Յուրաքանչյուր փորձարկողի համար անհրաժեշտ են տվյալներ `ծրագրակազմի և ծրագրերի որակը մշակելու և ստուգելու համար:
Թեստային տվյալները կարող են ստեղծվել ձեռքով ՝ տվյալների արտադրության գործիք օգտագործելով կամ դրանք հնարավոր է վերցնել առկա արտադրական միջավայրից:
Այս տվյալները ոչ միայն պատահում են. անհրաժեշտ է ճիշտ կառավարել, որպեսզի օգտակար լինի թեստերի համար: Թեստային տվյալների կառավարումը կարելի է բաժանել 4 քայլերի.
Ձեր տվյալների մոդելի վերաբերյալ խորաթափանցությունն անհրաժեշտ է փորձարկման տվյալների ճիշտ հավաքածու ստեղծելու համար: Շատ փորձարկողներ լավ են հասկանում իրենց տվյալները, բայց գործիքը կարող է նաև օգնել հայտնաբերել տվյալների շտեմարանում պահվող տվյալները:
Անհատականության համար զգայուն տվյալներ գտնելու համար պրոֆիլի տվյալներ, պատկերացրեք տվյալների կախվածությունը և գտեք տվյալների անոմալիաներ ՝ փորձարկման տվյալների պահանջը բարելավելու համար:
Ինչպես ասվում է ներածության մեջ, փորձարկման տվյալները կարող են ստեղծվել ձեռքով ՝ տվյալների գեներացմամբ կամ դրանք կարող են ստացվել գոյություն ունեցող արտադրական միջավայրերից:
Ձեռքով ձեռքով տվյալներ ստեղծելը կամ սինթետիկորեն առաջ բերելը հնարավոր է միայն այն դեպքում, երբ ունեք մի քանի աղյուսակ: Երբ սեղանների քանակն աճում է, դա ավելի ու ավելի բարդ է դառնում: Այդ պատճառով շատ կազմակերպություններ օգտագործում են արտադրության (100%) օրինակ, չնայած այն բավականին հնացած է:
Կազմակերպությունների մեծամասնությանը պետք չեն իրենց ոչ արտադրական միջավայրում պահված բոլոր տվյալները, ինչը նրանց համար գումար է պահանջում: Փոխարենը ենթաբազմությունների օգտագործումը կհանգեցնի փորձարկման տվյալների հավաքածուների, որոնք պարունակում են բոլոր անհրաժեշտ փորձարկման դեպքերը, բայց դա չի ազդի պահեստային հզորության վրա:
Թեստի տվյալները, որոնք արդյունահանվում են արտադրությունից ՝ ենթաբաժնում կամ ոչ, կարող են պարունակել գաղտնիության վերաբերյալ զգայուն տեղեկություններ:
Անհատական ճանաչելի տեղեկատվությունը (PII) պաշտպանելու համար անհրաժեշտ է, որ տվյալները անանուն լինեն կամ դիմակավորված լինեն, նախքան դրանք օգտագործվեն փորձարկման և մշակման համար:
Տվյալները կարող են դիմակավորվել դիմակավորման կանոնների և սինթետիկ տվյալների ստեղծման միջոցով:
Տվյալների դիմակավորման լավ գործիքը միավորում է դիմակավորման պատշաճ ձևանմուշ կառուցելու մի քանի մեթոդներ:
Հետազոտությունները ցույց են տալիս, որ ծրագրային ապահովման մշակման ժամանակի զգալի մասը (ներառյալ փորձարկումը) կորել է ՝ փորձարկման տվյալների թարմացմանը սպասելիս
Սրա պատճառն այն է, որ թարմացման խնդրանքը անհարկի բարդ և, այդպիսով, ժամանակատար գործընթաց է, ինչպես ցույց է տրված ստորև նկարում:
Ինչու է այդքան ժամանակ պահանջվում: Քանի որ դա տանում է այնքան շատ մարդ: Եթե Dev, Test- ը և QA- ն կարողանային կառավարել միայն իրենց փորձարկման տվյալները, շատ ժամանակ կխնայվեր:
Թեստային տվյալների կառավարման գործիքի միջոցով փորձարկողները կարող են թարմացնել իրենց սեփական տվյալների հավաքածուն ինքնասպասարկման պորտալի միջոցով: Կամ այն կարող է ինտեգրվել փորձարկման տվյալների տրամադրումը ավտոմատացնելու գործիքների հետ (և ենթաբազմացման և դիմակավորման տվյալները նույնպես կարող են ավտոմատացվել):
Կարևոր է, որ փորձարկման տվյալները լինեն մատչելի և թարմացվեն հեշտությամբ `ձեր ծրագրակազմի շուկայի ժամանակը բարելավելու համար:
Երբ փորձարկման տվյալները հեշտ հասանելի են, և փորձարկողները կկարողանան ինքնուրույն թարմացնել իրենց փորձարկման միջավայրը, կշահի ծրագրային ապահովման մշակման ամբողջ ցիկլը:
Դուք պետք է վերահսկեք ձեր փորձարկման տվյալները, եթե ցանկանում եք սկսել շարունակական ինտեգրումից կամ շարունակական տեղակայումից:
Թեստի տվյալների կառավարման վերաբերյալ լրացուցիչ տեղեկությունների համար այցելեք https://www.datprof.com ,