แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการทดสอบ Data Pipeline อัตโนมัติ

กระบวนการรวมข้อมูลได้รับประโยชน์จากการทดสอบอัตโนมัติเช่นเดียวกับซอฟต์แวร์อื่นๆ แต่การค้นหาโครงการไปป์ไลน์ข้อมูลที่มีชุดการทดสอบอัตโนมัติที่เหมาะสมนั้นหาได้ยาก แม้ว่าโครงการจะมีการทดสอบมากมาย แต่ก็มักจะไม่มีโครงสร้าง ไม่สื่อสารวัตถุประสงค์ และดำเนินการได้ยาก

ลักษณะของ ไปป์ไลน์ข้อมูล การพัฒนาคือการเผยแพร่ข้อมูลคุณภาพสูงบ่อยครั้งเพื่อให้ได้รับความคิดเห็นและการยอมรับจากผู้ใช้ ในตอนท้ายของการทำซ้ำไปป์ไลน์ข้อมูลทุกครั้ง คาดว่าข้อมูลจะมีคุณภาพสูงสำหรับเฟสถัดไป 

การทดสอบอัตโนมัติเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทดสอบการรวมท่อข้อมูล การทดสอบด้วยตนเองไม่สามารถทำได้ในสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบทำซ้ำและปรับเปลี่ยนได้สูง

ปัญหาหลักเกี่ยวกับการทดสอบข้อมูลด้วยตนเอง

ประการแรก ใช้เวลานานเกินไปและเป็นตัวยับยั้งที่สำคัญต่อการส่งมอบท่อบ่อยครั้ง ทีมที่อาศัยการทดสอบด้วยตนเองเป็นหลักจะเลื่อนการทดสอบเป็นช่วงการทดสอบเฉพาะ ซึ่งปล่อยให้ข้อบกพร่องสะสม 

ประการที่สอง การทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลด้วยตนเองไม่สามารถทำซ้ำได้เพียงพอสำหรับการทดสอบการถดถอย 

การทำให้การทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลเป็นแบบอัตโนมัตินั้นจำเป็นต้องมีการวางแผนเบื้องต้นและความขยันหมั่นเพียรอย่างต่อเนื่อง แต่เมื่อทีมเทคนิคนำระบบอัตโนมัติมาใช้ ความสำเร็จของโครงการก็จะยิ่งมั่นใจมากขึ้น

ตัวแปรของ Data Pipeline

• แยก แปลง และโหลด (ETL)
• แยก โหลด และแปลง (ELT)
• Data Lake ท่อส่งคลังข้อมูล
• ท่อตามเวลาจริง
• ไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง

ส่วนประกอบไปป์ไลน์ข้อมูลสำหรับการพิจารณาการทดสอบระบบอัตโนมัติ

ไปป์ไลน์ข้อมูลประกอบด้วยองค์ประกอบหลายส่วน แต่ละส่วนรับผิดชอบงานเฉพาะ องค์ประกอบของไปป์ไลน์ข้อมูลประกอบด้วย:

• แหล่งข้อมูล: ที่มาของข้อมูล
• การนำเข้าข้อมูล: กระบวนการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูล
• การแปลงข้อมูล: กระบวนการแปลงข้อมูลที่รวบรวมให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ต่อไป
• การยืนยัน/การตรวจสอบข้อมูล: กระบวนการเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้องและสอดคล้องกัน
• การจัดเก็บข้อมูล: กระบวนการจัดเก็บข้อมูลที่แปลงและตรวจสอบแล้วในคลังข้อมูลหรือ Data Lake
• การวิเคราะห์ข้อมูล: กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บไว้เพื่อระบุรูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึก

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลอัตโนมัติ

อะไรและเมื่อใดที่จะทำให้เป็นอัตโนมัติ (หรือแม้กระทั่งถ้าคุณต้องการระบบอัตโนมัติ) คือการตัดสินใจที่สำคัญสำหรับทีมทดสอบ (หรือการพัฒนา) การเลือกลักษณะเฉพาะของผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมสำหรับระบบอัตโนมัติจะเป็นตัวกำหนดความสำเร็จของระบบอัตโนมัติเป็นส่วนใหญ่ 

เมื่อทำการทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลโดยอัตโนมัติ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดได้แก่:

• กำหนดวัตถุประสงค์การทดสอบที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจง: ก่อนที่คุณจะเริ่มการทดสอบ สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดสิ่งที่คุณต้องการบรรลุผ่านการทดสอบ การทำเช่นนี้จะช่วยให้คุณสร้างแบบทดสอบที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า.
• ทดสอบเวิร์กโฟลว์ทั้งหมดของไปป์ไลน์ข้อมูล: ไปป์ไลน์ข้อมูลมักจะประกอบด้วยองค์ประกอบหลายอย่าง: การนำเข้าข้อมูล การประมวลผล การแปลง และการจัดเก็บ สิ่งสำคัญคือต้องทดสอบแต่ละองค์ประกอบเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลไหลผ่านไปป์ไลน์อย่างเหมาะสมและราบรื่น
• ใช้ข้อมูลการทดสอบที่น่าเชื่อถือ: เมื่อทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องใช้ข้อมูลที่เหมือนจริงซึ่งเลียนแบบสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง สิ่งนี้จะช่วยระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเมื่อจัดการข้อมูลประเภทต่างๆ
• อัตโนมัติด้วยเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ: สามารถทำได้โดยใช้กรอบการทดสอบและเครื่องมือต่างๆ
• ตรวจสอบไปป์ไลน์เป็นประจำ: แม้หลังจากการทดสอบเสร็จสิ้นแล้ว การตรวจสอบไปป์ไลน์อย่างสม่ำเสมอก็เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้ตามที่ตั้งใจไว้ สิ่งนี้จะช่วยระบุปัญหาก่อนที่จะกลายเป็นปัญหาร้ายแรง
• มีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย: ให้ผู้มีส่วนได้เสียที่เกี่ยวข้อง เช่น นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และผู้ใช้ทางธุรกิจในกระบวนการทดสอบ สิ่งนี้จะช่วยให้แน่ใจว่าการทดสอบมีความเกี่ยวข้องและมีคุณค่าต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด
• รักษาเอกสาร: การรักษาเอกสารที่อธิบายการทดสอบ กรณีทดสอบ และผลการทดสอบเป็นสิ่งสำคัญ สิ่งนี้จะช่วยให้แน่ใจว่าการทดสอบสามารถทำซ้ำและบำรุงรักษาได้ตลอดเวลา

ระวัง; ควรหลีกเลี่ยงการทำงานอัตโนมัติของการเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติที่ไม่เสถียร ทุกวันนี้ ไม่มีเครื่องมือทางธุรกิจหรือชุดของวิธีการ/กระบวนการใดที่เป็นที่รู้จักที่สามารถพิจารณาการทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลแบบ end-to-end ได้อย่างสมบูรณ์ 

พิจารณาเป้าหมายการทดสอบระบบอัตโนมัติของคุณ

ระบบอัตโนมัติในการทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลอธิบายว่าใช้เครื่องมือเพื่อควบคุม 1) การดำเนินการทดสอบ 2) การเปรียบเทียบผลลัพธ์จริงกับผลลัพธ์ที่คาดการณ์ และ 3) การตั้งค่าเงื่อนไขเบื้องต้นในการทดสอบและการควบคุมการทดสอบอื่น ๆ และฟังก์ชันการรายงานการทดสอบ 

โดยทั่วไป การทดสอบอัตโนมัติเกี่ยวข้องกับการทำให้กระบวนการด้วยตนเองที่มีอยู่เป็นไปโดยอัตโนมัติซึ่งใช้กระบวนการทดสอบที่เป็นทางการ

แม้ว่าการทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลแบบแมนนวลสามารถเปิดเผยข้อบกพร่องของข้อมูลได้มากมาย แต่ก็เป็นงานที่ลำบากและใช้เวลานาน นอกจากนี้ การทดสอบด้วยตนเองอาจไม่มีประสิทธิภาพในการตรวจจับข้อบกพร่องบางอย่าง 

ระบบอัตโนมัติไปป์ไลน์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการพัฒนาโปรแกรมทดสอบที่มิฉะนั้นจะต้องดำเนินการด้วยตนเอง เมื่อทำการทดสอบโดยอัตโนมัติแล้ว ก็สามารถทำซ้ำได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งมักเป็นวิธีที่ประหยัดต้นทุนที่สุดสำหรับท่อข้อมูลที่สามารถมีอายุการใช้งานยาวนาน แม้แต่การแก้ไขเล็กน้อยหรือการปรับปรุงตลอดอายุการใช้งานของไปป์ไลน์ก็อาจทำให้ฟีเจอร์ที่ทำงานอยู่ก่อนหน้านี้เสียหายได้

การรวมการทดสอบอัตโนมัติเข้ากับการพัฒนาไปป์ไลน์ข้อมูลถือเป็นความท้าทายที่ไม่เหมือนใคร เครื่องมือทดสอบการพัฒนาซอฟต์แวร์อัตโนมัติในปัจจุบันไม่สามารถปรับให้เข้ากับฐานข้อมูลและโครงการไปป์ไลน์ข้อมูลได้ 

สถาปัตยกรรมไปป์ไลน์ข้อมูลที่หลากหลายทำให้ความท้าทายเหล่านี้ซับซ้อนขึ้นไปอีก เนื่องจากเกี่ยวข้องกับฐานข้อมูลหลายฐานข้อมูลซึ่งต้องการการเข้ารหัสพิเศษสำหรับการดึงข้อมูล การแปลงข้อมูล การโหลด การล้างข้อมูลการรวมข้อมูล และการเพิ่มคุณค่าข้อมูล

เครื่องมือทดสอบอัตโนมัติอาจมีราคาสูงและมักใช้ร่วมกับการทดสอบด้วยตนเอง อย่างไรก็ตาม อาจคุ้มค่าในระยะยาว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ซ้ำๆ ในการทดสอบการถดถอย

ผู้สมัครประจำสำหรับระบบทดสอบอัตโนมัติ   

• การทดสอบรายงาน BI 
• ธุรกิจการปฏิบัติตามของรัฐบาล
• การประมวลผลการรวมข้อมูล
• การล้างข้อมูลและการเก็บถาวร
• การทดสอบคุณภาพข้อมูล
• การกระทบยอดข้อมูล (เช่น ต้นทางไปยังเป้าหมาย)
• การแปลงข้อมูล
• โหลดข้อมูลตารางไดเมนชัน
• การทดสอบแบบครบวงจร
• อีทีแอล อีทีแอล การตรวจสอบความถูกต้องและการทดสอบยืนยัน
• โหลดข้อมูลตารางข้อเท็จจริง 
• การตรวจสอบการโหลดไฟล์/ข้อมูล
• การทดสอบโหลดที่เพิ่มขึ้น
• การทดสอบโหลดและความสามารถในการปรับขนาด
• ไฟล์ ระเบียน ฟิลด์หายไป
• การทดสอบประสิทธิภาพ 
• ความสมบูรณ์ของการอ้างอิง
• การทดสอบการถดถอย
• การทดสอบความปลอดภัย
• การทดสอบข้อมูลต้นทางและการทำโปรไฟล์
• การจัดเตรียม การตรวจสอบข้อมูล ODS 
• การทดสอบหน่วย การรวม และการถดถอย

การดำเนินการทดสอบเหล่านี้โดยอัตโนมัติอาจจำเป็นเนื่องจากความซับซ้อนของการประมวลผลและจำนวนแหล่งที่มาและเป้าหมายที่ควรได้รับการตรวจสอบ 

สำหรับโครงการส่วนใหญ่ กระบวนการทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลได้รับการออกแบบมาเพื่อตรวจสอบและนำคุณภาพข้อมูลไปใช้

ประเภทข้อมูลที่หลากหลายในปัจจุบันนำเสนอความท้าทายในการทดสอบ

ปัจจุบันมีประเภทข้อมูลที่หลากหลาย ตั้งแต่ประเภทข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบดั้งเดิม เช่น ข้อความ ตัวเลข และวันที่ ไปจนถึงประเภทข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น เสียง รูปภาพ และวิดีโอ นอกจากนี้ ข้อมูลกึ่งโครงสร้างประเภทต่างๆ เช่น XML และ JSON ยังใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนาเว็บและการแลกเปลี่ยนข้อมูล

ด้วยการกำเนิดของ Internet of Things (IoT) ทำให้ข้อมูลประเภทต่างๆ เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว รวมถึงข้อมูลเซ็นเซอร์ ข้อมูลตำแหน่ง และข้อมูลการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรกับเครื่องจักร เนื่องจากประเภทข้อมูลเหล่านี้ถูกแยกและแปลง การทดสอบอาจซับซ้อนมากขึ้นหากไม่มีเครื่องมือที่เหมาะสม สิ่งนี้นำไปสู่เทคโนโลยีการจัดการข้อมูลใหม่และเทคนิคการวิเคราะห์ เช่น การประมวลผลสตรีม การประมวลผลที่ขอบ และการวิเคราะห์ตามเวลาจริง

รูปที่ 1 แสดงตัวอย่างประเภทข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบัน จำนวนมากมายแสดงถึงความท้าทายเมื่อทดสอบว่าการแปลงที่จำเป็นดำเนินการอย่างถูกต้องหรือไม่ ด้วยเหตุนี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลจึงต้องรอบรู้ในประเภทข้อมูลที่หลากหลายและสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อทดสอบแนวโน้มและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ได้

ประเมินส่วนประกอบไปป์ไลน์สำหรับการทดสอบอัตโนมัติที่เป็นไปได้

องค์ประกอบสำคัญของการพัฒนาที่คล่องตัวและทันสมัยอื่นๆ คือการทดสอบอัตโนมัติ เราสามารถใช้การรับรู้นี้กับไปป์ไลน์ข้อมูล

ลักษณะสำคัญของการทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลคือจำนวนการทดสอบที่ดำเนินการจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจสอบฟังก์ชันการทำงานและการบำรุงรักษาที่เพิ่มเข้ามา รูปที่ 2 แสดงหลายพื้นที่ที่สามารถใช้การทดสอบอัตโนมัติในดาต้าไปป์ไลน์ได้.

เมื่อใช้การทดสอบอัตโนมัติ ข้อมูลสามารถติดตามได้จากเลเยอร์ต้นทาง ผ่านการประมวลผลไปป์ไลน์ข้อมูล เพื่อโหลดในไปป์ไลน์ข้อมูล แล้วจึงติดตามไปยังแอปพลิเคชันหรือรายงานส่วนหน้าในที่สุด สมมติว่าพบข้อมูลที่เสียหายในแอปพลิเคชันหรือรายงานส่วนหน้า ในกรณีดังกล่าว การดำเนินการของชุดโปรแกรมอัตโนมัติสามารถช่วยระบุได้รวดเร็วยิ่งขึ้นว่าปัญหาแต่ละรายการอยู่ในแหล่งข้อมูล กระบวนการไปป์ไลน์ข้อมูล ฐานข้อมูลไปป์ไลน์ข้อมูล/ดาต้ามาร์ทที่โหลดใหม่ หรือรายงานข่าวกรองธุรกิจ/การวิเคราะห์

การเน้นที่การระบุข้อมูลอย่างรวดเร็วและปัญหาด้านประสิทธิภาพในสถาปัตยกรรมไปป์ไลน์ข้อมูลที่ซับซ้อนเป็นเครื่องมือหลักในการส่งเสริมประสิทธิภาพการพัฒนา ลดรอบการสร้างให้สั้นลง และบรรลุเป้าหมายตามเกณฑ์การเผยแพร่

ตัดสินใจเลือกประเภทของการทดสอบให้เป็นแบบอัตโนมัติ

เคล็ดลับคือการกำหนดว่าอะไรควรเป็นแบบอัตโนมัติและวิธีจัดการกับงานแต่ละอย่าง ควรพิจารณาชุดคำถามเมื่อทำการทดสอบอัตโนมัติ เช่น:

• ค่าใช้จ่ายในการทดสอบอัตโนมัติคืออะไร?
• ใครเป็นผู้รับผิดชอบการทดสอบระบบอัตโนมัติ (เช่น Dev. QA วิศวกรข้อมูล)
• ควรใช้เครื่องมือทดสอบใด (เช่น โอเพ่นซอร์ส ผู้ขาย)
• เครื่องมือที่เลือกจะตอบสนองความคาดหวังทั้งหมดหรือไม่
• จะรายงานผลการทดสอบอย่างไร?
• ใครเป็นคนตีความผลการทดสอบ?
• สคริปต์ทดสอบจะได้รับการบำรุงรักษาอย่างไร?
• เราจะจัดระเบียบสคริปต์อย่างไรเพื่อให้เข้าถึงได้ง่ายและถูกต้อง 

รูปที่ 3 แสดงตัวอย่างระยะเวลา (สำหรับการดำเนินการทดสอบ การระบุข้อบกพร่อง และการรายงาน) สำหรับกรณีทดสอบแบบแมนนวลเทียบกับแบบอัตโนมัติจากประสบการณ์โครงการจริง

การทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลอัตโนมัติมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ครอบคลุมฟังก์ชันที่สำคัญที่สุดสำหรับการโหลดไปป์ไลน์ข้อมูล นั่นคือการซิงโครไนซ์และการกระทบยอดของข้อมูลต้นทางและเป้าหมาย

ประโยชน์และข้อจำกัดของการทดสอบอัตโนมัติ

 ทดสอบความท้าทายของระบบอัตโนมัติ

• รายงานการทดสอบ: การทดสอบข่าวกรองธุรกิจหรือรายงานการวิเคราะห์ผ่านระบบอัตโนมัติ
• ความซับซ้อนของข้อมูล: การทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลมักเกี่ยวข้องกับโครงสร้างและการแปลงข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งอาจเป็นเรื่องยากที่จะทำให้เป็นอัตโนมัติและต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน
• ความซับซ้อนของท่อ: ไปป์ไลน์ข้อมูลอาจซับซ้อนและอาจเกี่ยวข้องกับขั้นตอนการประมวลผลหลายขั้นตอน ซึ่งอาจทดสอบและดีบักได้ยาก นอกจากนี้ การเปลี่ยนแปลงส่วนหนึ่งของไปป์ไลน์อาจมีผลที่ตามมาโดยไม่ตั้งใจ

ทดสอบประโยชน์ของระบบอัตโนมัติ

• ดำเนินการกรณีทดสอบเร็วขึ้น: ระบบอัตโนมัติอาจเพิ่มความเร็วในการดำเนินการตามสถานการณ์ทดสอบ
• สร้างชุดทดสอบที่ใช้ซ้ำได้: เมื่อเรียกใช้สคริปต์ทดสอบด้วยเครื่องมืออัตโนมัติแล้ว จะสามารถสำรองข้อมูลเพื่อให้เรียกกลับมาใช้ใหม่ได้ง่าย
• ง่ายในการรายงานการทดสอบ: คุณลักษณะที่น่าสนใจของเครื่องมืออัตโนมัติจำนวนมากคือความสามารถในการสร้างรายงานและไฟล์ทดสอบ ความสามารถเหล่านี้แสดงสถานะข้อมูลได้อย่างแม่นยำ ระบุข้อบกพร่องได้อย่างชัดเจน และใช้ในการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด 
• ลดต้นทุนพนักงานและการทำงานซ้ำ: เวลาที่ใช้ในการทดสอบด้วยตนเองหรือการทดสอบซ้ำหลังจากแก้ไขข้อบกพร่องแล้ว สามารถนำไปใช้กับความคิดริเริ่มอื่นๆ ภายในแผนกไอทีได้

ข้อ จำกัด ที่อาจเกิดขึ้น

• ไม่สามารถแทนที่การทดสอบด้วยตนเองได้อย่างสมบูรณ์: แม้ว่าระบบอัตโนมัติสามารถใช้กับแอปพลิเคชันและกรณีทดสอบต่างๆ ได้ ไม่สามารถแทนที่การทดสอบด้วยตนเองได้อย่างสมบูรณ์ กรณีทดสอบที่สลับซับซ้อนจะยังคงมีอยู่โดยที่ระบบอัตโนมัติไม่สามารถจับภาพทุกอย่างได้ และสำหรับการทดสอบการยอมรับของผู้ใช้ ผู้ใช้ปลายทางมักจะต้องทำการทดสอบด้วยตนเอง ดังนั้น การผสมผสานที่เหมาะสมระหว่างการทดสอบแบบอัตโนมัติและแบบแมนนวลในกระบวนการจึงมีความสำคัญ 
• ค่าเครื่องมือ: เครื่องมือทดสอบเชิงพาณิชย์อาจมีราคาแพง ขึ้นอยู่กับขนาดและฟังก์ชันการทำงาน มองเผินๆ ธุรกิจอาจมองว่าเป็นต้นทุนที่ไม่จำเป็น อย่างไรก็ตาม การใช้ซ้ำเพียงอย่างเดียวสามารถทำให้เป็นทรัพย์สินได้อย่างรวดเร็ว 
• ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม: ผู้ทดสอบควรได้รับการฝึกอบรมไม่เฉพาะในการเขียนโปรแกรมเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการจัดตารางเวลาการทดสอบอัตโนมัติด้วย เครื่องมืออัตโนมัติอาจมีความซับซ้อนในการใช้งานและอาจต้องมีการฝึกอบรมผู้ใช้
• ระบบอัตโนมัติต้องการการวางแผน การจัดเตรียม และทรัพยากรเฉพาะ: ความสำเร็จของการทดสอบอัตโนมัติส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดการทดสอบที่แม่นยำและการพัฒนากรณีทดสอบอย่างระมัดระวังก่อนที่จะเริ่มการทดสอบ น่าเสียดายที่การพัฒนากรณีทดสอบยังคงเป็นกระบวนการแบบแมนนวลเป็นหลัก เนื่องจากแต่ละองค์กรและแอปพลิเคชันไปป์ไลน์ข้อมูลอาจไม่ซ้ำกัน เครื่องมือทดสอบอัตโนมัติจำนวนมากจะไม่สร้างกรณีทดสอบ

เริ่มต้นใช้งาน Data Pipeline Test Automation

การทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลบางรายการไม่เหมาะสำหรับการทำงานอัตโนมัติ ประเมินสถานการณ์ข้างต้นเพื่อพิจารณาว่าระบบอัตโนมัติประเภทใดที่จะเป็นประโยชน์ต่อกระบวนการทดสอบของคุณและจำเป็นมากน้อยเพียงใด ประเมินความต้องการในการทดสอบของคุณและระบุประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นซึ่งสามารถทำได้ผ่านการทดสอบอัตโนมัติ ทีมไปป์ไลน์ข้อมูลที่อุทิศเวลาให้กับการทดสอบการถดถอยจะได้รับประโยชน์สูงสุด 

พัฒนากรณีธุรกิจสำหรับการทดสอบอัตโนมัติ ไอทีต้องสร้างกรณีเพื่อถ่ายทอดคุณค่าให้กับธุรกิจก่อน 

ประเมินตัวเลือก หลังจากประเมินสถานะปัจจุบันและข้อกำหนดภายในแผนก IT แล้ว ให้พิจารณาว่าเครื่องมือใดที่สอดคล้องกับกระบวนการทดสอบและสภาพแวดล้อมขององค์กร ตัวเลือกอาจรวมถึงผู้ขาย โอเพ่นซอร์ส ภายใน หรือเครื่องมือผสมกัน 

สรุป

เนื่องจากระบบอัตโนมัติในการทดสอบได้กลายเป็นทางเลือกที่จำเป็นอย่างรวดเร็วสำหรับการทดสอบด้วยตนเอง ธุรกิจจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ จึงมองหาเครื่องมือและกลยุทธ์ในการนำระบบอัตโนมัติไปใช้ให้ประสบความสำเร็จ สิ่งนี้นำไปสู่การเติบโตอย่างมากของเครื่องมือทดสอบอัตโนมัติที่ใช้ Appium, Selenium, Katalon Studio และอื่นๆ อีกมากมาย อย่างไรก็ตาม ไปป์ไลน์ข้อมูลและวิศวกรข้อมูล BI และทีมประกันคุณภาพต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมที่เหมาะสมเพื่อใช้เครื่องมืออัตโนมัติเหล่านี้อย่างเต็มที่ 

ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีหลายคนคาดการณ์ว่าช่องว่างความรู้ระหว่างผู้ทดสอบและนักพัฒนาจะต้องลดลงอย่างต่อเนื่อง เครื่องมือทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูลอัตโนมัติสามารถลดเวลาที่ใช้ในการทดสอบโค้ดได้อย่างมากเมื่อเทียบกับวิธีการแบบแมนนวลทั่วไป

เมื่อความสามารถในการพัฒนาไปป์ไลน์ข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความต้องการการทดสอบข้อมูลอัตโนมัติที่ครอบคลุมและทันสมัยก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.dataversity.net/best-practices-in-data-pipeline-test-automation/