ڈیٹا پائپ لائن ٹیسٹ آٹومیشن میں بہترین طریقے

ڈیٹا انضمام کے عمل کسی دوسرے سافٹ ویئر کی طرح خودکار جانچ سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔ اس کے باوجود خودکار ٹیسٹوں کے مناسب سیٹ کے ساتھ ڈیٹا پائپ لائن پروجیکٹ تلاش کرنا نایاب ہے۔ یہاں تک کہ جب ایک پروجیکٹ کے بہت سے ٹیسٹ ہوتے ہیں، وہ اکثر غیر ساختہ ہوتے ہیں، اپنے مقصد سے بات نہیں کرتے، اور چلانا مشکل ہوتا ہے۔

کی ایک خصوصیت ڈیٹا پائپ لائن ترقی صارف کی رائے اور قبولیت حاصل کرنے کے لیے اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کا بار بار جاری کرنا ہے۔ ہر ڈیٹا پائپ لائن تکرار کے اختتام پر، یہ توقع کی جاتی ہے کہ ڈیٹا اگلے مرحلے کے لیے اعلیٰ معیار کا ہو گا۔ 

ڈیٹا پائپ لائنوں کے انضمام کی جانچ کے لیے خودکار جانچ ضروری ہے۔ دستی جانچ انتہائی تکراری اور موافقت پذیر ترقی کے ماحول میں ناقابل عمل ہے۔

دستی ڈیٹا ٹیسٹنگ کے ساتھ بنیادی مسائل

سب سے پہلے، اس میں بہت زیادہ وقت لگتا ہے اور یہ پائپ لائنوں کی بار بار ترسیل کے لیے ایک اہم رکاوٹ ہے۔ وہ ٹیمیں جو بنیادی طور پر دستی جانچ پر انحصار کرتی ہیں وہ ٹیسٹنگ کو وقف شدہ ٹیسٹنگ ادوار تک ملتوی کر دیتی ہیں، جس سے کیڑے جمع ہو جاتے ہیں۔ 

دوسرا، ریگریشن ٹیسٹنگ کے لیے دستی ڈیٹا پائپ لائن ٹیسٹنگ ناکافی طور پر دوبارہ پیدا کرنے کے قابل ہے۔ 

ڈیٹا پائپ لائن ٹیسٹوں کو خودکار کرنے کے لیے ابتدائی منصوبہ بندی اور مسلسل محنت کی ضرورت ہوتی ہے، لیکن ایک بار جب تکنیکی ٹیمیں آٹومیشن کو اپنا لیتی ہیں، تو پروجیکٹ کی کامیابی زیادہ یقینی ہو جاتی ہے۔

ڈیٹا پائپ لائنز کی مختلف حالتیں۔

• ایکسٹریکٹ، ٹرانسفارم اور لوڈ (ETL)
• ایکسٹریکٹ، لوڈ، اور ٹرانسفارم (ELT)
• ڈیٹا جھیل، ڈیٹا گودام پائپ لائنز
• ریئل ٹائم پائپ لائنز
• مشین لرننگ پائپ لائنز

ٹیسٹ آٹومیشن غور کے لیے ڈیٹا پائپ لائن کے اجزاء

ڈیٹا پائپ لائنز کئی اجزاء پر مشتمل ہوتی ہیں، ہر ایک مخصوص کام کے لیے ذمہ دار ہے۔ ڈیٹا پائپ لائن کے عناصر میں شامل ہیں:

• ڈیٹا ذرائع: ڈیٹا کی اصل
• ڈیٹا کی کھپت: ڈیٹا سورس سے ڈیٹا اکٹھا کرنے کا عمل
• ڈیٹا کی تبدیلی: جمع کردہ ڈیٹا کو ایک فارمیٹ میں تبدیل کرنے کا عمل جسے مزید تجزیہ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
• ڈیٹا کی تصدیق/توثیق: اس بات کو یقینی بنانے کا عمل کہ ڈیٹا درست اور یکساں ہے۔
• ڈیٹا اسٹوریج: تبدیل شدہ اور تصدیق شدہ ڈیٹا کو ڈیٹا گودام یا ڈیٹا لیک میں محفوظ کرنے کا عمل
• ڈیٹا تجزیہ: پیٹرن، رجحانات، اور بصیرت کی شناخت کے لیے ذخیرہ شدہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کا عمل

ڈیٹا پائپ لائن ٹیسٹنگ کو خودکار کرنے کے بہترین طریقے

کیا اور کب خود کار بنانا ہے (یا یہاں تک کہ اگر آپ کو آٹومیشن کی ضرورت ہو) ٹیسٹ (یا ترقی) ٹیم کے لیے اہم فیصلے ہیں۔ آٹومیشن کے لیے مناسب مصنوعات کی خصوصیات کا انتخاب بڑی حد تک آٹومیشن کی کامیابی کا تعین کرتا ہے۔ 

ڈیٹا پائپ لائن کے لیے خودکار ٹیسٹ کرتے وقت، بہترین طریقوں میں شامل ہیں:

• واضح اور مخصوص امتحانی مقاصد کی وضاحت کریں: جانچ شروع کرنے سے پہلے، اس بات کی وضاحت کرنا ضروری ہے کہ آپ جانچ کے ذریعے کیا حاصل کرنا چاہتے ہیں۔ ایسا کرنے سے آپ کو موثر، موثر ٹیسٹ بنانے میں مدد ملے گی جو قیمتی بصیرت فراہم کرتے ہیں۔.
• ڈیٹا پائپ لائن کے تمام ورک فلو کی جانچ کریں: ایک ڈیٹا پائپ لائن عام طور پر کئی اجزاء پر مشتمل ہوتی ہے: ڈیٹا کا ادخال، پروسیسنگ، تبدیلی، اور اسٹوریج۔ پائپ لائن کے ذریعے ڈیٹا کے مناسب اور ہموار بہاؤ کو یقینی بنانے کے لیے ہر جزو کی جانچ کرنا ضروری ہے۔
• قابل اعتماد ٹیسٹ ڈیٹا استعمال کریں: ڈیٹا پائپ لائن کی جانچ کرتے وقت، حقیقت پسندانہ ڈیٹا کا استعمال کرنا ضروری ہے جو حقیقی دنیا کے منظرناموں کی نقل کرتا ہے۔ اس سے کسی بھی مسئلے کی نشاندہی کرنے میں مدد ملے گی جو ڈیٹا کی مختلف اقسام کو سنبھالتے وقت پیش آ سکتی ہے۔
• موثر ٹولز کے ساتھ خودکار: یہ ٹیسٹنگ فریم ورک اور ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کیا جا سکتا ہے۔
• پائپ لائن کی مستقل بنیادوں پر نگرانی کریں: جانچ مکمل ہونے کے بعد بھی، پائپ لائن کی باقاعدگی سے نگرانی کرنا ضروری ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ یہ حسب منشا کام کر رہی ہے۔ اس سے مسائل کی نشاندہی کرنے میں مدد ملے گی اس سے پہلے کہ وہ اہم مسائل بن جائیں۔
• اسٹیک ہولڈرز کو شامل کریں: اسٹیک ہولڈرز جیسے ڈیٹا تجزیہ کار، ڈیٹا انجینئرز، اور کاروباری صارفین کو جانچ کے عمل میں شامل کریں۔ اس سے یہ یقینی بنانے میں مدد ملے گی کہ ٹیسٹ متعلقہ اور تمام اسٹیک ہولڈرز کے لیے قابل قدر ہیں۔
• دستاویزات کو برقرار رکھیں: ٹیسٹ، ٹیسٹ کیسز، اور ٹیسٹ کے نتائج کی وضاحت کرنے والی دستاویزات کو برقرار رکھنا ضروری ہے۔ اس سے اس بات کو یقینی بنانے میں مدد ملے گی کہ وقت کے ساتھ ساتھ ٹیسٹوں کو نقل کیا جا سکتا ہے اور اسے برقرار رکھا جا سکتا ہے۔

محتاط رہیں؛ غیر مستحکم خصوصیات کو تبدیل کرنے کے آٹومیشن سے گریز کیا جانا چاہئے۔ آج، کسی بھی معروف کاروباری ٹول یا طریقوں/عمل کے سیٹ کو ڈیٹا پائپ لائن کا مکمل اینڈ ٹو اینڈ ٹیسٹ نہیں سمجھا جا سکتا ہے۔ 

اپنے ٹیسٹ آٹومیشن اہداف پر غور کریں۔

ڈیٹا پائپ لائن ٹیسٹ آٹومیشن کو کنٹرول کرنے کے لیے ٹولز کے استعمال کے طور پر بیان کیا گیا ہے 1) ٹیسٹ پر عمل درآمد، 2) پیشین گوئی شدہ نتائج سے حقیقی نتائج کا موازنہ، اور 3) ٹیسٹ کی پیشگی شرائط اور دیگر ٹیسٹ کنٹرول اور ٹیسٹ رپورٹنگ کے افعال کا سیٹ اپ۔ 

عام طور پر، ٹیسٹ آٹومیشن میں ایک موجودہ دستی عمل کو خودکار کرنا شامل ہے جو ایک باضابطہ ٹیسٹ کے عمل کو استعمال کرتا ہے۔

اگرچہ دستی ڈیٹا پائپ لائن ٹیسٹ ڈیٹا کی بہت سی خامیوں کو ظاہر کر سکتے ہیں، لیکن یہ محنت طلب اور وقت طلب ہیں۔ اس کے علاوہ، دستی جانچ بعض نقائص کا پتہ لگانے میں غیر موثر ہو سکتی ہے۔ 

ڈیٹا پائپ لائن آٹومیشن میں ٹیسٹ پروگرام تیار کرنا شامل ہے جو بصورت دیگر دستی طور پر انجام دینے پڑیں گے۔ ایک بار جب ٹیسٹ خودکار ہو جاتے ہیں، تو انہیں تیزی سے دہرایا جا سکتا ہے۔ یہ اکثر ڈیٹا پائپ لائن کے لیے سب سے زیادہ لاگت کا طریقہ ہوتا ہے جس کی سروس کی زندگی طویل ہو سکتی ہے۔ پائپ لائن کی زندگی بھر میں معمولی اصلاحات یا اضافہ بھی ان خصوصیات کو ٹوٹنے کا سبب بن سکتا ہے جو پہلے کام کر رہی تھیں۔

ڈیٹا پائپ لائن ڈیولپمنٹ میں خودکار ٹیسٹنگ کو یکجا کرنا چیلنجوں کا ایک منفرد مجموعہ پیش کرتا ہے۔ موجودہ خودکار سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ ٹیسٹنگ ٹولز ڈیٹا بیس اور ڈیٹا پائپ لائن پروجیکٹس کے لیے آسانی سے موافقت پذیر نہیں ہیں۔ 

ڈیٹا پائپ لائن آرکیٹیکچرز کی وسیع اقسام ان چیلنجوں کو مزید پیچیدہ بناتی ہیں کیونکہ ان میں متعدد ڈیٹا بیس شامل ہوتے ہیں جن میں ڈیٹا نکالنے، تبدیلیوں، لوڈنگ، کے لیے خصوصی کوڈنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیٹا صاف کرنا، ڈیٹا اکٹھا کرنا، اور ڈیٹا کی افزودگی۔

ٹیسٹ آٹومیشن ٹولز مہنگے ہو سکتے ہیں اور عام طور پر دستی ٹیسٹنگ کے ساتھ استعمال ہوتے ہیں۔ تاہم، وہ طویل عرصے میں لاگت سے موثر ہو سکتے ہیں، خاص طور پر جب ریگریشن ٹیسٹوں میں بار بار استعمال کیا جائے۔

ٹیسٹ آٹومیشن کے لیے اکثر امیدوار   

• BI رپورٹ کی جانچ 
• کاروبار، حکومت کی تعمیل
• ڈیٹا جمع کرنے کی پروسیسنگ
• ڈیٹا صاف کرنا اور محفوظ کرنا
• ڈیٹا کوالٹی ٹیسٹ
• ڈیٹا کی مفاہمت (مثال کے طور پر، ہدف کے لیے ذریعہ)
• ڈیٹا کی تبدیلیاں
• ڈائمینشن ٹیبل ڈیٹا لوڈ ہو جاتا ہے۔
• اینڈ ٹو اینڈ ٹیسٹنگ
• ای ٹی ایل، ای ایل ٹی توثیق اور تصدیق کی جانچ
• فیکٹ ٹیبل ڈیٹا لوڈ ہوتا ہے۔ 
• فائل/ڈیٹا لوڈنگ کی توثیق
• اضافی بوجھ کی جانچ
• لوڈ اور اسکیل ایبلٹی ٹیسٹنگ
• فائلیں، ریکارڈز، فیلڈز غائب ہیں۔
• کارکردگی کی جانچ 
• حوالہ سالمیت
• ریگریشن ٹیسٹنگ
• سیکیورٹی کی جانچ
• ماخذ ڈیٹا کی جانچ اور پروفائلنگ
• اسٹیجنگ، ODS ڈیٹا کی توثیق 
• یونٹ، انضمام، اور ریگریشن ٹیسٹنگ

پروسیسنگ کی پیچیدگی اور ذرائع اور اہداف کی تعداد کی وجہ سے ان ٹیسٹوں کو خودکار کرنا ضروری ہو سکتا ہے جن کی تصدیق ہونی چاہیے۔ 

زیادہ تر پروجیکٹس کے لیے، ڈیٹا پائپ لائن کی جانچ کے عمل کو ڈیٹا کے معیار کی تصدیق اور اس پر عمل درآمد کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

آج دستیاب ڈیٹا کی اقسام کی مختلف قسمیں جانچ کے چیلنجز پیش کرتی ہیں۔

آج کل ڈیٹا کی وسیع اقسام دستیاب ہیں، جس میں روایتی سٹرکچرڈ ڈیٹا کی اقسام جیسے ٹیکسٹ، نمبرز، اور ڈیٹس سے لے کر غیر ساختہ ڈیٹا کی اقسام جیسے آڈیو، امیجز اور ویڈیو شامل ہیں۔ مزید برآں، مختلف قسم کے نیم ساختہ ڈیٹا، جیسے کہ XML اور JSON، ویب ڈویلپمنٹ اور ڈیٹا ایکسچینج میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں۔

انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) کی آمد کے ساتھ، ڈیٹا کی مختلف اقسام میں ایک دھماکہ ہوا ہے، بشمول سینسر ڈیٹا، لوکیشن ڈیٹا، اور مشین ٹو مشین کمیونیکیشن ڈیٹا۔ چونکہ یہ ڈیٹا کی قسمیں نکالی جاتی ہیں اور تبدیل ہوتی ہیں، مناسب ٹولز کے بغیر جانچ مزید پیچیدہ ہو سکتی ہے۔ اس کی وجہ سے ڈیٹا مینجمنٹ کی نئی ٹیکنالوجیز اور تجزیاتی تکنیک جیسے اسٹریم پروسیسنگ، ایج کمپیوٹنگ، اور ریئل ٹائم اینالیٹکس سامنے آئی ہیں۔

شکل 1 آج کل بڑے پیمانے پر استعمال ہونے والے ڈیٹا کی اقسام کی مثالیں دکھاتا ہے۔ یہ جانچتے وقت بڑی تعداد چیلنجوں کی نمائندگی کرتی ہے کہ آیا مطلوبہ تبدیلیاں درست طریقے سے انجام دی گئی ہیں۔ نتیجے کے طور پر، ڈیٹا کے پیشہ ور افراد کو ڈیٹا کی اقسام کی ایک وسیع رینج سے اچھی طرح واقف ہونا چاہیے اور ابھرتے ہوئے رجحانات اور ٹیکنالوجیز کو جانچنے کے لیے موافق ہونا چاہیے۔

ممکنہ خودکار جانچ کے لیے پائپ لائن کے اجزاء کا اندازہ کریں۔

چست اور دیگر جدید پیشرفتوں کا ایک اہم عنصر خودکار جانچ ہے۔ ہم اس آگاہی کو ڈیٹا پائپ لائن پر لاگو کر سکتے ہیں۔

ڈیٹا پائپ لائن ٹیسٹنگ کا ایک لازمی پہلو یہ ہے کہ اضافی فعالیت اور دیکھ بھال کو جانچنے کے لیے کیے جانے والے ٹیسٹوں کی تعداد میں اضافہ ہوتا رہے گا۔ تصویر 2 بہت سے علاقوں کو دکھاتا ہے جہاں ڈیٹا پائپ لائن میں ٹیسٹ آٹومیشن کا اطلاق کیا جا سکتا ہے۔.

ٹیسٹ آٹومیشن کو لاگو کرتے وقت، ڈیٹا کو ماخذ پرتوں سے، ڈیٹا پائپ لائن پروسیسنگ کے ذریعے، ڈیٹا پائپ لائن میں لوڈ ہونے تک، پھر آخر میں فرنٹ اینڈ ایپلی کیشنز یا رپورٹس تک ٹریک کیا جا سکتا ہے۔ فرض کریں کہ کسی فرنٹ اینڈ ایپلی کیشن یا رپورٹ میں کرپٹ ڈیٹا پایا جاتا ہے۔ اس صورت میں، خودکار سویٹس کا نفاذ زیادہ تیزی سے اس بات کا تعین کرنے میں مدد کر سکتا ہے کہ آیا انفرادی مسائل ڈیٹا کے ذرائع، ڈیٹا پائپ لائن کے عمل، نئے بھرے ہوئے ڈیٹا پائپ لائن ڈیٹا بیس/ڈیٹا مارٹ، یا کاروباری ذہانت/تجزیاتی رپورٹس میں موجود ہیں۔

پیچیدہ ڈیٹا پائپ لائن آرکیٹیکچرز میں ڈیٹا اور کارکردگی کے مسائل کی تیزی سے شناخت پر زور، ترقی کی افادیت کو فروغ دینے، تعمیراتی سائیکلوں کو مختصر کرنے، اور رہائی کے معیار کے اہداف کو پورا کرنے کے لیے ایک اہم ذریعہ فراہم کرتا ہے۔

خودکار کرنے کے لیے ٹیسٹ کے زمرے طے کریں۔

چال یہ طے کر رہی ہے کہ کیا خود کار ہونا چاہئے اور ہر کام کو کیسے ہینڈل کرنا ہے۔ خودکار ٹیسٹ کرتے وقت سوالات کے ایک سیٹ پر غور کیا جانا چاہیے، جیسے:

• ٹیسٹوں کو خودکار کرنے کی قیمت کیا ہے؟
• ٹیسٹ آٹومیشن کے لیے کون ذمہ دار ہے (مثال کے طور پر، Dev.، QA، ڈیٹا انجینئرز)؟
• کون سے ٹیسٹنگ ٹولز استعمال کیے جائیں (جیسے اوپن سورس، وینڈر)؟
• کیا منتخب کردہ ٹولز تمام توقعات پر پورا اتریں گے؟
• ٹیسٹ کے نتائج کی اطلاع کیسے دی جائے گی؟
• ٹیسٹ کے نتائج کی تشریح کون کرتا ہے؟
• ٹیسٹ اسکرپٹس کو کیسے برقرار رکھا جائے گا؟
• آسان اور درست رسائی کے لیے ہم اسکرپٹ کو کیسے ترتیب دیں گے؟ 

تصویر 3 دستی بمقابلہ خودکار ٹیسٹ کیسز کے لیے وقت کے دورانیے کی مثالیں دکھاتا ہے (ٹیسٹ پر عمل درآمد، نقائص کی شناخت، اور رپورٹنگ کے لیے) اصل پروجیکٹ کے تجربے سے۔

خودکار ڈیٹا پائپ لائن ٹیسٹنگ کا مقصد ڈیٹا پائپ لائن کو لوڈ کرنے کے لیے انتہائی اہم کاموں کا احاطہ کرنا ہے - سورس اور ٹارگٹ ڈیٹا کی ہم آہنگی اور مصالحت۔

خودکار جانچ کے فوائد اور حدود

 ٹیسٹ آٹومیشن چیلنجز

• رپورٹ ٹیسٹنگ: آٹومیشن کے ذریعے کاروباری ذہانت یا تجزیاتی رپورٹس کی جانچ کرنا
• ڈیٹا کی پیچیدگی: ڈیٹا پائپ لائن ٹیسٹنگ میں اکثر ڈیٹا کے پیچیدہ ڈھانچے اور تبدیلیاں شامل ہوتی ہیں جو خود کار بنانا مشکل ہو سکتی ہیں اور انہیں خصوصی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے۔
• پائپ لائن کی پیچیدگی: ڈیٹا پائپ لائنز پیچیدہ ہو سکتی ہیں اور اس میں پروسیسنگ کے متعدد مراحل شامل ہو سکتے ہیں، جن کی جانچ اور ڈیبگ کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، پائپ لائن کے ایک حصے میں تبدیلیوں کے نیچے کی طرف غیر ارادی نتائج ہو سکتے ہیں۔

ٹیسٹ آٹومیشن فوائد

• ٹیسٹ کیسز کو تیزی سے انجام دیتا ہے: آٹومیشن ٹیسٹ کے منظرناموں کے نفاذ کو تیز کر سکتی ہے۔
• دوبارہ قابل استعمال ٹیسٹ سوٹ بناتا ہے: آٹومیشن ٹولز کے ساتھ ٹیسٹ اسکرپٹس کو چلانے کے بعد، انہیں آسانی سے یاد کرنے اور دوبارہ استعمال کرنے کے لیے بیک اپ لیا جا سکتا ہے۔
• ٹیسٹ رپورٹنگ کو آسان کرتا ہے: بہت سے خودکار ٹولز کی ایک دلچسپ خصوصیت ان کی رپورٹیں اور ٹیسٹ فائلیں تیار کرنے کی صلاحیت ہے۔ یہ صلاحیتیں درست طریقے سے ڈیٹا کی حیثیت کی نمائندگی کرتی ہیں، واضح طور پر کمیوں کی نشاندہی کرتی ہیں، اور تعمیل آڈٹ میں استعمال ہوتی ہیں۔ 
• عملے اور دوبارہ کام کے اخراجات کو کم کرتا ہے: دستی جانچ یا نقائص کو درست کرنے کے بعد دوبارہ جانچ پر خرچ ہونے والا وقت IT ڈیپارٹمنٹ کے اندر دیگر اقدامات پر خرچ کیا جا سکتا ہے۔

ممکنہ حدود

• دستی ٹیسٹنگ کو مکمل طور پر تبدیل نہیں کیا جا سکتا: اگرچہ آٹومیشن کو مختلف ایپلی کیشنز اور ٹیسٹ کیسز کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، یہ دستی جانچ کو مکمل طور پر تبدیل نہیں کر سکتا۔ پیچیدہ ٹیسٹ کیسز اب بھی موجود رہیں گے جہاں آٹومیشن ہر چیز پر قبضہ نہیں کرے گا، اور صارف کی قبولیت کی جانچ کے لیے، اختتامی صارفین کو اکثر دستی طور پر ٹیسٹ کرنا پڑتا ہے۔ لہذا، عمل میں خودکار اور دستی جانچ کا صحیح امتزاج ہونا بہت ضروری ہے۔ 
• اوزار کی قیمت: تجارتی جانچ کے اوزار ان کے سائز اور فعالیت کے لحاظ سے مہنگے ہو سکتے ہیں۔ سطح پر، ایک کاروبار اسے غیر ضروری لاگت کے طور پر دیکھ سکتا ہے۔ تاہم، اکیلے دوبارہ استعمال جلدی اسے ایک اثاثہ بنا سکتا ہے۔ 
• تربیت کی لاگت: ٹیسٹرز کو نہ صرف پروگرامنگ میں بلکہ خودکار ٹیسٹوں کے شیڈولنگ میں بھی تربیت دی جانی چاہیے۔ خودکار ٹولز استعمال کرنے میں پیچیدہ ہو سکتے ہیں اور انہیں صارف کی تربیت کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
• آٹومیشن کے لیے منصوبہ بندی، تیاری اور سرشار وسائل کی ضرورت ہے: خودکار جانچ کی کامیابی کا انحصار بنیادی طور پر جانچ کے عین تقاضوں اور جانچ شروع ہونے سے پہلے ٹیسٹ کے معاملات کی محتاط نشوونما پر ہوتا ہے۔ بدقسمتی سے، ٹیسٹ کیس کی ترقی اب بھی بنیادی طور پر ایک دستی عمل ہے۔ چونکہ ہر تنظیم اور ڈیٹا پائپ لائن ایپلیکیشن منفرد ہو سکتی ہے، بہت سے خودکار ٹیسٹ ٹولز ٹیسٹ کیسز نہیں بنائیں گے۔

ڈیٹا پائپ لائن ٹیسٹ آٹومیشن کے ساتھ شروع کرنا

تمام ڈیٹا پائپ لائن ٹیسٹ آٹومیشن کے لیے موزوں نہیں ہیں۔ مندرجہ بالا حالات کا اندازہ لگائیں یہ تعین کرنے کے لیے کہ کس قسم کی آٹومیشن آپ کے ٹیسٹ کے عمل کو فائدہ پہنچائے گی اور کتنی ضرورت ہے۔ اپنی جانچ کی ضروریات کا اندازہ کریں اور کارکردگی کے فوائد کی نشاندہی کریں جو خودکار جانچ کے ذریعے حاصل کیے جا سکتے ہیں۔ ڈیٹا پائپ لائن ٹیمیں جو ریگریشن ٹیسٹنگ کے لیے کافی وقت صرف کرتی ہیں سب سے زیادہ فائدہ اٹھائیں گی۔ 

خودکار جانچ کے لیے بزنس کیس تیار کریں۔ IT کو سب سے پہلے کاروبار کو قیمت پہنچانے کے لیے کیس بنانا چاہیے۔ 

اختیارات کا اندازہ کریں۔ IT ڈیپارٹمنٹ کے اندر موجودہ حالت اور ضروریات کا جائزہ لینے کے بعد، اس بات کا تعین کریں کہ کون سے ٹولز تنظیم کے جانچ کے عمل اور ماحول کے مطابق ہیں۔ اختیارات میں وینڈرز، اوپن سورس، اندرونی، یا ٹولز کا مرکب شامل ہو سکتا ہے۔ 

نتیجہ

چونکہ ٹیسٹ آٹومیشن تیزی سے دستی جانچ کا ایک لازمی متبادل بن گیا ہے، زیادہ سے زیادہ کاروبار آٹومیشن کو کامیابی سے نافذ کرنے کے لیے ٹولز اور حکمت عملیوں کی تلاش میں ہیں۔ اس کی وجہ سے Appium، Selenium، Katalon Studio، اور بہت سے دوسرے پر مبنی ٹیسٹ آٹومیشن ٹولز میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔ تاہم، ڈیٹا پائپ لائن اور ڈیٹا انجینئرز، BI، اور کوالٹی اشورینس ٹیموں کے پاس ان آٹومیشن ٹولز کو مکمل طور پر استعمال کرنے کے لیے پروگرامنگ کی صحیح مہارت ہونی چاہیے۔ 

آئی ٹی کے بہت سے ماہرین نے پیش گوئی کی ہے کہ ٹیسٹرز اور ڈویلپرز کے درمیان علم کے فرق کو مسلسل کم کیا جائے گا۔ خودکار ڈیٹا پائپ لائن ٹیسٹنگ ٹولز روایتی دستی طریقوں کے مقابلے ٹیسٹنگ کوڈ میں گزارے گئے وقت کو نمایاں طور پر کم کر سکتے ہیں۔

جیسا کہ ڈیٹا پائپ لائن کی ترقی کی صلاحیتوں میں اضافہ جاری ہے، زیادہ جامع اور جدید خودکار ڈیٹا ٹیسٹنگ کی ضرورت بھی بڑھ جاتی ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.dataversity.net/best-practices-in-data-pipeline-test-automation/