Best Practices In Data Pipeline Test Automation

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Procesele de integrare a datelor beneficiază de testarea automată la fel ca orice alt software. Cu toate acestea, găsirea unui proiect pipeline de date cu un set adecvat de teste automate este rară. Chiar și atunci când un proiect are multe teste, acestea sunt adesea nestructurate, nu își comunică scopul și sunt greu de rulat.

O caracteristică a conductă de date dezvoltarea este eliberarea frecventă de date de înaltă calitate pentru a obține feedback și acceptare a utilizatorilor. La sfârșitul fiecărei iterații de pipeline de date, este de așteptat ca datele să fie de înaltă calitate pentru următoarea fază.

Testarea automată este esențială pentru testarea integrării conductelor de date. Testarea manuală nu este practică în mediile de dezvoltare extrem de iterative și adaptative.

Probleme principale cu testarea manuală a datelor

În primul rând, durează prea mult și este un inhibitor critic pentru livrarea frecventă a conductelor. Echipele care se bazează în principal pe testarea manuală ajung să amâne testarea la perioade de testare dedicate, permițând acumularea erorilor.

În al doilea rând, testarea manuală a conductei de date este insuficient reproductibilă pentru testarea regresiei.

Automatizarea testelor pipelinei de date necesită planificare inițială și diligență continuă, dar odată ce echipele tehnice adoptă automatizarea, succesul proiectului este mai asigurat.

Variante ale conductelor de date

Extragere, transformare și încărcare (ETL)
Extragere, încărcare și transformare (ELT)
Data Lake, conducte de depozit de date
Conducte în timp real
Conducte de învățare automată

Componentele conductei de date pentru luarea în considerare a automatizării testelor

Conductele de date constau din mai multe componente, fiecare responsabilă pentru o anumită sarcină. Elementele unei conducte de date includ:

Surse de date: Originea datelor
Ingestie de date: Procesul de colectare a datelor din sursa de date
Transformarea datelor: Procesul de transformare a datelor colectate într-un format care poate fi utilizat pentru analize ulterioare
Verificări/Validări ale datelor: Procesul pentru a se asigura că datele sunt exacte și consecvente
Stocare a datelor: Procesul de stocare a datelor transformate și validate într-un depozit de date sau într-un lac de date
Analiza datelor: Procesul de analiză a datelor stocate pentru a identifica modele, tendințe și perspective

Cele mai bune practici pentru automatizarea testării canalului de date

Ce și când să automatizezi (sau chiar dacă ai nevoie de automatizare) sunt decizii cruciale pentru echipa de testare (sau dezvoltare). Selectarea caracteristicilor adecvate ale produsului pentru automatizare determină în mare măsură succesul automatizării.

La automatizarea testelor pentru o conductă de date, cele mai bune practici includ:

Definiți obiective de testare clare și specifice: Înainte de a începe testarea, este esențial să definiți ceea ce doriți să obțineți prin testare. Acest lucru vă va ajuta să creați teste eficiente și eficiente, care oferă informații valoroase.
Testați toate fluxurile de lucru ale conductei de date: O conductă de date constă de obicei din mai multe componente: asimilarea datelor, procesarea, transformarea și stocarea. Este important să testați fiecare componentă pentru a asigura fluxul corect și fluid al datelor prin conductă.
Utilizați date de testare credibile: Când testați o conductă de date, este important să folosiți date realiste care imită scenarii din lumea reală. Acest lucru va ajuta la identificarea oricăror probleme care pot apărea la manipularea diferitelor tipuri de date.
Automatizați cu instrumente eficiente: Acest lucru poate fi realizat folosind cadre și instrumente de testare.
Monitorizați conducta în mod regulat: Chiar și după finalizarea testării, este esențial să monitorizați în mod regulat conducta pentru a vă asigura că funcționează conform intenției. Acest lucru va ajuta la identificarea problemelor înainte ca acestea să devină probleme critice.
Implicați părțile interesate: Implicați părțile interesate, cum ar fi analiștii de date, inginerii de date și utilizatorii de afaceri în procesul de testare. Acest lucru va ajuta la asigurarea faptului că testele sunt relevante și valoroase pentru toate părțile interesate.
Mentine documentatia: Este importantă păstrarea documentelor care descriu testele, cazurile de testare și rezultatele testelor. Acest lucru va ajuta să vă asigurați că testele pot fi replicate și menținute în timp.

Atenție; ar trebui evitată automatizarea modificării caracteristicilor instabile. Astăzi, niciun instrument de afaceri cunoscut sau set de metode/procese nu poate fi considerat un test complet de la capăt la capăt al conductei de date.

Luați în considerare obiectivele dvs. de automatizare a testelor

Automatizarea testului conductei de date este descrisă ca folosind instrumente pentru a controla 1) execuția testului, 2) compararea rezultatelor reale cu rezultatele prognozate și 3) configurarea condițiilor prealabile ale testului și a altor funcții de control și raportare a testelor.

În general, automatizarea testelor implică automatizarea unui proces manual existent care utilizează un proces formal de testare.

Deși testele manuale ale conductelor de date pot dezvălui multe defecte ale datelor, ele sunt laborioase și necesită timp. În plus, testarea manuală poate fi ineficientă în detectarea anumitor defecte.

Automatizarea conductei de date implică dezvoltarea de programe de testare care altfel ar trebui efectuate manual. Odată ce testele sunt automatizate, acestea pot fi repetate rapid. Aceasta este adesea metoda cea mai rentabilă pentru o conductă de date care poate avea o durată de viață lungă. Chiar și remedieri minore sau îmbunătățiri de-a lungul duratei de viață a conductei pot duce la întreruperea funcțiilor care funcționau mai devreme.

Integrarea testării automate în dezvoltarea conductei de date prezintă un set unic de provocări. Instrumentele actuale de testare a dezvoltării software automatizate nu sunt ușor de adaptat la proiectele de baze de date și de date.

Varietatea mare de arhitecturi de conducte de date complică și mai mult aceste provocări, deoarece implică mai multe baze de date care necesită codare specială pentru extragerea datelor, transformări, încărcare, curatarea datelor, agregarea datelor și îmbogățirea datelor.

Instrumentele de automatizare a testelor pot fi costisitoare și sunt utilizate de obicei împreună cu testarea manuală. Cu toate acestea, ele pot deveni rentabile pe termen lung, mai ales atunci când sunt utilizate în mod repetat în testele de regresie.

Candidați frecventi pentru automatizarea testelor

Testarea rapoartelor BI
Afaceri, conformarea guvernului
Prelucrare de agregare a datelor
Curățarea și arhivarea datelor
Teste de calitate a datelor
Reconcilierea datelor (de exemplu, de la sursă la țintă)
Transformări de date
Încărcarea datelor din tabelul de dimensiuni
Testare de la capăt la capăt
ETL, ELT testarea de validare și verificare
Se încarcă datele din tabelul de fapte
Verificarea încărcării fișierelor/datelor
Testare de sarcină incrementală
Testare de încărcare și scalabilitate
Lipsesc fișiere, înregistrări, câmpuri
Test de performanta
Integritate referenţială
Testare de regresie
Testare de securitate
Testare și profilare a datelor sursă
Staging, validări de date ODS
Testarea unitară, de integrare și de regresie

Automatizarea acestor teste poate fi necesară din cauza complexității procesării și a numărului de surse și ținte care ar trebui verificate.

Pentru majoritatea proiectelor, procesele de testare a pipelinei de date sunt concepute pentru a verifica și implementa calitatea datelor.

Varietatea de tipuri de date disponibile astăzi prezintă provocări de testare

Există o mare varietate de tipuri de date disponibile astăzi, de la tipuri tradiționale de date structurate, cum ar fi text, numere și date, până la tipuri de date nestructurate, cum ar fi audio, imagini și video. În plus, diferite tipuri de date semi-structurate, cum ar fi XML și JSON, sunt utilizate pe scară largă în dezvoltarea web și schimbul de date.

Odată cu apariția Internetului Lucrurilor (IoT), a avut loc o explozie a diferitelor tipuri de date, inclusiv datele senzorilor, datele despre locație și datele de comunicare între mașini. Pe măsură ce aceste tipuri de date sunt extrase și transformate, testarea poate deveni mai complicată fără instrumente adecvate. Acest lucru a condus la noi tehnologii de gestionare a datelor și tehnici analitice, cum ar fi procesarea fluxului, calculul edge și analiza în timp real.

Figura 1 prezintă exemple de tipuri de date utilizate pe scară largă astăzi. Numărul mare reprezintă provocări atunci când se testează dacă transformările necesare sunt efectuate corect. Drept urmare, profesioniștii în domeniul datelor trebuie să fie familiarizați cu o gamă largă de tipuri de date și să fie adaptabili pentru a testa tendințele și tehnologiile emergente.

*Figura 1: Exemple de varietate de surse de date și ținte de date*

Evaluați componentele conductei pentru posibile teste automate

Un element cheie al dezvoltărilor agile și al altor evoluții moderne este testarea automată. Putem aplica această conștientizare conductei de date.

Un aspect esențial al testării pipelinei de date este că numărul de teste efectuate va continua să crească pentru a verifica funcționalitatea și întreținerea adăugate. Figura 2 arată multe domenii în care automatizarea testelor poate fi aplicată într-o conductă de date.

*Figura 2: Testarea „punctelor fierbinți” de la începutul până la sfârșitul unei conducte de date*

La implementarea automatizării testelor, datele pot fi urmărite de la straturile sursă, prin procesarea conductei de date, până la încărcările din conducta de date, apoi în cele din urmă la aplicațiile sau rapoartele front-end. Să presupunem că sunt găsite date corupte într-o aplicație sau un raport front-end. În acest caz, execuția suitelor automate poate ajuta la determinarea mai rapidă dacă problemele individuale sunt localizate în surse de date, într-un proces de pipeline de date, într-o bază de date/data mart nou încărcate sau în rapoarte de business intelligence/analitice.

Un accent pe identificarea rapidă a datelor și a problemelor de performanță în arhitecturile complexe de conducte de date oferă un instrument cheie pentru promovarea eficienței dezvoltării, scurtarea ciclurilor de construire și îndeplinirea țintelor criteriilor de lansare.

Decideți categoriile de teste de automatizat

Trucul este de a determina ce ar trebui automatizat și cum să gestionezi fiecare sarcină. La automatizarea testelor trebuie luate în considerare un set de întrebări, cum ar fi:

Care este costul automatizării testelor?
Cine este responsabil pentru automatizarea testelor (de exemplu, Dev., QA, ingineri de date)?
Ce instrumente de testare ar trebui folosite (de exemplu, open source, furnizor)?
Instrumentele alese vor îndeplini toate așteptările?
Cum vor fi raportate rezultatele testelor?
Cine interpretează rezultatele testului?
Cum vor fi menținute scripturile de testare?
Cum vom organiza scripturile pentru un acces ușor și precis?

Figura 3 prezintă exemple de durate de timp (pentru execuția testului, identificările defectelor și raportarea) pentru cazurile de testare manuale vs. automate dintr-o experiență reală de proiect.

*Figura 3: Compararea duratelor de execuție a testelor manuale și automate.*

Testarea automată a conductei de date urmărește să acopere cele mai critice funcții pentru încărcarea unei conducte de date - sincronizarea și reconcilierea datelor sursă și țintă.

Beneficiile și limitările testării automate

Provocări de automatizare de testare

Raportați testarea: Testarea rapoartelor de business intelligence sau analitice prin automatizare
Complexitatea datelor: Testarea pipelinei de date implică adesea structuri de date complexe și transformări care pot fi dificil de automatizat și necesită expertiză specializată.
Complexitatea conductei: Conductele de date pot fi complexe și pot implica mai multe etape de procesare, care pot fi dificil de testat și de depanat. În plus, modificările aduse unei părți a conductei pot avea consecințe nedorite în aval.

Testarea beneficiilor automatizării

Execută mai rapid cazurile de testare: Automatizarea poate accelera implementarea scenariilor de testare.
Creează o suită de testare reutilizabilă: Odată ce scripturile de testare sunt executate cu instrumentele de automatizare, acestea pot fi copiate de rezervă pentru a le rememora și reutiliza cu ușurință.
Ușurează raportarea testelor: O caracteristică interesantă a multor instrumente automate este capacitatea lor de a produce rapoarte și fișiere de testare. Aceste capabilități reprezintă cu exactitate starea datelor, identifică clar deficiențele și sunt utilizate în auditurile de conformitate.
Reduce costurile de personal și de reluare: Timpul petrecut cu testarea manuală sau retestarea după corectarea defectelor poate fi alocat altor inițiative din cadrul departamentului IT.

Limitări potențiale

Nu se poate înlocui complet testarea manuală: Deși automatizarea poate fi utilizată pentru diverse aplicații și cazuri de testare, nu poate înlocui complet testarea manuală. Vor exista în continuare cazuri de testare complicate în care automatizarea nu va capta totul, iar pentru testarea de acceptare a utilizatorilor, utilizatorii finali trebuie adesea să efectueze teste manual. Prin urmare, este vitală combinația potrivită de testare automată și manuală în proces.
Costul instrumentelor: Instrumentele comerciale de testare pot fi costisitoare, în funcție de dimensiunea și funcționalitatea lor. La suprafață, o afacere poate vedea acest lucru ca pe un cost inutil. Cu toate acestea, reutilizarea singură îl poate transforma rapid într-un atu.
Costul instruirii: Testerii ar trebui să fie instruiți nu numai în programare, ci și în programarea testelor automate. Instrumentele automate pot fi complicate de utilizat și pot necesita instruirea utilizatorilor.
Automatizarea are nevoie de planificare, pregătire și resurse dedicate: Succesul testării automate depinde în principal de cerințele precise de testare și de dezvoltarea atentă a cazurilor de testare înainte de începerea testării. Din păcate, dezvoltarea cazurilor de testare este încă în primul rând un proces manual. Deoarece fiecare organizație și aplicație pipeline de date pot fi unice, multe instrumente de testare automatizate nu vor crea cazuri de testare.

Noțiuni introductive cu automatizarea testării conductei de date

Nu toate testele pipeline de date sunt potrivite pentru automatizare. Evaluați situațiile de mai sus pentru a determina ce tipuri de automatizare ar aduce beneficii procesului dvs. de testare și cât este necesar. Evaluați cerințele dvs. de testare și identificați câștiguri de eficiență care pot fi obținute prin testare automată. Echipele pipeline de date care dedică timp considerabil testării de regresie vor beneficia cel mai mult.

Dezvoltați un caz de afaceri pentru testarea automată. IT trebuie mai întâi să facă cazul pentru a transmite valoarea afacerii.

Evaluează opțiunile. După ce ați evaluat starea actuală și cerințele din cadrul departamentului IT, determinați ce instrumente se aliniază cu procesele și mediile de testare ale organizației. Opțiunile pot include furnizori, sursă deschisă, interne sau o combinație de instrumente.

Concluzii

Pe măsură ce automatizarea testelor a devenit rapid o alternativă esențială la testarea manuală, tot mai multe companii caută instrumente și strategii pentru a implementa cu succes automatizarea. Acest lucru a condus la o creștere semnificativă a instrumentelor de automatizare a testelor bazate pe Appium, Selenium, Katalon Studio și multe altele. Cu toate acestea, conducta de date și inginerii de date, BI și echipele de asigurare a calității trebuie să aibă abilitățile de programare potrivite pentru a utiliza pe deplin aceste instrumente de automatizare.

Mulți experți IT au prezis că decalajul de cunoștințe dintre testeri și dezvoltatori trebuie și va fi redus în mod continuu. Instrumentele automate de testare a conductei de date pot reduce semnificativ timpul petrecut testând codul în comparație cu metodele manuale convenționale.

Pe măsură ce capacitățile de dezvoltare a conductei de date continuă să crească, crește și nevoia de testare automată a datelor mai cuprinzătoare și mai moderne.