Recursos de Herramientas de Datos Sintéticos

Ydata se utiliza para que yo genere informes dinámicos en lugar de usar múltiples lenguajes, modelos y bibliotecas.

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Los líderes de ingeniería de calidad de hoy en día quieren que los datos de prueba seguros estén disponibles bajo demanda en diferentes entornos de prueba que están en las instalaciones y en la nube. Los datos de prueba que se necesitan deben ser de "alta calidad", lo que significa que los datos están en un "estado" y condición conocidos para que los resultados de un caso de prueba particular sean predecibles y válidos. La generación de datos de prueba sintéticos permite que cualquier volumen y variedad de datos se generen con mucha precisión... no solo datos "realistas", sino datos únicos/nuevos, datos de casos negativos y extremos, todas las permutaciones y combinaciones válidas, y cualquier volumen de datos, en cualquier formato, no solo datos que residen en una base de datos SQL. Casi ninguno de los datos descritos está disponible a partir de una copia de base de datos de producción (enmascarada o sintetizada), lo que significa que la mayoría de los ingenieros de calidad recurren a métodos manuales, hojas de cálculo, scripts, etc., para intentar construir los datos, lo cual es lento, engorroso y derrota el propósito de "calidad a velocidad". La generación de datos sintéticos está cambiando cómo la industria de pruebas de software puede probar, reduciendo el tiempo de ciclo, aumentando la cobertura y aumentando la productividad.

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GenRocket utiliza una metodología de "Modelar, Diseñar, Desplegar, Gestionar". Usamos 14 métodos diferentes para ayudar a automatizar la modelización de un proyecto de datos de prueba que representa muy precisamente las relaciones de datos. Los métodos incluyen el uso de los metadatos de una base de datos SQL, extrayendo un modelo de datos de una herramienta de gestión de metadatos como Ab.Initio, Allation o Collibra, o quizás usando un XSD. Luego tenemos automatizaciones que ayudan a un Ingeniero de Datos de Prueba a diseñar muy rápidamente cualquier dato que se necesite (unitario, de integración, de carga, negativo) y siempre con integración referencial. Luego permitimos un despliegue completamente flexible de los datos en pipelines de CI/CD, marcos de automatización de pruebas, y podemos integrar los datos, bajo demanda, en cualquier herramienta de prueba como LambdaTest, Tricentis Tosca o Eggplant. Por último, ofrecemos una capa de gestión que permite una visibilidad completa de lo que está sucediendo en toda la plataforma con informes y paneles en tiempo real.

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