Meni

Preskusite koncept, postopek in strategijo upravljanja podatkov

test data management concept

Preizkusite Naš Instrument Za Odpravo Težav

V zadnji vaji smo se osredotočili na kako pripraviti preskusno posteljo, da zmanjšate napake testnega okolja . V nadaljevanju iste vaje se bomo danes naučili kako nastaviti in vzdrževati preskusno okolje in pomembnoTest Data Managementtehnike.

Postopek nastavitve testnega okolja

Najpomembnejši dejavnik za preskusno okolje je njegova ponovitev čim bližje okolju končnega uporabnika. Običajno se od končnih uporabnikov ne pričakuje, da sami izvedejo kakršno koli konfiguracijo ali namestitev, saj jim je poslan celoten izdelek ali sistem. Zato, z po tej definiciji niti testnim skupinam ni treba izrecno izvajati takšnih konfiguracij.

Preskusite koncept, postopek in strategijo upravljanja podatkov

Če so kakršne koli take konfiguracije potrebne zgolj za namene preskušanja (vendar bodo konfigurirane za končne uporabnike), je treba določiti skrbnike. Tisti skrbniki, ki konfigurirajo razvojno okolje, morajo biti isti ljudje, ki konfigurirajo preskusno okolje.

Če razvojna skupina sama prevzame pobudo pri namestitvi / konfiguraciji, mora pomagati, da to stori tudi v testnem okolju.

Na primer, če morate aplikacijo (s pripadajočo vmesno programsko opremo, ki jo je treba namestiti in konfigurirati) preizkusiti v sistemu na različnih platformah OS itd. - je najboljši način, da to rešite z uporabo okolja za virtualizacijo ali oblak .

Imeti glavni sistem, v katerem so vse aplikacije in potrebna vmesna programska oprema pravilno nameščene in konfigurirane. Nato naredite ta sistem glavna slika tako, da ga zajamete in klonirate več primerkov iz iste slike, tako da se vsak uporabnik počuti, kot da ima namenski sistem s preizkušeno aplikacijo.

Tukaj spodaj je slikovit prikaz, kaj bi vseboval postopek testnega okolja:

testni podatki in proces testnega okolja

Postopek nastavitve preskusnega okolja

Kaj se boste naučili:

Vzdrževanje testnega okolja

Toliko povedanega o pripravi testnega okolja, čeprav izzivih, je nedvomno več kot razlog, da je treba vzdrževati ali standardizirati testno okolje. Preizkuševalec velikokrat izgubi čas testiranja zaradi težav z okoljem ali namestitvijo.

Ob hitrem povečevanju operacijskih sistemov in obsega strojne in programske opreme mora biti okolje skorajda dinamično, da se lahko spoprime s potrebami. Testne skupine lahko zagotovijo, da dobavljajo visokokakovosten izdelek z dobrim postopkom vodenja testov, kar bi pomagalo pri optimalni uporabi virov, ki so na voljo omejeno.

Ključni napotki za učinkovito vzdrževanje testnega okolja

Kot preskusna okolja večina časov vsebuje heterogene platforme in sklade, spodaj je nekaj ključnih napotkov za učinkovito vzdrževanje testnega okolja.

# 1) Učinkovita skupna raba in distribucija okolja:

Kot smo že omenili, je eden ključnih izzivov priprave na testno okolje, da mora veliko skupin ali ljudi uporabiti enak nabor virov za namene testiranja. Zato je treba razviti primeren mehanizem delitve, ki bo ustrezal potrebam vseh skupin in ljudi, ne da bi pri tem odlašal z urniki.

To lahko dosežemo z vzdrževanjem repozitorija ali informacijske povezave, v kateri so vsi podatki o:

  1. ki uporablja okolje,
  2. kadar je okolje prosto za uporabo in
  3. kako se natančno vnese porazdelitev časa uporabe okolja.

S proaktivnim ugotavljanjem, kje so potrebe po virih velike glede na njihovo omejeno razpoložljivost, se velika količina kaosa samodejno izniči.

Drugi vidik tega je ponovni pregled potreb po virih za posamezne ekipe preskusni cikel in poiščite, kateri viri se ne uporabljajo zelo močno. Analizirajte, ali je mogoče te posebne vire nadomestiti z novimi viri ali sistemi, ki bodo morda potrebni.

# 2) Preverjanje zdravstvenega stanja:

Nekatere zahteve za preskuse zahtevajo celovito nastavitev ali nastavitev preizkusa, ki vključuje natančne korake, ki so zelo potrebni za porabo. To še posebej velja med preskušanje od konca do konca ki vključuje dve ali več komponent za skupno delo. Zato bo morda treba več skupin ponovno uporabiti isto preskusno okolje.

V takih primerih bo dobro razumevanje celotnega okolja kot celote in primerjanje, kakšne teste izvajajo različne ekipe, ustvarilo razumno sliko, ki bo ustreznim skupinam zagotovila ta posebna sredstva.

Upoštevajoč zgornje dejavnike - lahko izvedemo osnovno testiranje zdravstvenega stanja, ki bo pomagalo pospešiti preskuse za posamezne ekipe ali jih takoj alarmirati, če bo zaradi teh pregledov okolja treba spremeniti ali popraviti okolje.

# 3) Sledenje morebitnim izpadom:

Tako kot ima vsaka ekipa, ki je lastnica testnega okolja, tudi organizacija ima vsa možna testna okolja, ki jih vzdržuje globalna podporna skupina.

Poleg tega, tako kot imajo ekipe, ki imajo v lasti svoje testno okolje, svoj lokalni izpad v primeru kakršne koli nadgradnje vdelane programske opreme / programske opreme, morajo tudi globalne ekipe zagotoviti, da vsa okolja upoštevajo najnovejše standarde, ki lahko vključujejo izpad električne energije ali omrežja.

Zato morajo tisti, ki vzdržujejo preskusno okolje, paziti na morebitne izpade in predhodno obvestiti preskusno skupino, da ustrezno načrtuje svoje delo.

# 4) Virtualizirajte, kjer je to mogoče:

To je spet zelo pomembno, kadar je treba opraviti testiranje v skupni rabi okolja in je res potrebna potreba po optimizaciji virov. V takih časih je rešitev uporaba virtualnega okolja, kot je oblak za namene testiranja.

Pri uporabi takega okolja morajo preizkuševalci zagotoviti takojšnjo ponudbo in ta primerek, ko bo pripravljen, bo oblikoval neodvisno preskusno okolje ali preskusno okolje, ki bo vsebovalo različne vire, kot so namenski OS, baza podatkov, vmesna programska oprema, okviri za avtomatizacijo. itd., potrebni za preskušanje.

Po zaključku testiranja lahko te primere uničimo in s tem močno zmanjšamo stroške organizacije. Okolja v oblaku so še posebej uporabna za testiranje funkcionalne verifikacije in za avtomatizacijo.

# 5) Regresijsko testiranje / avtomatizacija:

kako izgleda modem

Ko se razvijajo nove funkcije in funkcije, regresijski testi za te funkcije je treba izvesti za vsak cikel izdaje. Čeprav se zdi, da na zadnji strani testna okolja za regresijsko testiranje delujejo na isti testni nastavitvi z enakimi podatki, pravzaprav nenehno razvijajo vsako izdajo v skladu z uvedenimi funkcijami.

Vsak cikel izdaje izdelka bi imel enega ali več krogov regresijskega testiranja. Tako bi vzpostavitev regresijskih testnih okolij za vsak cikel sproščanja izdelka in njihova ponovna uporaba znotraj cikla zagotovo prikazala stabilnost testnega okolja.

Razvoj sistemov za avtomatizacijo in uporaba avtomatizacije za regresivne teste pomaga tudi pri izboljšanju učinkovitosti testnega okolja, ker bo avtomatizacija domnevala, da je okolje stabilno in da so napake, ki so nastale, izključno usmerjene v funkcije / kode.

# 6) Splošno upravljanje:

Če obstajajo težave s strojno ali programsko opremo preskusnega okolja, jih je treba usmeriti na prave ljudi, da se zagotovijo popravki, ki jih tisti, ki vzdržujejo laboratorij, ne morejo popraviti interno.

Na primer, če pri katerem koli testiranju pride do napake, ki vključuje omejitev vdelane programske opreme ali programske opreme, ki se uporablja v trenutnem okolju, tega na splošno ne morejo popraviti samo odgovorni za vzdrževanje okolja.

Zato je treba od potrošnika (ki je v tem primeru preizkuševalec) zahtevati, da vloži ustrezne zahteve za storitve. Ti morajo biti usmerjeni k ustreznemu prodajalcu ali skupini in z njimi je treba redno usklajevati, da se zagotovi, da je naslednja različica odpravljena na določeno težavo.

Drug vidik upravljanja bi bil občasno zagotavljanje podrobnih okoljskih poročil vodstvu ali zainteresiranim stranem, ki pomagajo pri zagotavljanju preglednosti in so dobra podlaga za vsako analizo.

Priprava testnih podatkov

Oglejmo si zdaj zadnji del datoteke Izdelava testne postelje - ki vključuje nastavitev testnih podatkov . S tako velikim delom o testnem okolju lahko s testnimi podatki merimo resnično bistvo testnega okolja, njegovo robustnost in učinkovitost. Po definiciji so testni podatki kakršen koli vhod, ki se daje programski kodi, ki se preskuša.

Čeprav porabimo precej časa za oblikovanje testnih primerov, je razlog, zakaj so testni podatki pomembni, ker zagotavlja popolno pokritost s testiranjem za vse vrste scenarijev in s tem izboljšuje kakovost. Obstaja lahko nekaj testnih podatkov, ki so potrebni za preskušanje srečne ali pozitivne poti.

Nekateri drugi podatki bi lahko bili zasnovani za preskušanje napak ali negativ, kar je zelo koristno pri odkrivanju, kako deluje aplikacija v neobičajnih situacijah.

Preskusni podatki se običajno ustvarijo pred začetkom izvajanja besedila, ker ima vsako preskusno okolje svoj nabor zapletenosti ali pa je priprava podatkov sama po sebi dolgotrajen postopek. Torej na splošno so lahko testni viri podatkov interna razvojna skupina ali končni uporabniki, ki uporabljajo kodo ali funkcijo.

Na primer,Testiranje funkcij

Vzemimo primer, kjer morate opraviti funkcionalno testiranje ali testiranje črne skrinjice. Tu je cilj, da mora koda funkcionalno izpolnjevati določene zahteve.

Torej bi morali v takih primerih - pri pripravi testnih primerov na splošno zajemati naslednje vrste podatkov:

  • Podatki o pozitivni poti: Z referenčnim dokumentom razvojne uporabe so to podatki običajno sinhronizirani z izvajanjem scenarijev pozitivne poti.
  • Podatki negativne poti: To so podatki, ki se na splošno štejejo za 'neveljavne' glede pravilnega delovanja kode.
  • Nični podatki: Dostava podatkov, kadar jih aplikacija ali koda pričakuje.
  • Napačni podatki: Določanje učinkovitosti kode, kadar so podatki posredovani v nedovoljeni obliki.
  • Podatki o mejnih pogojih: Preizkusite podatke, ki jih dobite iz indeksa ali polja, da ugotovite, kako deluje koda.

Preskusni podatki igrajo ključno vlogo pri ugotavljanju, kje se lahko izdelek ali funkcija popolnoma zlomijo. Vedno vadite in preverite vrsto podatkov, ki se dovajajo v testno okolje v različnih fazah testiranja.

Test Data Management

Kadar imajo preskusni podatki tako pomembno vlogo pri zagotavljanju kakovosti izdelka, je smiselno trditi, da ima njihovo upravljanje in racionalizacija prav tako pomembno vlogo pri zagotavljanju kakovosti katerega koli izdelka, ki ga je treba dati strankam.

Potreba po upravljanju testnih podatkov in najboljših praksah:

# 1) Veliko organizacij ima hitro spreminjajoči se poslovni cilji da bi zadovoljili potrebe končnega uporabnika, zato ni treba posebej omenjati, da so ustrezni podatki o preskusu ključni za določanje kakovosti testiranja. To bo vključevalo nastavitev natančnih vrst podatkov za posamezna testna okolja in spremljanje vedenjskih vzorcev.

Kot smo že omenili, se velik del časa preskusne skupine porabi za načrtovanje testnih podatkov in z njimi povezanih nalog. Preizkušanje katere koli funkcionalnosti je pogosto ovirano zaradi nerazpoložljivosti ustreznih testnih podatkov, kar predstavlja kritičen izziv glede popolne pokritosti s testiranjem.

#two) Včasih tudi za nekatere zahteve glede testiranja testne podatke je treba nenehno osveževati . To samo povzroča veliko zamudo v ciklu zaradi nenehnega preoblikovanja, kar prav tako povečuje stroške aplikacije, ki pride na trg.

V nekaterih drugih primerih, če je izdelek, ki ga pošiljamo, povezan z različnimi enotami delovnih skupin v veliki organizaciji, je za ustvarjanje in osveževanje testnih podatkov potrebna zapletena raven usklajevanja med temi delovnimi skupinami.

# 3) Čeprav morajo preskusne skupine ustvariti vse vrste podatkov, ki so možne za zagotovitev ustreznega testiranja, morajo organizacije tudi upoštevati, da bi to pomenilo, da je treba vse različne vrste podatkov shraniti v nekakšnem repozitoriju.

Čeprav je skladišče dobra praksa, je shranjevanje čezmernih in neželeni podatki ne samo, da bi znatno povečal prostor za shranjevanje teh velikih kosov podatkov, temveč bi postalo vse bolj zahtevno pridobiti ustrezne podatke za zadevno testiranje, če ne bo vzdrževanja različic in arhiviranja tega skladišča.

Večina organizacij se na splošno sooča s temi skupnimi izzivi glede testnih podatkov. Zato je treba vzpostaviti nekaj strategij upravljanja, ki jih je treba zmanjšati, da se stopnja teh izzivov čim bolj zmanjša.

Spodaj je nekaj predlaganih metodologij za upravljanje testnih podatkov, ki ustrezajo potrebam testiranja. Naslednje prakse so zelo osnovne in splošne, kar bo običajno delovalo pri večini organizacij. Kako bo sprejet, je izključno presoja posameznih organizacij.

Preizkusite strategije upravljanja podatkov

# 1) Analiza podatkov

Na splošno se testni podatki gradijo na podlagi testnih primerov, ki jih je treba izvesti. Na primer v skupini za preizkušanje sistema, preskusni scenarij od konca do konca je treba določiti, na podlagi česar so zasnovani podatki o preskusu. To lahko vključuje eno ali več aplikacij za delo.

Recimo, da izdelek, ki izvaja upravljanje delovne obremenitve, vključuje uporabo krmilnika za upravljanje, vmesne programe in aplikacije zbirke podatkov, ki delujejo v medsebojnem odnosu. Zahtevani preskusni podatki za istega bi se lahko razpršili. Za učinkovito upravljanje je treba izvesti temeljito analizo vseh vrst podatkov, ki so morda potrebne.

# 2) Nastavitev podatkov za zrcaljenje produkcijskega okolja

To je na splošno razširitev prejšnjega koraka in omogoča razumevanje, kakšen bo končni uporabnik ali proizvodni scenarij in kateri podatki so potrebni za isto. Uporabite te podatke in jih primerjajte s podatki, ki trenutno obstajajo v trenutnem testnem okolju. Na podlagi tega bo morda treba ustvariti ali spremeniti nove podatke.

# 3) Določitev čiščenja testnih podatkov

Na podlagi preskusne zahteve v trenutnem ciklu sproščanja (kjer lahko cikel sproščanja traja dlje časa) bo morda treba preskusne podatke spremeniti ali ustvariti, kot je navedeno v zgornji točki. Ti preskusni podatki, čeprav niso takoj pomembni, bodo morda potrebni kasneje. Zato je treba oblikovati jasen postopek določanja, kdaj je mogoče preskusne podatke očistiti.

# 4) Prepoznajte občutljive podatke in jih zaščitite

Velikokrat je za pravilno preizkušanje aplikacij potrebna velika količina zelo občutljivih podatkov. Na primer, preskusno okolje v oblaku je priljubljena izbira, saj omogoča preskušanje različnih izdelkov na zahtevo.

Zaskrbljujoče pa je tako osnovno, kot je zagotavljanje zasebnosti uporabnika v oblaku. Torej, zlasti v primerih, ko bomo morali ponoviti uporabniško okolje, je treba določiti mehanizem za zaščito občutljivih podatkov. Mehanizem v veliki meri ureja obseg uporabljenih testnih podatkov.

# 5) Avtomatizacija

Tako kot sprejmemo avtomatizacijo za izvajanje ponavljajočih se preskusov ali za izvajanje istih testov z različnimi vrstami podatkov, je mogoče tudi avtomatizirati ustvarjanje testnih podatkov. To bi pomagalo razkriti kakršne koli napake, ki se lahko pojavijo v zvezi s podatki med testiranjem. Možen način za to je primerjava rezultatov, ki jih ustvari niz podatkov iz zaporednih preizkusov. Nato avtomatizirajte ta postopek primerjave.

# 6) Učinkovito osveževanje podatkov z uporabo centralnega repozitorija

To je daleč najpomembnejša metodologija in je bistvo izvajanja upravljanja podatkov. Vse zgoraj omenjene točke, zlasti tiste v zvezi z nastavitvijo podatkov, čiščenjem podatkov, so neposredno ali posredno povezane s tem.

Veliko truda pri ustvarjanju testnih podatkov lahko prihranite z vzdrževanjem centralnega repozitorija, ki vsebuje vse vrste podatkov, ki so morda potrebni za različne vrste testiranja. Kako se to naredi? V zaporednih preskusnih ciklih za novi ali spremenjeni testni primer preverite, ali obstajajo podatki v repozitoriju. Če teh podatkov ni, jih najprej vnesite v preskusno okolje.

Nato ga lahko usmerite v to skladišče za poznejšo uporabo. Zdaj za zaporedne cikle izdaje lahko preskusna skupina uporabi vse ali del teh podatkov. Ali ni prednost zelo očitna? Odvisno od nabora podatkov, ki se pogosto uporabljajo, lahko zastarele podatke enostavno odstranimo in tako zagotovimo, da so vedno prisotni pravilni podatki, s čimer se zmanjšajo stroški shranjevanja teh nepotrebnih podatkov.

Drugič, shranite lahko tudi nekaj različic tega skladišča ali pa ga po potrebi popravite. Različne različice repozitorija lahko pri regresijskem testiranju zelo pomagajo ugotoviti, katere spremembe podatkov lahko povzročijo prekinitev kode.

Zaključek

Testno okolje bi moralo biti izjemno pomembno v vsaki testni skupini. Vsak cikel izdaje bo prinesel vrsto novih izzivov za boj z nezanesljivim in nenačrtovanim testnim okoljem.

Kot revolucionarni ukrep številne organizacije zdaj postavljajo strategije, kot je oblikovanje namenskih skupin za vzdrževanje testnega okolja, ki vzpostavijo določene okvire za učinkovito vzdrževanje testnih okolij, da se zagotovijo bolj gladki cikli sproščanja.

Izboljšano testiranje je le očiten učinek racionalizacije upravljanja testnih podatkov. Njegovo bistveno bistvo je, da organizacijam zagotovi stroškovno učinkovito rešitev, pri tem pa ne ogroža zanesljivosti izdelka.

Sporočite nam, kako upravljate s testnim okoljem in kako pripravljate testne podatke? Bi radi dodali kakšen nasvet?

Priporočeno branje

^