שיטות עבודה מומלצות באוטומציה של בדיקות צינור נתונים

תהליכי שילוב נתונים נהנים מבדיקות אוטומטיות בדיוק כמו כל תוכנה אחרת. עם זאת, מציאת פרויקט צנרת נתונים עם סט מתאים של בדיקות אוטומטיות היא נדירה. גם כאשר לפרויקט יש מבחנים רבים, הם לרוב לא מובנים, אינם מעבירים את מטרתם וקשה להפעיל אותם.

מאפיין של צינור נתונים פיתוח הוא שחרור תכוף של נתונים באיכות גבוהה כדי לקבל משוב וקבלת משתמשים. בסוף כל איטרציה של צנרת נתונים, צפוי שהנתונים יהיו באיכות גבוהה לשלב הבא. 

בדיקות אוטומטיות חיוניות לבדיקת אינטגרציה של צינורות נתונים. בדיקה ידנית אינה מעשית בסביבות פיתוח איטרטיביות והסתגלות מאוד.

בעיות עיקריות בבדיקת נתונים ידנית

ראשית, זה לוקח יותר מדי זמן ומהווה מעכב קריטי לאספקה ​​תכופה של צינורות. צוותים המסתמכים בעיקר על בדיקה ידנית דוחים בסופו של דבר את הבדיקות לתקופות בדיקה ייעודיות, מה שמאפשר לבאגים להצטבר. 

שנית, בדיקת צנרת נתונים ידנית אינה ניתנת לשחזור מספיק עבור בדיקות רגרסיה. 

אוטומציה של בדיקות צנרת הנתונים דורשת תכנון ראשוני וחריצות מתמשכת, אך ברגע שהצוותים הטכניים מאמצים אוטומציה, הצלחת הפרויקט מובטחת יותר.

גרסאות של צינורות נתונים

• חילוץ, טרנספורמציה וטעינה (ETL)
• חילוץ, טען והמרה (ELT)
• אגם נתונים, צינורות מחסני נתונים
• צינורות בזמן אמת
• צינורות למידת מכונה

רכיבי צינור נתונים לשיקולי אוטומציה של בדיקות

צינורות הנתונים מורכבים ממספר רכיבים, שכל אחד אחראי למשימה מסוימת. המרכיבים של צינור נתונים כוללים:

• מקורות מידע: מקור הנתונים
• קליטת נתונים: תהליך איסוף הנתונים ממקור הנתונים
• טרנספורמציה של נתונים: תהליך הפיכת הנתונים שנאספו לפורמט שניתן להשתמש בו לניתוח נוסף
• אימות/אימות נתונים: התהליך כדי להבטיח שהנתונים מדויקים ועקביים
• אחסון נתונים: תהליך אחסון הנתונים שעברו טרנספורמציה ומאומתים במחסן נתונים או אגם נתונים
• ניתוח נתונים: תהליך ניתוח הנתונים המאוחסנים כדי לזהות דפוסים, מגמות ותובנות

שיטות עבודה מומלצות לאוטומציה של בדיקות צנרת נתונים

מה ומתי לבצע אוטומציה (או אפילו אם אתה צריך אוטומציה) הן החלטות קריטיות עבור צוות הבדיקה (או הפיתוח). בחירת מאפייני המוצר המתאימים לאוטומציה קובעת במידה רבה את הצלחת האוטומציה. 

בעת אוטומציה של בדיקות עבור צינור נתונים, שיטות עבודה מומלצות כוללות:

• הגדירו יעדי בדיקה ברורים וספציפיים: לפני שתתחיל בבדיקה, חיוני להגדיר מה אתה רוצה להשיג באמצעות בדיקה. פעולה זו תעזור לך ליצור בדיקות אפקטיביות ויעילות המספקות תובנות חשובות.
• בדוק את כל זרימות העבודה של צינור הנתונים: צינור נתונים מורכב בדרך כלל ממספר מרכיבים: קליטת נתונים, עיבוד, טרנספורמציה ואחסון. חשוב לבדוק כל רכיב כדי להבטיח זרימה נכונה וחלקה של נתונים דרך הצינור.
• השתמש בנתוני בדיקה אמינים: בעת בדיקת צינור נתונים, חשוב להשתמש בנתונים מציאותיים המחקים תרחישים בעולם האמיתי. זה יעזור לזהות בעיות שעלולות להתרחש בעת טיפול בסוגי נתונים שונים.
• אוטומציה עם כלים יעילים: ניתן להשיג זאת באמצעות מסגרות וכלים לבדיקה.
• מעקב אחר הצינור על בסיס קבוע: גם לאחר סיום הבדיקה, חיוני לנטר את הצינור באופן קבוע כדי לוודא שהוא פועל כמתוכנן. זה יעזור לזהות בעיות לפני שהן הופכות לבעיות קריטיות.
• מעורבים בעלי עניין: שלב בעלי עניין כגון מנתחי נתונים, מהנדסי נתונים ומשתמשים עסקיים בתהליך הבדיקה. זה יעזור להבטיח שהבדיקות יהיו רלוונטיות ובעלות ערך לכל מחזיקי העניין.
• שמרו על תיעוד: חשוב לשמור על מסמכים המתארים את הבדיקות, מקרי הבדיקה ותוצאות הבדיקות. זה יעזור להבטיח שניתן לשכפל ולתחזק את הבדיקות לאורך זמן.

הזהר; יש להימנע מאוטומציה של שינוי תכונות לא יציבות. כיום, שום כלי עסקי או סט של שיטות/תהליכים ידועים אינם יכולים להיחשב כמבחן שלם מקצה לקצה של צינור הנתונים. 

שקול את יעדי האוטומציה של הבדיקה שלך

אוטומציה של בדיקות צינור נתונים מתוארת כשימוש בכלים לשליטה ב-1) ביצוע בדיקות, 2) השוואות של תוצאות בפועל לתוצאות חזויות, ו-3) הגדרה של תנאים מוקדמים לבדיקה ופונקציות אחרות של בקרת בדיקות ודיווח בדיקות. 

באופן כללי, אוטומציה של בדיקות כוללת אוטומציה של תהליך ידני קיים המשתמש בתהליך בדיקה פורמלי.

למרות שבדיקות צנרת נתונים ידניות יכולות לחשוף פגמים רבים בנתונים, הן עמלניות וגוזלות זמן. בנוסף, בדיקה ידנית עשויה להיות לא יעילה באיתור פגמים מסוימים. 

אוטומציה של צנרת נתונים כוללת פיתוח תוכניות בדיקה שאחרת היו צריכים להתבצע באופן ידני. ברגע שהבדיקות אוטומטיות, ניתן לחזור עליהן במהירות. לעתים קרובות זוהי השיטה היעילה ביותר עבור צינור נתונים שיכול להיות בעל חיי שירות ארוכים. אפילו תיקונים או שיפורים קלים לאורך חיי הצינור עלולים לגרום לשבירה של תכונות שעבדו קודם לכן.

שילוב בדיקות אוטומטיות בפיתוח צנרת נתונים מציג סט ייחודי של אתגרים. כלי בדיקת פיתוח תוכנה אוטומטיים נוכחיים אינם ניתנים להתאמה בקלות לפרויקטים של מסדי נתונים וצנרת נתונים. 

המגוון הרחב של ארכיטקטורות צנרת הנתונים מסבך עוד יותר את האתגרים הללו מכיוון שהם כוללים מסדי נתונים מרובים הדורשים קידוד מיוחד לחילוץ נתונים, טרנספורמציות, טעינה, ניקוי נתונים, צבירת נתונים והעשרת נתונים.

כלי אוטומציה של בדיקות יכולים להיות יקרים והם משמשים בדרך כלל יחד עם בדיקות ידניות. עם זאת, הם עשויים להפוך לחסכוניים בטווח הארוך, במיוחד כאשר משתמשים בהם שוב ושוב במבחני רגרסיה.

מועמדים תכופים לאוטומציה של מבחנים   

• בדיקת דוחות BI 
• עסקים, ציות ממשלתי
• עיבוד צבירת נתונים
• ניקוי נתונים וארכיון
• בדיקות איכות נתונים
• תיאום נתונים (למשל, מקור למיקוד)
• טרנספורמציות נתונים
• נתוני טבלת מימדים נטענים
• בדיקות מקצה לקצה
• ETL, ELT בדיקת אימות ואימות
• נתוני טבלת עובדות נטענים 
• אימות טעינת קבצים/נתונים
• בדיקת עומס מצטבר
• בדיקת עומס ומדרגיות
• חסרים קבצים, רשומות, שדות
• בדיקת ביצועים 
• שלמות קשרים
• בדיקות רגרסיה
• בדיקות אבטחה
• בדיקת נתוני מקור ופרופיל
• בימוי, אימות נתוני ODS 
• בדיקות יחידה, אינטגרציה ורגרסיה

אוטומציה של בדיקות אלו עשויה להיות נחוצה בשל מורכבות העיבוד ומספר המקורות והיעדים שיש לאמת. 

עבור רוב הפרויקטים, תהליכי בדיקת צנרת הנתונים נועדו לאמת וליישם את איכות הנתונים.

מגוון סוגי הנתונים הזמינים היום מציג אתגרי בדיקה

קיים מגוון רחב של סוגי נתונים זמינים כיום, החל מסוגי נתונים מובנים מסורתיים כגון טקסט, מספרים ותאריכים ועד סוגי נתונים לא מובנים כגון אודיו, תמונות ווידאו. בנוסף, סוגים שונים של נתונים מובנים למחצה, כגון XML ו-JSON, נמצאים בשימוש נרחב בפיתוח אתרים וחילופי נתונים.

עם הופעת האינטרנט של הדברים (IoT), חל פיצוץ בסוגי נתונים שונים, כולל נתוני חיישנים, נתוני מיקום ונתוני תקשורת בין מכונה למכונה. ככל שסוגי נתונים אלה מחולצים ומשתנים, הבדיקה יכולה להיות מסובכת יותר ללא כלים מתאימים. זה הוביל לטכנולוגיות חדשות לניהול נתונים וטכניקות אנליטיות כמו עיבוד זרמים, מחשוב קצה וניתוח בזמן אמת.

איור 1 מציג דוגמאות לסוגי נתונים בשימוש נרחב כיום. המספר העצום מייצג אתגרים בעת בדיקה אם השינויים הנדרשים מבוצעים כהלכה. כתוצאה מכך, אנשי מקצוע בתחום הנתונים חייבים להיות בקיאים במגוון רחב של סוגי נתונים ולהיות מסוגלים לבחון מגמות וטכנולוגיות מתפתחות.

הערכת רכיבי צינור עבור בדיקות אוטומטיות אפשריות

מרכיב מרכזי בפיתוחים זריזים ופיתוחים מודרניים אחרים הוא בדיקות אוטומטיות. אנחנו יכולים ליישם את המודעות הזו על צינור הנתונים.

היבט חיוני של בדיקות צנרת הנתונים הוא שמספר הבדיקות שבוצעו ימשיך לגדול כדי לבדוק פונקציונליות ותחזוקה נוספים. איור 2 מציג תחומים רבים שבהם ניתן ליישם אוטומציה של בדיקות בצנרת נתונים.

בעת יישום אוטומציה של בדיקות, ניתן לעקוב אחר נתונים משכבות מקור, דרך עיבוד צנרת נתונים, לעומסים בצנרת הנתונים, ולבסוף ליישומים או דוחות החזיתיים. נניח שנתונים מושחתים נמצאים באפליקציה או בדוח חזיתי. במקרה זה, ביצוע של חבילות אוטומטיות יכול לעזור לקבוע מהר יותר אם בעיות בודדות ממוקמות במקורות נתונים, תהליך צנרת נתונים, מסד נתונים חדש של צינור נתונים / מאגר נתונים, או דוחות בינה עסקית / ניתוח.

דגש על זיהוי מהיר של בעיות נתונים וביצועים בארכיטקטורות מורכבות של צנרת נתונים מספק כלי מפתח לקידום יעילות פיתוח, קיצור מחזורי בנייה ועמידה ביעדי קריטריוני שחרור.

החלט על קטגוריות של בדיקות לאוטומציה

החוכמה היא לקבוע מה צריך להיות אוטומטי וכיצד לטפל בכל משימה. יש לקחת בחשבון סדרה של שאלות בעת אוטומציה של בדיקות, כגון:

• מה העלות של אוטומציה של הבדיקות?
• מי אחראי על אוטומציה של בדיקות (למשל, Dev., QA, מהנדסי נתונים)?
• באילו כלי בדיקה יש להשתמש (למשל, קוד פתוח, ספק)?
• האם הכלים שנבחרו יעמדו בכל הציפיות?
• כיצד ידווחו תוצאות הבדיקה?
• מי מפרש את תוצאות הבדיקה?
• כיצד יישמרו תסריטי הבדיקה?
• איך נארגן את התסריטים לגישה קלה ומדויקת? 

איור 3 מציג דוגמאות של משכי זמן (עבור ביצוע בדיקה, זיהוי פגמים ודיווח) עבור מקרי בדיקה ידניים לעומת מקרי בדיקה אוטומטיים מניסיון של פרויקט בפועל.

בדיקת צנרת נתונים אוטומטית שואפת לכסות את הפונקציות הקריטיות ביותר לטעינת צינור נתונים - סנכרון והתאמה של נתוני מקור ויעד.

יתרונות ומגבלות של בדיקות אוטומטיות

 בדיקות אוטומציה אתגרי

• בדיקת דיווח: בדיקת בינה עסקית או דוחות אנליטיים באמצעות אוטומציה
• מורכבות הנתונים: בדיקת צנרת נתונים כוללת לעתים קרובות מבני נתונים מורכבים וטרנספורמציות שיכולות להיות מאתגרות לאוטומטיות ודורשות מומחיות מיוחדת.
• מורכבות צינור: צינורות נתונים יכולים להיות מורכבים ועשויים לכלול שלבי עיבוד מרובים, שיכולים להיות מאתגרים לבדיקה וניפוי באגים. בנוסף, לשינויים בחלק אחד של הצינור עשויות להיות השלכות לא רצויות במורד הזרם.

יתרונות אוטומציה לבדיקה

• מבצע מקרי בדיקה מהר יותר: אוטומציה עשויה לזרז את יישום תרחישי הבדיקה.
• יוצר חבילת בדיקות לשימוש חוזר: לאחר הפעלת סקריפטי הבדיקה עם כלי האוטומציה, ניתן לגבות אותם לצורך אחזור קל ושימוש חוזר.
• מקל על דיווח בדיקות: תכונה מעניינת של כלים אוטומטיים רבים היא היכולת שלהם להפיק דוחות וקבצי בדיקה. יכולות אלו מייצגות במדויק את מצב הנתונים, מזהות בבירור ליקויים ומשמשות בביקורות ציות. 
• מפחית עלויות כוח אדם ועבודה מחדש: את הזמן המושקע בבדיקה ידנית או בבדיקה חוזרת לאחר תיקון ליקויים ניתן לבזבז על יוזמות אחרות במחלקת ה-IT.

מגבלות פוטנציאליות

• לא ניתן להחליף לחלוטין בדיקה ידנית: למרות שניתן להשתמש באוטומציה עבור יישומים ומקרי בדיקה שונים, זה לא יכול להחליף לחלוטין בדיקה ידנית. מקרי בדיקה מורכבים עדיין יתקיימו בהם אוטומציה לא תתפוס הכל, ולצורך בדיקות קבלת משתמשים, משתמשי קצה צריכים לרוב לבצע בדיקות באופן ידני. לכן, השילוב הנכון של בדיקות אוטומטיות וידניות בתהליך הוא חיוני. 
• עלות הכלים: כלי בדיקה מסחריים יכולים להיות יקרים, בהתאם לגודלם ולפונקציונליות שלהם. על פני השטח, עסק עשוי לראות בכך עלות מיותרת. עם זאת, שימוש חוזר לבדו יכול להפוך אותו במהירות לנכס. 
• עלות אימון: יש להכשיר בודקים לא רק בתכנות אלא גם בתזמון בדיקות אוטומטיות. כלים אוטומטיים יכולים להיות מסובכים לשימוש ועשויים להזדקק להכשרת משתמשים.
• אוטומציה דורשת תכנון, הכנה ומשאבים ייעודיים: הצלחת הבדיקות האוטומטיות תלויה בעיקר בדרישות בדיקה מדויקות ובפיתוח קפדני של מקרי בדיקה לפני תחילת הבדיקה. לרוע המזל, פיתוח מקרה מבחן הוא עדיין בעיקרו תהליך ידני. מכיוון שכל אפליקציה ויישום צנרת נתונים יכולים להיות ייחודיים, כלי בדיקה אוטומטיים רבים לא ייצרו מקרי בדיקה.

תחילת העבודה עם אוטומציה של בדיקות צינור נתונים

לא כל בדיקות צנרת הנתונים מתאימות לאוטומציה. הערך את המצבים לעיל כדי לקבוע אילו סוגי אוטומציה יועילו לתהליך הבדיקה שלך וכמה נדרש. הערך את דרישות הבדיקה שלך וזיהוי רווחי יעילות שניתן להשיג באמצעות בדיקות אוטומטיות. צוותי צנרת נתונים שיקדישו זמן רב לבדיקות רגרסיה ירוויחו הכי הרבה. 

פיתוח מקרה עסקי לבדיקות אוטומטיות. ה-IT חייב קודם כל להמציא את המקרה כדי להעביר את הערך לעסק. 

הערך את האפשרויות. לאחר הערכת המצב הנוכחי והדרישות במחלקת ה-IT, קבע אילו כלים מתאימים לתהליכי הבדיקה וסביבות הבדיקה של הארגון. האפשרויות עשויות לכלול ספקים, קוד פתוח, פנימי או שילוב של כלים. 

מסקנות

מכיוון שאוטומציה של בדיקות הפכה במהירות לחלופה חיונית לבדיקות ידניות, יותר ויותר עסקים מחפשים כלים ואסטרטגיות ליישום מוצלח של אוטומציה. זה הוביל לצמיחה משמעותית של כלי אוטומציה של בדיקות המבוססים על Appium, Selenium, Katalon Studio ועוד רבים אחרים. עם זאת, צנרת הנתונים ומהנדסי הנתונים, ה-BI וצוותי אבטחת האיכות חייבים להיות בעלי מיומנויות התכנות הנכונות כדי להשתמש בכלי האוטומציה הללו באופן מלא. 

מומחי IT רבים חזו כי פער הידע בין בודקים למפתחים חייב ויצטמצם ברציפות. כלי בדיקת צנרת נתונים אוטומטיים יכולים להפחית משמעותית את הזמן המושקע בבדיקת קוד בהשוואה לשיטות ידניות קונבנציונליות.

ככל שיכולות פיתוח צנרת הנתונים ממשיכות לגדול, עולה גם הצורך בבדיקות נתונים אוטומטיות מקיפות ומודרניות יותר.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://www.dataversity.net/best-practices-in-data-pipeline-test-automation/