Trong thế giới ngày nay bùng nổ dữ liệu, các ứng dụng dữ liệu lớn và triển khai của họ đang phát triển một cách đáng kể. Khi dữ liệu là trái tim của bất kỳ ứng dụng dữ liệu lớn, điều quan trọng là phải hiểu được đặc tính của dữ liệu lớn. Ba đặc điểm độc đáo nhất của dữ liệu lớn là 'Volume', 'Velocity’ và 'giống'. Và những dữ liệu này đi kèm trong các định dạng khác nhau từ nhiều kênh. Tất cả những yếu tố loại trừ quá trình phát triển và thử nghiệm các ứng dụng dữ liệu lớn. Hiểu biết đúng đắn của dữ liệu lớn là đặc điểm quan trọng cho một thử nghiệm thành công.
Tất cả các ứng dụng dữ liệu lớn là khác nhau về bản chất và độ phức tạp của họ. Và chúng ta phải nhớ rằng các ứng dụng dữ liệu lớn không thể so sánh với sự phát triển ứng dụng truyền thống. So the testing process is also very complex and challenging.
Following are some of the important points to be checked before defining the testing plan and procedure for big data applications.
- Source of data and its format
- Data volume and speed of data generation
- Test data preparation (sample and actual)
- Individual component testing
- Complete application testing
- Reliability, stability and performance of the application
Now, let us have a look at the emerging trends in the field of big data application testing.
Live data integration testing: In today’s big data application, the demand is to feed live data and get real time analysis. There are multiple sources of information, so the live integration is a complex task. The analysis is based on the live input data, so the companies should ensure clean and reliable data. The reliability and quality of data should be tested properly from source to destination.
Instant application deployment testing: Most of the big data applications are developed for predictive analytics. These analytics applications are dependent on instant data collection and deployment. The analytics insights from this larger volume of data (known as big data) are very important for business decisions. And the instant deployment is very critical for the success of ever changing business dynamics. So the testing of the application and the data is essential before live deployment.
Scalability testing: The data volume in any big data application is huge, so the trend in scalability testing is increasing day by day. The amount of data and its processing is a complex task. To support the increasing load, the application architecture should be tested properly with smart data samples. Scalability testing in a big data applications is a challenging task. The application should be able to scale up without compromising the performance.
Security testing: Security testing is another emerging trend in all big data applications. Big data applications mainly work on various types of data from different sources. So the security of this huge volume of data should be ensured while developing the application. The confidential data, which is processed on a big data platform, should not be exposed in public. To ensure data security and privacy, different mechanisms are applied in different layers. Proper testing is very important to prevent various security threats.
Performance testing: Performance of big data applications are critical, because they work on live data and provide analytics insight. So the performance testing of a big data application is essential with scalability support.
We have discussed different dimensions and trends in big data application testing. Hope this will help you to get an overview of big data testing.
