基于AI的自动大数据测试服务的预测分析

测试大数据应用需要科学的气质，分析技巧，深入和实际了解数据科学。以下是一些需要和挑战，使必须自动化的大数据测试。

• 对实时信息集成的需求不断增加:企业需要有持续干净可靠的数据。这只能通过数据源和集成器的端到端测试来确保。
• 即时数据收集和部署：仅仅部署数据是不够的。企业需要基于ai的预测数据分析测试，通过分析大数据集中的细微模式来有效地采取果断行动。除非应用程序和数据被测试和认证为实时部署，否则不能做出正确的决定。
• 将遗留迁移到新系统：在从遗留系统中迁移数据时，有中断/停机时间的高机会，数据集成挑战和数据丢失。数据迁移测试有助于验证应用程序后应用程序的所有功能和非功能方面。
• 实时可扩展性挑战：大数据应用程序需要匹配给定方案中涉及的可伸缩性和数据处理的级别。大数据应用程序的架构元素中的任何错误都可能导致严重的业务影响。因此，涉及更智能的数据采样，编目技术和高端大数据性能测试能力的软件测试对于满足大数据应用的可扩展性问题至关重要。

Cigniti的全面大数据自动化测试有助于自动化可重复活动，包括以下产品。

对实时信息集成的需求不断增加

• 评估最终用户的适应性报告应用程序
• 查看与用户和DEV组的观察

系统与集成测试

• API测试与验证业务规则
• 从源到目标的端到端系统测试
• 验证出站接口和下行数据

需求模糊测试

• 从业务需求中识别歧义（单词，短语和逻辑）
• 创建需求歧义报告和商业和开发团队的审核

数据质量和提取，变换，负载（ETL）测试

• 数据模型，元数据，数据类型，格式，字段映射，参照完整性（ - 如果所有数据引用有效），＆代理键（-unique标识符）
• ETL逻辑，错误逻辑和边界条件

DW仪表板/测试报告

• 层次结构、汇总(汇总数据点)、导航、向下钻取
• 安全(用户/角色认证、数据安全)
• 提醒、通知(电子邮件、智能设备等)
• 支持最终用户业务流程验证和测试案例执行和缺陷分析

大数据性能和压力测试

• DW和BI应用程序的性能测试
• 使用峰值工作负载对应用程序进行压力测试
• 根据sla测试报表响应时间

当前的数据集成平台是为老一辈的数据挑战而构建的，这限制了IT支持业务的能力。为了跟上潮流，企业需要关注下一代的数据集成技术和平台，如业务规则的API测试和验证、出站接口和下游数据。

他们需要执行端到端的系统测试和集成测试，并开发理解，分析和创建包含多个数据集的测试集的能力。这对于确保全面的大数据测试，数据分析测试，可视化测试和数据迁移测试至关重要。

Cigniti利用其测试大规模数据仓库和商业智能应用的经验，提供大量的大数据测试服务和解决方案，如BI应用可用性测试。作为Agile和DevOps测试的一部分，信诺的开源大数据测试工具帮助评估报告应用的最终用户适应性，并不断与用户和开发团队审查观察结果。

Cigniti Testlets为新时代的大数据应用程序在获得符合行业标准的QA级别认证之前必须通过的所有问题提供点解决方案。

Cigniti开发了专有的Testlets用于:

• 消费者分区测试
• 社会索引测试
• 数据突变测试
• 生产测试
• 性能测试
• 安全测试