Tools kiezen voor het automatiseren van het testen van datapijplijnen (deel 2) - DATAVERSITY

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

In deel een in deze blogpost hebben we beschreven waarom er veel uitdagingen zijn voor ontwikkelaars van tools voor het testen van datapijplijnen (complexiteit van technologieën, grote verscheidenheid aan datastructuren en -formaten, en de noodzaak om diverse CI/CD-pijplijnen te ondersteunen). Er zijn meer dan vijftien verschillende categorieën testtools beschreven die pijplijnontwikkelaars nodig hebben.

Deel twee gaat dieper in op deze complexiteiten en belicht de complexiteiten die universele testinstrumenten in de weg staan die kunnen worden toegepast op een grote verscheidenheid aan gegevenspijplijnen. Vervolgens schetsen we hoe u individuele testtools en -frameworks voor de datapijplijn kunt vinden die aan uw behoeften voldoen.

Overweeg opties voor raamwerken voor datapipeline-testtools

Wat zijn de praktische oplossingen voor de uitdagingen van eigenaren van datapijplijnen bij het selecteren van geautomatiseerde testtools ter ondersteuning van hun uiteenlopende testvereisten voor datapijplijnen?

De diversiteit en complexiteit van datamanagementsystemen kan het selecteren van geautomatiseerde testtools voor datapijplijnen lastig maken. Praktische oplossingen kunnen eigenaren van datapijplijnen echter helpen verstandige keuzes te maken.

Modulaire toolframeworks: In plaats van te kiezen voor één monolithisch hulpmiddel, kunt u beter modulaire raamwerken overwegen die plug-and-play-mogelijkheden mogelijk maken. Met deze raamwerken kunnen pijplijneigenaren specifieke testmodules of plug-ins integreren die zijn afgestemd op elke unieke technologie of vereiste. Het voordeel: Biedt flexibiliteit om zich aan te passen aan verschillende technologieën en kan eenvoudig worden uitgebreid naarmate pijpleidingcomponenten evolueren of veranderen.
Hybride gereedschapsselectie: In plaats van te zoeken naar één tool om alles te doen, kun je beter een combinatie van gespecialiseerde tools gebruiken. Gebruik bijvoorbeeld één tool voor realtime validatie van gegevensstromen en een andere voor batchverwerkingsvalidatie. Het voordeel: Het gebruik van de sterke punten van gespecialiseerde tools zorgt voor uitgebreide dekking en diepgaande inzichten in specifieke pijplijncomponenten.
Integratie van continue integratie en continue implementatie (CI/CD): kies voor testtools die naadloos integreren in bestaande CI/CD-pijplijnen. Dit zorgt ervoor dat geautomatiseerd testen een routineonderdeel wordt van de ontwikkelings- en implementatiecyclus. Het voordeel: Vergemakkelijkt de vroege detectie van problemen, gestroomlijnde implementatie en consistent testen gedurende de gehele ontwikkelingslevenscyclus.
Ondersteuning van de gemeenschap en leveranciers: Geef prioriteit aan tools die sterke community- of leveranciersondersteuning hebben. Actieve forums, regelmatige updates, uitgebreide documentatie en responsieve klantenondersteuning kunnen van cruciaal belang zijn, vooral wanneer u wordt geconfronteerd met unieke uitdagingen of wanneer u zich moet aanpassen aan nieuwere technologieën. Het voordeel: Garandeert een lange levensduur van de tool, tijdige hulp en toegang tot een verzameling kennis en oplossingen van ontwikkelaars en gebruikers.
Pilottesten en iteratieve evaluatie: Voordat u een engagement voor de lange termijn aangaat, moet u pilottests uitvoeren met potentiële tools op representatieve subsets van de datapijplijn. Deze directe evaluatie biedt inzicht in de mogelijkheden, beperkingen en compatibiliteit van tools met specifieke pijplijntechnologieën. Het voordeel: Vermindert het risico dat u een tool gebruikt die misschien niet goed bij u past, en zorgt ervoor dat de geselecteerde oplossing nauw aansluit bij de unieke eisen van de pijplijn.

Het integreren van oplossingen biedt een gestructureerde aanpak voor het gereedschapsselectiedilemma, waardoor eigenaren van datapijplijnen keuzes kunnen maken die tegemoetkomen aan hun onmiddellijke behoeften en vaak aanpasbaar en efficiënt blijven in het licht van toekomstige technologische evoluties.

Voor elk van deze categorieën is het opsporen van fouten van het allergrootste belang. Storingen of discrepanties in de gegevensverwerking kunnen tot aanzienlijke downstream-problemen leiden, waardoor bedrijfsbeslissingen of systeemactiviteiten die afhankelijk zijn van de gegevens in gevaar kunnen komen.

Workflows voor gegevenspijplijnen omvatten vele bewerkingen, van extractie en transformatie tot laden, validatie en monitoring. Dienovereenkomstig zijn er verschillende geautomatiseerde testtools ontworpen om tegemoet te komen aan de verschillende fasen en behoeften van deze workflows.

Plan een pad om automatiseringsoplossingen te testen

Bij het selecteren van tools is het van essentieel belang dat ze aansluiten op uw huidige en toekomstige behoeften. Het is vaak beter om een hulpmiddel te kiezen met meer mogelijkheden dan u momenteel nodig heeft, dan een hulpmiddel dat u snel zult ontgroeien.

Testdoelen definiëren: Vind het doel van elke potentiële testtool: validatie, regressie, prestaties, enz. Begrijp de reikwijdte en aard van uw gegevens: gestructureerd, ongestructureerd, realtime, batchgewijs.

Testvereisten definiëren: Definieer de gewenste functies van testtools en beslis vervolgens welke soorten tests nodig zijn: unit-, integratie-, end-to-end- en load-tests.

Categoriseer de vereiste functies en mogelijkheden:

Flexibiliteit: Zullen tools een breed scala aan gegevensformaten en -bronnen ondersteunen?
schaalbaarheid: Kunnen ze het verwachte datavolume beheren?
integratie: Kunnen ze eenvoudig worden geïntegreerd met uw bestaande systemen, bijvoorbeeld CI/CD-tools, dataplatforms en waarschuwingssystemen?
Usability: Zijn tools gebruiksvriendelijk of hebben ze een steile leercurve?
Gemeenschap en ondersteuning: Is er een sterke gemeenschap en/of officiële steun?

Geef een overzicht van de vereisten voor rapportage en analyse:

De beste testtools moeten gedetailleerde logboeken en analyses leveren, waardoor foutopsporing en inzicht in de testresultaten eenvoudig mogelijk zijn
Bepaal of de rapportage van de tool voldoet aan de behoeften van uw team

Beschrijf uw behoeften aan uitbreidbaarheid en maatwerk:

Controleer of u met de tool aangepaste plug-ins of extensies kunt schrijven
Zoek uit of u deze eenvoudig kunt aanpassen aan de veranderende eisen

Ontdek beschikbare tools

Het ontdekken van de tools van ontwikkelaars voor vergelijkbare datapijplijnen vereist onderzoek, netwerken en experimenteren. Hier is een systematische aanpak om u te helpen deze hulpmiddelen te vinden:

Onderzoek beschikbare tools: Begin met algemeen erkende testtools voor datapijplijnen zoals Apache JMeter, de ingebouwde testmogelijkheden van Apache Airflow, Great Expectations, etc. Overweeg tools die goed integreren met uw huidige tech-stack.

Industrieforums en communities:

Data-engineeringforums: Websites zoals Stack Overflow, Data Engineering op Reddit, GitHub en andere kunnen worden doorzocht met trefwoorden die verband houden met uw gegevensbronnen, transformaties en technologieën.
Conferentie vooruitgang: Bekijk de verslagen van conferenties zoals Strata Data, Spark + AI Summit. Ontwikkelaars presenteren vaak hun datapipelines en u kunt inzicht krijgen in de tools die zij gebruiken.

Netwerken:

Ontmoetingen: Woon of neem deel aan lokale data-engineering- of specifieke technologiebijeenkomsten. Interacties kunnen leiden tot inzichten over de gebruikte tools.

Workshops en conferenties: Woon workshops en conferenties bij gericht op data-engineering. Deze evenementen omvatten vaak casestudies, waar instrumenten en methodologieën worden besproken.

Leveranciers- en productwebsites: Veel leveranciers van tools publiceren casestudies of gebruikersverhalen. Neem deze door om te begrijpen hoe en waar hun tools worden gebruikt.

Open source-platforms: Platformen zoals GitHub of GitLab kunnen een schatkamer zijn. Zoek naar opslagplaatsen zoals uw pijplijn en onderzoek de tools en technologieën die zij gebruiken.

Industrierapporten: Industrie analyserapporten en enquêtes (zoals die van Gartner, Forrester en O'Reilly) bieden inzichten in populaire tools en technologieën.

Direct bereik: Vind bedrijven of teams die aan vergelijkbare datapijplijnen werken (via blogs en kranten) en neem rechtstreeks contact op, geef uitdrukking aan uw wederzijdse interesses en vraag om advies.

Leveranciersdocumentatie: Als u specifieke datatechnologieën of -platforms gebruikt (bijvoorbeeld AWS, Azure, Google Cloud), raadpleeg dan hun officiële documentatie en blogs voor best practices en aanbevolen tools voor het testen van de datapijplijn.

Intern netwerk: Uw collega's, vooral als u in een grotere organisatie werkt, hebben mogelijk inzichten of kennen misschien iemand die dat wel heeft.

Google geleerde: Zoeken naar academische en onderzoekspapers, bijvoorbeeld Google Scholaren voer relevante zoekwoorden in, zoals 'tools voor het testen van datapijplijnen', 'frameworks voor het testen van datapijplijnen' of 'best practices voor het testen van datapijplijnen'.

Adviesbureaus: Consultancybureaus die gespecialiseerd zijn in data-engineering of -analyse hebben vaak een brede kennis van verschillende tools en best practices in verschillende sectoren.

Trainingen en online cursussen: Online platforms bieden cursussen in data-engineering aan. In deze cursussen worden vaak tools en best practices genoemd; u kunt peilen welke tools populair of in opkomst zijn.

Blogs en nieuwsbrieven uit de branche: Volg blogs of nieuwsbrieven gericht op data-engineering of specifieke technologieën waarin u geïnteresseerd bent. Ze bespreken vaak tools, hun voor- en nadelen, en gebruiksscenario's. Sluit u aan bij online communities en forums die te maken hebben met data-engineering, datapipelines of uw specifieke databronnen (bijv. Hadoop, Spark, Kafka). Sites als Stack Overflow, Reddit of gespecialiseerde forums bespreken vaak de tools en praktijken die ontwikkelaars gebruiken.

GitHub en open-sourceprojecten: Zoek in GitHub-opslagplaatsen naar open-source datapijplijnprojecten of gerelateerde tools. Veel ontwikkelaars delen hun projecten openlijk en vermelden de tools die ze gebruiken in hun README-bestanden.

Beroepsverenigingen: Overweeg om lid te worden van beroepsverenigingen die verband houden met data-engineering of datawetenschap. Ze bieden vaak bronnen, webinars en netwerkmogelijkheden waarmee u populaire tools kunt ontdekken.

AI-chats: Vraag voorbeeld: “Ontwikkel een lijst met testtools voor de datapijplijn en beschrijf ze allemaal. De te vermelden tools zijn de tools die vaak worden aanbevolen voor datapijplijnprojecten. Tot de tools behoren onder meer tools voor het testen van databronnen en datatypen, datatransformaties, dataprofilering, data-extractie, data-opname en verificatie van de datakwaliteit. Overweeg de soorten tools die beschikbaar zijn bij toolleveranciers, Git-Hub en open bronnen."

Platformen voor gereedschapsvergelijking: Websites als G2, Capterra en IT Central Station bieden vergelijkingen van tools, inclusief gebruikersrecensies. U kunt de contexten waarin deze tools worden gebruikt vaak afleiden door de recensies te lezen.

Door een combinatie van de bovenstaande methoden te gebruiken en voortdurend op de hoogte te blijven van trends in de sector, kunt u inzicht krijgen in de testtools die ontwikkelaars van vergelijkbare datapijplijnen gebruiken.

Conclusie

In de enorme en complexe wereld van datapijplijnen kan de behoefte aan testtools die zowel nauwkeurig als alomvattend zijn niet worden ontkend. Hoewel het concept van universele testtools – tools die probleemloos kunnen worden geïntegreerd met elke denkbare datapijplijntechnologie – aantrekkelijk blijft. Het verwezenlijken ervan is niet eenvoudig vanwege de grote verscheidenheid aan technologieën, hun snelle evolutie en de inherente complexiteit van de taak.

In plaats van te zoeken naar oplossingen die op alle situaties van toepassing zijn, zou de nadruk moeten liggen op het vinden van gespecialiseerde tools of modulaire raamwerken die een combinatie van aanpassingsvermogen en diepgang bieden. Het implementeren van deze strategie garandeert uitgebreide tests die zijn afgestemd op precieze vereisten en maakt de weg vrij voor innovatie in testmethoden voor datapijplijnen.