Bem-vindo ao nosso blog sobre técnicas de geração de dados de teste

Os testes de software têm uma ligação profunda com dados. Os dados são fundamentais para garantir que a funcionalidade do software opere exatamente como esperado.

Eles também são extremamente importantes para permitir que os testadores verifiquem e validem se o software atende aos requisitos do usuário.

Neste artigo, discutimos os conceitos básicos das técnicas de geração de dados de teste e como elas contribuem para o sucesso do processo de teste de software.

Vamos direto ao ponto?

O que é Dados de Teste e Geração de Dados de Teste?

Dados de teste, em termos simples, referem-se a qualquer forma documentada que seja útil para testar as funções de um programa de software. Segundo o Testbytes, dados de teste dizem respeito ao conjunto de informações que influenciam ou são influenciadas por determinadas implementações. Nesse sentido, o Testbytes identifica duas categorias amplas de dados de teste: dados de teste positivos e negativos.

Os dados de teste positivos são usados para validar comportamentos esperados. Eles podem envolver entradas específicas que devem gerar um resultado definido. Por outro lado, os dados de teste negativos são essenciais para avaliar a capacidade do software e como ele lida com entradas incomuns ou inesperadas.

A geração de dados de teste é um fator essencial para o sucesso das práticas de teste de software. O processo, como você pode imaginar, envolve a criação de conjuntos de dados destinados a validar softwares e aplicativos.

O Entry Journal Books afirma que os dados gerados podem ser “dados reais provenientes de operações anteriores ou dados artificiais criados para esse propósito”. Da mesma forma, o Testbytes concorda que a geração de dados de teste pode envolver dados reais ou artificialmente produzidos.

Independentemente da técnica ou da fonte utilizada, os dados gerados precisam estar alinhados com os casos de teste aos quais serão aplicados.

Técnicas de Geração de Dados de Teste

Vamos analisar as técnicas mais comuns utilizadas para gerar dados de teste.

Técnica Manual de Geração de Dados de Teste

Essa técnica segue um processo totalmente manual e exige envolvimento humano. É uma forma simples e direta de produzir dados de teste. Os dados gerados manualmente desempenham papéis importantes na validação de diversos cenários do software.

Tipos Comuns de Dados de Teste Gerados Manualmente

Entre os tipos mais comuns estão:

• Dados Nulos
• Dados Válidos
• Dados Inválidos

Eles são especialmente úteis durante testes de desempenho e testes padrão.

Vantagens da Geração Manual de Dados de Teste

• Permite que os testadores explorem suas habilidades de teste
• Ajuda testadores humanos a adquirirem experiência prática
• Exige apenas intervenção humana, sem depender de outras ferramentas

Desvantagens da Técnica Manual

• Pode ser muito lenta
• Sujeita a erros humanos
• Consome muito tempo
• Processo complexo
• Requer conhecimento de domínio

Técnica Automatizada de Geração de Dados de Teste

A técnica automatizada utiliza ferramentas de geração de teste que permitem obter resultados mais rápidos e precisos. Ela é especialmente eficaz para lidar com grandes volumes de dados.

Ferramentas comuns incluem Selenium, LeanFT e APIs de Web Services.

Vantagens da Geração Automatizada

• Alta velocidade na execução
• Maior precisão
• Capacidade de lidar com grandes volumes de dados
• Facilidade em adicionar novos dados durante os testes

Desvantagens

• Alto custo de implementação
• Curva de aprendizado elevada
• Exige testadores altamente capacitados

Técnica de Geração de Dados com Injeção no Back-end

Essa técnica adota uma abordagem diferente: utiliza servidores de back-end, como consultas SQL injetadas no banco de dados. O testador humano escreve as queries e as injeta diretamente na base.

A injeção de dados trabalha para preencher conjuntos de dados conforme os requisitos dos casos de teste.

É importante notar que essa técnica torna simples a atualização do banco de dados, permitindo o aumento rápido do volume de dados utilizados.

Vantagens

• Facilidade para aumentar o volume de dados
• Permite atualizar o banco com rapidez
• Exige poucas habilidades técnicas

Desvantagens

• Só pode ser usada no back-end
• Mais técnica do que o processo manual
• Exige conhecimento de domínio
• Banco de dados corrompido pode gerar resultados desastrosos

Técnica de Geração de Dados com Ferramentas de Terceiros

Essas ferramentas podem ser facilmente encontradas no mercado para criar e injetar dados de teste.

Ferramentas de terceiros são consideradas inteligentes porque analisam automaticamente os elementos relacionados aos testes antes de gerar os conjuntos de dados.

Utilizar tais ferramentas permite acessar volumes elevados de dados úteis e diversificados.

Principais Vantagens

• Alta precisão dos dados
• Capacidade de compreender automaticamente seu domínio de teste
• Tratamento de dados antigos ou históricos
• Exige pouco conhecimento prévio por parte do testador

Desvantagens

• Alto custo
• Limitação de uso dependendo da licença e compatibilidade

Técnica PathWise de Geração de Dados de Teste

Esta é uma das melhores e mais eficazes técnicas de geração de dados de teste. Ela oferece aos testadores um único caminho para seguir, em vez de vários caminhos simultâneos. Isso reduz a possibilidade de confusão e aumenta a eficiência e a precisão durante o processo de teste.

A técnica é altamente previsível e permite que os testadores expandam seus conhecimentos em diversas dimensões.

Com a técnica PathWise, o usuário deve inserir o programa que deseja testar e definir os critérios de teste — incluindo o caminho e o nível de cobertura desejados.

Existem vários métodos PathWise de geração de dados de teste. Cabe aos testadores escolherem o mais adequado conforme suas necessidades e o tipo de software que estão utilizando.

Muitas empresas de desenvolvimento de software que exploraram profundamente essa técnica relatam altos níveis de satisfação.

Top Cinco Ferramentas de Geração de Dados de Teste

A seguir, exploramos as cinco ferramentas mais poderosas e amplamente adotadas no mercado.

Test Sigma

O Test Sigma é uma plataforma de automação de testes que oferece uma das funcionalidades mais robustas para geração de dados de teste. Especialistas adoram essa ferramenta porque ela permite gerar dados de alta qualidade.

Com sua capacidade avançada de criação de dados, testadores conseguem simular diferentes cenários, o que se mostra extremamente útil durante testes de software.

Além disso, a ferramenta conta com uma interface intuitiva, projetada para ajudar testadores a alcançarem seus objetivos com facilidade.

Funcionalidades incluem

• Interface Intuitiva e Amigável
• Opções de Geração de Dados
• Personalização
• Segurança de Dados
• Integração Sem Complicações

Mostly AI

Esta é uma ferramenta altamente inovadora, impulsionada por tecnologia de Inteligência Artificial. Ela aproveita os benefícios do Machine Learning para alcançar resultados superiores. Graças a essas funcionalidades, a ferramenta consegue produzir dados sintéticos extremamente realistas e privados.

O Mostly AI utiliza inteligência artificial para gerar conjuntos de dados amplos e diversificados, que se aproximam muito de dados reais. Um dos pontos mais notáveis é que, mesmo oferecendo dados valiosos e amplos, a ferramenta mantém um forte compromisso com a privacidade dos dados.

Funcionalidades incluem

• Geração de Dados Sintéticos
• Personalização
• Preservação da Privacidade
• Escalabilidade
• Integração

DatProf

Outra ferramenta incrível de geração de dados de teste. Ela combina simplicidade com eficiência, garantindo a criação de dados representativos e de alta qualidade.

Sua interface é extremamente amigável, e sua capacidade de auxiliar testadores na criação de conjuntos de dados diversificados é impressionante.

Funcionalidades incluem

• Geração Baseada em Regras
• Geração Baseada em Padrões
• Geração Aleatória
• Geração de Dados em Massa
• Mascaramento de Dados
• Validação de Dados

EMS Data Generator

Se você busca uma das ferramentas mais impressionantes e completas do mercado, esta é a escolha ideal. O EMS Data Generator é poderoso, versátil e muito simples de usar.

A ferramenta permite gerar tanto dados realistas quanto personalizados em grandes volumes. Ela também suporta diferentes tipos e plataformas de banco de dados, garantindo flexibilidade ao testador.

Com ela, os usuários podem definir regras de geração e criar templates estruturados de forma prática.

Funcionalidades incluem

• Suporte Multiplataforma
• Geração de Dados Personalizáveis
• Randomização de Dados
• Mascaramento de Dados
• Geração de Scripts SQL
• Desempenho e Escalabilidade

RedGate SQL Data Generator

O RedGate SQL Data Generator encerra nossa lista das cinco principais ferramentas devido às suas funcionalidades amplas e poderosas. Ele simplifica, automatiza e oferece capacidades altamente eficientes.

Funcionalidades incluem

• Geração de Dados Consciente da Estrutura do Banco
• Diversidade na Criação de Dados
• Personalização e Definição de Restrições
• Mascaramento de Dados
• Alto Desempenho e Escalabilidade
• Integração

Principais Desafios das Técnicas de Geração de Dados de Teste

Gerar dados de teste pode ser um processo complexo. Em muitos casos, isso envolve lidar com desafios variados. Em algumas situações, o código utilizado durante os testes pode não refletir com precisão o código real executado em ambiente de produção.

Vamos analisar alguns dos desafios mais comuns enfrentados ao implementar técnicas de geração de dados de teste em códigos usados no setor.

Arrays e Ponteiros

Arrays e ponteiros apresentam estruturas semelhantes e criam desafios comuns. Durante a execução simbólica, esses tipos de dados complicam o processo, já que seus valores geralmente são desconhecidos.

Gerar entradas adequadas para arrays e ponteiros é desafiador, porque envolve determinar índices, estruturas e alocações. Essa complexidade aumenta ainda mais quando ocorre alocação dinâmica.

Objetos

Objetos, devido à sua natureza dinâmica, dificultam a geração de dados de teste. Esse desafio se torna ainda maior ao lidar com outros recursos da programação orientada a objetos.

O comportamento imprevisível em tempo de execução torna difícil prever qual parte do código será executada. Algumas técnicas, como mutação, têm sido exploradas para amenizar esse problema.

Loops

Loops que dependem de variáveis de entrada podem apresentar comportamentos distintos, o que torna a previsão do caminho a ser seguido extremamente desafiadora.

Todavia, se o loop operar com o mesmo comportamento diante de um determinado conjunto de entradas, ele não representa um obstáculo.

Algumas técnicas têm sido propostas para reduzir esses tipos de problemas.

Módulos

Um programa típico é composto por módulos, que por sua vez contêm funções. A geração de dados de teste para essas funções pode ser feita de duas maneiras:

Solução de Força Bruta

Consiste em inserir (inlining) as funções chamadas diretamente no código-alvo.

Analisando as Funções Chamadas

Outra abordagem é analisar primeiro as funções chamadas e gerar predicados de caminho para elas.

No entanto, vale notar que as empresas frequentemente não têm acesso ao código-fonte de todos os módulos, o que torna difícil realizar uma análise estática completa.

Caminhos Inviáveis

Gerar dados de teste para percorrer um caminho específico exige resolver um sistema de equações. Se nenhuma solução existir, esse caminho é considerado inviável.

O problema é que esse processo é limitado pela natureza indecidível dessas equações. Por esse motivo, geralmente se define um número máximo de iterações antes de declarar um caminho como inviável.

Satisfação de Restrições

A satisfação de restrições envolve encontrar uma solução que obedeça a todas as restrições impostas às variáveis.

A solução final deve ser um conjunto de valores que cumpra todas essas condições. Resolver problemas de satisfação de restrições é inerentemente difícil e, muitas vezes, sofre com implementações inadequadas.

Métodos como relaxamento iterativo e algoritmos genéticos são usados para tratar restrições em programas.

Nossa Conclusão sobre Técnicas de Geração de Dados de Teste

As técnicas de geração de dados de teste são fundamentais para garantir a confiabilidade de softwares.

De métodos manuais a ferramentas automatizadas e abordagens inovadoras, existem diversas formas de gerar dados de teste.

Embora desafios existam, a área continua evoluindo rapidamente, trazendo soluções cada vez melhores para os testadores.

Adotar essas técnicas e ferramentas é essencial para assegurar a qualidade de softwares em um cenário tecnológico em constante transformação.