Büyük Veri Testi için Kapsamlı Bir Kılavuz: Zorluklar, Araçlar, Uygulamalar

Tanıtım

Önceden, tüm veriler, yapılandırılmış veriler olarak da bilinen tablo biçiminde korunuyordu. Artık, her birey bağlantıda kalmak ve önemsediği şeyleri paylaşmak istediği için veriler katlanarak artıyor.

Artık internet, yapılandırılmış verilerden daha fazla yapılandırılmamış veriye sahiptir. IoT, sürücüsüz arabalar, yapay zeka, çevrimiçi bankacılık, çevrimiçi alışveriş vb. nedeniyle bu yeni on yılda ölçeği artacaktır. Şu anda, verilerin yalnızca yaklaşık %20'si yapılandırılmış ve verilerin %80'i yapılandırılmamıştır.

Veriler, internette gerçekleştirilen hemen hemen her eylem tarafından üretilir. Örneğin, bir kullanıcı sosyal medya beslemesini kontrol ettiğinde veri oluşturulur. Bir gönderiyi beğenmek, Google'da arama yapmak, mesaj göndermek, taksiye binmek - bunların hepsi veri oluşturmayı içerir. Tüm modern işletmeler, ölçeklenmek, büyümek ve daha müşteri odaklı hale gelmek için verilerin gücünü kullanır.

Verilerden içgörü veya bilgi elde etmek için bir sistem tasarlamamız gerekiyor. Burada, Büyük Veri testi , kuruluşların karşılaştığı bazı zorluklar, Büyük Veri testini iyileştirme yolları, test için bazı stratejiler, test sürecinizi ve araçlarınızı otomatikleştirmenin yolları ve Büyük Veri yazılım testi gerçekleştirmek için teknoloji yığınları hakkında konuşacağız.

Büyük Veri ile test etme, bir kuruluşun geliştirme döngüsüne dahil edilmelidir. İşletmeler küreselleştikçe, birçok müşteri var ve uygun kontrol gerektiren verileri üretiliyor; aksi halde işe yaramaz hale gelir. Sosyal medyanın yardımıyla, yerelden küresele tüm işletmeler müşteri kazanmak için ellerinden gelenin en iyisini yapmaya çalışıyor.

Big Data'yı hayata geçiren tüm başarılı ekipler, bu anlık dünyada olduğu gibi dünyanın en iyi ürün ve sistemlerini elde etmek için belirli adımlar attılar; her şey hızlı servis edilmelidir. Daha fazla zaman alırsa, işin dışındasınız demektir.

Pazara hazır mükemmel bir ürün yapmak için, tıpkı yazılım geliştirme için QA testi gibi Büyük Veri testi de gereklidir. Bu makaleyi takip ederek Büyük Veri için QA testine de başlayabilirsiniz.

Büyük Veri Testi

Geleneksel KG testi, Büyük Veri ile uyumlu değildir. Büyük Veri ile test etme benzersiz bir süreçtir. İyi performans gösteren bir sistem oluşturmak için, 'Büyük Veri testi' olarak da bilinen Büyük Veri KG test yöntemi kullanılır. Hadoop, Cassandra vb. gibi tüm yeni yazılımların büyük miktarda veriden içgörüler elde etmesi ve bunları test amacıyla kullanması gerekir.

Büyük Veri ile test etmeye başlamak için bazı türler ve teknikler aşağıda açıklanmıştır.

• İşlevsel: Ön uç uygulama testi, veri doğrulamaya yardımcı olur. Beklenen çıktı ile gerçek çıktı arasındaki gerçek farkı belirlemeye yardımcı olur. Ön uç testi, her zaman teknoloji yığınının giriş ve çıkışını bilmeye ve hataları bulmaya yardımcı olur.
• Performans: Verideki artış, otomatikleştirilmediği takdirde çok fazla çalışmaya yol açacağından, Büyük Veri'de otomasyon anahtardır. Bu test, çeşitli koşullar altında tüm özelliklerin kontrol edilmesini ve büyük ölçekli kullanım için uygun ürün veya sistemlerin oluşturulmasını içerir. Performans testi, hataları belirlemeye ve bir dizi Büyük Veriden ilgili tüm bilgileri elde etmeye yardımcı olduğu için kilit unsurlardan biridir.
• Veri Alma: Veri alma tekniği, Büyük Veri'nin ilgili verilerini çıkarmak ve çıkarılan verilerin doğru ve kullanışlı olup olmadığını doğrulamak için kullanılır.
• Veri İşleme: Burada, veri otomasyon araçları, veri alma tekniğinden üretilen tüm verilerin iş modeliyle uyumlu olup olmadığını belirlemeye yardımcı olur. Veriler işletme için bilgilendirici olmalıdır.
• Veri Depolama: Şimdi, Büyük Veriden elde edilen bilgilerin bir veri ambarında uygun şekilde depolanmasını sağlamak önemlidir. Veri ambarlarından çıktı alınarak doğrulanır. Gerekli çıktıyı oluşturmak için depoda depolanan veriler ile sistem verileri arasında karşılaştırmalar yapılır.
• Veri Taşıma: 'Geçiş' kelimesi, yeni bir sunucuya taşınan veya taşınan verileri ifade eder. Bazı durumlarda, teknoloji yığını yakın gelecekte değiştirilirse, 'veri geçiş testi' olarak bilinen bu Büyük Veri KG test yöntemini kullanmamız gerekir. Verilerin nasıl tutulduğunu değerlendirmeye ve kayıpsız ve daha az arıza süresi ile yeni sisteme uyum sağlamaya yardımcı olur.

Büyük Veri Testinde Karşılaşılan Zorluklar

Verilerin çoğu yapılandırılmamış olduğundan, bazıları aşağıda listelenen Büyük Veri testiyle ilgili sayısız zorluk vardır . Daha heterojen verilere yol açabilir. Bununla birlikte, uygun bir tekniğin izlenmesi birçok engeli azaltabilir ve işletmelerin büyümesine yardımcı olabilir. Büyük verilerin zorlukları hakkında daha fazla bilgi edinin.

• Eksik ve Heterojen Veriler: Verilerin çoğu yapılandırılmamış olduğundan uygun değildir. Ayrıca, çeşitli kullanıcı verilerinin mevcut olması nedeniyle, veriler eksik olma eğilimindedir. Verileri analiz etmede ve onunla başa çıkmak için yeni yaklaşımlar geliştirmede önemli bir zorluk yaratır. Eksik ve heterojen veriler, verilerden gerekli bilgilerin elde edilmesinde zorluklara yol açabilir.
• Yüksek Ölçeklenebilirlik: Toplanan tüm veriler çeşitli kaynaklardan gelir, bu nedenle ölçeklenebilirlik Büyük Veri testinde her zaman önemli bir faktördür .
• Test Verileri Yönetimi: Testten sonra üretilen tüm verilerin test edilmesi ve faydalı olması için sistemde iyi bir şekilde saklanması gerekir. Test verilerinin doğru yönetilmemesi veri kaybına ve işletmeler için hayati önem taşıyan verilerden elde edilen faydalı bilgilerin kaybolmasına neden olacaktır.

Büyük Veri Testi için Kullanılan Araçlar

Büyük Veri QA test kullanıcıları için çeşitli araçlar mevcuttur. Büyük Veri tarafından bilgilendirilmiş iş operasyonlarının geliştirilmesine yardımcı olmak için en iyi araçlardan bazıları burada listelenmiştir.

Hadoop

Hadoop, özellikle veri bilimcilerin favorisidir. Hadoop, büyük işlem gücü ve hassasiyetle birden çok görevi yerine getirir. Çeşitli veri türleri ile birlikte büyük miktarda veri depolayabilir.

cassandra

Büyük teknoloji firmaları, Büyük Veri ile QA testi için Cassandra'yı kullanıyor . Ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılımdır. Otomasyon ve doğrusal veri işleme gibi çeşitli Büyük Veri işlemlerini gerçekleştirebilir ve çok güvenilir bir sistemdir.

Fırtına

Fırtına, farklı üçüncü taraf yazılımları entegre ederek çeşitli işlemleri yürütmek için kullanılan ve çalışmayı kolaylaştıran çapraz platform bir araçtır. Fırtına, Büyük Veri testi için kullanılan gerçek zamanlı bir yazılımdır .

HPCC

HPCC, Yüksek Performanslı Bilgi İşlem Kümesidir ve ücretsiz bir araçtır. Süper hesaplama için ölçeklenebilir bir platforma sahiptir ve üç paralelliğin tümünü (yani sistem paralelliği, boru hattı paralelliği ve veri paralelliği) destekler. C++ ve ECL'nin anlaşılmasını gerektirir.

bulutlar

Cloudera, kurumsal düzeyde dağıtımlar için ideal bir test aracıdır.

Büyük veri araçları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Büyük Veri Testinin Başlıca Kullanım Alanları

Big Data ile test yapmak , işletmelerin gelirlerini artırmak açısından önemli faydalar sağlıyor. Süreçleri otomatikleştirmeye ve işin temel alanlarına odaklanmaya yardımcı olur. Büyük Veri testinin avantajlarından bazıları aşağıda listelenmiştir.

1. Veri doğruluğu artar. Veri enjeksiyon tekniği, sistemdeki uygun verilerin girdi olarak alınmasına ve iş için faydalı çıktılar elde etmek için işlenmesine yardımcı olur.
2. Tüm yapılandırılmamış veriler, sonunda maliyetleri artıran daha fazla depolama alanı gerektirir. Ancak veriler iyi test edildiğinde, diğer işlemler için girdi olarak yalnızca ilgili bilgiler kullanıldığından depolama maliyeti önemli ölçüde azalır.
3. Veriler ilgili bilgileri verdiği için iş performansı artar ve operasyonlar daha etkili hale gelir. Tüm süreçler birbiriyle bağlantılıdır ve bu daha fazla değer elde edilmesine yardımcı olur.
4. Büyük Veri KG testi, gerekli zamanda doğru verilerin elde edilmesine yardımcı olur. Rutin KG testi ile oluşturulan veriler doğru olsa bile, zamanlama çok önemli bir rol oynar. Veriler doğru zamanda mevcut değilse, tüm süreç anlamsız hale gelir. Ancak Büyük Veri KG testi, bunu azaltmaya ve geçerli veriler oluşturmaya yardımcı olur.
5. Büyük Veri QA testi, veri kusurlarını azaltmaya ve karı artırmaya yardımcı olur.

Büyük Veri Testiyle Yükseltme

Büyük Veri KG testi söz konusu olduğunda bilgi güçtür. Büyük Veri testi ile uygun yükseltme , yalnızca bir kuruluşun yetenekli ve bilgili bir ekibe sahip olması durumunda mümkündür. Ekip, şirket içinde olabilir veya dış kaynak kullanarak işe alınabilir. Doğru bilgi ve doğru araçlar, Büyük Veri KG testini kullanan tüm işletmelerin ölçeklenmesine ve büyümesine yardımcı olabilir.

Küreselleşmek veya işi ölçeklendirmek için Büyük Veri ve Büyük Veri testi konusunda uzmanlaşmış kişileri işe almaya başlamak çok önemlidir .

Sosyal medya dünyası kalacak ve iş daha müşteri odaklı hale gelecek. Bu nedenle, piyasada doğru becerilere sahip kişilerin bulunması bir saate ihtiyaç duyar. Büyük Veri hakkında bilgi edinmek ve Büyük Veri ile test etmek , kariyerinizi yükseltmenin veya kariyer değişikliği aramanın mükemmel bir yoludur.

Çözüm

Böylece tüm süreçler birbiriyle bağlantılıdır ve bir bağlantıda birlikte yapıldığında harika bir sonuç üretebilir. Başlangıçta öğrenmek için zaman gerekir, ancak uzun vadede önemli zamanı azaltır, ayrıca ekibin verimliliğini artırır ve tüm işletmelerin büyümesine ve gerçek değer sağlamasına yardımcı olur.

Son 4-5 yılda daha fazla veri üretildiği için Büyük Veri alanı nispeten yenidir, bu nedenle büyümek ve katkınızla önemli bir etki yaratmak için birçok zorluk ve fırsat vardır. Büyük Veri testi hakkında bilgi edinmek ve becerileriniz ve projelerinizle pazara hazır olmak için bu Büyük Veri kursuna göz atın .

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

upGrad'daki diğer Yazılım Mühendisliği Kurslarımıza göz atın.