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La gestión de datos de prueba (TDM) presenta un desafío importante para las organizaciones. Adquirir, poseer y proteger datos de prueba Es tanto un requisito como una responsabilidad. Sin datos de prueba adecuados, lograr una alta cobertura de pruebas es difícil. Sin embargo, los datos de prueba contienen información confidencial que presenta riesgos financieros y legales si se utilizan indebidamente o se filtran.
Los equipos suelen tener que esperar a que se produzcan los datos de prueba, lo que provoca retrasos. Las encuestas muestran que hasta el 60 % del tiempo de desarrollo se dedica a tareas relacionadas con los datos, y el 20 % del ciclo de vida del desarrollo de software se pierde esperando los datos. Las organizaciones necesitan un proceso sostenible para obtener datos adecuados y, al mismo tiempo, mantenerlos seguros.
Los métodos tradicionales de recopilación de datos de prueba presentan importantes desventajas. El enfoque más obvio consiste en recopilar datos de sistemas de producción en funcionamiento mediante la clonación de la base de datos de producción. Si bien estos datos tienen el contenido y las características adecuados, son los menos seguros y pueden contener información confidencial de los clientes que podría verse comprometida.
Otra opción es utilizar un subconjunto parcial de la base de datos de producción, lo que implica menos datos que gestionar, pero presenta los mismos problemas de privacidad y seguridad. La síntesis de datos es una alternativa posible, pero generar datos en el formato adecuado requiere conocimientos y experiencia del dominio que podrían no estar disponibles.
Los evaluadores pueden crear rápidamente datos de prueba capturando, enmascarando y reutilizando datos realistas de interacciones entre componentes reales y virtualizados en sistemas existentes.
Debe existir un método sostenible para obtener datos adecuados y, al mismo tiempo, mantenerlos seguros. El enmascaramiento inteligente de cualquier dato real utilizado es esencial.
En lugar de centralizado sistemas de gestión de datos de pruebaLos testers deben poder acceder, gestionar, modelar y generar los datos adecuados para sus necesidades. El autoservicio para cada tester es esencial.
Un mejor enfoque ayuda a inferir cómo se ven los datos reales a partir del tráfico, lo que reduce la curva de aprendizaje necesaria para aprovechar los datos de prueba.
Las fuentes de datos representadas como archivos planos son más difíciles de comprender que las presentaciones visuales jerárquicas. Los objetos de datos complejos con relaciones padre-hijo se vuelven más intuitivos y fáciles de reestructurar.
El portal web de autoservicio de Parasoft permite a varios miembros del equipo acceder, gestionar, modelar y generar datos de prueba según sus necesidades. La solución se integra perfectamente con SOAtest para la automatización de pruebas funcionales y Virtualize para la virtualización de servicios, lo que permite utilizar los datos generados en pruebas a través de interfaces virtuales como servicios REST o bases de datos virtuales.
Capture datos de tráfico en vivo para crear modelos de datos de prueba para usar con servicios virtuales.
La tecnología de gestión de datos de pruebas de Parasoft es Aumentado con virtualización de serviciosUn ejemplo clave es sustituir la dependencia de una base de datos compartida por un servicio virtual. Esto permite realizar pruebas paralelas e independientes que, de otro modo, generarían conflictos.
El proceso de El motor de virtualización de servicios amplía la potencia de TDM Al permitir a los evaluadores generar, subdividir, enmascarar y crear datos de prueba personalizados según sus necesidades, la virtualización de servicios elimina la infraestructura y la complejidad necesarias para alojar el entorno de la base de datos. Esto permite suites de pruebas aisladas y la capacidad de cubrir casos extremos.
Aunque las dependencias virtualizadas no son reales, algunas acciones (por ejemplo, las operaciones de inserción y actualización en una base de datos) agregan complejidad a la virtualización.
La virtualización y un sistema de gestión de datos de prueba como DatProf también pueden combinarse. La virtualización de servicios es ideal para aislar la aplicación de las dependencias que limitan la flexibilidad de las pruebas, y en casos donde no es práctico, la solución tradicional de gestión de datos de prueba es la solución adecuada para probar dependencias como la base de datos de la aplicación. La combinación de estos dos enfoques es ideal para complementar las ventajas de cada uno.
El portal de autoservicio permite a los usuarios capturar, enmascarar, generar y crear subconjuntos de datos de prueba. Aumente la productividad y reduzca las limitaciones de recursos realizando pruebas con datos virtuales en lugar de la base de datos real.
El portal de autoservicio permite capturar, enmascarar, modelar y crear subconjuntos de datos de prueba. Esto permite a los equipos aumentar la productividad y reducir las limitaciones de recursos al realizar pruebas con datos virtuales en lugar de la base de datos real.
Tras capturar las transacciones y los datos, se tiene control total sobre su contenido desde el gestor de datos. Además, se extrae automáticamente un modelo de los datos, basado en la extracción de la base de datos o mediante las interacciones observadas durante las grabaciones. Este modelo, como se ilustra a continuación, permite una mejor comprensión de la estructura y las relaciones de los datos. Esta comprensión es clave para los siguientes pasos de enmascaramiento, generación y subconjunto.
Modifique los datos de prueba generados y visualice la estructura de los datos y las relaciones dentro de un diagrama de modelo.
Navegue, edite y manipule estructuras de datos en la interfaz de cliente ligero de Parasoft para reducir la cantidad de tiempo dedicado a buscar los datos correctos.
La virtualización de servicios comparte datos entre las herramientas de prueba y la capa de virtualización de servicios para probar completamente una aplicación sin verse limitada por los sistemas backend. Utiliza un almacenamiento de datos simplificado en lugar de esquemas completos, lo que acelera la creación de prototipos y ofrece mayor agilidad.
Desarrollada sobre un mecanismo de almacenamiento de datos liviano, la solución de gestión de datos de prueba de Parasoft le permite compartir y acceder a datos desde un repositorio remoto, donde puede administrarlos, manipularlos y usarlos fácilmente en casos de prueba y servicios virtuales.
Modifique la forma de datos jerárquicos complejos, como agregar o eliminar ocurrencias y excluir partes de datos, sin tener que actualizar el esquema de la base de datos o la definición del servicio.
Modele objetos de datos y genere nuevos datos rápidamente. Cree datos sobre la marcha para sus casos de prueba y servicios virtuales, y olvídese de un equipo centralizado de gestión de datos.
El enmascaramiento/ofuscación de datos protege los datos de prueba para que puedan usarse en entornos de prueba y le ayuda a aprovechar los datos de producción al protegerlos después de la grabación.
Aumente la estrategia de virtualización de servicios existente con datos de prueba flexibles que crean automáticamente modelos significativos simplemente creando servicios virtuales.
Aproveche la subdivisión de datos para extraer conjuntos específicos de la abundante información disponible, reduciendo el almacenamiento total de datos al seleccionar solo los datos necesarios. Genere, subdivida y luego destruya.
Obtener datos de prueba es difícil y su gestión conlleva riesgos. Un método basado en la captura segura de datos reales ofrece la mejor solución para obtenerlos. La virtualización de servicios ofrece ventajas adicionales al capturar estos datos en una fase más temprana del proceso de desarrollo.
La solución modernizada de gestión de datos de prueba de Parasoft proporciona almacenamiento y gestión seguros de estos datos, a la vez que permite a los evaluadores sin conocimientos profundos del dominio personalizar los conjuntos de datos según sus necesidades. La simplificación de la gestión de datos de prueba reduce el riesgo y la responsabilidad inherentes al uso de datos de producción, además de reducir el riesgo y los costos generales del proyecto.
¿Listo para sumergirte más profundamente?
