Փորձարկման տվյալների կառավարում (TDM) ծրագրային ապահովման փորձարկման մեջ – սահմանում, պատմություն, գործիքներ, գործընթացներ և ավելին:

Ծրագրային ապահովման մշակման ցիկլը լի է մարտահրավերներով, քանի որ կազմակերպությունները բախվում են ոչ միայն շուկա դուրս գալու ժամանակի նվազմանը, այլև կիրառման բարդության ավելացմանը: Ապահովելու համար, որ հավելվածները մնան կայուն և ֆունկցիոնալ ՝ սկզբնական զարգացումից մինչև արտադրանքի մեկնարկը և դրանից դուրս, կազմակերպությունները պետք է օգտագործեն փորձարկման տարբեր տեսակներ :

Անշուշտ, քանի որ զարգացումը մեծանում է բարդության մեջ, անհրաժեշտ է նաև թեստավորում: Ցանկացած հաջող փորձարկման սցենարի կենսական բաղադրիչը թեստային տվյալների կառավարումն է (TDM): Այն թույլ է տալիս ձեռնարկության մակարդակի կազմակերպություններին պարզեցնել, ավտոմատացնել և վերահսկել բոլոր օգտագործվող փորձարկման տեսակները՝ միաժամանակ նվազեցնելով ծախսերը և բարձրացնելով թեստի որակը:

Ի՞նչ է թեստային տվյալների կառավարումը (TDM) ծրագրային ապահովման փորձարկման մեջ:

Թեստային տվյալների կառավարումը թեստային տվյալների ստեղծման, կառավարման, ներդրման և առաքման գործընթաց է: Ավանդաբար, ծրագրային ապահովման մշակման փորձարկումը տեղի էր ունենում ապակենտրոնացված սիլոսներում, սակայն TDM-ն միավորում է փորձարկումները մեկ թիմի, խմբի կամ բաժնի իրավասության ներքո:

Թեստային տվյալների կառավարման ծառայությունները հավաքում են ծրագրային ապահովման ավտոմատացված թեստերի համար անհրաժեշտ տվյալները, ներառյալ միավորի տվյալները, ինտեգրումը , օգտագործողի միջերեսը , ֆունկցիոնալությունը , կատարողականը , բեռնվածությունը և ընդհանուր համակարգի թեստերը: Այն ներառում է ավտոմատացված թեստերի համար անհրաժեշտ համապատասխան և ճշգրիտ տվյալների ձեռքբերում և պահպանում, թեստավորման գործընթացում մարդու ներգրավվածության անհրաժեշտության նվազեցում կամ վերացում (հայեցակարգը նման է. ռոբոտային գործընթացի ավտոմատացում ):

Քանի որ TDM-ը մեծ ժողովրդականություն է վայելում, այն ընդլայնվել է՝ ներառելով սինթետիկ տվյալների ստեղծում, տվյալների քողարկում, ենթախմբավորումներ, արհեստական ինտելեկտ և այլն:

Ի վերջո, թեստային տվյալների կառավարումը մեծացնում է պատրաստի ծրագրային արտադրանքի հուսալիությունը և որակը, ինչը հանգեցնում է վերջնական օգտագործողի գերազանց փորձի: Բացի այդ, TDM-ի տվյալների խճողման ասպեկտն օգնում է կազմակերպություններին հետևել տվյալների գաղտնիության բոլոր գործող օրենքներին և կանոնակարգերին:

Ո՞վ է օգտագործում թեստային տվյալների կառավարումը (TDM) ծրագրային ապահովման փորձարկման մեջ:

Թեև «բոլորի» պատասխանը կարող է թվալ պարզ և լայն, ճշմարտությունն այն է, որ փորձարկեք տվյալների կառավարման տեխնիկան օգուտ քաղել բոլոր տեսակի ծրագրային հավելվածներից: Եթե փորձարկումը տեղի է ունենում զարգացման ցիկլի ընթացքում (և դա պետք է լինի), TDM գործընթացները մեծացնում են արդյունքների ճշգրտությունը, կազմակերպումը և օգտակարությունը:

Քանի որ ծրագրային ապահովման բոլոր մշակումները պահանջում են թեստավորում, TDM-ն հիմնականում կշահի ցանկացած նախագծի: Ասել է թե, որոշ կազմակերպություններ և հավելվածներ գործնականում պարտադրում են օգտագործել թեստային տվյալների կառավարման ռազմավարություն :

Ձեռնարկությունների մակարդակի հավելվածները պահանջում են TDM՝ իրենց բարդ, բազմակողմանի փորձարկման կարիքների պատճառով: TDM-ն օգուտ է բերում ձեռնարկությունների զարգացման մեջ հայտնաբերված բոլոր հիմնական փորձարկման ոլորտներին, ներառյալ ֆունկցիոնալ, ոչ ֆունկցիոնալ, կատարողականի և ավտոմատացման թեստավորումը:

Բացի այդ, TDM-ի խաբեության գործընթացները կարևոր են դարձնում այն հավելվածների համար, որոնք ներառում են անձնական կամ զգայուն տվյալներ, ներառյալ ցանկացած կայք կամ հավելված, որը կապված է էլեկտրոնային առևտրի, ֆինանսների և առողջապահության հետ:

Թեստի ո՞ր տեսակների համար է նախատեսված տվյալների կառավարումը:

Տվյալների կառավարումը կենտրոնանում է թեստավորման երեք լայն կատեգորիաների վրա:

1. TDM կատարողականության փորձարկման համար

Արդյունավետության թեստավորումը չափում է հավելվածի աշխատանքը ակնկալվող ծանրաբեռնվածության ներքո՝ գնահատելով դրա արձագանքունակությունը, կայունությունը և մասշտաբայնությունը: TDM-ը թույլ է տալիս կենտրոնացնել փորձարկումները ենթակառուցվածքի և օգտագործողի առջև կանգնած տարրերի վրա՝ արագ, հուսալի կատարման հասնելու համար:

Թեստավորման կառավարման լավագույն գործիքներն օգնում են ավելացնել թարմացման ցիկլերը և զանգվածային տվյալների ստեղծումը:

2. TDM ֆունկցիոնալ փորձարկման համար

Մինչ կատարողականի թեստը վերլուծում է հավելվածի արագությունն ու կայունությունը, ֆունկցիոնալ թեստավորումը որոշում է, արդյոք ծրագրաշարը գործում է ըստ նախապես որոշված պահանջների: Ըստ էության. ծրագրաշարն անում է այն, ինչ պետք է: Թեստային տվյալների կառավարման ծառայություններն օգնում են պահպանել որակի վերահսկողությունը հիմնական հավելվածի վրա, ինչպես նաև նոր և արդիականացված գործառույթներ:

TDM-ն օգնում է մեղմել կամ կանխել ցածր ծածկույթը, մուտքի սահմանափակումները, տվյալների աղբյուրի երկարաժամկետ ժամկետները, բարձր կախվածությունը և փորձարկման միջավայրի չափի հետ կապված խնդիրները:

3. TDM ավտոմատացման թեստավորման մեջ

Փորձարկման տվյալների ռազմավարություն ավտոմատացման և հիպերավտոմատացման համար գործընթացները թույլ են տալիս առանց հպման գործողություններ կատարել՝ միաժամանակ բարձրացնելով ճշգրտությունը՝ նվազեցնելով մարդկային սխալի հավանականությունը: Թեստային տվյալների կառավարման գործընթացներն օգտագործվում են բոլոր տեսակի թեստային տվյալների կառավարման ավտոմատացման գործիքների և թեստավորման մեջ, ներառյալ ռոբոտային գործընթացների ավտոմատացում .

Ավտոմատացման համար թեստային տվյալների ռազմավարությունը օգնում է մեղմել նախնական տվյալների դանդաղ ստեղծումը, դինամիկ տվյալների հասանելիության բացակայությունը և թեստավորման միջավայր մուտք գործելու անկարողությունը:

Թեստի տվյալների կառավարման առավելությունները

TDM ռազմավարությունները, ինչպես նաև թեստային տվյալների կառավարման ավտոմատացման գործիքները , բազմաթիվ առավելություններ են տալիս ձեռնարկության մակարդակի կազմակերպություններին:

1. Բարելավում է տվյալների որակը

Աշխարհի բոլոր փորձարկումներն անպտուղ են, եթե դրանք հիմնված են թերի, անտեղի կամ կոռումպացված տվյալների վրա: TDM-ը նույնականացնում, կառավարում և պահպանում է ավտոմատացված թեստավորման համար անհրաժեշտ տվյալները, որպեսզի կարողանաք համոզվել, որ դրանք տեղին են և ամբողջական: Բացի այդ, վերջ տալով բազմաթիվ փորձարկողների միջև տվյալների փոխանցման անհրաժեշտությանը, տվյալների կոռուպցիան նվազագույնի է հասցվում, եթե ոչ վերացվում է:

2. Մշակում է իրատեսական տվյալներ

Փորձարկման արդյունքներն անարդյունավետ կլինեն, եթե փորձարկման տվյալները ճշգրիտ չեն ներկայացնում արտադրության տվյալները: TDM-ն թույլ է տալիս կազմակերպություններին բացահայտել և պահել թեստային տվյալները, որոնք արտացոլում են արտադրության սերվերների վրա հայտնաբերված տվյալները՝ ապահովելով, որ թեստի արդյունքներն արտացոլում են իրական աշխարհի ծրագրային ապահովման գործառույթները: Նշվում է որպես «իրատեսական տվյալներ», այն նման է արտադրության տվյալներին՝ ձևաչափով, քանակով և այլ գործոններով:

3. Բարելավում է տվյալների հասանելիությունը

Ծրագրային ապահովման ավտոմատ փորձարկումն արդյունավետ է գործում միայն այն դեպքում, երբ տվյալները հասանելի են նախապես որոշված ժամանակներում: Օրինակ, տվյալների պահեստի փորձարկման գործիքները կարող են անհրաժեշտ լինել որոշակի ժամանակներում մուտք գործել տվյալներ՝ նույնականացման նպատակներով: Քանի որ TDM-ն կենտրոնանում է տվյալների պահպանման վրա, համապատասխան տվյալները միշտ պատրաստ են, երբ պահանջվում է ավտոմատացված թեստավորման ծրագրաշարով և արտադրության ժամանակացույցով:

4. Ապահովում է տվյալների համապատասխանությունը

TDM-ն օգնում է կազմակերպություններին պահպանել համապատասխանությունը բոլոր համապատասխան պետական և այլ կանոնակարգերի հետ, ինչպիսիք են HIPPA-ն , CCPA-ն և ԵՄ GDPR-ը:. Փորձարկման տվյալների կառավարում GDPR-ը և նման այլ կանոնակարգերը պահանջում են արտադրության տվյալներ, որոնք կարող են ներառել օգտատերերի անունները, գտնվելու վայրի տվյալները, անձնական տվյալները և ավելին.

Թեստային տվյալների կառավարման լավագույն գործիքները կազմակերպություններին թույլ են տալիս ավտոմատ կերպով անանունացնել տվյալները ինչպես ներքին, այնպես էլ արտաքին օգտագործման համար՝ համապատասխանությունն ապահովելու համար:

Թեստի տվյալների կառավարման մարտահրավերները և որոգայթները

Թեև թեստային տվյալների կառավարումը կենսական առավելություններ է տալիս ձեռնարկության մակարդակով ծրագրային ապահովման մշակման համար, դրանք նաև ունեն հնարավոր որոգայթներ: TDM-ի մարտահրավերները հասկանալը թույլ է տալիս կազմակերպություններին կանխատեսել և նվազագույնի հասցնել դրանց ազդեցությունը:

1. Արտադրության կլոնավորումը դանդաղ է և թանկ

Թեստավորման տվյալներ ձեռք բերելու համար կազմակերպությունների մեծ մասը տվյալներ կհանեն արտադրության սերվերներից և այնուհետև անանուն կդարձնեն դրանք: Այնուամենայնիվ, արտադրության տվյալների հավաքումը կարող է ժամանակատար լինել, հատկապես ուշ մշակման գործընթացում, երբ գործ ունենք մեծ քանակությամբ կոդերի հետ:

Տվյալները կլոնավորելուց հետո ձեզ անհրաժեշտ է ինչ-որ տեղ դրանք պահելու համար: Ենթակառուցվածքի և պահեստավորման ծախսերը կարող են արագ աճել: Դուք կարող եք նվազեցնել այդ ծախսերը տվյալների կտրման միջոցով: Արտադրության բոլոր տվյալները կլոնավորելու փոխարեն թիմը կփորագրի տվյալների ավելի փոքր, ներկայացուցչական «կտոր»:

2. Բուսակցման գործընթացները ավելացնում են ծախսեր և բարդություն

Ինչպես նկարագրվեց ավելի վաղ, օգտագործողի տվյալները խիստ կարգավորվում են, նույնիսկ ներքին փորձարկման համար և պահանջում են անանունացում: Ցավոք, տվյալների խեղաթյուրման գործընթացը բարդություն և ծախսեր է ավելացնում զարգացման գործընթացին:

Թեև մշուշման արագությունը, ճշգրտությունը և ծախսարդյունավետությունը բարելավվում են ավտոմատացված թեստավորման գործիքների միջոցով, համապատասխան թիմերի համար ուսուցման կորը դեռ գոյություն կունենա:

Հիմնական նշանները / պատճառները, որոնք ցույց են տալիս, որ ձեր կազմակերպությանն անհրաժեշտ է թեստային տվյալների կառավարում

Թեև ծրագրային ապահովման բոլոր մշակումները օգուտ են քաղում թեստային տվյալների կառավարումից, կազմակերպությունները միշտ չէ, որ առաջնահերթություն են տալիս իրականացմանը: Հետևյալ նշանները ցույց են տալիս, որ կազմակերպությունը կտեսնի գրեթե անմիջական օգուտներ TDM-ի ներդրումից.

• Տվյալների չափը մեծանում է «ընդհանուր տախտակի վրա», ներառյալ տվյալների հավաքածուի չափի, ընդհանուր տվյալների հավաքածուների, տվյալների բազայի օրինակների և վերին հոսքի համակարգերի աճը:
• Արտադրության ժամանակի զգալի մասը ծախսվում է փորձարկման համար տվյալների պատրաստման համար:
• Արտադրության տվյալները զգալիորեն գերազանցում են առկա փորձարկման տվյալների քանակը:
• Հավելվածի առանձնահատկությունները գործարկվում են սխալներով:
• Փորձարկման թիմերը ապակենտրոնացված են կամ պետք է հիմնվեն կենտրոնական աղբյուրի տվյալների վրա:
• Թեստավորման թիմերը գերծանրաբեռնված են և չեն կարողանում հետևել թեստավորման կարիքներին:
• Վերին հոսքի տվյալները առաջացնում են թեստավորման տվյալների ճնշող մեծամասնությունը:
• Փորձարկման տվյալների հավաքածուները բազմակի օգտագործման կամ կրկնօրինակման համար հեշտ չեն:

Թեստի տվյալների կառավարումն օգնում է նվազեցնել, ուղղել և կանխել այս խնդիրները, ի թիվս այլոց:

Ծրագրային ապահովման փորձարկման տվյալների տեսակները

Ծրագրային հավելվածները ստեղծում են տվյալների անհավանական ծավալներ մշակման ընթացքում և թողարկումից հետո: Այն թեստային տվյալների կառավարման գործընթացը սովորաբար կենտրոնանում է տվյալների հետևյալ տեսակների վրա.

1. Արտադրության տվյալներ

Արտադրության տվյալները ստեղծվում են իրական մարդկանց կողմից՝ օգտագործելով ձեր հավելվածը: Կախված ձեր օգտատերերի բազայի չափից և ձեր հավելվածի բարդությունից՝ արտադրության ծավալը կարող է դառնալ շատ մեծ, շատ արագ, այդ իսկ պատճառով այն սովորաբար բաժանվում է ենթաբազմությունների՝ հիմնված թեստավորման կարիքների վրա:

Նկատի ունեցեք, որ արտադրության տվյալները հաճախ պարունակում են զգայուն տեղեկատվություն՝ կապված համապատասխանության խնդիրների հետ , ինչպիսիք են բժշկական և ֆինանսական տվյալները, որոնք պահանջում են խաբեություն:

2. Սինթետիկ տվյալներ

Սինթետիկ տվյալները ստեղծվում են ձեռքով կամ ավտոմատացված փորձարկման գործիքներով: Այն հնարավորինս սերտորեն մոդելավորում է իրական օգտագործողի վարքագիծը:

Չնայած այն շրջանցում է տվյալների լղոզման անհրաժեշտությունը, սինթետիկ տվյալները սահմանափակ օգտակարություն ունեն: Այն հիմնականում օգտագործվում է նոր հնարավորությունների բեռնվածության փորձարկման համար:

Սինթետիկ տվյալների ճշգրիտ ստեղծումը պահանջում է բարձր մակարդակի փորձ, թեև փորձարկման տվյալների կառավարման ավտոմատացված գործիքը հեշտացնում է այն:

3. Վավեր տվյալներ

Վավեր տվյալներ այն տերմինն է, որն օգտագործվում է նկարագրելու համար արտադրված տվյալները, երբ անսպասելի սխալներ կամ միջադեպեր չեն տեղի ունենում: Տվյալների ձևաչափը, արժեքները և քանակը համընկնում են նախնական փորձարկման ակնկալիքների հետ: Վավեր տվյալները ստուգում են այն, ինչ կոչվում է «երջանիկ ճանապարհ», որն այն է, երբ օգտագործողի ճանապարհորդությունը հետևում է ակնկալվող ընթացքին:

4. Անվավեր տվյալներ

Անվավեր տվյալներ են բխում «դժբախտ ուղուց»: Դա անսպասելի սցենարների և սխալների տվյալներն են: Անվավեր տվյալները նույնպես օգտագործվում են որպես քաոսի թեստավորման մի մաս, որը ստուգում է հավելվածի սահմանները վատ տվյալների հեղեղի տակ:

Ի՞նչն է դարձնում «լավ որակի տվյալները» ծրագրային ապահովման փորձարկման նպատակների համար:

Թերի կամ անհամապատասխան տվյալներով թեստավորումը հաճախ ավելի վատ է, քան թեստավորումն ամբողջությամբ հրաժարվելը, քանի որ արված եզրակացությունները և հետագա ձեռնարկված գործողությունները սխալ կլինեն: Բայց ինչպե՞ս են կազմակերպությունները նույնացնում «լավ» տվյալները ծրագրային ապահովման փորձարկման նպատակով: Փնտրեք տվյալների որակի այս երեք բնութագրերը.

1. Ճշգրտություն

Լավ տվյալները սերտորեն արտացոլում են իրական կյանքի ընթացակարգերը: Եթե օգտագործում եք դիմակավորված արտադրության տվյալներ, դրանք պետք է ուղղակիորեն վերաբերվեն այն տարածքին, որը դուք փորձարկում եք. դա չի կարող լինել օգտագործողի վարքագծի պատահական նմուշ: Սինթետիկ տվյալները պետք է ճշգրտորեն նմանեն իրական օգտագործողի վարքագծին, ներառյալ դրանց անկանխատեսելի բնույթը:

2. Վավերականություն

Լավ տվյալները համապատասխանում են ձեր փորձարկման սցենարի նպատակին: Օրինակ, առցանց գնորդների մեծ մասը չի գնում մեկ ապրանքի 200 քանակություն, ուստի այդ սցենարում համակարգի վարքագծի լայնածավալ փորձարկումը ռեսուրսների վատ օգտագործում է: Այնուամենայնիվ, դուք ցանկանում եք փորձարկել այն իրավիճակների համար, երբ մարդիկ գնում են տասը ապրանք:

3. Բացառություններ

Տվյալները պետք է ընդգրկեն այն խնդիրները, որոնք, հավանաբար, տեղի կունենան, բայց հազվադեպ: Սցենարը, երբ հաճախորդը վճարում է ապրանքի համար արժեկտրոնային կոդով, էլեկտրոնային առևտրի ասպարեզում «բացառությունների տվյալների» սովորական օրինակ է:

Ի՞նչ հարցեր պետք է տալ Տվյալների թեստավորման կառավարման պլանավորումից առաջ և ժամանակ:

Թեստավորման հաջողությունը մեծապես որոշվում է պլանավորման փուլում: Սկզբնական փուլերում թիմերը պետք է տան հետևյալ հարցերը.

1. Ի՞նչ տվյալներ են մեզ անհրաժեշտ:

Որոշել, թե ինչ տվյալների հավաքագրման կարիք ունի, երկու մասից բաղկացած գործընթաց է: Նախ, այն պետք է վերաբերի թեստավորման սցենարին: Այն նաև պետք է ունենա բիզնեսի առնչություն, որպեսզի օգնի թեստավորումը մնալ ծախսարդյունավետ և արդյունավետ:

2. Որքա՞ն տվյալներ են մեզ անհրաժեշտ:

Չափազանց շատ տվյալներ, ինչպիսիք են արտադրության բոլոր տվյալների պատճենումը, ծախսատար է, ժամանակատար և չափազանց բարդացնում է գործընթացը: Մյուս կողմից, եթե ընտրանքի չափը չափազանց փոքր է, արդյունքները կլինեն ոչ ճշգրիտ:

3. Ե՞րբ են մեզ անհրաժեշտ տվյալները:

Թեստավորումը ծրագրվա՞ծ է, թե՞ տվյալները պետք է հասանելի լինեն ըստ պահանջի: Թիմերը պետք է համակարգեն բոլոր թեստերի ժամանակացույցերը և թարմացնեն ցիկլերը՝ նախքան թեստավորումը սկսելը:

4. Ինչ տեսակի թեստավորում է անհրաժեշտ:

Ծրագրային ապահովման փորձարկման ավտոմատացում պահանջում է կայուն, կանխատեսելի տվյալների հավաքածուներ: Եթե ձեր թեստի համար անհրաժեշտ տվյալները զգալիորեն տարբերվում են, ձեռքով փորձարկումը կարող է ավելի լավ արդյունքներ տալ:

5. Ինչ տեսակի գործիք է ինձ անհրաժեշտ:

Ի՞նչ տեսակի թեստեր պետք է կատարեք: Ձեզ անհրաժեշտ են գործիքներ՝ բացառապես UI թեստեր , կատարողականության թեստավորում , API թեստեր և վեբկայքի թեստեր իրականացնելու համար: iOS , որակի ապահովում , Android , Linux , Windows ? Կամ ձեզ անհրաժեշտ կլինի ամբողջական փաթեթ գործիք՝ այս բոլոր տեսակի թեստերն իրականացնելու համար:

Տվյալների թեստավորման կառավարման քայլեր

Թեև առանձնահատկությունները տարբեր կլինեն, ձեռնարկության մակարդակի ծրագրային ապահովման մշակողները հիմնականում կհետևեն այս քայլերին TDM ռազմավարություն իրականացնելիս:

1. Տվյալների ստեղծում – Տեխնիկա փորձարկման համար տվյալների գեներացման մեջ և այլն:

Արդյունավետ տվյալներ ստեղծելու համար դուք պետք է հաշվի առնեք դրանց ճշգրտությունն ու համապատասխանությունը: Արդյո՞ք այն կրկնում է իրատեսական սցենարներ: Բացի այդ, դուք պետք է ստեղծեք բացառության տվյալներ, որոնք ընդգրկում են սովորական օգտատերերի գործունեության սահմաններից դուրս սցենարներ:

2. Տվյալների անորոշություն

Ձեզ անհրաժեշտ կլինի քողարկել արտադրության բոլոր տվյալները՝ կանոնակարգային համապատասխանության մեջ մնալու համար: Բուսակցման ամենատարածված տեսակները ներառում են անագրամավորումը, կոդավորումը, փոխարինումը և զրոյացումը: Թեև ձեռքով մշուշումը հնարավոր է սահմանափակ հզորությամբ, ձեռնարկության մակարդակի դիմակավորումը պահանջում է ավտոմատացված գործիքներ:

3. Տվյալների կտրում

Արտադրության բոլոր տվյալների պատճենումը հաճախ ռեսուրսների և ժամանակի վատնում է: Տվյալների կտրման միջոցով հավաքվում է համապատասխան տվյալների կառավարելի հավաքածու՝ բարձրացնելով թեստավորման արագությունն ու ծախսարդյունավետությունը:

4. Ապահովում

Ապահովումը տեղի է ունենում այն բանից հետո, երբ տվյալները ձեռք են բերվել և դիմակավորվել: Տրամադրման ընթացքում տվյալները տեղափոխվում են փորձարկման միջավայր: Ավտոմատացված գործիքները հնարավորություն են տալիս թեստային հավաքածուները մուտքագրել թեստային միջավայրեր՝ օգտագործելով CI/CD ինտեգրումը, ձեռքով կարգավորելու հնարավորությամբ:

5. Ինտեգրումներ

ՏՏ էկոհամակարգի մի քանի աղբյուրներից ստացված փորձարկման տվյալները պետք է ինտեգրվեն CI/CD խողովակաշարում (CI/CD խողովակաշարը կոդերի փոփոխությունների հաստատված գործընթաց է): Ինտեգրման հասնելը պահանջում է տվյալների բոլոր ուղիների վաղ նույնականացում:

6. Տարբերակում

Փորձարկման տվյալների տարբերակների ստեղծումն օգնում է թիմերին կրկնել թեստերը՝ արդյունքները չափելու համար: Բացի այդ, տարբերակները թույլ են տալիս վերահսկել թեստավորման պարամետրերի ճշգրիտ փոփոխությունները:

Թեստի տվյալների կառավարման բնութագրերը և հատկությունները

TDM-ը հարմարվում է ծրագրային ապահովման մշակման ցանկացած նախագծի անընդհատ փոփոխվող կարիքներին: Այնուամենայնիվ, անկախ կազմակերպության համար անհրաժեշտ ցանկացած ճշգրտումից, TDM գործընթացը կցուցադրի նաև հետևյալ բնութագրերը.

1. Բարելավված տվյալների որակ և հավատարմություն

TDM-ն մեծացնում է ձեր թեստավորման տվյալների ճշգրտությունն ու իրատեսությունը, որպեսզի այն տրամադրի օգտագործողի վարքագծի իսկապես ներկայացուցչական նմուշ: Բոլոր գործընթացները, ի վերջո, հանգեցնում են մեկ նպատակի՝ հուսալի, կայուն օգտագործողի փորձի:

2. Կանոնակարգային համապատասխանություն

Թեստային տվյալների կառավարման ծրագրակազմ ապահովում է, որ բոլոր արտադրական տվյալները բավականաչափ դիմակավորված են նախքան փորձարկումը, ձեր կազմակերպությունը պահպանելով գաղտնիության բոլոր կանոնակարգերը: Համապատասխանությունը պահպանելով՝ դուք կխուսափեք իրավական հետևանքներից, այդ թվում՝ տուգանքներից և հասարակայնության հետ կապերի հետ կապված բացասական խնդիրներից:

3. Ապրանքի որակի բարելավում

Որակի ապահովումը ժամանակատար, ծախսատար գործընթաց է, բայց նաև անհրաժեշտ է ֆունկցիոնալ, օգտագործողի համար հարմար հավելվածներ գործարկելու համար: TDM գործընթացները թույլ են տալիս ավելի արագ սխալի նույնականացում, բարելավված անվտանգություն և ավելի բազմակողմանի թեստավորում՝ համեմատած ավանդական սիլեդ մեթոդի հետ:

Ինչպես իրականացնել թեստային տվյալների կառավարում

Ձեր կազմակերպության ծրագրային արտադրանքը կթելադրի թեստավորման մի շարք առանձնահատկություններ, սակայն թեստային տվյալների կառավարման հայեցակարգերի հիմնական իրականացումը ներառում է հետևյալ հինգ քայլերը.

Քայլ 1: Պլանավորում

Սկսեք ստեղծելով տվյալների թեստավորման թիմ, որն այնուհետև կորոշի թեստի տվյալների կառավարման պահանջները և փաստաթղթերը, միաժամանակ մշակելով համապարփակ թեստավորման ծրագիր:

Քայլ 2. Վերլուծություն

Վերլուծության փուլում տվյալների պահանջները համախմբվում են թիմերի միջև: Իրականացվում են նաև պահեստային, պահեստավորման և նմանատիպ լոգիստիկ խնդիրներ:

Քայլ 3. Դիզայն

Նախագծման փուլը պլանավորման վերջնական կետն է նախքան փորձարկումը սկսելը: Թիմերը պետք է բացահայտեն տվյալների բոլոր աղբյուրները, միաժամանակ վերջնական տեսքի բերելով կապի, փաստաթղթերի և փորձարկման գործողությունների պլանները:

Քայլ 4. Կառուցել

Կառուցման փուլն այն վայրն է, որտեղ «ռետինը հանդիպում է ճանապարհին»: Պլանները կատարվում են. Նախ, տեղի է ունենում տվյալների քողարկում: Հաջորդը, տվյալները կրկնօրինակվում են: Ի վերջո, փորձարկումն իրականացվում է:

Քայլ 5. սպասարկում

Թեստի տվյալների կառավարման իրականացումից հետո, ընկերությունը պետք է պահպանի գործընթացները ծրագրի կյանքի ցիկլի համար: TDM սպասարկումը ներառում է անսարքությունների վերացում, առկա թեստային տվյալների արդիականացում և տվյալների նոր տեսակների ավելացում:

Թեստի տվյալների կառավարման ռազմավարություններ

Քանի որ TDM-ն շոշափում է զարգացման գործընթացի շատ տարբեր տարրեր, այն կարող է արագ բարդանալ: Հետևյալ ռազմավարությունները թույլ են տալիս մնալ կենտրոնացած և շարունակաբար կատարելագործել ձեր կազմակերպության ռազմավարությունները թեստային տվյալների կառավարման մոտեցում .

Ռազմավարություն 1. Բարելավել տվյալների առաքումը

Փորձեք հետևողականորեն նվազեցնել թեստային տվյալների առաքման ժամանակը՝ օգտագործելով ծրագրային ապահովման փորձարկման ծառայություններ, ինչպիսիք են ZAPTEST-ը. DevOps-ի հնարավորություններով գործիքները հեշտացնում են թեստավորումը ցածր հպումով մոտեցմամբ:

ZAPTEST-ի միջոցով օգտվողները կարող են ընտրել Sequential; Պատահական կամ եզակի թեստային տվյալներ՝ օգտագործելով տողերի ավտոմատ կամ որոշակի թվեր: Նրանք կարող են նշել տվյալների տիրույթը և «արժեքներից դուրս» քաղաքականությունները, որոնք թույլ են տալիս ստեղծել տվյալների վրա հիմնված իրատեսական թեստային սցենարներ Գործառական (UI և API), կատարողականի թեստավորման և RPA-ի համար:

Բացի այդ, ավտոմատացված թեստավորման ծրագրակազմը կարող է փոխարինել ՏՏ տոմսերի համակարգերը օգտատերերի համար ինքնասպասարկման համակարգով:

Ռազմավարություն 2. Ենթակառուցվածքային ծախսերի կրճատում

Փորձարկման տվյալների ծավալն աճում է զարգացման ընթացքում, ինչի արդյունքում ավելանում է ենթակառուցվածքային ռեսուրսների օգտագործումը: TDM գործիքները կարող են օգնել նվազագույնի հասցնել հարակից ենթակառուցվածքի ծախսերը տվյալների համախմբման, արխիվացման և էջանիշավորման կոչվող գործընթացի միջոցով, որն ավելի լավ է օգտագործում փորձարկման միջավայրի տարածքը:

Ռազմավարություն 3. Բարելավել տվյալների որակը

Թեստային տվյալների կառավարման լուծումները շարունակաբար բարձրացնում են տվյալների որակի բնութագրերը՝ կենտրոնանալով երեք հիմնական տարրերի վրա՝ տվյալների տարիքը, ճշգրտությունը և չափը:

Ինչպես բարելավել թեստի տվյալների կառավարումը

TDM-ը ստատիկ գործընթաց չէ: Նախնական կարգավորումից հետո դուք կցանկանաք ձգտել շարունակական բարելավումների՝ հետևելով դրանց փորձարկման տվյալների կառավարման լավագույն փորձը :

1. Մեկուսացնել տվյալները

Վերահսկվող միջավայրում թեստերի միջոցով դուք կարող եք մեկուսացնել տվյալները՝ սպասված և իրական արդյունքը ավելի լավ համեմատելու համար: Տվյալների մեկուսացումը թույլ է տալիս նաև զուգահեռ թեստավորում:

2. Նվազագույնի հասցնել տվյալների բազայի պահպանումը

Տվյալների բազաներում թեստի տվյալների պահպանումը նվազեցնում է ավտոմատ թեստավորման արագությունը՝ միաժամանակ մեծացնելով տվյալների մեկուսացման դժվարությունը: Ավտոմատացված գործիքները, գումարած այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են տվյալների կտրումը, օգնում են նվազեցնել տվյալների բազայի պահպանման պահանջվող ծավալը:

3. Կենտրոնանալ միավորի թեստերի վրա

Հետևեք փորձարկման ավտոմատացման բուրգի կողմից սահմանված ուղեցույցներին, որը խորհուրդ է տալիս միավորի թեստեր կատարել ձեր թեստավորման մոտավորապես 50%-ով: Միավոր թեստերն աշխատում են անկախ արտաքին տվյալներից, արժեն շատ ավելի քիչ, քան թեստավորման մյուս տեսակները և համեմատաբար արագ են իրականացվում:

Ինչպես չափել թեստի տվյալների կառավարումը

Հետևյալ ցուցանիշները կարևոր տեղեկատվություն են տալիս ձեր TDM ռազմավարությունների արդյունավետության վերաբերյալ:

1. Բավարար թեստային տվյալներ կա՞ն:

Դուք կարող եք չափել թեստի տվյալների հասանելիությունը՝ հետևելով այն ժամանակին, որը ծախսվել է տվյալների կառավարման վրա՝ թեստավորման ժամանակ օգտագործելու համար: Եթե բավարար տվյալներ չկան, զարգացման ժամանակը դանդաղում է, և մշակողները կզգան կաշկանդվածություն:

2. Արդյո՞ք թեստի տվյալները հասանելի են ավտոմատ թեստավորման համար:

Ավտոմատ փորձարկման գործընթացները պահանջում են տվյալներ ըստ պահանջի: Դիտեք հասանելի տվյալների հավաքածուների տոկոսը, գումարած դրանց մուտքի հաճախականությունը և դրանց թարմացման հաճախականությունը:

3. Արդյո՞ք ավտոմատացված թեստերը սահմանափակված են թեստավորման տվյալներով:

Քանի՞ ավտոմատացված թեստ կարող եք կատարել ձեր ընթացիկ թեստի տվյալների հետ: Եթե Ձեզ անհրաժեշտ է ավելի շատ թեստեր անցկացնել, քան ձեր տվյալները թույլ են տալիս, ապա ձեզ հարկավոր է ավելի հաճախակի թեստային տվյալներ հավաքել:

Այս չափումները ստանալու ամենահեշտ և ճշգրիտ ձևը փորձարկման տվյալների կառավարման ծրագրաշարն է :

 

Գաղտնիության խնդիրներ և ինչպես կանխել այն

Թեև թեստային տվյալների կառավարումը ծագել է որպես տվյալների հավաքագրման և վերլուծության մեթոդ, ժամանակի ընթացքում այն նույնքան կարևոր է դառնում գաղտնիության տարբեր խնդիրների կանխարգելման համար:

1. Տվյալների կարգավորում

TDM-ն ապահովում է, որ ձեր ընկերությունը պահպանի CCPA, HIPAA, GDPR և տվյալների գաղտնիության բոլոր այլ համապատասխան կանոնակարգերը: Թեստավորման ընթացքում տվյալները պատշաճ կերպով քողարկելու ձախողումը կարող է հանգեցնել զգալի ֆինանսական և նույնիսկ հնարավոր քրեական տույժերի:

2. Սպառողների արձագանքը

Տվյալների խախտումները կարող են հանգեցնել ընկերության իմիջի էական վնասի, քանի որ օգտատերերը չեն ցանկանում օգտագործել արտահոսքի հակված հավելվածը: Թեստային տվյալների կառավարման իրականացումը օգնում է ձեռք բերել օգտատերերի վստահությունը՝ կանխելով արտահոսքերը և վստահեցնելով, որ պոտենցիալ օգտատերերին նրանց տվյալները կպահպանվեն անվտանգ:

Եզրակացություն

Ծրագրային ապահովման մշակման մեջ թեստավորման անհրաժեշտությունը միայն կաճի ավելի անհրաժեշտ և ավելի բարդ: Զարգացման գործընթացները պարզեցնելու համար՝ միաժամանակ որակի վերահսկողությունը պահպանելով, ձեռնարկությունների կազմակերպությունները պետք է դա անեն օգտագործեք թեստային տվյալների կառավարման ծրագրակազմ, մասնավորապես փորձարկման կառավարման գործիքներ, ինչպիսիք են ZAPTEST-ի կողմից ստեղծվածները :

Թեստային տվյալների կառավարման լավագույն գործիքներն ապահովում են համապարփակ, արձագանքող թեստային տվյալների ստեղծում և կառավարում, ինչը թույլ է տալիս ավելի արագ, քան երբևէ, ավելի արագ մատուցել ավելի մեծ ֆունկցիոնալությամբ բարձրակարգ ծրագրակազմ:

ՀՏՀ-ներ

Ահա արագ պատասխաններ ծրագրային ապահովման փորձարկման ժամանակ թեստային տվյալների կառավարման վերաբերյալ ընդհանուր հարցերի:

Ի՞նչ է թեստային տվյալների կառավարումը:

Թեստային տվյալների կառավարումը տվյալների պահեստի ավտոմատացված փորձարկման գործիքների համար անհրաժեշտ տվյալների ստեղծում, կառավարում և վերլուծություն է: Գործընթացները կենտրոնանում են թեստավորման հատուկ պարամետրերին վերաբերող բարձրորակ տվյալների նույնականացման վրա, դրանք քողարկելու և համապատասխան թիմերին հանձնելու վրա:

Թեստային տվյալների կառավարման լավագույն գործիքները ավտոմատացնում են շատ գործընթացներ, ինչպիսիք են տվյալների հավաքումը, մշուշումը և պահպանումը:

Ի՞նչ է փորձարկման տվյալները ծրագրային ապահովման փորձարկման մեջ:

Ծրագրային ապահովման փորձարկման ժամանակ օգտագործվող տվյալների մեծ մասը արտադրության տվյալներն են, որոնք ստեղծվում են իրական օգտագործողների կողմից: Գաղտնիության կանոնակարգերի պատճառով արտադրության տվյալները պահանջում են դիմակավորում՝ նախքան փորձարկման ժամանակ օգտագործելը:

Ծրագրային ապահովման փորձարկման տվյալները կարող են նաև լինել սինթետիկ, ինչը նշանակում է, որ դրանք արհեստականորեն պատրաստված են իրական օգտագործողների վարքագիծը հնարավորինս ճշգրիտ կրկնելու համար: Այն հաճախ օգտագործվում է նոր գործառույթները կամ թարմացումները փորձարկելու համար՝ նախքան դրանք ուղիղ եթերում հայտնվելը:

Download post as PDF