par Le volume, la vitesse et la variété sont considérés comme faisant partie intégrante de la définition du Big Data. Il faut également être conscient de la manière dont les données seront traitées dans des formats à grande vitesse. Pour garantir la haute qualité des applications Big Data, les ingénieurs assurance qualité doivent connaître les types de tests, les processus et les stratégies pertinents. Cet article explique tout ce que vous devez savoir sur les tests d’applications Big Data et pratiques d’assurance qualité efficaces. Il propose un guide complet, étape par étape, pour tester vos applications Big Data et garantir qu’elles sont de la plus haute qualité.
Que sont les applications Big Data ?
Les applications Big Data font référence aux applications qui gèrent de vastes volumes de données, souvent mesurées en téraoctets ou plus. La gestion et le traitement d’une telle quantité de données prennent naturellement beaucoup de temps – parfois, ce processus de traitement peut prendre des mois. Leurs tests comprennent des aspects opérationnels et analytiques, y compris la validation du fonctionnement correct et fluide de l’application, de la consommation des ressources, du temps de réponse, du temps de chargement, de la sécurité des données et de l’intégrité des données.
Principaux types de tests pour les applications Big Data
Les tests fonctionnels et de performances constituent les principaux types de tests pour les applications Big Data. Dans les applications Big Data, le traitement et la vérification des données sont plus ciblés que les fonctionnalités et composants individuels de l’application. Les ingénieurs et testeurs d’assurance qualité doivent garantir le traitement fluide et réussi des téraoctets de données. Cela nécessite un haut niveau de compétences en matière de tests. Non seulement cela, mais ingénieurs en assurance qualité des logiciels doit également tenir compte de la qualité des données lors du test de ces applications. La qualité des données fait référence à l’exactitude, à la redondance, à la cohérence et à l’exhaustivité des données.
Étapes de test des applications Big Data
1. Mise en scène des données
Dans les applications Big Data, les données proviennent de différentes sources telles que des blogs Web, des SGBDR, etc. Vous devez valider l’exactitude de ces données lors de leur envoi au système. Après l’avoir transmis au système, vous devez comparer les données avec les données sources pour vous assurer qu’elles correspondent à ces dernières et qu’elles ont été chargées à leurs emplacements respectifs corrects.
2. MapRéduire
Vous devez valider la logique métier dans MapReduce, un modèle de programmation conçu pour traiter et générer de grands ensembles de données en parallèle sur des clusters informatiques distribués. Il divise les tâches en deux étapes : l’étape « Cartographier », qui transforme et trie les données, et l’étape « Réduire », qui produit les résultats agrégés. Cette approche optimise le traitement des données pour plus d’efficacité et d’évolutivité.
Cette étape met également en œuvre des règles d’agrégation et de ségrégation des données et assure la génération de paires clé-valeur. Vous devez valider à nouveau les données après avoir exécuté le processus MapReduce.
3. Validation des résultats
Lors de la phase de validation des sorties, les données traitées sont générées dans des fichiers et vous pouvez les déplacer vers l’entrepôt de données selon les besoins de votre entreprise. Les règles de transformation et le chargement réussi des données sur le système cible sont également effectués pendant la phase de validation des sorties.
Autres types de tests pertinents
Voici quelques-uns des autres types de tests utilisés pour tester les applications Big Data.
1. Tests fonctionnels
Les applications Big Data nécessitent des tests fonctionnels approfondis à tous les niveaux. Idéalement, vous devriez tester chaque fonctionnalité d’une application Big Data séparément. Il est également essentiel que vous validiez les sorties et le comportement de l’application sur certaines entrées de test et ensembles de données pendant la phase de test fonctionnel.
2. Tests d’intégration
Les tests d’intégration garantissent une interaction fluide et cohérente de tous les composants de l’application de données d’enchères avec des applications tierces. Il vérifie également la compatibilité des différentes technologies utilisées. Les tests d’intégration sont effectués en fonction de l’architecture de l’application et de la pile technologique utilisée.
3. Tests de performances
Pour assurer la stabilité et Test de performance d’une application Big Data, les testeurs de performances doivent mesurer la latence d’accès à l’application, les données, la capacité de traitement ainsi que les temps de réponse et de chargement à partir de plusieurs régions géographiques, car le débit du réseau peut varier selon les régions. Le stress de l’application et la capacité de manutention de charge sont cruciaux pour des résultats optimaux et la durabilité du client.
4. Tests de sécurité
Un ingénieur de tests de sécurité doit valider les normes de cryptage des données, les paramètres redondants, les contrôles d’accès basés sur les rôles et les problèmes d’architecture des applications pour garantir la sécurité de grands volumes de données critiques et hautement sensibles. Les professionnels de la cybersécurité sont encouragés à effectuer des tests de sécurité, de réseau et d’intrusion de l’application.
5. Tests de bases de données non relationnelles
Les ingénieurs de test recherchent les requêtes traitées par la base de données. Il est fortement recommandé de vérifier les configurations et les paramètres de la base de données pour obtenir les performances souhaitées. Le processus de sauvegarde et de restauration des données est également essentiel car il évite la perte de données et rend le flux de récupération moins difficile.
La conception des scénarios de test dépend également des structures de base de données utilisées lors du développement de l’application Big Data, car différentes bases de données utilisent différents langages de script et de requête.
6. Tests d’entrepôt de données
Les tests BI (business intelligence) font partie des tests d’entrepôt de données. Il vous aide à maintenir l’intégrité des données et à assurer le fonctionnement transparent des opérations de traitement analytique en ligne (OLAP). Il est essentiel de valider les règles métier et la logique dans les colonnes et les lignes de l’entrepôt de données lors du test des applications Big Data.
7. Assurance qualité des mégadonnées
Avec les applications Big Data, il est difficile de maintenir une cohérence, une précision et un caractère unique des données, car les composants de l’application peuvent répliquer les données. Les ingénieurs de test de données doivent cependant exécuter différents tests pour s’assurer que les données sont de bonne qualité en utilisant le processus ETL (extraction, transformation et chargement) et techniques de modélisation des données.
Premiers pas avec les tests d’applications Big Data
Les plans et les étapes de test Big Data peuvent varier en fonction du processus métier, des exigences métier spécifiques à l’application et de l’architecture. Sur la base de nos expériences passées, nous avons répertorié ci-dessous certains des services courants de tests de niveau abstrait et d’assurance qualité pour le Big Data.
1. Conception de tests d’application Big Data
Vous devez attribuer les exigences de l’application Big Data à un responsable QA pendant la phase de conception. Assurez-vous que ces exigences sont claires, concises, complètes et mesurables. De plus, répertoriez les exigences fonctionnelles afin qu’elles puissent être davantage organisées pour former des user stories.
Un responsable QA est également responsable de la conception des suites de KPI de test, y compris la création, l’exécution, la couverture des tests, les défauts identifiés, les défauts rejetés et approuvés, les fuites de bogues et d’autres composants. En outre, vous devez lancer un plan d’atténuation des risques pour traiter et éliminer les risques potentiels lors des tests d’applications Big Data.
De même, vous devez définir des scénarios d’utilisation et planifier des réunions entre développement d’applications mobiles et les équipes de test afin que les ingénieurs de test et d’assurance qualité soient mieux équipés d’une solide compréhension du schéma de l’application. Cela permet de garantir une production de qualité.
2. Préparation des tests d’applications Big Data
Le processus de préparation des tests pour les applications Big Data peut varier en fonction du modèle d’approvisionnement de vos tests d’applications, en interne ou en sous-traitance.
Pour les tests d’applications Big Data en interne, le responsable de l’assurance qualité doit proposer une approche de test Big Data, une stratégie de test des applications Big Data, un plan de test, des estimations, les efforts requis, la formation des ressources actuelles et le recrutement de ressources supplémentaires.
Les tests d’automatisation sont également recommandés pour le Big Data tests de logiciels en raison de l’énorme volume de données et de l’architecture complexe. Il s’agit de la meilleure approche pour tester l’application au niveau fonctionnel, vérifier la qualité des données et évaluer les performances de l’application.
Vous pouvez également opter pour l’externalisation si vous manquez de ressources internes en matière d’assurance qualité. Tenez compte des facteurs suivants si vous choisissez d’externaliser la procédure de test :
- Expérience du fournisseur
- Examen des études de cas
- Pile technologique Big Data
- Ressources de test
- Équipes de tests opérationnels et analytiques
- Flexibilité et évolutivité
- Rentabilité
- Connaissances techniques et compétences du fournisseur
3. Lancement des tests d’applications Big Data
Vous pouvez lancer des tests d’applications Big Data après avoir configuré un environnement de test et un système de gestion des données de test. En pratique, il n’est pas possible de répliquer entièrement le côté production d’une application Big Data dans un environnement de test en raison de la taille de l’application. Par conséquent, considérez la capacité du stockage distribué et les hautes performances pour exécuter des tests à différentes échelles.
Outils de test du Big Data
Il existe une large gamme d’outils et de logiciels pour tester le Big Data. De nombreux outils de tests d’automatisation sont également utilisés pour s’intégrer à diverses plateformes telles que Teradata, Hadoop, MongoDB, AWS, etc. Vous avez également besoin Intégration DevOps pour soutenir le processus de livraison.
Différents outils répondent à des objectifs différents selon les différents scénarios d’application Big Data.
Voici quelques outils supplémentaires utilisés tout au long du processus de test.
Défis des tests Big Data
1. Virtualisation
La latence et le temps de chargement des machines virtuelles lors des tests Big Data ont un impact important sur les résultats des tests de performances de l’application.
2. Taille de l’ensemble de données
Les ensembles de données massifs nécessitent davantage d’efforts de test et une vérification plus rapide de volumes de données plus importants. Les tests d’automatisation et les tests d’applications multiplateformes constituent également un défi pour les ensembles de données volumineux.
3. Tests d’automatisation
Une expertise technique élevée est requise pour automatiser les tests Big Data. De plus, diverses exceptions peuvent survenir lors du test d’applications Big Data, que les outils d’automatisation ne peuvent pas gérer.
Les composants des applications Big Data peuvent appartenir à diverses technologies et tester chaque composant isolément peut constituer un défi de taille. Vous avez besoin de plusieurs outils pour effectuer minutieusement les tests des applications Big Data, car un seul outil ne peut généralement pas tester les flux de bout en bout de ces applications.
5. Environnement de test
Vous devez mettre en place un environnement de test spécial en raison de la grande taille de l’ensemble de données. De plus, la mise en place d’un environnement équivalent à la production n’est pas totalement réalisable.
Conclusion
Le Big Data, ses analyses et son utilisation ultérieure pour une prise de décision basée sur les données sont les éléments les plus importants de la réussite d’une entreprise dans un monde centré sur les données. Alors que les entreprises redoublent d’efforts pour développer des applications Big Data, les tests et l’assurance qualité des logiciels revêtent une importance encore plus grande en ce qui concerne les applications Big Data.
Cet article propose une manière complète de tester et de garantir un fonctionnement de haute qualité des logiciels grâce à des pratiques d’assurance qualité et de test. Xavor propose des services de tests Big Data aux entreprises du monde entier, notamment aux startups et aux entreprises Fortune 500.
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