大数据测试的主要包括哪些内容,大数据测试软件测评中心有哪些?

2023-08-30

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软件测试-大数据


从测试手段来区分:功能测试性能测试、自动化测试、安全测试、接口测试就有多种。

那么大数据测试到底测啥以及如何测,非常遗憾的告诉伙伴们,目前业界没有通用的方法定义大数据测试,本篇借鉴传统测试的思想跟大伙一起探讨下大数据测试的范围。


一、传统测试范畴的定义

ISO9126软件质量模型标准定义了软件评估的6大特性分别是:功能性、易用性、可靠性、效率性、可维护性、可移植性,也就意味着软件测试基本上围绕着这6个特性展开。

二、大数据的功能性与易用性

我们借鉴ISO9126软件质量模型,看看大数据的功能性、易用性需考虑方面。

1、功能性

说明:ISO9126 里面指满足需求文档和相关标准能力,分别从适合性、准确性、互操作性、保密安全性、功能的依从性去定义,好比测试一台手机:确保它功能完整(能打电话、发短信、运行app、拍照…),满足用户日常的需求,并且符合互操作性(确保打电话的时能运行手机上的app),发出去的短信传输过程是通过加密、安全的,并且该手机的功能在国际上具备一定的规范一致性。

2、数据全面性

质疑下拿到的爬虫数据对应的友商是否全面,除了友商A的数据应该获取,友商B、C、D的数据是否有考虑;每个友商选取的对标门店是否具有代表性,需考虑;通常在需求评审阶段提出。

3 、数据完整性

质疑拿到的数据是否完整,这里完整指:

数据确保指定时间范围内每天有数据,排除被风控了的情况;

数据是否重复,例:同1条URL对应2条结果数据;

4 、数据合理性

质疑拿到的数据是否符合数据库规定类型、以及是否出现出现异常值;

5、 数据准确性

质疑拿到数据的结果表与数据源头表是否一致,可能源表经过A -> B -> C处理后得到结果表,所以需要验证整个过程数据是否失真,确保数据的准确与一致。

6 、安全性验证

对于某些敏感的数据往往需要考虑其安全性,可以是从获取数据的方式,也可以是数据本身安全性上。

7、易用性验证

确保数据获取的过程顺畅,如果数据需要通过很多命令执行并且连接多个环境才能获取到,这样的数据易用性则不强,以及每个指定的一定能被人所理解。

三、大数据的可靠性与效率

同样的当处理大数据的平台出现不可预知的错误时,或者数据处理变慢时,我们得有一些处理方案让其能短时间内恢复,或者即便恢复不了也有一些应急的方案,让其不影响到整个链路的上下游,这里其实就是对处理大数据的平台可靠性与效率性的保证。


标签:大数据测试、大数据功能测试

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