tekhniki generatsii testovykh dannykh: vvedenie v osnovy

Что такое тестовые данные и генерация тестовых данных?

Проще говоря, тестовые данные — это любая задокументированная информация, используемая для проверки работы программного обеспечения.

Как утверждает Testbytes, тестовые данные представляют собой набор информации, которая либо влияет на выполнение программы, либо зависит от её поведения. На этой основе выделяют две основные категории тестовых данных — позитивные и негативные.

Позитивные тестовые данные применяются для проверки корректной работы функций программы. Например, при вводе определённых данных система должна выдать ожидаемый результат.

Негативные тестовые данные, наоборот, помогают понять, как система реагирует на неожиданные или некорректные входные значения. Это важно для проверки устойчивости, безопасности и надёжности программного продукта.

Теперь перейдём к генерации тестовых данных — важнейшему этапу, без которого невозможно успешное тестирование.
Под этим процессом подразумевается создание наборов данных, которые используются для проверки программных приложений.

По данным The Entry Journal Books, сгенерированные данные могут быть либо реальными (взятыми из предыдущих операций), либо искусственными, созданными специально для тестирования.

Схожего мнения придерживается и Testbytes, отмечая, что тестовые данные могут быть собраны из реальных источников или сгенерированы искусственно, в зависимости от целей и методов тестирования.

Однако вне зависимости от того, каким способом получены тестовые данные — важно, чтобы они соответствовали тест-кейсам, с которыми будут использоваться. Только в этом случае тестирование даст точные и надёжные результаты.

Техники генерации тестовых данных

Теперь давайте рассмотрим самые распространённые техники и инструменты генерации тестовых данных.

Ручная техника генерации тестовых данных

Этот метод основан на вручную выполняемом процессе, где ключевую роль играет участие человека.
Он является простым и понятным, а полученные данные часто становятся основой для проверки различных сценариев работы программного обеспечения.

Наиболее распространённые типы вручную создаваемых тестовых данных

К основным видам вручную создаваемых тестовых данных относятся:

• Null (пустые данные) — используются для проверки реакции системы на отсутствие ввода.
• Valid (корректные данные) — применяются для проверки правильной работы программы при ожидаемых условиях.
• Invalid (некорректные данные) — помогают определить, как система реагирует на неправильные или неожиданные значения.

Эти типы данных особенно важны при проведении функциональных и нагрузочных тестов, а также при оценке стабильности и стандартов качества.

Преимущества ручной техники генерации тестовых данных

Позволяет тестировщикам развивать свои профессиональные навыки
Даёт возможность получить дополнительные знания и опыт во время тестирования
Не требует сложных инструментов — достаточно человеческого участия

Недостатки ручной техники генерации тестовых данных

Процесс может быть медленным и трудоёмким
Имеет высокий риск человеческих ошибок
Затратен по времени, особенно при больших объёмах данных
Требует глубоких знаний домена для эффективного проведения теста

втоматизированная техника генерации тестовых данных

Автоматизированная техника генерации тестовых данных основана на использовании специализированных инструментов, которые позволяют получать быстрые, точные и воспроизводимые результаты.
Такой подход особенно эффективен, когда речь идёт о больших объёмах данных и необходимости их регулярного обновления.

Популярные инструменты автоматизированной генерации тестовых данных

Наиболее распространёнными инструментами автоматизации являются:

• Selenium / LeanFT — применяются для веб-приложений, позволяют создавать сценарии тестирования и автоматически генерировать данные.

• Web Services APIs — используются для интеграционных тестов, обеспечивая передачу и обработку данных между различными системами.

Эти инструменты помогают минимизировать ручной труд и ускорить процесс подготовки тестовой среды.

Преимущества автоматизированной генерации тестовых данных

Высокая скорость выполнения — процесс требует значительно меньше времени по сравнению с ручным подходом
Точность и надёжность результатов — минимизируется влияние человеческого фактора
Поддержка больших объёмов данных — подходит для комплексных тестов и масштабных систем
Гибкость — можно легко добавлять новые данные к уже существующим наборам во время тестирования

Недостатки автоматизированной генерации тестовых данных

Высокая стоимость внедрения — инструменты и настройка требуют инвестиций
Сложность понимания внутренних процессов системы — автоматизация может скрывать детали, которые важно учитывать при ручном анализе
Необходимость квалифицированных специалистов — управлять и настраивать такие системы могут только опытные тестировщики

Техника генерации тестовых данных через инъекции в бекенд (Back-end Data Injection)

Один из методов генерации тестовых данных отличается своим подходом: он использует серверную часть — например, SQL-запросы-инъекции. В этом методе тестировщик вручную составляет запросы и «впрыскивает» их в базу данных для наполнения наборов данных, необходимых для тест-кейсов.

Такой способ позволяет быстро заполнить базу данными, соответствующими сценариям тестирования, и легко обновлять наборы данных по мере необходимости, что удобно при подготовке больших объёмов тестовой информации.

Преимущества инъекций в бекенд

• Проще увеличивать объём данных и оперативно обновлять базу данных.
• Для базовой работы с методом не требуются сложные инструменты — достаточно уметь формировать SQL-запросы (т. е. относительно низкий порог входа по инструментам).

Недостатки техники инъекций в бекенд

• Ограничение только на работу с серверной частью — метод неприменим для генерации данных, зависящих от клиентской логики или внешних API.
• Процесс более технически сложен по сравнению с чисто ручным подходом — требуется знание SQL и структуры базы данных.
• Тестировщик должен хорошо понимать доменную модель и структуру данных проекта.
• Риск повредить базу данных: неосторожные или ошибочные запросы могут привести к порче данных. Обязательно делайте резервные копии базы и работайте в изолированной тестовой среде.

Тестирование с помощью сторонних инструментов как метод генерации тестовых данных

Сторонние инструменты — это готовые решения, которые можно приобрести или использовать из открытых источников для создания и внедрения тестовых данных. Они упрощают процесс тестирования, так как автоматически формируют и внедряют данные, необходимые для проверки работы программного обеспечения.

Главное преимущество таких инструментов заключается в их интеллектуальности. Перед генерацией данных они анализируют контекст вашего тестирования — архитектуру системы, типы данных, бизнес-логику — и на основе этого создают точные и релевантные наборы данных, полностью соответствующие тестовым сценариям.

Кроме того, использование сторонних решений позволяет работать с разнообразными и масштабными объёмами данных, что особенно важно для сложных и крупных проектов.

Основные преимущества данного метода

• Высокая точность данных. Генераторы адаптируются под особенности тестируемого приложения.
• Автоматическое изучение домена. Инструменты могут самостоятельно проанализировать структуру данных и бизнес-логику.
• Работа с историческими данными. Многие из них умеют «восстанавливать» или заполнять пропущенные данные из прошлых периодов.
• Минимальные требования к квалификации тестировщика. Для работы не требуется глубокий технический опыт — инструменты берут большую часть задач на себя.

Недостатки использования сторонних инструментов

• Высокая стоимость. Большинство эффективных решений — коммерческие, с абонентской платой или лицензией.
• Ограничения в применении. Некоторые инструменты работают только с определёнными типами систем, форматов данных или платформ.

Метод генерации тестовых данных по пути

Это один из лучших методов генерации тестовых данных. Он предлагает тестировщикам один путь, а не несколько. Это позволяет снизить вероятность путаницы и способствует повышению эффективности и результативности.

Метод легко предсказуем и позволяет тестировщикам расширить свои знания в области тестирования различными способами.

При использовании метода генерации тестовых данных по пути пользователям необходимо указать программу, которую они планируют тестировать. Также необходимо указать критерии тестирования (путь и покрытие).

Существует множество методов генерации тестовых данных по пути. Тестировщики сами делают выбор в зависимости от своих требований и программного обеспечения.

Многие компании-разработчики программного обеспечения, которые должным образом изучили этот метод генерации тестовых данных, в итоге остаются довольны.

Топ-5 инструментов для генерации тестовых данных

1. Test Sigma

Test Sigma — это мощная платформа для автоматизации тестирования, известная своей высокофункциональной системой генерации тестовых данных. Этот инструмент особенно ценят профессиональные тестировщики, поскольку он позволяет создавать качественные и реалистичные наборы данных, охватывающие широкий спектр сценариев.

Почему выбирают Test Sigma

Одним из главных преимуществ Test Sigma является его интуитивно понятный интерфейс, благодаря которому пользователи могут с лёгкостью генерировать, управлять и применять тестовые данные.
Инструмент не просто ускоряет процесс тестирования — он помогает командам достигать более точных и надёжных результатов, минимизируя ошибки и повышая эффективность.

Кроме того, Test Sigma обладает возможностью централизованного хранения и управления данными, что делает работу с ним удобной и безопасной.

Ключевые функции Test Sigma

• Интуитивный и удобный интерфейс — не требует глубоких технических знаний.
• Гибкие опции генерации данных — можно создавать тестовые наборы под разные типы приложений.
• Высокая степень кастомизации — настройка сценариев под конкретные требования.
• Безопасность данных — надёжная защита всей тестовой информации.
• Плавная интеграция — легко встраивается в существующие процессы CI/CD.

2. Mostly AI

Mostly AI — это инновационный инструмент, работающий на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря этим технологиям он способен создавать реалистичные и при этом полностью защищённые синтетические данные, которые имитируют поведение реальных пользователей.

Этот инструмент идеально подходит для компаний, стремящихся использовать большие объёмы данных, не нарушая при этом конфиденциальность. AI-алгоритмы позволяют создавать разнообразные и правдоподобные наборы тестовых данных, которые значительно улучшают качество тестирования.

Ключевые особенности Mostly AI

• Генерация синтетических данных — создаёт реалистичные, но безопасные наборы данных.
• Гибкая настройка (Customization) — адаптация данных под конкретные нужды проекта.
• Защита конфиденциальности (Privacy Preservation) — исключает утечку реальных пользовательских данных.
• Масштабируемость (Scalability) — легко работает с большими объёмами информации.
• Интеграция (Integration) — беспрепятственно взаимодействует с другими инструментами и системами тестирования.

3. DatProf

DatProf — ещё один популярный и мощный инструмент генерации тестовых данных, известный своей простотой и эффективностью. Он позволяет быстро создавать репрезентативные наборы данных с высокой степенью точности.

Особого внимания заслуживает удобный интерфейс, который делает процесс генерации лёгким и понятным даже для начинающих тестировщиков. Кроме того, DatProf отлично справляется с задачами по созданию разнообразных наборов данных для самых разных сценариев тестирования.

Ключевые особенности DatProf

• Правила генерации (Rule-Based Generation) — возможность задавать собственные правила создания данных.
• Генерация по шаблонам (Pattern-Based Generation) — автоматизация повторяющихся структур.
• Случайная генерация (Random Generation) — добавляет вариативность для реальных условий теста.
• Массовая генерация (Bulk Data Generation) — создание больших объёмов данных за короткое время.
• Маскирование данных (Data Masking) — защита конфиденциальной информации.
• Проверка данных (Data Validation) — автоматическая валидация сгенерированных наборов перед тестом.

4. EMS Data Generator

Если вы ищете один из самых впечатляющих инструментов для генерации тестовых данных, обратите внимание на EMS Data Generator. Этот инструмент отличается мощностью, универсальностью и простотой использования, что делает его отличным выбором для тестировщиков любого уровня.

EMS Data Generator позволяет создавать реалистичные и полностью настраиваемые наборы данных в больших объёмах. Его интуитивно понятный интерфейс делает процесс генерации быстрым и лёгким, а гибкие настройки помогают адаптировать данные под конкретные нужды проекта.

Кроме того, инструмент поддерживает различные типы и платформы баз данных, что делает его универсальным решением для тестирования самых разных приложений. Тестировщики могут задавать собственные правила и шаблоны, определяя, каким образом будут формироваться данные.

Ключевые особенности EMS Data Generator

• Поддержка множества платформ (Multi-Platform Support) — совместим с разными типами баз данных.
• Настраиваемая генерация данных (Customizable Data Generation) — гибкость в создании нужных наборов данных.
• Рандомизация данных (Data Randomization) — добавляет разнообразие и реалистичность.
• Маскирование данных (Data Masking) — обеспечивает безопасность и конфиденциальность.
• Генерация SQL-скриптов (SQL Script Generation) — создаёт готовые SQL-запросы для внедрения данных.
• Производительность и масштабируемость (Performance and Scalability) — эффективная работа с большими объёмами данных.

5. RedGate SQL Data Generator

RedGate SQL Data Generator заслуженно входит в наш список топ-5 инструментов генерации тестовых данных. Это мощное и надёжное решение, которое сочетает простоту, автоматизацию и широкий функционал.

Инструмент разработан специально для работы с SQL-базами данных и позволяет создавать реалистичные наборы данных, соответствующие структуре и ограничениям базы. Это делает процесс тестирования более точным и эффективным.

RedGate SQL Data Generator также отличается высокой скоростью, поддержкой разнообразных сценариев и возможностью интеграции с другими инструментами тестирования и DevOps-процессами.

Ключевые особенности RedGate SQL Data Generator

• Осведомлённость о структуре базы данных (Database-Aware Generation) — учитывает схемы и зависимости таблиц.
• Разнообразная генерация данных (Diverse Data Generation) — создаёт данные для множества сценариев.
• Настройка и ограничения (Customization and Constraints) — поддерживает индивидуальные правила и ограничения.
• Маскирование данных (Data Masking) — защищает конфиденциальную информацию.
• Производительность и масштабируемость (Performance and Scalability) — высокая скорость при работе с большими объёмами.
• Интеграция (Integration) — легко встраивается в CI/CD и другие тестовые процессы.

Основные проблемы, связанные с методами генерации тестовых данных

Генерация тестовых данных — процесс, который далеко не всегда бывает простым. Он часто сопровождается множеством сложностей и технических препятствий, особенно когда речь идёт о создании данных, максимально приближённых к реальным условиям.

Одной из главных трудностей является то, что код, используемый в тестовых сценариях, не всегда отражает поведение кода в реальной среде. Это приводит к несоответствиям между тестовыми результатами и фактической работой программного обеспечения.

Давайте подробнее рассмотрим основные проблемы, с которыми сталкиваются специалисты при реализации методов генерации тестовых данных для кода промышленного уровня.

Массивы и указатели

Массивы и указатели часто создают схожие проблемы. При их использовании возникают сложности, особенно в контексте символьного исполнения (symbolic execution), когда значения этих структур заранее неизвестны.

Создание корректных входных данных для массивов и указателей — непростая задача. Необходимо определить:

• Индексы массива;
• Формат и структуру данных, на которые указывают указатели;
• Возможное динамическое выделение памяти, которое добавляет дополнительный уровень сложности.

Такие аспекты делают генерацию данных для этих типов конструкций одной из наиболее трудоёмких задач при тестировании.

Объекты

Объекты, благодаря своей динамической природе, создают дополнительные сложности при использовании методов генерации тестовых данных. Проблема усугубляется, когда в коде активно применяются объектно-ориентированные принципы.

Главная трудность заключается в непредсказуемом поведении кода во время выполнения. Это делает почти невозможным точное определение того, какой участок кода будет выполнен в конкретный момент.

Для минимизации подобных проблем исследователи предлагают различные методы, включая мутационное тестирование (mutation testing), которое помогает выявлять слабые места в генерации данных и корректировать их.

Циклы

Циклы — ещё один источник проблем при генерации тестовых данных. Особенно сложными они становятся тогда, когда их поведение зависит от входных данных.

В таких случаях трудно предсказать, какое количество итераций будет выполнено, и, следовательно, какие пути в коде будут затронуты.

Если же поведение цикла остаётся неизменным при определённых входных данных, то тестирование не вызывает трудностей. Однако при динамических или рекурсивных структурах ситуация усложняется.

Для решения подобных проблем были предложены специальные методы анализа и оптимизации, которые позволяют смягчить последствия неконтролируемого поведения циклов и повысить надёжность тестирования.