Что такое объемное тестирование?
Поскольку мы очень хорошо знаем две широкие классификации тестирования программного обеспечения, а именно функциональное и нефункциональное тестирование. Для любого программного приложения оба типа тестирования важны и играют свою роль в тестировании любого программного приложения. Иногда тестеры игнорируют нефункциональное тестирование из-за некоторых проблем, таких как ранний выпуск, нехватка времени и т. Д. Но нефункциональное тестирование так же важно, как и функциональное тестирование. Объемное тестирование подпадает под категорию нефункционального тестирования.
Также известно, что тестирование флудом является типом тестирования программного обеспечения, в котором тестирование программного приложения осуществляется путем предоставления большого количества данных. Производительность программного приложения проверяется путем предоставления огромного объема данных в базе данных. В этой базе данных размер растягивается до порогового предела путем предоставления объемных данных, а затем проверяется время отклика и поведение системы при различных сценариях. Объемное тестирование в основном проверяет эффективность программных приложений при различных объемах данных в базе данных. Это могут быть обновления базы данных, новые записи данных или массовое извлечение данных из базы данных.
Зачем нам нужно объемное тестирование?
Прежде чем понять необходимость проведения объемного тестирования, давайте рассмотрим сценарий. Предположим, есть веб-приложение для электронной коммерции, к которому обычно обращаются 100 пользователей. Во время продажи или другого праздничного сезона в веб-приложении около 500 пользователей пытаются получить доступ к приложению, и происходит сбой приложения или невозможность загрузки данных, что создает проблемы для клиентов. Для обработки таких ситуаций в реальном времени, объемное тестирование очень важно.
Некоторые моменты, подчеркивающие важность тестирования объема, упомянуты ниже:
- Выяснить проблемы на ранних этапах тестирования, которые могут возникнуть при увеличении объема данных в базе данных.
- Чтобы определить порог базы данных, на каком этапе система начинает снижать свою производительность.
- Чтобы определить, есть ли потеря данных, когда емкость базы данных увеличивается до определенного предела.
- Чтобы помочь выяснить различные проблемы производительности системы перед обработкой клиента.
Как проводится объемное тестирование?
Инструменты производительности базы данных доступны на рынке для массового тестирования. Есть некоторые моменты, которые необходимо учитывать для успешного.
Объемное тестирование, которое упоминается ниже:
- Проверка логов на различные нагрузки в программном приложении.
- Проверка времени отклика программного приложения на приложения низких, средних и высоких нагрузок.
- Проверка того, сохраняются ли данные в базе данных, если они вставляются одновременно.
- Проверка отсутствия потери данных или перезаписи данных в базе данных при массовых манипуляциях.
- Проверка уязвимых областей в приложении, если применяется большой объем данных.
- Проверка наличия проблем с памятью при работе с объемными данными в приложении.
- Проверка того, происходит ли сбой приложения или возникает какая-либо другая проблема с блокировкой, которая не позволяет пользователю получить доступ к приложению, при применении огромного объема данных.
Преимущества и недостатки объемного тестирования
преимущества
Ниже перечислены некоторые из преимуществ:
- Массовое тестирование дает команде уверенность в том, насколько эффективно приложение будет выпущено в реальном мире.
- Это помогает находить различные узкие места в приложении, которые остаются непокрытыми во время разработки.
- Регрессивное объемное тестирование, охватывающее различные сценарии, снижает риск потери репутации рынка и денег (которые будут потрачены на стоимость обслуживания приложения).
- Он дает четкое представление об аппаратном обеспечении, необходимом для оперативной работы приложения, например, памяти, памяти ЦП и т. Д.
- Дает почти точное представление о том, насколько приложение способно справиться с нагрузкой.
Недостатки
Ниже приведены некоторые недостатки
- Требуется специализированная группа по тестированию производительности базы данных, чтобы выполнить объемное тестирование, которое может привести к дополнительным расходам проекта.
- Потрачено много времени на проведение конкретного объемного тестирования, охватывающего все сценарии тестирования, создание сценариев и выполнение сценариев, которые могут ограничить время выпуска приложения.
- Некоторые проекты, такие как настольные приложения, которые обрабатываются лишь несколькими пользователями, не требуют отдельного этапа Тома тестирования.
- Невозможно создать точную фрагментацию памяти, используемой в реальном мире.
- Точная копия реальной среды сложна и хитра.
Инструменты объемного тестирования
Хотя объемное тестирование может выполняться как вручную, так и автоматическими сценариями, выполняемыми с помощью инструментов. Многие инструменты для массового тестирования доступны на рынке как с открытым исходным кодом, так и платные. Инструменты должны использоваться в соответствии с требованиями проекта. Некоторые из доступных на рынке инструментов для объемного тестирования приведены ниже:
HammerDb
HammerDb - это один из доступных на рынке инструментов с открытым исходным кодом, обеспечивающий поддержку различных баз данных, таких как Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL и т. Д. Он обеспечивает расширяемость для обеих систем. Операционные системы Windows и Linux. Одна из лучших функций HammerDb заключается в том, что он обеспечивает стандартные показатели производительности баз данных и позволяет пользователям взаимодействовать как через графический интерфейс, так и из командной строки.
NoSQLMap
NoSQLMap - это доступный на рынке инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Python. Он в основном используется для использования недостатков в базах данных NoSQL. В настоящее время он предоставляет эксплойт только для базы данных MongoDB и очень эффективен при массовом тестировании любого программного приложения.
DbFit
Это инструмент с открытым исходным кодом, который используется для автоматического тестирования базы данных и позволяет проводить эффективное тестирование базы данных. В DbFit тестовые случаи пишутся в простом текстовом формате. DbFot работает просто с SQL-запросами и хранимыми процедурами.
Вывод
Приведенное выше объяснение объемного тестирования ясно показывает важность его в любом программном приложении. Очень важно проверять поведение приложения при больших нагрузках данных либо вручную, либо с помощью средств автоматизации. Хотя при его выполнении, например, фрагментации памяти, возникают некоторые проблемы, точная копия рабочей среды может в некоторой степени справиться с ситуацией. Массовое тестирование не является новым, почти все сервисы тестирования предоставляют Объемное тестирование, так же как и другие функциональные и нефункциональные тесты.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по объемному тестированию. Здесь мы обсуждаем инструменты для массового тестирования, а также преимущества и недостатки. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Инструменты тестирования производительности
- SOA-тестирование
- Инструменты тестирования DevOps
- Тестирование черного ящика
- Методы испытаний черного ящика