Synthetische Datenwerkzeuge Ressourcen

Ydata wird verwendet, um dynamische Berichte zu erstellen, anstatt mehrere Sprachen, Modelle und Bibliotheken zu verwenden.

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Die heutigen Führungskräfte im Bereich Qualitätsengineering möchten, dass sichere Testdaten auf Abruf in verschiedene Testumgebungen bereitgestellt werden, die sowohl vor Ort als auch in der Cloud sind. Die benötigten Testdaten müssen von "hoher Qualität" sein, was bedeutet, dass die Daten in einem bekannten "Zustand" und einer bekannten Bedingung vorliegen, sodass die Ergebnisse eines bestimmten Testfalls vorhersehbar und gültig sind. Die Generierung synthetischer Testdaten ermöglicht es, jedes Volumen und jede Vielfalt von Daten sehr genau zu erzeugen... nicht nur "realistische" Daten, sondern einzigartige/neue Daten, negative und Randfalldaten, alle gültigen Permutationen und Kombinationen und jedes Datenvolumen in jedem Format - nicht nur Daten, die in einer SQL-Datenbank gespeichert sind. Fast keine der beschriebenen Daten ist aus einer Produktionsdatenbankkopie (maskiert oder synthetisiert) verfügbar, was bedeutet, dass die meisten Qualitätsingenieure auf manuelle Methoden, Tabellenkalkulationen, Skripte usw. zurückgreifen, um die Daten zu erstellen - was langsam, umständlich ist und den Zweck von "Qualität mit Geschwindigkeit" zunichte macht. Die Generierung synthetischer Daten verändert, wie die Softwaretestbranche testen kann - sie verkürzt die Zykluszeit, erhöht die Abdeckung und steigert die Produktivität.

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GenRocket verwendet eine "Modell, Design, Bereitstellung, Verwaltung" Methodik. Wir verwenden 14 verschiedene Methoden, um die Modellierung eines Testdatenprojekts zu automatisieren, das die Datenbeziehungen sehr genau darstellt. Zu den Methoden gehört die Verwendung der Metadaten aus einer SQL-Datenbank, das Abrufen eines Datenmodells aus einem Metadaten-Management-Tool wie Ab.Initio, Allation oder Collibra oder möglicherweise die Verwendung eines XSD. Wir haben dann Automatisierungen, die einem Testdaten-Ingenieur helfen, sehr schnell alle benötigten Daten zu entwerfen (Einheit, Integration, Last, negativ) und immer mit referenzieller Integration. Wir ermöglichen dann eine völlig flexible Bereitstellung der Daten in CI/CD-Pipelines, Testautomatisierungs-Frameworks und können die Daten bei Bedarf in jedes Testwerkzeug wie LambdaTest, Tricentis Tosca oder Eggplant integrieren. Wir bieten schließlich eine Verwaltungsebene, die volle Sichtbarkeit darüber ermöglicht, was auf der Plattform vor sich geht, mit Berichten und Echtzeit-Dashboards.

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