Eszközök kiválasztása az adatcsővezeték tesztelésének automatizálásához (2. rész) – DATAVERSITY

Újra kiadta Platón

Követő: 0

In első rész Ennek a blogbejegyzésnek a részében leírtuk, hogy miért van sok kihívás az adatfolyam-tesztelő eszközök fejlesztői számára (a technológiák összetettsége, az adatstruktúrák és -formátumok sokfélesége, valamint a különféle CI/CD-folyamatok támogatásának szükségessége). Több mint 15 különböző teszteszköz-kategóriát írtak le, amelyekre a folyamatfejlesztőknek szükségük van.

A második rész ezeket a bonyolultságokat vizsgálja, és kiemeli azokat a bonyodalmakat, amelyek az univerzális tesztelési eszközök útjában állnak, és amelyek a legkülönfélébb esetekben alkalmazhatók. adatvezetékek. Ezután felvázoljuk, hogyan találhat egyedi adatfolyam-tesztelési eszközöket és keretrendszereket, amelyek megfelelnek az Ön igényeinek.

Fontolja meg a Data Pipeline Test Tool keretrendszerének lehetőségeit

Melyek a valós megoldások az adatfolyam-tulajdonosok kihívásaira, amikor automatizált teszteszközöket választanak a különféle adatfolyam-tesztelési követelményeik támogatására?

Az adatkezelési rendszerek sokfélesége és bonyolultsága kihívást jelenthet az automatizált teszteszközök kiválasztásának adatfolyamokhoz. A gyakorlati megoldások azonban segíthetik az adatfolyam-tulajdonosokat a bölcs döntések meghozatalában.

Moduláris szerszámkeretek: Ahelyett, hogy egyetlen monolitikus eszközt választana, fontolja meg a moduláris keretrendszert, amely lehetővé teszi a plug-and-play képességeket. Ezek a keretrendszerek lehetővé teszik a folyamattulajdonosok számára, hogy egyedi tesztelési modulokat vagy beépülő modulokat integráljanak az egyes egyedi technológiákhoz vagy követelményekhez. Az előny: Rugalmasságot biztosít a különféle technológiákhoz való alkalmazkodáshoz, és könnyen bővíthető a csővezeték összetevőinek fejlődésével vagy változásával.
Hibrid szerszám kiválasztása: Ahelyett, hogy egyetlen eszközt keresne az egészhez, használja a speciális eszközök kombinációját. Például használjon egy eszközt a valós idejű adatfolyam-ellenőrzéshez, egy másikat pedig a kötegelt feldolgozás ellenőrzéséhez. Az előny: A speciális eszközök erősségeinek felhasználása átfogó lefedettséget és mély betekintést biztosít az egyes csővezeték-összetevőkbe.
Folyamatos integráció és folyamatos telepítés (CI/CD) integráció: olyan tesztelőeszközöket válasszon, amelyek zökkenőmentesen integrálódnak a meglévő CI/CD folyamatokba. Ez biztosítja, hogy az automatizált tesztelés a fejlesztési és telepítési ciklus rutinszerű részévé váljon. Az előny: Lehetővé teszi a problémák korai felismerését, az egyszerűsített telepítést és a következetes tesztelést a fejlesztési életciklus során.
Közösségi és szállítói támogatás: Részesítse előnyben azokat az eszközöket, amelyek erős közösségi vagy szállítói támogatással rendelkeznek. Az aktív fórumok, a rendszeres frissítések, a kiterjedt dokumentáció és a rugalmas ügyfélszolgálat kulcsfontosságú lehet, különösen akkor, ha egyedi kihívásokkal kell szembenéznie, vagy alkalmazkodni az újabb technológiákhoz. Az előny: Biztosítja az eszköz hosszú élettartamát, időbeni segítséget, valamint hozzáférést biztosít a fejlesztők és a felhasználók tudásbázisához és megoldásaihoz.
Pilot tesztelés és iteratív értékelés: Hosszú távú kötelezettségvállalás előtt végezzen kísérleti teszteket potenciális eszközökkel az adatfolyam reprezentatív részhalmazain. Ez a közvetlen értékelés betekintést nyújt az eszközök képességeibe, korlátaiba és az egyes folyamattechnológiákkal való kompatibilitásba. Az előny: Csökkenti annak a kockázatát, hogy elköteleződik egy esetleg nem megfelelő szerszám mellett, biztosítva, hogy a kiválasztott megoldás szorosan illeszkedjen a csővezeték egyedi igényeihez.

A megoldások beépítése strukturált megközelítést kínál az eszközválasztási dilemmához, lehetővé téve az adatfolyam-tulajdonosok számára, hogy olyan döntéseket hozzanak, amelyek kielégítik közvetlen szükségleteiket, és gyakran alkalmazkodóképesek és hatékonyak maradnak a jövőbeli technológiai fejlődéssel szemben.

Ezen kategóriák mindegyikénél kiemelten fontos a hibák feltárása. Az adatfeldolgozás során fellépő hibák vagy eltérések jelentős downstream problémákhoz vezethetnek, amelyek potenciálisan veszélyeztethetik az adatokon alapuló üzleti döntéseket vagy rendszerműveleteket.

Az adatfolyam munkafolyamatai számos műveletet felölelnek, a kinyeréstől és átalakítástól a betöltésig, érvényesítésig és figyelésig. Ennek megfelelően különféle automatizált teszteszközöket úgy terveztek, hogy kielégítsék e munkafolyamatok különböző szakaszait és igényeit.

Tervezze meg az automatizálási megoldások tesztelésének útját

Az eszközök kiválasztásakor elengedhetetlen annak biztosítása, hogy azok megfeleljenek jelenlegi és közeljövőbeli igényeinek. Gyakran jobb olyan eszközt választani, amely nagyobb képességekkel rendelkezik, mint amennyire jelenleg szüksége van, mintsem olyat, amelyet hamarosan kinő.

Határozza meg a tesztelési célokat: Keresse meg az egyes lehetséges teszteszközök célját: érvényesítés, regresszió, teljesítmény stb. Értse meg az adatok körét és jellegét: strukturált, strukturálatlan, valós idejű, kötegelt.

Határozza meg a tesztelési követelményeket: Határozza meg a tesztelőeszközök kívánt jellemzőit, majd döntse el a szükséges teszttípusokat: egység, integráció, végponttól végpontig és terhelési tesztelés.

Kategorizálja a szükséges funkciókat és képességeket:

Rugalmasság: Támogatják-e az eszközök az adatformátumok és -források széles skáláját?
skálázhatóság: Kezelhetik az elvárt adatmennyiséget?
Integráció: Könnyen integrálhatók a meglévő rendszerekkel, pl. CI/CD eszközökkel, adatplatformokkal és riasztórendszerekkel?
használhatóság: Felhasználóbarátak az eszközök, vagy meredek a tanulási görbéjük?
Közösség és támogatás: Van-e erős közösség és/vagy hivatalos támogatás?

Ismertesse a jelentéskészítésre és az elemzésre vonatkozó követelményeket:

A legjobb tesztelőeszközöknek részletes naplókat és elemzéseket kell biztosítaniuk, lehetővé téve a könnyű hibakeresést és a teszteredmények megértését.
Döntse el, hogy az eszköz jelentései megfelelnek-e csapata igényeinek

Ismertesse a bővíthetőségre és testreszabhatóságra vonatkozó igényeit:

Ellenőrizze, hogy az eszköz lehetővé teszi-e egyéni bővítmények vagy bővítmények írását
Gondolja át, hogy könnyen módosíthatja-e a változó követelményeknek megfelelően

Fedezze fel az elérhető eszközöket

A fejlesztők eszközeinek felfedezése hasonló adatfolyamokhoz kutatást, hálózatépítést és kísérletezést igényel. Íme egy szisztematikus megközelítés, amely segít megtalálni ezeket az eszközöket:

A rendelkezésre álló eszközök kutatása: Kezdje az adatfolyamokhoz széles körben elismert tesztelőeszközökkel, mint például az Apache JMeter, az Apache Airflow beépített tesztelési képességei, a Great Expectations stb. Fontolja meg azokat az eszközöket, amelyek jól integrálhatók a jelenlegi technológiai verembe.

Iparági fórumok és közösségek:

Adatmérnöki fórumok: Az olyan webhelyeken, mint a Stack Overflow, a Data Engineering on Reddit, a GitHub és mások, az adatforrásokhoz, átalakításokhoz és technológiákhoz kapcsolódó kulcsszavak használatával lehet keresni.
Konferenciakötet: Tekintse át az olyan konferenciák anyagát, mint a Strata Data, a Spark + AI Summit. A fejlesztők gyakran bemutatják adatfolyamaikat, és Ön betekintést nyerhet az általuk használt eszközökbe.

Hálózat:

Találkozók: Vegyen részt helyi adatmérnöki vagy speciális technológiai találkozókon, vagy csatlakozzon hozzájuk. Az interakciók betekintést nyerhetnek a használt eszközökbe.

Workshopok és konferenciák: Vegyen részt műhelyeken és konferenciákon, amelyek az adatkezeléssel foglalkoznak. Ezeken az eseményeken gyakran szerepelnek esettanulmányok, ahol megvitatják az eszközöket és a módszertanokat.

Szállítók és termékek weboldalai: Számos eszközszállító tesz közzé esettanulmányokat vagy felhasználói történeteket. Nézze át ezeket, hogy megértse, hogyan és hol használják eszközeiket.

Nyílt forráskódú platformok: Az olyan platformok, mint a GitHub vagy a GitLab, kincsesbánya lehetnek. Keressen olyan adattárakat, mint például a csővezeték, és vizsgálja meg az általuk használt eszközöket és technológiákat.

Iparági jelentések: Ipar elemző jelentések és a felmérések (mint például a Gartner, a Forrester és az O'Reilly felmérései) betekintést nyújtanak a népszerű eszközökbe és technológiákba.

Közvetlen elérhetőség: Keressen olyan cégeket vagy csapatokat, amelyek hasonló adatfolyamokon dolgoznak (blogokon és papírokon keresztül), és forduljon közvetlenül, kifejezve kölcsönös érdeklődését és tanácsot kérve.

Szállítói dokumentáció: Ha meghatározott adattechnológiákat vagy platformokat (pl. AWS, Azure, Google Cloud) használ, tekintse meg hivatalos dokumentációjukat és blogjaikat a bevált módszerekért és az adatfolyam-tesztelés javasolt eszközeiért.

Belső hálózat: Munkatársaid, különösen, ha Ön egy nagyobb szervezetben dolgozik, rendelkezhetnek meglátásokkal, vagy ismerhetnek valakit, aki igen.

Google ösztöndíjas: Keressen tudományos és kutatási dokumentumokat, pl. Google Scholar, és adjon meg releváns kulcsszavakat, például „adatfolyamat tesztelő eszközök”, „adatfolyam-tesztelési keretrendszerek” vagy „adatfolyamat-tesztelési bevált módszerek”.

Tanácsadó cégek: Az adattervezésre vagy -elemzésre szakosodott tanácsadó cégek gyakran széles körben ismerik az iparágak különböző eszközeit és bevált gyakorlatait.

Képzések és online tanfolyamok: Az online platformok adatmérnöki kurzusokat kínálnak. Ezek a kurzusok gyakran említenek eszközöket és bevált gyakorlatokat; felmérheti, mely eszközök népszerűek vagy feltörekvőek.

Iparági blogok és hírlevelek: Kövessen olyan blogokat vagy hírleveleket, amelyek az adatkezelésre vagy az Önt érdeklő konkrét technológiákra összpontosítanak. Gyakran tárgyalják az eszközöket, azok előnyeit és hátrányait, valamint használati eseteket. Csatlakozzon online közösségekhez és fórumokhoz, amelyek az adatkezeléssel, az adatfolyamokkal vagy az Ön konkrét adatforrásaival (pl. Hadoop, Spark, Kafka) kapcsolatosak. Az olyan webhelyek, mint a Stack Overflow, a Reddit vagy a speciális fórumok gyakran megvitatják a fejlesztők által használt eszközöket és gyakorlatokat.

GitHub és nyílt forráskódú projektek: Keressen a GitHub adattáraiban nyílt forráskódú adatfolyam-projekteket vagy kapcsolódó eszközöket. Sok fejlesztő nyíltan megosztja projektjeit, és megemlíti az általa használt eszközöket a README fájljaiban.

Professzionális egyesületek: Fontolja meg a csatlakozást az adatmérnökséggel vagy adattudományokkal kapcsolatos szakmai szövetségekhez. Gyakran biztosítanak olyan forrásokat, webináriumokat és hálózati lehetőségeket, amelyek segíthetnek felfedezni a népszerű eszközöket.

AI chat: Lekérdezési példa: „Készítsen listát az adatfolyam-tesztelő eszközökről, és írja le mindegyiket. A listázandó eszközök az adatfolyam-projektekhez gyakran ajánlottak. Az eszközöknek tartalmazniuk kell az adatforrások és adattípusok tesztelésére, az adatátalakításokra, az adatprofilok kialakítására, az adatkinyerésre, az adatfeldolgozásra és az adatminőség ellenőrzésére szolgáló eszközöket. Fontolja meg az eszközszállítóktól, a Git-Hubtól és a nyílt forrásokból elérhető eszközök típusait."

Eszköz-összehasonlító platformok: Az olyan webhelyek, mint a G2, a Capterra és az IT Central Station, összehasonlítják az eszközöket, beleértve a felhasználói véleményeket is. A vélemények elolvasásával gyakran következtethet arra, hogy milyen összefüggésekben használják ezeket az eszközöket.

A fenti módszerek kombinációjával és az iparági trendekkel való folyamatos frissítéssel megértheti, hogy a hasonló adatfolyamokat fejlesztők milyen teszteszközöket használnak.

Következtetés

Az adatfolyamok hatalmas és összetett világában tagadhatatlan, hogy szükség van precíz és átfogó tesztelési eszközökre. Bár az univerzális tesztelőeszközök koncepciója – amelyek minden elképzelhető adatvezeték-technológiával probléma nélkül integrálhatók – továbbra is vonzóak. Ennek megvalósítása nem könnyű a technológiák sokfélesége, gyors fejlődésük és a feladat összetettsége miatt.

Ahelyett, hogy olyan megoldásokat keresnénk, amelyek minden helyzetre érvényesek, a hangsúlyt a speciális eszközök vagy moduláris keretek megtalálására kell összpontosítani, amelyek az alkalmazkodóképesség és a mélység kombinációját biztosítják. Ennek a stratégiának a megvalósítása garantálja a pontos követelményekhez szabott kimerítő tesztelést, és megnyitja az utat az adatfolyam-tesztelési módszerek innovációja előtt.