Il processo di test è comprensibilmente l'aspetto più importante di qualsiasi dominio software. Il ruolo di Testing Engineer si estende a diversi domini quando l'organizzazione sceglie di adattarsi a una tecnologia migliorata. In questo post del blog, discutiamo del motivo per cui un ingegnere di test del software dovrebbe apprendere le tecnologie dell'ecosistema Big Data e Hadoop.
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cos'è la gestione degli appalti di progetti
Andiamo direttamente ai dettagli essenziali di questo argomento
Perché un ingegnere di test del software dovrebbe imparare i Big Data e Hadoop?
Crescita di carriera:
Il grafico sopra è autoesplicativo. Mostra chiaramente che il tasso di crescita del lavoro correlato ad Hadoop è molto più alto di quello dei lavori di test del software. Il tasso di crescita massimo dei lavori relativi ai test del software è di circa l'1,6%, ma il tasso di crescita dei lavori di test basati su Hadoop è di un enorme 5% (circa).
L'80% delle persone che imparano Hadoop proviene da un background non di sviluppo. Anche tu puoi essere uno di loro.
Limitazioni delle attuali pratiche di test durante il test delle applicazioni per risolvere i problemi dei Big Data:
- Gli approcci di test del software sono guidati dai dati (come l'asimmetria dei dati, la mancata corrispondenza delle dimensioni dei set di dati, ecc.) Piuttosto che dagli scenari di test.
- Gli strumenti di corrispondenza dei dati standard (come la differenza di vittoria e così via) non funzionano con grandi volumi di dati. Questo diventa un limite alle competenze dell'ingegnere di test del software.
Per i dati di medie dimensioni, i dati possono essere esposti come tabelle HBase e verificati dal set di dati di input applicando la logica di business su un piccolo set di input.
Per i dati su larga scala, le tecniche dei big data forniscono agli ingegneri set di abilità unici che vengono utilizzati per testare set di dati grandi e complessi e trovano numerose opportunità nel campo della meteorologia, genomica, connettomica, simulazioni di fisica complessa e ricerca biologica e ambientale.
Stato del test sul campo - Opinioni degli esperti:
Scott Barber, un rinomato tester, relatore e scrittore su argomenti correlati ai test, specializzato nell'area del test delle prestazioni del sistema ha citato alcune parole davvero potenti e di impatto sulla situazione attuale nel campo dei test.
Ci sono state numerose discussioni su diversi media sociali sulla possibilità che il Testing diventi una 'professione in fin di vita' e Scott concorda sul fatto che il Testing come professione sia nel mezzo di una drammatica trasformazione.
Bene, questa affermazione è stata abbastanza drammatica, diamo uno sguardo ai fatti e vediamo di persona cosa sta succedendo nel campo dei test.
Uno sguardo al profilo professionale di Hadoop / Big Data Tester:
Di seguito è riportato un requisito posto da una determinata organizzazione per il requisito del tester Hadoop:
Quando si esamina il requisito di cui sopra, possiamo vedere che le capacità di test sono ampiamente necessarie e costituiscono la base di questo profilo di lavoro. Ora, tutto ciò che è richiesto a un ingegnere di test del software per diventare un Big Data o un Hadoop Tester è aggiornarsi con le competenze di Big Data / Hadoop.
Quanto è facile passare a Hadoop / Big Data:
- In Java o non in Java - Flessibilità di scegliere:
Per coloro che sono esperti in Java, la transizione è una passeggiata in quanto è un framework di programmazione open source basato su Java. Gli script MapReduce utilizzati qui sono scritti in Java. Ora, è abbastanza ovvio che per lavorare su Hadoop, la conoscenza di Java è fondamentale.
Dicendo quanto sopra, non significa che gli esperti non Java devono affrontare un duro viaggio. La bellezza di Hadoop è che ha una serie di strumenti che a ‘Non-Java’ esperto può usare. Alcuni degli strumenti Hadoop come Hive, Pig e Sqoop non richiedono la conoscenza di Java poiché si basano fortemente su SQL.
- Competenze condivise e piattaforme applicative tra un professionista del test e un professionista Hadoop:
L'idea di passare dalla nostra zona di comfort a un nuovo dominio come Big Data / Hadoop potrebbe essere un po 'opprimente all'inizio. Ma bisogna rendersi conto che Testing e Hadoop non si escludono a vicenda. Ecco un elenco di competenze e piattaforme che vengono utilizzate tra di loro possono essere utilizzate in base a http://www.itjobswatch.co.uk . Una o più di queste abilità possono essere utilizzate anche in allineamento con le abilità Big Data e Hadoop. Pertanto, è più facile effettuare una transizione graduale.
Un buon Testing Engineer possiede spiccate capacità analitiche, spiccate capacità tecniche, grande attitudine, orientamento ai dettagli e disponibilità ad apprendere. Questi sono i tratti esatti richiesti per chiunque passi a Hadoop. È inconfutabile che il Testing stia subendo una trasformazione, ma non ne sarà la fine. Ma con i tempi che cambiano, è prudente navigare sull'onda alta - Hadoop, considerando tutte le sue caratteristiche e flessibilità.
Non sei ancora convinto di poter imparare Hadoop? Non fidarti di nessuno. Giudica te stesso. Fai clic di seguito per guardare un esempio di registrazione di una classe di Big Data e Hadoop condotta da Edureka.
Hai domande per noi? Menzionateli nella sezione commenti e vi risponderemo.
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