数据集成过程与任何其他软件一样受害于自动化测试。然而，找到一个具备一套适合的自动测试的数据管道我的项目是常见的。即便一个我的项目有很多测试，它们通常也是非结构化的，不传播其目标，并且难以运行。一个特点数据管道开发是频繁公布高质量数据，以取得用户反馈和承受。在每次数据管道迭代完结时，预计下一阶段的数据都是高质量的。自动测试对于数据管道的集成测试至关重要。在高度迭代和适应性强的开发环境中，手动测试是不切实际的。手动数据测试的次要问题首先，它破费的工夫太长，是管道频繁交付的要害克制因素。次要依赖手动测试的团队最终会将测试推延到专门的测试期，容许谬误积攒。其次，手动数据管道测试不足以进行回归测试。数据管道测试的自动化须要初步布局和继续的怠惰，但一旦技术团队采纳自动化，我的项目的胜利就更有保障。数据管道的变体提取、转换和加载（ETL）提取、加载和转换（ELT）数据湖，数据仓库管道实时管道机器学习管道用于测试自动化思考的数据管道组件数据管道由几个组件组成，每个组件负责特定工作。数据管道的元素包含：数据起源：数据的起源数据摄取：从数据源收集数据的过程数据转换：将收集的数据转换为可用于进一步剖析的格局的过程数据验证 / 验证：确保数据精确和统一的过程数据存储：将转换和验证的数据存储在数据仓库或数据湖中的过程数据分析：剖析存储数据以识别模式、趋势和见解的过程自动化数据管道测试的最佳实际什么以及何时自动化（甚至如果您须要自动化）是测试（或开发）团队的要害决策。为自动化抉择适合的产品个性在很大水平上决定了自动化的胜利。在自动测试数据管道时，最佳实际包含：定义明确而具体的测试指标：在开始测试之前，必须定义您心愿通过测试实现的指标。这样做将帮忙您创立无效、高效的测试，提供有价值的见解。测试数据管道的所有工作流程：数据管道通常由几个组件组成：数据摄取、解决、转换和存储。重要的是要测试每个组件，以确保数据通过管道的适当和安稳流动。应用可信的测试数据：在测试数据管道时，应用模仿事实世界场景的事实数据很重要。这将有助于辨认解决不同数据类型时可能呈现的任何问题。应用无效的工具实现自动化：这能够通过测试框架和工具来实现。定期监控管道：即便在测试实现后，也必须定期监控管道，以确保其按预期工作。这将有助于在问题成为关键问题之前辨认它们。让利益相关者参加：让数据分析师、数据工程师和业务用户等利益相关者参加测试过程。这将有助于确保测试对所有利益相关者都具备相关性和价值。保护文档：保护形容测试、测试用例和测试后果的文档很重要。这将有助于确保测试能够随着工夫的推移进行复制和保护。小心；应防止主动更改不稳固特色。明天，任何已知的业务工具或一组办法 / 流程都不能被视为数据管道的残缺端到端测试。思考您的测试自动化指标数据管道测试自动化被形容为应用工具来管制 1）测试执行，2）将理论后果与预测后果进行比拟，以及 3）设置测试先决条件和其余测试管制和测试报告性能。一般来说，测试自动化波及应用正式测试过程的现有手动过程自动化。尽管手动数据管道测试能够揭示许多数据缺点，但它们既费劲又耗时。此外，手动测试在检测某些缺点方面可能有效。数据管道自动化波及开发测试程序，否则必须手动执行。一旦测试自动化，它们能够疾速反复。对于使用寿命长的数据管道来说，这通常是最具老本效益的办法。在管道的生命周期中，即便是小的修复或加强也可能导致之前工作的性能中断。在数据管道开发中集成自动化测试带来了一系列独特的挑战。以后的自动化软件开发测试工具不容易适应数据库和数据管道我的项目。各种各样的数据管道架构使这些挑战进一步复杂化，因为它们波及多个数据库，须要对数据提取、转换、加载进行非凡编码，数据清理、数据聚合和数据丰盛。测试自动化工具可能很低廉，通常与手动测试一起应用。然而，从久远来看，它们可能会变得具备老本效益，特地是在回归测试中重复应用时。测试自动化的频繁候选者 BI 报告测试商业、政府合规数据聚合解决数据清理和归档数据品质测试数据对账（例如，从源到指标）数据转换尺寸表数据加载端到端测试 ETL，ELT 验证和验证测试事实表数据加载文件 / 数据加载验证增量负载测试负载和可扩展性测试短少文件、记录、字段性能测试援用完整性回归测试平安测试源数据测试和剖析分期，ODS 数据验证单元、集成和回归测试因为解决的复杂性以及应验证的源和指标的数量，这些测试的自动化可能是必要的。对于大多数我的项目，数据管道测试过程旨在验证和施行数据品质。明天可用的各种数据类型带来了测试挑战明天有各种各样的数据类型，从文本、数字和日期等传统结构化数据类型到音频、图像和视频等非结构化数据类型。此外，各种类型的半结构化数据，如 XML 和 JSON，被宽泛用于 Web 开发和数据交换。随着物联网（IoT）的呈现，各种数据类型激增，包含传感器数据、地位数据和机器对机器通信数据。随着这些数据类型的提取和转换，如果没有适当的工具，测试可能会变得更加简单。这导致了新的数据管理技术和剖析技术，如流解决、边缘计算和实时剖析。图 1 显示了当今宽泛应用的数据类型示例。在测试所需的转换是否正确执行时，大量代表了挑战。因而，数据业余人员必须精通宽泛的数据类型，并可能适应测试新兴趋势和技术。评估管道组件以进行可能的自动测试麻利和其余古代开发的一个要害因素是自动化测试。咱们能够将这种意识利用于数据管道。数据管道测试的一个重要方面是，执行的测试数量将持续减少，以查看减少的性能和保护。图 2 显示了能够在数据管道中利用测试自动化的许多畛域。
图 2：从数据管道的开始到完结测试“热点”在施行测试自动化时，数据能够从源层通过数据管道解决跟踪到数据管道中的负载，最初到前端应用程序或报告。假如在前端应用程序或报告中发现损坏的数据。在这种状况下，主动套件的执行能够帮忙更快地确定单个问题是否位于数据源、数据管道流程、新加载的数据管道数据库 / 数据集市或商业智能 / 剖析报告中。强调疾速辨认简单数据管道架构中的数据和性能问题，为进步开发效率、缩短构建周期和满足公布规范指标提供了一个要害工具。决定自动化的测试类别窍门是确定什么应该自动化以及如何解决每项工作。自动化测试时应思考一系列问题，例如：自动化测试的老本是多少？谁负责测试自动化（例如，开发、QA、数据工程师）？应该应用哪些测试工具（例如开源、供应商）？所选工具会满足所有冀望吗？测试后果将如何报告？谁来解释测试后果？测试脚本将如何保护？咱们将如何组织脚本以不便和精确拜访？图 3 显示了理论我的项目教训中手动与主动测试用例的持续时间（测试执行、缺点辨认和报告）示例。
图 3：比拟手动和自动测试执行持续时间。主动数据管道测试旨在涵盖加载数据管道的最要害性能——源数据和指标数据的同步和对账。自动化测试的益处和局限性 测试自动化挑战报告测试：通过自动化测试商业智能或剖析报告数据复杂性：数据管道测试通常波及简单的数据结构和转换，这些构造和转换可能具备挑战性的自动化，并且须要专业知识。管道复杂性：数据管道可能很简单，可能波及多个解决阶段，这可能对测试和调试具备挑战性。此外，对管道一部分的更改可能会在上游产生意想不到的结果。测试自动化的益处更快地执行测试用例：自动化可能会放慢测试场景的施行。创立一个可重用的测试套件：一旦测试脚本与自动化工具一起运行，它们就能够备份，以便于回顾和重用。简化测试报告：许多自动化工具的一个乏味性能是它们可能生成报告和测试文件。这些性能精确示意数据状态，明确辨认缺点，并用于合规性审计。缩小人员配备和返工老本：在纠正缺点后，花在手动测试或从新测试上的工夫能够花在 IT 部门内的其余动作上。潜在的局限性不能齐全取代手动测试：尽管自动化可用于各种应用程序和测试用例，但它不能齐全取代手动测试。简单的测试用例依然存在，自动化不会捕捉所有内容，对于用户验收测试，最终用户通常必须手动执行测试。因而，在此过程中正确联合主动和手动测试至关重要。工具老本：商业测试工具可能很低廉，这取决于它们的大小和性能。从外表上看，企业可能会将此视为不必要的老本。然而，仅重复使用就能迅速使其成为一项资产。培训老本：测试人员不仅应该承受编程培训，还应该安顿自动测试。自动化工具应用起来可能很简单，可能须要用户培训。自动化须要布局、筹备和专用资源：自动化测试的胜利次要取决于准确的测试要求和测试开始前测试用例的精心开发。可怜的是，测试用例开发依然次要是一个手动过程。因为每个组织和数据管道应用程序都是举世无双的，许多主动测试工具不会创立测试用例。数据管道测试自动化入门并非所有数据管道测试都适宜自动化。评估上述情况，以确定哪些类型的自动化将有利于您的测试过程，以及须要多少。评估您的测试要求，并确定能够通过自动测试实现的效率收益。投入大量工夫进行回归测试的数据管道团队将受害最大。为自动测试开发一个商业案例。IT 必须首先提出理由，向企业传播价值。评估选项。在评估 IT 部门的以后状态和要求后，确定哪些工具与组织的测试流程和环境保持一致。选项可能包含供应商、开源、外部或混合工具。论断随着测试自动化迅速成为手动测试的重要替代品，越来越多的企业正在寻找工具和策略来胜利施行自动化。这导致了基于 Appium、Selenium、Katalon Studio 和其余许多工具的测试自动化工具的显著增长。然而，数据管道和数据工程师、BI 和质量保证团队必须具备正确的编程技能能力充分利用这些自动化工具。许多 IT 专家预测，测试人员和开发人员之间的常识差距必须并且将会一直放大。与传统的手动办法相比，主动数据管道测试工具能够显著缩小测试代码的工夫。随着数据管道开发能力的一直进步，对更全面和古代的自动化数据测试的需要也在减少。更多内容请关注 OushuDB 小课堂