันนี้ ทุกอย่างต้องเสิร์ฟอย่างรวดเร็ว หากใช้เวลานานกว่านี้แสดงว่าคุณออกจากธุรกิจแล้ว

สำหรับการสร้างผลิตภัณฑ์ที่สมบูรณ์แบบซึ่งพร้อมสำหรับตลาด การทดสอบ Big Data เป็นสิ่งสำคัญ เช่นเดียวกับการทดสอบ QA สำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการทดสอบ QA สำหรับ Big Data โดยทำตามบทความนี้

การทดสอบข้อมูลขนาดใหญ่

การทดสอบ QA แบบดั้งเดิมไม่สอดคล้องกับ Big Data การทดสอบด้วย Big Data เป็นกระบวนการที่ไม่เหมือนใคร สำหรับการสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพดี ใช้วิธีการทดสอบ Big Data QA ซึ่งเรียกอีกอย่างว่า 'การทดสอบ Big Data' ซอฟต์แวร์ใหม่ทั้งหมด เช่น Hadoop, Cassandra เป็นต้น จำเป็นต้องได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาลและใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการทดสอบ

บางประเภทและเทคนิคในการเริ่ม การทดสอบด้วย Big Data มีคำอธิบายด้านล่าง

• การ ทำงาน: การทดสอบแอปพลิเคชันส่วนหน้าช่วยในการตรวจสอบข้อมูล ช่วยในการกำหนดความแตกต่างที่แท้จริงระหว่างผลลัพธ์ที่คาดหวังกับผลลัพธ์จริง การทดสอบ Front-end ช่วยในการรู้เทคโนโลยีเข้าออกและค้นหาจุดบกพร่องเสมอ
• ประสิทธิภาพ: ระบบอัตโนมัติเป็นกุญแจสำคัญใน Big Data เนื่องจากการเพิ่มขึ้นของข้อมูลจะนำไปสู่การทำงานจำนวนมากหากไม่เป็นระบบอัตโนมัติ การทดสอบนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบคุณสมบัติทั้งหมดภายใต้สภาวะต่างๆ และการสร้างผลิตภัณฑ์หรือระบบที่เหมาะสมสำหรับการใช้งานขนาดใหญ่ การทดสอบประสิทธิภาพเป็นหนึ่งในองค์ประกอบหลัก เนื่องจากช่วยในการระบุจุดบกพร่องและรับข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• การนำเข้า ข้อมูล: เทคนิคการนำเข้าข้อมูลใช้เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องของ Big Data และตรวจสอบว่าข้อมูลที่ดึงออกมานั้นถูกต้องและมีประโยชน์หรือไม่
• การประมวลผลข้อมูล: ในที่นี้ เครื่องมืออัตโนมัติของข้อมูลจะช่วยตรวจสอบว่าข้อมูลทั้งหมดที่สร้างจากเทคนิคการนำเข้าข้อมูลสอดคล้องกับรูปแบบธุรกิจหรือไม่ ข้อมูลจะต้องเป็นข้อมูลสำหรับธุรกิจ
• การจัดเก็บข้อมูล: ตอนนี้ สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ได้รับจาก Big Data ถูกจัดเก็บอย่างเหมาะสมในคลังข้อมูล มีการตรวจสอบโดยการรับเอาท์พุตจากคลังข้อมูล มีการเปรียบเทียบระหว่างข้อมูลที่จัดเก็บในคลังสินค้ากับข้อมูลของระบบเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ
• การย้ายข้อมูล: คำว่า 'การย้ายข้อมูล' หมายถึงข้อมูลที่ย้ายหรือย้ายไปยังเซิร์ฟเวอร์ใหม่ ในบางสถานการณ์ หากสแต็คเทคโนโลยีมีการเปลี่ยนแปลงในอนาคตอันใกล้ เราจำเป็นต้องใช้วิธีการทดสอบ Big Data QA ที่เรียกว่า 'การทดสอบการย้ายข้อมูล' ช่วยประเมินว่าข้อมูลถูกเก็บรักษาอย่างไรและปรับให้เข้ากับระบบใหม่โดยไม่สูญเสียและมีเวลาหยุดทำงานน้อยลง

ความท้าทายที่พบในการทดสอบข้อมูลขนาดใหญ่

มีความท้าทายมากมาย ในการทดสอบ Big Data ซึ่งบางส่วนมีการระบุไว้ด้านล่าง เนื่องจากข้อมูลส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง มันสามารถนำไปสู่ข้อมูลที่ต่างกันมากขึ้น อย่างไรก็ตาม การทำตามเทคนิคที่เหมาะสมสามารถบรรเทาอุปสรรคมากมายและช่วยให้ธุรกิจเติบโตได้ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความท้าทายของข้อมูลขนาดใหญ่

• ข้อมูลที่ ไม่สมบูรณ์และต่างกัน: ข้อมูลไม่เหมาะสมเนื่องจากส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง นอกจากนี้ เนื่องจากมีชุดข้อมูลผู้ใช้หลายชุด ข้อมูลจึงมีแนวโน้มที่จะไม่สมบูรณ์ มันสร้างความท้าทายอย่างมากในการวิเคราะห์ข้อมูลและพัฒนาแนวทางใหม่ในการจัดการกับข้อมูลนั้น ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์และต่างกันอาจนำไปสู่ปัญหาในการรับข้อมูลที่ต้องการออกจากข้อมูล
• ความสามารถใน การปรับขนาดสูง: ข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมมาจากแหล่งต่างๆ ดังนั้นความสามารถในการปรับขนาดจึงเป็นปัจจัยสำคัญใน การทดสอบ Big Data เสมอ
• การจัดการข้อมูลการทดสอบ: ข้อมูล ทั้งหมดที่สร้างขึ้นหลังจากการทดสอบจะต้องได้รับการทดสอบและจัดเก็บไว้อย่างดีในระบบเพื่อให้มีประโยชน์ หากข้อมูลการทดสอบไม่ได้รับการจัดการอย่างถูกต้อง จะนำไปสู่การสูญหายของข้อมูลและการสูญเสียข้อมูลที่เป็นประโยชน์ที่ได้รับจากข้อมูลซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจ

เครื่องมือที่ใช้ในการทดสอบข้อมูลขนาดใหญ่

มีเครื่องมือมากมายสำหรับผู้ทดสอบ Big Data QA เครื่องมือที่ดีที่สุดบางรายการแสดงไว้ที่นี่เพื่อช่วยพัฒนาการดำเนินธุรกิจที่ได้รับแจ้งจากบิ๊กดาต้า

Hadoop

Hadoop เป็นที่ชื่นชอบของทุกคนโดยเฉพาะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Hadoop จัดการงานหลายอย่างด้วยพลังการประมวลผลและความแม่นยำที่ยอดเยี่ยม สามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลพร้อมกับข้อมูลประเภทต่างๆ

แคสแซนดรา

บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ใช้ Cassandra สำหรับการทดสอบ QA ด้วย Big Data เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สฟรี สามารถจัดการการดำเนินการ Big Data ต่างๆ เช่น ระบบอัตโนมัติและการจัดการข้อมูลเชิงเส้น และเป็นระบบที่เชื่อถือได้มาก

พายุ

พายุเป็นเครื่องมือข้ามแพลตฟอร์มที่ใช้ในการจัดการกับการดำเนินการต่างๆ โดยการผสานรวมซอฟต์แวร์ของบุคคลที่สามต่างๆ ทำให้ทำงานได้ง่ายขึ้น พายุคือซอฟต์แวร์แบบเรียลไทม์ที่ใช้สำหรับ การ ทดสอบ Big Data

HPCC

HPCC คือคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง และเป็นเครื่องมือฟรี มันมีแพลตฟอร์มที่ปรับขนาดได้สำหรับซูเปอร์คอมพิวเตอร์และรองรับความขนานทั้งสาม (เช่น ระบบคู่ขนาน ความขนานของไปป์ไลน์ และความขนานของข้อมูล) ต้องมีความเข้าใจ C++ และ ECL

Cloudera

Cloudera เป็นเครื่องมือทดสอบในอุดมคติสำหรับการปรับใช้ระดับองค์กร

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่

การใช้งานที่สำคัญของการทดสอบข้อมูลขนาดใหญ่

การทดสอบด้วย Big Data มีประโยชน์อย่างมากในแง่ของการเพิ่มรายได้ของธุรกิจ ช่วยให้กระบวนการเป็นไปโดยอัตโนมัติและมุ่งเน้นไปที่ส่วนหลักของธุรกิจ ข้อดีบางประการของ การทดสอบ Big Data มีดังต่อไปนี้

1. ความถูกต้องของข้อมูลเพิ่มขึ้น เทคนิคการแทรกข้อมูลช่วยให้ได้รับข้อมูลที่เหมาะสมในระบบเป็นอินพุตและประมวลผลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจ
2. ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทั้งหมดต้องการพื้นที่จัดเก็บมากขึ้น ซึ่งในที่สุดจะเพิ่มต้นทุน แต่เมื่อข้อมูลได้รับการทดสอบอย่างดี ต้นทุนการจัดเก็บจะลดลงอย่างมาก เนื่องจากจะใช้เฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องเป็นอินพุตสำหรับกระบวนการอื่นๆ
3. เมื่อข้อมูลให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ประสิทธิภาพของธุรกิจก็ดีขึ้น และการปฏิบัติการก็มีประสิทธิภาพมากขึ้น กระบวนการทั้งหมดเชื่อมโยงกัน และช่วยให้ได้รับคุณค่ามากขึ้น
4. การทดสอบ Big Data QA ช่วยให้ได้ข้อมูลที่ถูกต้องในเวลาที่กำหนด แม้ว่าข้อมูลที่สร้างขึ้นจะถูกต้องด้วยการทดสอบ QA เป็นประจำ แต่เวลาก็มีบทบาทสำคัญ หากข้อมูลไม่พร้อมใช้งานในเวลาที่เหมาะสม กระบวนการทั้งหมดจะไม่มีความหมาย แต่การทดสอบ Big Data QA ช่วยลดปัญหานี้และสร้างข้อมูลที่ถูกต้อง
5. การทดสอบ Big Data QA ช่วยลดข้อบกพร่องของข้อมูลและเพิ่มผลกำไร

การเพิ่มสเกลด้วยการทดสอบ Big Data

ความรู้คือพลังในการทดสอบ Big Data QA การเพิ่ม สเกลที่เหมาะสมด้วย การทดสอบ Big Data จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อองค์กรมีทีมงานที่มีความสามารถและมีความรู้ ทีมงานสามารถอยู่ในบ้านหรือจ้างโดยใช้การเอาท์ซอร์ส ความรู้ที่ถูกต้องและเครื่องมือที่เหมาะสมสามารถช่วยธุรกิจทั้งหมดโดยใช้การทดสอบ Big Data QA เพื่อปรับขนาดและเติบโต

ในการก้าวไปสู่ระดับโลกหรือขยายธุรกิจ จำเป็นต้องเริ่มจ้างบุคลากรที่เชี่ยวชาญด้านการทดสอบ Big Data และ Big Data

โลกของโซเชียลมีเดียกำลังจะยังคงอยู่ และธุรกิจจะกลายเป็นที่ยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลางมากขึ้น ดังนั้นจึงต้องใช้เวลาหนึ่งชั่วโมงในการหาคนที่มีทักษะที่เหมาะสมเข้าสู่ตลาด การเรียนรู้เกี่ยวกับ Big Data และ การทดสอบด้วย Big Data เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการยกระดับอาชีพของคุณหรือมองหาการเปลี่ยนแปลงในอาชีพ

บทสรุป

ดังนั้น กระบวนการทั้งหมดจึงเชื่อมต่อถึงกันและสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมได้หากทำร่วมกันในลิงก์ ต้องใช้เวลาในการเรียนรู้ในขั้นต้น แต่ในระยะยาว จะช่วยลดเวลาที่สำคัญและเพิ่มประสิทธิภาพของทีม และช่วยให้ธุรกิจทั้งหมดเติบโตและให้คุณค่าที่แท้จริง

ขอบเขตของ Big Data ค่อนข้างใหม่ เนื่องจากมีการสร้างข้อมูลมากขึ้นในช่วง 4-5 ปีที่ผ่านมา จึงมีความท้าทายและโอกาสในการเติบโตและสร้างผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญกับผลงานของคุณ ดู หลักสูตร Big Data นี้ เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับ การทดสอบ Big Data และเตรียมพร้อมสำหรับตลาดด้วยทักษะและโครงการของคุณ

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

ตรวจสอบหลักสูตรวิศวกรรมซอฟต์แวร์อื่นๆ ของเราที่ upGrad