Back to list

Что такое тестирование больших данных и как на него повлияла пандемия?

Рынок
4.8.21
Что такое тестирование больших данных и как на него повлияла пандемия?

Что такое тестирование больших данных?

Под термином «большие данные» часто имеется в виду неограниченный набор информации. Довольно много бизнесов, особенно крупных, сейчас работают с большими данными, и поскольку от этих данных во многом зависит корректность и эффективность принимаемых решений, они должны быть точными, достоверными и надежными, поэтому тестирование больших данных призвано обеспечить целостность данных в процессе их обработки. Если эти данные – потоковые и приходят в режиме реального времени, традиционные подходы в тестировании здесь неуместны, они просто не будут успевать обрабатывать такой массив данных.

Для этого понадобятся разные виды тестирования, включая функциональное и нефункциональное тестирование, что гарантирует безошибочную обработку.
Сюда входят следующие виды тестов:

  1. Тест приема данных. Почти всегда данные приходят из разных источников, например, файлы баз данных CSV, информация из соцсетей, и пр. Главная задача на этом этапе – проверить корректность извлеченных данных. Кроме того, не должно быть никакой несогласованности или повреждений в этих данных. 
  2. Еще один тест – тест обработки. Здесь основной аспект – это агрегирование данных. В ходе этого теста выполняется проверка правильности бизнес-логики на основе принятых данных. 
  3. Проверка производительности обработки больших данных также входит в стандартный набор тестов больших данных. Анализируют такие параметры, как емкость, время обработки, используемая память и др. Цель этого теста – не только подтвердить ожидаемую производительность работы системы, но и выявить проблемные места и таким образом повысить общую производительность.
  4. Тест отказоустойчивости. В ходе этого тестирования отрабатывают случай, когда часть системы вышла из строя. При этом определяют, способна ли система работать в таких условиях, и насколько эффективно. Перераспределяются ли потоки данных в обход этого поврежденного участка? Кроме того, в рамках этого теста проверяется работа на максимальных загрузках – насколько устойчиво система работает при экстремальных условиях.

Перечисленные выше виды тестов – это базовый набор, который в конкретном случае, в зависимости от тестируемой системы, может дополняться дополнительными испытаниями, или наоборот, некоторые из них не будут применятся.

Зачем применяют тестирование больших данных?

Поскольку, как мы уже отметили, от корректности, своевременности и надежности больших данных во многом зависит правильность принятых решений, главная задача тестирования больших данных – дать бизнесу нужный фундамент объективных данных для принятия обоснованных решений.

Сейчас мы наблюдаем беспрецедентный рост объема информации, которую нужно обрабатывать. Кроме того, что объемы этих данных постоянно растут, они еще и разнородные, так как приходят в разном виде и с разных источников, включая смартфоны и планшеты, социальные сети, информацию из баз данных, информацию из цифровых устройств (IoT) и пр. Эти данные помогают бизнесу быстрее реагировать на изменения на рынке и предлагать своим клиентам именно то, что им нужно сейчас. 

Единственный эффективный способ наладить нормальную обработку больших данных в компании – это внедрить систему тестирования больших данных.

Кроме того, свою роль в этом вопросе сыграла пандемия коронавируса COVID-19, быстро меняя привычные механизмы взаимодействия между клиентом и бизнесом. В таких условиях своевременное реагирования на быстроменяющуюся обстановку играет важнейшую роль для выживания любой компании.

Уже сейчас для среднего человека ежесекундно генерируется около 2 МБ различных данных и количество этой информации будет только расти со временем. Если сейчас с необходимостью внедрения систем тестирования больших данных столкнулись большие и средние бизнесы, то в скором времени это ждет и маленькие компании, так что этот вопрос будет становится все более и более актуальным.

Преимущества и недостатки тестирования больших данных

  1. Пожалуй, главное преимущество организации тестирования больших данных – это устранение сложности в обработке больших объемов через проверку качества и целостности данных. Таким образом, снижается угроза качеству данных и повышается эффективность их обработки, данные уберегают от деградации и избыточности. Инструменты бизнес-аналитики дают хороший результат только тогда, когда данные, которыми они оперируют, корректные и достоверные.
  2. Еще одно преимущество заключается в том, что такое тестирование – быстрое масштабирование набора данных. Многие приложения отлично справляются с небольшими объемами данных, но по мере увеличения масштабов обработки, их эффективность заметно снижается, особенно если эти данные приходят с задержками, или с проблемами. Поэтому обеспечение высокой эффективности и бесперебойности обработки – несомненное преимущество тестирования больших данных.
  3. Следующее преимущество – сокращение простоя из-за проблем с обработкой больших данных. Это особенно актуально для больших бизнесов, ведь стоимость их простоя, даже 1 день, может обходиться в миллионы долларов. Эффективная система тестирования больших данных способна обеспечить надежность и бесперебойность потока данных и работы с ними всех структурных подразделений, таким образом исключается простой и все убытки с ним связанные.
  4. Среди прочих преимуществ тестирования больших данных мы можем выделить:
  • Повышение эффективности управления. От качества и достоверности данных во многом зависит эффективность управления.
  • Преимущество перед конкурентами. Если у компании есть действующая система тестирования больших данных, а у конкурентов нет, то такая компания получает явное преимущество.
  • Скорость реагирования на изменения. Как мы уже говорили, действующая система тестирования больших данных поможет устранить простои и ускорить реакцию на изменения на рынке, и заметно улучшит общую эффективность бизнеса.
  1. И главное – рост доходов. Нет простоев, быстрое реагирование на изменения, качество и достоверность данных – все это вместе взятое обеспечивает бизнесу рост доходов.

А теперь, о недостатках тестирования больших данных. Они во многом связаны с недостаточными знаниями и опытом внедрения этих технологий.

  1. Плохое знание необходимых технологий, отсутствие квалифицированных специалистов – вот, пожалуй, главная проблема внедрения тестирования больших данных.
  2. Необходимость значительных начальных инвестиций. На первых этапах внедрения системы проверки больших данных нужны будут значительные инвестиции, правда они довольно быстро окупятся возросшими доходами и снижением затрат на другие вещи, но все же.
  3. Проблемы с масштабированием. Как показывает практика, многие системы для обработки данных, даже несмотря на то, что они предназначены для обработки больших объемов, плохо реагируют на рост рабочей нагрузки, вызывая потенциальные проблемы и требуют дополнительного к себе внимания.
  4. Кроме того, следующие вещи могут сильно снизить эффективность работы систем тестирования больших данных.
  • Большая разрозненность данных. Чем больше разных источников данных и чем больше разных их типов и форм, тем сложнее справиться с этим потоком.
  • Наладка тестовой среды. Работы по созданию эффективной тестовой среды (люди и машины) могут оказаться очень сложной задачей, особенно для очень больших бизнесов.
  • Недостаток нужных компетенций. Если команда тестирования данных не понимает природы этих данных, их управлять этими данными будет проблематично.

Но все перечисленные выше недостатки не являются непреодолимыми, а потенциальная выгода от внедрения эффективной системы тестирования перекрывает любые возможные расходы на внедрение такой системы.

Как пандемия повлияла на тестирование больших данных?

Несомненно, пандемия коронавируса COVID-19 повлияла на все сферы экономики и привычного быта человека, но в отличие от большинства остальных, на эту сферу пандемия повлияла положительно, увеличив потребность в подобных системах, и вот почему:

  • Ограничения на выход из дома и тем более поездки в другие города спровоцировали всплеск в онлайн-торговле. Естественно, это привело к увеличению количества обрабатываемых данных.
  • Рост трафика в социальных сетях из-за ограничения перемещений и офлайн-контактов, что тоже ведет к росту объемов обрабатываемых данных.
  • Возросший трафик информации для противодействия пандемии: центры вакцинации, информирование об ограничительных мерах, количество зарегистрированных случаев и т. д.

Тестирование больших данных играет сегодня важнейшую роль во всех вышеупомянутых случаях. Это может диверсифицировать производство, ускорить разработку вакцины, накопить современные знания. 

Большие данные – это актив, который поможет быстро оценивать, прогнозировать и реагировать на распространение болезни, снижать ее негативное воздействие и в конечном счете полностью победить. И конечно же, эффективное тестирование больших данных – основа успеха в этом деле.

В заключение

Интенсивность потока данных не просто растет, она растет с ускорением, а значит растет и востребованность решений для тестирования этих постоянно растущих объемов, как и специалистов в этой сфере. И как показали нам последние события с пандемией, качество и скорость обработки больших данных могут иметь значение буквально жизни и смерти. Следовательно, компании уже сейчас должны уделить особое внимание налаживанию эффективного тестирования своих больших данных и поиску нужных специалистов, или обучению своих кадров основам работы с такими системами.


Запись на курс Manual QA

5.0
rating
5.0
4.7