वॉल्यूम टेस्टिंग क्या है? उदाहरणों से जानें

वॉल्यूम परीक्षण क्या है?

वॉल्यूम परीक्षण सॉफ़्टवेयर परीक्षण का एक प्रकार है, जहाँ सॉफ़्टवेयर को बड़ी मात्रा में डेटा के अधीन किया जाता है। इसे इस रूप में भी जाना जाता है बाढ़ परीक्षण. वॉल्यूम परीक्षण डेटाबेस में डेटा की मात्रा बढ़ाकर सिस्टम प्रदर्शन का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।

वॉल्यूम परीक्षण की सहायता से, उच्च मात्रा में डेटा के संपर्क में आने पर प्रतिक्रिया समय और सिस्टम व्यवहार पर पड़ने वाले प्रभाव का अध्ययन किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, एक संगीत स्ट्रीमिंग सेवा का परीक्षण 50 मिलियन गानों के कैटलॉग के साथ किया जा सकता है। tracks और अरबों पंक्तियों वाली एक लिसनिंग-हिस्ट्री टेबल का उपयोग यह देखने के लिए किया जाता है कि क्या खोज और अनुशंसा क्वेरी अभी भी स्वीकार्य समय में परिणाम देती हैं।

इस अंतर पर ध्यान दें: वॉल्यूम टेस्टिंग से वृद्धि होती है डाटा की मात्रा सिस्टम कायम है। इसे बढ़ाने से... एक साथ उपयोग करने वाले उपयोगकर्ताओं की संख्या लोड टेस्टिंग एक अलग तरह का परीक्षण है, जिसका उद्देश्य भी अलग है।

वॉल्यूम परीक्षण के लाभ

• उत्पादन क्षमता संबंधी समस्याओं की शीघ्र पहचान करने से उत्पादन के दौरान उन्हें ठीक करने की कहीं अधिक लागत से बचा जा सकता है।
• यह स्केलेबिलिटी योजनाओं को शीघ्र शुरू करने में मदद करता है
• अड़चनों की शीघ्र पहचान
• यह आश्वासन देता है कि आपका सिस्टम अब वास्तविक दुनिया में उपयोग के लिए सक्षम है

वॉल्यूम टेस्टिंग क्यों करें?

वॉल्यूम परीक्षण करने का उद्देश्य है

• डेटाबेस में डेटा की बढ़ती मात्रा के साथ सिस्टम प्रदर्शन की जाँच करें
• डेटा सेट बड़ा होने पर उत्पन्न होने वाली संभावित समस्याओं की पहचान करें।
• उस बिंदु का पता लगाना जहां सिस्टम की स्थिरता कम हो जाती है
• वॉल्यूम परीक्षण से सिस्टम या एप्लिकेशन की क्षमता की पहचान करने में मदद मिलेगी - सामान्य और भारी वॉल्यूम

वॉल्यूम टेस्टिंग कैसे करें

वॉल्यूम परीक्षण में, निम्नलिखित चीजों का परीक्षण किया जाना आवश्यक है

• यह जांचने के लिए परीक्षण करें कि क्या कोई डेटा हानि हुई है
• सिस्टम का प्रतिक्रिया समय जांचें
• जाँचें कि डेटा सही ढंग से संग्रहीत है या नहीं
• सत्यापित करें कि क्या डेटा बिना किसी सूचना के अधिलेखित किया गया है
• यह सुनिश्चित करें कि वॉल्यूम सीमा तक पहुँचने पर चेतावनी और त्रुटि संदेश वास्तव में दिखाई दें।
• जाँच करें कि क्या उच्च मात्रा वाला डेटा प्रोसेसिंग की गति को प्रभावित करता है
• सुनिश्चित करें कि सिस्टम के पास वॉल्यूम के लिए आवश्यक मेमोरी और स्टोरेज संसाधन मौजूद हैं।
• सुनिश्चित करें कि वॉल्यूम परीक्षण किसी एक घटक के बजाय संपूर्ण सिस्टम को कवर करता है।
• यदि डेटा वॉल्यूम निर्दिष्ट से अधिक है तो क्या कोई जोखिम है
• यह पता लगाएं कि क्या इस बात की कोई गारंटी है कि डेटा की मात्रा निर्दिष्ट अधिकतम सीमा से अधिक नहीं होगी।

उच्च मात्रा परीक्षण के लिए सर्वोत्तम पद्धतियाँ

नीचे दी गई कई पद्धतियाँ लोड टेस्टिंग के साथ साझा की जाती हैं, क्योंकि दोनों को आमतौर पर एक ही वातावरण में चलाया जाता है। वॉल्यूम-विशिष्ट पद्धतियाँ डेटा सेट से संबंधित हैं:

• सभी सर्वर बंद करें और सभी लॉग जांचें
• लोड परीक्षण से पहले एप्लिकेशन परिदृश्य को मैन्युअल रूप से निष्पादित करें
• सबसे उपयोगी परिणामों के लिए उपयोगकर्ताओं की संख्या को अलग-अलग करें
• लाइसेंस संबंधी बाधाओं को दूर करने के लिए, सोचने के समय को संतुलित करें
• नये निर्माण के साथ सावधान रहें
• एक बार आधार रेखा स्थापित हो जाने पर सुधार के लिए उपयोग के मामले का विश्लेषण करें
• यदि प्रदर्शन में कोई बाधा उत्पन्न होती है तो वॉल्यूम परीक्षण के विशेष भागों की पुनरावृत्ति अपरिहार्य हो जाती है

वॉल्यूम टेस्टिंग बनाम लोड टेस्टिंग

वॉल्यूम परीक्षण में चुनौतियाँ

• स्मृति का विखंडन उत्पन्न करना कठिन है
• कुंजियों का गतिशील निर्माण
• संबंधपरक Integrity उत्पन्न डेटा का

यह परीक्षण अन्य प्रदर्शन परीक्षणों से किस प्रकार भिन्न है?

प्रदर्शन परीक्षण परीक्षणों का एक समूह है जो लागू किए गए भार के स्वरूप में भिन्न होते हैं, यही कारण है कि वे इतनी आसानी से भ्रमित हो जाते हैं।

यहां सबसे महत्वपूर्ण अंतर यह है: वॉल्यूम टेस्टिंग डेटा को स्केल करती है, लोड टेस्टिंग उपयोगकर्ताओं को स्केल करती है। एक रिपोर्ट जो दस हजार पंक्तियों के लिए दो सेकंड में और दस मिलियन पंक्तियों के लिए दो मिनट में चलती है, उसमें वॉल्यूम की समस्या है, लोड की समस्या नहीं, और अतिरिक्त सर्वर क्षमता की कोई भी मात्रा इसे ठीक नहीं कर पाएगी।

वॉल्यूम टेस्टिंग के लिए टेस्ट डेटा कैसे जनरेट करें

चुनौतियों वाले अनुभाग में बताया गया है कि वास्तविक डेटा उत्पन्न करना वॉल्यूम टेस्टिंग का सबसे कठिन हिस्सा है। व्यवहार में चार दृष्टिकोणों का उपयोग किया जाता है, और प्रत्येक में कुछ न कुछ समझौता करना पड़ता है।

आप जो भी रास्ता अपनाएं, तीन गुणधर्मों का पूरा होना आवश्यक है अन्यथा परीक्षण से कोई उपयोगी जानकारी प्राप्त नहीं होगी।

• संदर्भिक समग्रता। प्रत्येक फ़ॉरेन की का समाधान होना आवश्यक है। लाखों अनाथ पंक्तियाँ स्टोरेज इंजन को सक्रिय करती हैं, लेकिन एप्लिकेशन द्वारा वास्तव में उपयोग किए जाने वाले जॉइन पाथ को कभी नहीं।
• यथार्थवादी कार्डिनैलिटी। यदि उत्पादन तालिका में दो सौ ग्राहकों के लिए दस मिलियन पंक्तियाँ हैं, तो दस मिलियन ग्राहकों के लिए दस मिलियन पंक्तियाँ उत्पन्न करने से पूरी तरह से अलग क्वेरी योजनाएँ बनती हैं।
• यथार्थवादी वितरण। वास्तविक डेटा में विसंगति होती है। एकसमान यादृच्छिक डेटा उत्पादन संबंधी समस्याओं का कारण बनने वाले संवेदनशील विभाजनों और सूचकांक संबंधी टकरावों को छिपा देता है।

निजता के बारे में एक व्यावहारिक चेतावनी। उत्पादन डेटा को परीक्षण वातावरण में कॉपी करना परीक्षण के दौरान डेटा उल्लंघन का सबसे आम कारण है। कॉपी को उत्पादन से बाहर भेजने से पहले व्यक्तिगत फ़ील्ड को छिपा दें, बाद में नहीं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न