10 のベストテストデータ Generator ツール (2026)
マイケル・トンプソン
品質の低いツールのせいでテストプロセスが遅延し、行き詰まりを感じたことはありませんか？ 不適切なツールを選択すると、データセットの信頼性が低下し、時間のかかる手作業による修正、ワークフローにおけるエラーの頻発、さらにはデータの不一致によってプロジェクト全体が頓挫してしまうといった事態につながる可能性があります。また、コンプライアンスリスク、テストカバレッジの一貫性の欠如、リソースの無駄、不要な手戻り作業などにもつながります。こうした問題は、作業者のフラストレーションを増大させ、生産性を低下させます。一方、適切なツールを使用すれば、プロセスが簡素化され、精度が向上し、貴重な時間を節約できます。
私は過ごした 180時間以上 慎重に調査し比較する 40以上のテストデータ生成ツール このガイドを作成する前に、最も効果的なツールを12個厳選しました。その中から、最も効果的なツールを12個選びました。このレビューは、これらのツールを実際に使用した経験に基づいています。この記事では、主な機能、長所と短所、価格帯などをご紹介し、皆様に明確な理解をお届けします。最後までお読みいただき、ご自身のニーズに最適なツールをお選びください。 続きを読む...
BESTテストデータ Generator ツール: おすすめ商品!
| テストデータ Generator ツール | 他社とのちがい | 無料トライアル/保証 | リンク |
|---|---|---|---|
| EMS Data Generator | JSON型のサポート、DB移行、データエンコーディング | 30日間無料トライアル | もっと詳しく知る |
| インフォマティカTDM | 自動機密データマスキング、事前構築されたアクセラレータ、コンプライアンスレポート | 無料のデモが利用可能 | もっと詳しく知る |
| 二重 | 強力な監督、データベースAPI統合、データガバナンス | お問合せ | もっと詳しく知る |
| Broadcom EDMS | 統合されたPIIスキャン、大規模データセットのスケーラブルなマスキング、NoSQLデータベースのサポート | お問合せ | もっと詳しく知る |
| SAP Test Data Migration Server | スナップショット機能、データ選択の並列化、アクティブシェルの作成 | お問合せ | もっと詳しく知る |
1) EMS Data Generator
EMS Data Generator 複数のデータベーステーブルから同時に合成データを生成するための直感的なツールです。ランダム化されたデータセットを簡単に設定し、使用前に結果をプレビューできることが気に入りました。スキーマベースの生成機能と幅広いサポートにより、 ENUM、SET、JSONなどのデータ型 多様なテストニーズに対応できる柔軟性を実現します。
ある時、私は EMS Data Generator 移行プロジェクト中のテストデータベースのシード処理に使用し、データの精度を損なうことなくプロセスを効率化しました。パラメータ化されたデータセットを生成し、SQLスクリプトとして保存する機能により、スムーズなテストが保証されるため、小規模からエンタープライズレベルのワークロードまで、データベース管理者やQAエンジニアにとって信頼できる選択肢となっています。
機能と特徴：
- データのエンコーディング: この機能により、異なるエンコードオプションをスムーズに処理できます。これは、複数の環境で作業する際に非常に重要です。Unicodeファイルに対応しているため、多言語のテストデータでも問題なく処理できます。この機能を使用してスクリプトをシームレスに管理し、常に一貫した結果が得られました。
- プログラムのインストール: 生成されたテストデータをインストールパック内に便利にパッケージ化することで、すべてがバンドルされた状態を保ち、すぐに使用できるようになります。これは、新しいシステムに環境を迅速にセットアップする際に非常に便利だと感じました。この機能をテストしている際に気づいたのは、繰り返しのセットアップ作業が大幅に削減されたことです。
- データベースの移行: 重要な情報を失う心配なく、データベースシステム間の移行が簡単に行えます。大規模なデータセットを移行するのに役立ちました。 MySQL 〜へ PostgreSQL スムーズに動作します。本番環境にデプロイする前に、移行ログを徹底的にチェックしてスキーマの互換性を確認することをお勧めします。
- JSON データ型のサポート: 次のような一般的なデータベースのJSONデータ型をサポートしています。 Oracle 21c、 MySQL 8、ファイアーバード4、そして PostgreSQL 16これにより、ドキュメントストレージに依存する最新のアプリケーションでも将来にわたって安心して使用できます。あるケースでは、データベースに直接JSONを生成することで、APIテストシナリオの検証に使用しました。
- 複雑なデータ型のサポート: このツールは標準フィールドに加え、SET、ENUM、GEOMETRY型も処理できるため、高度なデータベースモデル作成において大きなメリットとなります。位置情報に基づくデータセットのモデリングでこの機能をテストしたところ、手動調整を必要とせず完璧に動作しました。
- 生成されたデータのプレビューと編集: この機能を使用すると、生成されたデータを確定前にプレビューして修正できるため、デバッグ時間を節約できます。また、編集内容をSQLスクリプトに直接保存できるため、CI/CDパイプラインへの統合が容易になります。テスト実行全体で再現性を維持するために、これらのスクリプトにはバージョン管理を使用することをお勧めします。
メリット
デメリット
価格：
以下は、提供されているスタータープランの一部です。 EMS Data Generator
| EMS Data Generator InterBase/Firebird (ビジネス) + 1年間のメンテナンス | EMS Data Generator の Oracle （ビジネス）+ 1年間のメンテナンス | EMS Data Generator SQL Server (ビジネス) + 1年間のメンテナンス |
|---|---|---|
| $110 | $110 | $110 |
無料トライアル： 30日間トライアル
リンク： https://www.sqlmanager.net/products/datagenerator
2) Informatica Test Data Management
Informatica Test Data Management は、合成データの作成と堅牢な保護のために私がこれまで使用した中で最も先進的なソリューションの一つです。複雑なデータベース全体でデータの識別とマスキングをシームレスに自動化し、時間のかかる手作業によるチェックを省いてくれたことに感銘を受けました。スキーマの整合性を維持しながら機密データをマスキングできるため、プロジェクトの遅延なくコンプライアンス要件を満たす自信が得られました。
自動テストケース用のパラメータ化されたデータセットを準備する際に特に便利だと感じました。インフラに負荷をかけずにサブセットを作成できるからです。このアプローチはパフォーマンスを向上させただけでなく、テストサイクルの高速化とコスト効率の向上にもつながりました。Informatica TDMは、安全なテスト環境のためにマスキングや再利用が必要な機密性の高い本番環境データを扱う際に真価を発揮します。
機能と特徴：
- 自動データ識別: この機能は複数のデータベースにまたがる機密データを迅速に識別するため、コンプライアンスとセキュリティの管理が大幅に容易になります。継続的にマスキングを適用することで、テスト中に生データが露出されることを防ぎます。HIPAAコンプライアンスが必須となる医療データセットを扱う際に、特に便利だと感じました。
- データサブセット: より小さく価値の高いデータサブセットを作成することで、テスト実行を高速化し、インフラコストを削減できます。これは、一貫性のあるデータセットへの高速アクセスが求められる回帰テストにおいて非常に便利です。この機能を使用することで、テストサイクルがより効率的になり、システムの負荷が軽減されることに気付きました。
- 事前構築されたアクセラレータ: 一般的なデータ要素に対応するマスキングアクセラレータが組み込まれているため、車輪の再発明をすることなくコンプライアンスを維持できます。これらのアクセラレータは、社会保障番号やカード情報などの機密性の高いフィールドを処理する際の時間を節約し、信頼性を向上させます。業界固有のデータ形式に対応するためのカスタマイズオプションを検討することで、価値を最大限に高めることをお勧めします。
- モニタリングとレポート: この機能は詳細な監視と 監査対応レポート リスクとコンプライアンスのためのものです。ガバナンスチームに直接情報を提供できるため、QAと企業のデータポリシーの整合性を確保できます。CI/CDパイプラインで自動レポートをスケジュール設定し、コンプライアンスチェックを土壇場で慌てて行うのではなく、日常的なテストの一部にすることをお勧めします。
- 統合データガバナンス: これにより、企業全体で一貫したポリシーが適用され、コンプライアンスリスクが軽減されます。大規模組織では、この方法によってサイロ化を回避しながら、正確で信頼できるデータを維持できることを実感しています。
- 自動化されたデータインテリジェンス: AI駆動型の自動化を活用し、データの使用状況、系統、品質に関する継続的なインサイトを提供します。これにより、透明性が向上するだけでなく、意思決定も迅速化されます。テスト中に、データの起源と変換を追跡する手作業の労力が大幅に削減されることに気付きました。
メリット
デメリット
価格：
- 価格： 営業に見積もりを依頼できます
- 無料トライアル： 無料デモをご利用ください
リンク： https://www.informatica.com/in/products/data-security/test-data-management.html
3) ドブレ
Dobleは、構造化されたテストデータ管理を必要とする組織にとって、実用的な選択肢として際立っています。複数の部門にまたがる大規模なランダムデータセットを整理するためにDobleを使用したところ、テストがいかにスムーズになったかを実感しました。このツールはデータのクリーニング、変換、分類を容易にし、多様なテストプランを扱う際の精度を確保します。APIやビジネスインテリジェンスツールとの統合機能は、日々のテストワークフローに真の価値をもたらします。
結果を論理的なフォルダに統合することでフィールドレベルのテストを効率化し、散在するデータセットの混乱を軽減してくれた点に感謝しています。マスクされた本番環境データの管理における信頼性を実感したので、Dobleはデータの一貫性とガバナンスを優先し、手作業による整理のオーバーヘッドを削減したいチームにとって特に役立つと思います。
機能と特徴：
- データの管理: この機能により、SFRAやDTAといった多様なテストデータタイプを一貫性を持って管理できます。プロジェクト間の生産性維持に役立ち、必要に応じてスキーマベースの生成もサポートします。私自身、この機能を使用して、整理された再利用可能なテンプレートを作成し、手作業の負担を軽減しました。
- 強力な監督： 強力なデータガバナンス基準を施行するための監督監視を提供します。これは、 冗長なプロセスを削減 コンプライアンスに配慮したワークフローも強化します。テスト中に、エンタープライズグレードのDevOpsパイプラインとの統合性が非常に優れていることに気づきました。これにより、非効率性が深刻化する前に、それを簡単に特定できるようになります。
- データガバナンス： この機能は、論理的なストレージとバックアップを確保し、テストデータの構造化とアクセス性を維持します。パフォーマンステストと回帰テストのシナリオに信頼性をもたらします。マスクされた本番環境データを扱う際には、セキュリティを維持しながら監査を効率化できるため、この機能を活用することをお勧めします。
- データベースAPI: データベースAPIは、テストデータやFRANK™スコアなどの分析結果を取得するための柔軟なサービスレイヤーを提供します。BIツールとの統合をサポートし、自動化に対応したレポートパイプラインを実現します。データインサイトを継続的に利用する必要があるCI/CDサポートに活用することをお勧めします。
- 標準化されたプロセス: この機能は、データの収集と保存方法を標準化することで、手動プロセスと冗長プロセスを排除することに重点を置いています。クロスプラットフォームの互換性を実現し、ワークフローの断片化によるリスクを軽減します。エッジケースのカバレッジが重要な大規模なソフトウェア検証において、この機能によって数時間もの時間を節約できた例を目にしました。
- 知識リソースとトレーニング: Dobleは、チームがベストプラクティスを導入するのに役立つ体系的なガイドとトレーニングへのアクセスを提供します。これにより、 テストデータの管理方法の一貫性 部門を超えて。さらに、カスタマイズされた学習教材によって、アジャイルに適した環境でも導入が迅速化されることに気付きました。
メリット
デメリット
価格：
- 価格： 営業に見積もりを依頼できます
- 無料トライアル： デモをリクエストする
リンク： https://www.doble.com/product/test-data-management/
4) Broadcom EDMS
Broadcom EDMS はテストデータ生成のための強力なプラットフォームであり、特にスキーマベースおよびルールドリブンのデータセット構築に効果的だと感じました。機密情報を保護するマスキングルールを適用しながら、ビジネスデータを抽出・再利用できる点が気に入りました。削除、挿入、切り捨てといったサブセット関数により、データセット作成を細かく制御できるため、テストの柔軟性が向上しました。
あるシナリオでは、APIテスト用のランダムデータセットを生成するためにこれを使用しました。これにより、本番環境のデータを公開することなく、エッジケースを確実にカバーすることができました。機密性の高いソースの広範囲な検出とスケジュール設定オプションを組み合わせることで、コンプライアンスを維持しながら、自動テストケースのスピードアップを図ることができました。 Broadcom EDMS 高度なセキュリティとデータ準備の柔軟性のバランスに優れています。
機能と特徴：
- データアシスタントプラス: この機能は、ルール駆動型アルゴリズムを用いて、機密情報を公開することなく本番環境のロジックを模倣し、現実的なスキーマベースの合成データを作成します。テスターは本番環境のデータを待たずに稀なエラー状態をシミュレートできるため、テストケースの準備が迅速化されることが確認されています。
- 統合された PII スキャン、マスク、監査ワークフロー: シームレスなワークフロー（スキャン、マスキング、コンプライアンス監査）を通じて、PII（個人情報）を特定、分類し、安全に処理します。GDPR/HIPAAなどのプライバシー法の遵守を保証し、テスト使用前にデータのコンプライアンスとセキュリティを確保します。
- 大規模データセットに対するスケーラブルなマスキング: 最小限の設定オーバーヘッドで、大容量データのマスキングをサポートします。マスキングジョブを水平方向にスケールアップ（例：Kubernetesクラスタ上）し、データ量に応じてリソースを自動的に割り当て、使用後には破棄します。
- NoSQL データベースのサポート: テストデータ管理プラクティス（マスキング、合成生成など）を適用できるようになりました。 NoSQL プラットフォームが好き MongoDB, Cassandra、ビッグクエリこれにより、リレーショナルシステム以外にも適用範囲が広がります。私は、リレーショナルデータベースとドキュメントデータベースが混在し、遅延が発生していた環境でこれを使用しました。このように、1つのツールで両方をカバーできるため、再現性が向上し、統合も容易になりました。
- セルフサービスポータルとデータ予約: テスターはポータルを使用して、特定のデータセット（検索と予約操作など）をリクエストおよび予約することができ、プロダクションセット全体をコピーする必要はありません。これにより、リードタイムが短縮され、不要なデータの重複を回避できます。
- CI/CD と DevOps パイプラインの統合: このツールは、テストデータのプロビジョニング、合成データの生成、マスキング、データサブセット操作をCI/CDパイプラインに組み込むことをサポートします。TDMを「左」、つまり設計フェーズと構築フェーズにシフトすることで、テストサイクルを短縮し、テストのボトルネックを軽減します。
メリット
デメリット
価格：
- 価格： 見積もりについては営業にお問い合わせください
- 無料トライアル： デモをリクエストする
リンク： https://www.broadcom.com/products/software/app-dev/test-data-manager
5) SAP Test Data Migration Server
SAP Test Data Migration Server リアルなデータを生成し移行するための信頼性の高いソリューションです SAP システム間でテストデータを同期できます。特に大規模なテストシナリオを扱う際に、ワークフローを効率化しながらデータプライバシー基準への準拠を確保できるため、非常に効果的でした。機密情報の暗号化機能が組み込まれているため、テストデータが本番環境のデータを安全にミラーリングしていることに自信を持つことができました。
実際に、トレーニング環境用の複雑なデータセットを複製するためにこれを使用したところ、セットアップ時間とインフラコストが大幅に削減されました。データ選択の並列化やアクティブシェルの作成といった機能により、プロセスが非常に効率的になり、マスクされた本番環境データを用いた自動テストケースの実行や、エンドツーエンドのテストシミュレーションを記録的な速さで実行できました。
機能と特徴：
- スナップショット機能: この機能を使用すると、データボリュームの論理スナップショットを取得できるため、特定のストレージ状態を信頼性の高い方法で把握できます。データセット全体を複製することなく、テストとトレーニングのための一貫した環境を再現するのに役立ちます。私はこの機能を使用して回帰テストを効率化しましたが、時間を大幅に節約できました。
- データ選択の並列化: それはあなたがすることができます 複数のバッチジョブを同時に実行する データを選択する際に、ジョブ分割を小さくすることをお勧めします。これにより、移行プロセスが加速され、大規模なテストデータの作成がより効率的になります。複雑なデータを扱う場合は、ジョブ分割を小さくすることをお勧めします。 SAP ボトルネックを回避するための景観。
- ユーザーロールの作成: データ移行プロセスツリー全体にわたってロールベースのアクセスを定義できます。これにより、テスターと開発者は必要なデータのみにアクセスでき、セキュリティとコンプライアンスの両方が向上します。この機能を使用していて気づいたのは、テストサイクル中の監査がいかに簡素化されたかということです。
- アクティブシェルの作成: この機能により、アプリケーションデータを1つの SAP コアシステムのコピープロセスを使用して、システムを別のシステムに移行できます。これは、トレーニングシステムを迅速に構築するのに非常に便利です。クライアントが複数のサンドボックス環境を必要とするプロジェクトでテストしたところ、プロビジョニング時間が大幅に短縮されました。
- データスクランブル: このツールには、転送中に機密性の高いビジネスデータを匿名化する強力なデータスクランブルオプションが搭載されています。これにより、組織は GDPRやその他のプライバシー規制に準拠する特に財務データや HR データに合わせてスクランブリング ルールを調整すると、スクランブリング ルールの柔軟性がわかります。
- システム間のデータ移行: 接続されていないデータセンター間でのテストデータの転送をサポートしているため、グローバル企業にとって非常に役立ちます。この機能は、世界中に分散した環境において、継続的インテグレーションやDevOpsパイプラインに取り組んでいるチームにとって特に便利です。最適なパフォーマンスを確保するため、トラフィックの少ない時間帯に移行をスケジュールすることをお勧めします。
メリット
デメリット
価格：
- 価格： 見積もりについては営業にお問い合わせください
- 無料トライアル： デモをリクエストする
リンク： https://help.sap.com/docs/SAP_TEST_DATA_MIGRATION_SERVER
6) Upscene – Advanced Data Generator
Upscene – Advanced Data Generator データベース用の現実的なスキーマベースのテストデータセットの作成に優れています。特に、データモデルの設計や関連テーブル間の制約の適用において、インターフェースの直感性に感銘を受けました。わずか数分で、クエリのパフォーマンス検証やデータベースのストレステストに十分な、本物らしいランダムデータセットを作成できました。
展開前にストレステストが必要なプロジェクトに取り組んでいたとき、Upsceneが役立ちました パラメータ化されたデータセットを生成する 手作業なしで特定のシナリオに合わせてカスタマイズできます。複数のデータ型とマクロをサポートしているため、合成データ作成パイプラインを柔軟に構築でき、テストカバレッジと検証プロセスの自動化が向上しました。
機能と特徴：
- HiDPI対応インターフェース: 今回のアップデートでは、ツールバーアイコンの大型化、フォントの拡大、そしてより鮮明なビジュアル表示など、アクセシビリティが向上し、最新の高解像度ディスプレイでの使いやすさが大幅に向上しました。データセットの操作時の負担が軽減されるため、長時間のテストセッションでもスムーズに操作できることにきっとお気づきいただけるでしょう。
- 拡張データライブラリ: フランス語、ドイツ語、イタリア語の地名、通り、都市名のデータが追加され、グローバルなユーザーシナリオをシミュレートする能力が広がりました。これは、ソフトウェアが多言語市場向けのコンプライアンス対応データセットを必要とする場合に特に役立ちます。私はこれらのライブラリを使用して、地域をまたぐHRアプリのフォーム検証を検証しましたが、非常に簡単に実行できました。
- 高度なデータ生成ロジック: 複数のパスにわたって値を生成できるようになりました。 マクロを適用して複雑な出力を作成する、そして過去のエントリを参照する数値データを構築します。この機能をテストしたところ、パフォーマンステストのシナリオ、特にトレンドベースのシミュレーションを構築する場合における統計データセットのシミュレーションに非常に優れていることがわかりました。
- 自動バックアップ： すべてのプロジェクトで自動バックアップ機能が利用できるようになりました。これにより、設定やテストデータのスクリプトが失われることはありません。これは小さな追加機能ですが、この安全対策のおかげで、上書きされたスキーマ設定を数分で復元できたことがあり、何時間ものやり直し作業を省くことができました。
- 実用的なデータを生成する: この機能は、テスト中によく使用される意味不明なランダムな文字列を回避し、プレゼンテーションに適したリアルなテストデータを作成するのに役立ちます。豊富なデータライブラリと多言語サポートを備えているため、氏名、住所、その他のフィールドを様々なロケールで生成できます。ローカライズされたデータセットを必要とするクライアント向けのデモ環境を準備する際に特に便利だと感じました。
- 複雑な複数テーブルデータ: この機能を使用すると、複数の関連するテーブルにまたがってテストデータを生成できるため、リレーショナルデータベースの検証にかかる時間を大幅に節約できます。リンクされたレコードの一貫性が確保されるため、回帰テストとスキーマ検証の信頼性が向上します。また、外部キーの関係がシームレスに維持され、レコードの不一致のリスクが排除されることも確認しました。
メリット
デメリット
価格：
Upscene が提供するプランの一部をご紹介します。
| 高度なデータ Generator アクセス用 | 高度なデータ Generator の MySQL | 高度なデータ Generator ファイアーバード |
|---|---|---|
| €119 | €119 | €119 |
無料トライアル： 無料版をダウンロードできます
リンク： https://www.upscene.com/advanced_data_generator/
7) モカルー
Mockarooは強力で柔軟なモックデータ生成ツールで、すぐに私のお気に入りの一つになりました。JSON、CSV、Excel、SQLなどの形式で数千行ものデータを簡単に生成できることが気に入りました。これは私のテストデータ生成のニーズに完璧に合致していました。豊富なデータライブラリのおかげで、住所、電話番号、地理座標などのフィールドを正確に制御しながら、スキーマベースのデータ生成を設定できます。
ある例では、APIテスト用にランダム化されたデータセットをデータベースにシードするためにMockarooを使用しました。これにより、予期していなかったエッジケースを発見することができました。Mockarooは、モックAPIを設計し、カスタムレスポンスを定義できるため、変動性とエラー条件を制御しながら、現実世界のシナリオをシームレスにシミュレートできました。
機能と特徴：
- モックライブラリ: 複数のプログラミング言語とプラットフォームをサポートする豊富なライブラリが付属しています。これにより、CI/CDパイプラインや自動化フレームワークへの統合がほぼ容易になります。APIベースのオプションを検討することをお勧めします。これらのオプションでは、異なる回帰テストサイクルで再利用できるパラメータ化されたデータセットを構築できるため、柔軟性が高く、繰り返しのセットアップにかかる時間を節約できます。
- ランダムテストデータ: ランダム化されたデータセットを即座に生成できます CSV、SQL、JSON、またはExcel形式パフォーマンステストプロジェクトでこれを使用したところ、データの多様性を維持しながら手作業の労力を大幅に削減できました。この機能を使用する中で気づいたのは、異常に長い文字列などのエッジケースに合わせてランダム化設定を微調整することで、隠れたバグを早期に発見できるということです。
- カスタム スキーマ設計: この機能を使用すると、スキーマベースの生成ルールを作成して、実際の運用環境の構造を反映させることができます。特に、アジャイルスプリントにおけるデータベースのシーディングに役立ちます。ヘルスケアプロジェクト用のスキーマを構築した際に、実際のレコードを公開することなく、機密データモデルに準拠した検証を実現できたことを覚えています。
- APIシミュレーション: URL、レスポンス、エラー状態を定義したモックAPIを素早く設計できます。これは、バックエンドサービスを待機しているチームにとって、フロントエンド開発をスムーズに進める上で非常に役立ちます。特に複数の開発者が同時にテストを行う場合は、競合や混乱を避けるため、モックエンドポイントを論理的にバージョン管理することをお勧めします。
- スケーラビリティとボリューム: Mockarooは生成をサポート 大規模テストのための大量データ一度、金融回帰テストで100万行を超えるシミュレーションを実行しましたが、速度と信頼性の両方を維持できました。自動化にも対応しているため、継続的インテグレーションフローに組み込み、変化するプロジェクトのニーズに合わせて拡張できます。
- データ エクスポート オプション: このツールは複数の形式でのエクスポートに対応しており、システムやテストフレームワーク間の互換性を確保しています。SQLベースのテストとExcelベースのテストケースを切り替える際に、この機能がどれほど便利になるか実感していただけるでしょう。このツールはクロスプラットフォームのシナリオをシームレスに処理できるため、特にエンタープライズグレードのQA環境で大きなメリットとなります。
メリット
デメリット
価格：
Mockaroo の年間計画は次のとおりです。
| シルバー | ゴールド | Enterprise |
|---|---|---|
| $60 | $500 | $7500 |
無料トライアル： ファイルあたり1000行の無料プランをご利用いただけます
8) GenerateData
GenerateData PHPで構築されたオープンソースのテストデータジェネレータです。 MySQL, Javaテスト用に、現実的なスキーマベースのデータセットを大量に簡単に作成できるスクリプトです。CSVからSQLまで、複数のフォーマットで、構造や整合性を損なうことなく、迅速に合成データを作成する必要がある際に特に役立ちました。カスタムデータ型による拡張性により、開発者はプロジェクトの要件に合わせてデータセットを的確にカスタマイズできます。
自動テストケース用のデータベースを作成するためにこれを使用したところ、ルール駆動型生成を定義し、郵便番号と地域用の相互接続されたプラグインを追加できる柔軟性により、手動設定にかかる時間を何時間も節約できました。シンプルなインターフェースとGNUライセンスのフレームワークにより、 GenerateData 反復テスト サイクル中のランダム化されたデータセットとパラメーター化されたデータ生成の信頼できるパートナーであることが証明されました。
機能と特徴：
- 相互接続されたデータ: 都市、地域、郵便番号など、場所固有の値を論理的に結び付けて生成できます。この相互接続されたアプローチにより、データセット間の再現性と現実的な関係性が確保されます。本番環境に近い環境を非常に忠実に再現するため、コンプライアンスに準拠したデータワークフローのテストには、このツールの使用をお勧めします。
- GNUライセンスの柔軟性: 完全に GNUライセンスこのツールは、制限なく自由にカスタマイズと配布が可能です。特に、ベンダーロックインのないスケーラブルなエンタープライズグレードのソリューションを求めるチームにとって有用です。自動化対応ツールが不可欠なCI/CDパイプラインにこのツールを統合したところ、生産性が大幅に向上しました。
- データボリューム生成: この機能により、次のような複数の形式で大容量のデータセットを作成できます。 CSV、JSON、またはSQL回帰テスト用のデータベースを簡単にシードしたり、大規模なAPIテストをシミュレートしたりできます。これを使用することで、大規模なデータセットをバッチで生成することでメモリ消費量を削減し、効率を向上できることが分かりました。
- 拡張用プラグインサポート: GenerateData プラグインの追加をサポートしており、新しい国別データセットやルールドリブンな生成オプションを追加することで機能を拡張できます。これにより、独自のユースケースに対する柔軟性と将来性が向上します。実用的なシナリオとしては、グローバルチーム向けにカスタマイズされたデータ匿名化を必要とするテスト環境の構築などが挙げられます。
- マルチフォーマットエクスポート: JSON、XML、SQL、CSV、さらにはコードスニペットなど、10以上の出力形式でテストデータを即座に生成できます。 Python、C#、またはRubyで使用できます。これにより、さまざまなDevOpsパイプラインへのシームレスな統合が保証されます。スキーマ検証がスムーズに実行されるように、セットアップ時に最初に小さなバッチをエクスポートすることをお勧めします。
- データセットの保存と再利用: データセットをユーザーアカウントに保存できるオプションもあり、複数のプロジェクト間で設定を再利用するのに便利です。これにより、手作業の手間が軽減され、再現性が確保されます。私は継続的インテグレーション環境でこの機能を使用し、テスト実行の一貫性を長期間維持しています。
メリット
デメリット
価格：
これはオープンソースプロジェクトです
9) Delphix
Delphix テストデータの生成と管理のための強力なプラットフォームであり、マスクされた本番データと安全な合成データセットを提供することで開発を加速します。特に印象的だったのは、データ環境を仮想化する機能です。これにより、中断することなくバージョンをブックマーク、リセット、共有できます。これは、並列自動テストケースで特に効果的だと感じました。 GDPRおよびCCPAへの準拠 交渉の余地はなかった。
あるシナリオでは、 Delphix オンデマンドでデータサブセットをプロビジョニングすることで、CI/CD統合を高速化し、事前定義されたマスキングアルゴリズムによって機密情報を保護しながら、より迅速な統合を実現します。拡張可能なAPIサポートと様々なテスト環境とのシームレスな同期により、信頼性の高いデータベースシーディング、パラメータ化されたデータセット、そして継続的デリバリーパイプラインの基盤となっています。
機能と特徴：
- ブックマーク共有エラー: この機能を使うと、問題のある環境のスナップショットを開発者と簡単に共有できるため、デバッグ時間が大幅に短縮されます。回帰テスト中にこの機能を使用しましたが、チームは繰り返し発生する問題を迅速に特定することができました。誰もが簡単にエラーを追跡できるよう、ブックマークには論理的な名前を付けることをお勧めします。
- データコンプライアンス: GDPR、CCPA、その他の規制に準拠し、数百万行に及ぶ機密情報を一貫して匿名化します。金融プロジェクトで使用した際に、スキーマの関係を損なうことなく、シームレスにマスキングできることを実感しました。監査ワークフローに統合することで、コンプライアンスレポートの作成がよりスムーズになることにきっとお気づきいただけるでしょう。
- 拡張可能でオープン: Delphix UI、CLI、APIで柔軟なオプションを提供し、チームがさまざまな設定でデータ操作を管理できるようにします。 CI/CDパイプラインとの統合 特に継続的テストに強力です。この機能は複数の監視および構成管理ツールとの接続もサポートしており、DevOpsパイプラインの俊敏性を向上させます。
- バージョン管理とリセット: 私はその方法が気に入りました Delphix データセットをブックマークして過去の状態にリセットできるため、パフォーマンステストの再現性が向上します。エッジケースカバレッジテストを実行する前に、クリーンなベースラインにロールバックする際に使用しました。これにより、何時間もの手直し作業が省かれ、テストシナリオの一貫性が確保されます。
- Rescale データ Sync栄誉: テスト環境を本番環境と同様のデータセットと継続的に連携させ、中断なく運用できます。あるヘルスケアプロジェクトでは、同期されたデータによって、模擬サービスとテスト対象システム間の不一致が軽減される様子を目の当たりにしました。この一貫性により、再現性が向上し、テスト結果への信頼性が高まります。
- カスタムおよび定義済みのマスキング Algorithms: 機密性の高いフィールドを保護しつつ、ユーザビリティを維持する堅牢なマスキング技術を備えています。本番環境に近いデータに適用する前に、サンドボックス環境でルールドリブンマスキングを試してみることをお勧めします。これにより、異常を早期に特定できます。セキュリティと機能性のバランスが取れていることが、このツールの最大の強みの一つです。
メリット
デメリット
価格：
- 価格： 見積もりについては営業部までお問い合わせください。
- 無料トライアル： ユーザーはデモをリクエストできます
リンク： https://www.delphix.com/solutions/test-data-management
10） Original Software
Original Software 両方をサポートすることで、テストデータ生成に包括的なアプローチをもたらします。 データベースレベルとUIレベルのテスト合成テストデータのサブセットを作成しながら参照整合性を維持し、ランダム化されたデータセットが現実世界の状況を反映することを保証できる点が評価できました。他のテストフレームワークとの統合機能により、全体的な品質が向上し、ワークフローの冗長性が削減されました。
APIテストを含むシナリオを扱う際、挿入、更新、削除の詳細な追跡機能を利用してバッチ処理中の中間状態を検証しました。このルール駆動型データ生成機能と、機密データに対する強力な難読化手法を組み合わせることで、セキュリティと効率性が両立していることに確信を持つことができました。自動化されたテストケース検証を備えた柔軟な合成データ生成を重視するチームにとって、これは強力な選択肢です。
機能と特徴：
- 垂直データマスキング: この機能を使用すると、本番環境またはテストデータセット内の機密データをマスクすることで、機密性を維持しながら現実的な値を保持できます。列またはフィールド（「垂直」）による選択的なマスクをサポートしているため、本当に機密性の高いデータのみを非表示にすることができます。私は同様のツールを使用したことがありますが、カスタマイズ可能なマスクルール（フォーマット、長さ、タイプの保持など）があれば、手戻り作業を削減できることが分かりました。
- チェックポイントの復元: このツールを使用すると、データベースのスナップショットを取得し、必要に応じてロールバックできるため、テスト中に正確な制御が可能になります。DBAへの依存を軽減し、回帰サイクルの再現性を高めます。移行テストが失敗した後、数分でスキーマ全体を復元し、大幅なダウンタイムを削減できた経験があります。
- データ検証 Operators： この機能は 存在などのチェックのための20以上の演算子変更された値の検出、期待値と実際の値の比較、ファイル間の検証など、様々な機能を備えています。複雑なシナリオでも正確性をテストできる柔軟性を提供します。テスト中に、SUMとEXISTSの検証を組み合わせることで、更新時にリレーショナル整合性が維持されることに気付きました。
- テスト中のデータベースとアプリケーションの検証: この機能により、テストデータだけでなく、トリガー、更新、削除といったアプリケーションロジックによってトリガーされるデータベースの変更も検証できます。回帰テストに非常に効果的であり、下流のプロセスがコンプライアンスと信頼性を維持していることを確認できます。
- 要件のトレーサビリティとカバレッジ: この機能は、テストケースを要件に直接リンクし、テスト結果を要件にマッピングすることで、カバレッジのギャップをハイライトします。これにより、チーム間での可視性が維持され、特に監査時に役立ちます。
- CI/CD 統合による手動および自動テスト実行: この機能により、テストを手動または自動で実行できるため、探索的テストや回帰テストに適応できます。CI/CDパイプラインとシームレスに統合され、実行結果とステータスをログに記録します。
メリット
デメリット
価格：
- 価格： 見積もりについては営業部までお問い合わせください。
- 無料トライアル： ユーザーはデモをリクエストできます
リンク： https://originalsoftware.com/products/testbench/
比較表
上記のツールの簡単な比較表を以下に示します。
| 機能 | EMS Data Generator | インフォマティカTDM | 二重 | ブロードコム |
|---|---|---|---|---|
| 合成データの生成 | ✔<2ja> | ✔<2ja> | ❌ | ✔<2ja> |
| データマスキング/匿名化 | 限られました | ✔<2ja> | ❌ | ✔<2ja> |
| データのサブセット化/サンプリング | ✔<2ja> | ✔<2ja> | ❌ | ✔<2ja> |
| 参考文献 Integrity 保全 | ✔<2ja> | ✔<2ja> | ✔<2ja> | ✔<2ja> |
| CI/CD / 自動化統合 | 限られました | ✔<2ja> | ✔<2ja> | ✔<2ja> |
| テストデータライブラリ / バージョン管理 | 限られました | ✔<2ja> | ✔<2ja> | 限られました |
| 仮想化 / タイムトラベル | ✔<2ja> | 限られました | ❌ | 限られました |
| セルフサービス/使いやすさ | ✔<2ja> | ✔<2ja> | ✔<2ja> | 限られました |
テストデータとは Generator?
テストデータ Generator テスト目的で大量のデータ セットを自動的に作成するツールまたはソフトウェアです。このデータは通常、ソフトウェア アプリケーション、データベース、またはシステムをテストして、大量、パフォーマンス、ストレス条件などのさまざまなシナリオに対応できるかどうかを確認するために使用されます。テスト データは、テストのニーズに応じて合成することも、実際のデータに基づくこともできます。実際のユーザー操作やエッジ ケースをシミュレートするのに役立ち、テスト プロセスをより効率的かつ徹底的に、そしてより短時間で実行できます。
最適なテストデータの選択方法 Generator ツール？
40種類以上のテストデータ生成ツールを180時間以上かけて調査・比較した結果、信頼できる情報源となりました。この徹底的な評価から、最も効果的な12のツールを厳選しました。レビューは直接的な実践経験に基づいており、読者の皆様が情報に基づいた選択を行うための、信頼性が高く、偏りのない、実用的な洞察を提供します。
- 使いやすさ： 私たちのチームは、直感的なインターフェースを備えたツールを優先し、テスターと開発者が急激な学習曲線に直面することなくデータを迅速に生成できるようにしました。
- パフォーマンス速度: 当社は、大規模な高速データ生成を実現するソリューションに重点を置き、企業が最小限のダウンタイムで大規模なアプリケーションを効率的にテストできるようにしました。
- データの多様性: 当社のレビュー担当者は、複数の環境にわたる現実的なテスト シナリオをシミュレートするために、さまざまなデータ タイプと形式をサポートするツールを選択しました。
- 統合機能: CI/CD パイプライン、データベース、自動化フレームワークとの互換性を評価し、開発チームとテストチームのワークフローをよりスムーズにしました。
- カスタマイズオプション： 当社の専門家は、チームが独自のビジネス要件に合わせてテスト データをカスタマイズできるように、柔軟なルールと構成を提供するツールを重視しました。
- セキュリティ対策： テスト データの作成中に機密情報を保護するために、強力なコンプライアンス サポート、マスキング、匿名化機能を備えたツールを検討しました。
- スケーラビリティ： 研究グループは、ツールがパフォーマンスや安定性を損なうことなく、小規模プロジェクトとエンタープライズレベルのニーズの両方を処理できるかどうかをテストしました。
- クロスプラットフォームのサポート： 複数のオペレーティング システム、データベース、クラウド環境でシームレスに実行できることが検証されたツールのみを取り上げました。
- お金の価値： コストと機能を比較分析し、さまざまな規模の組織に不要なオーバーヘッドをかけずに最大のメリットをもたらすツールを推奨します。
テストの一般的な問題のトラブルシューティング方法 Generator ツール？
ここでは、テスト ジェネレーター ツールの使用中にユーザーが直面する一般的な問題の一部と、それぞれの問題に対処するための最善の方法を示します。
- 問題： 多くのツールは不完全または一貫性のないデータセットを生成するため、複雑な環境ではテストが失敗します。
解決策： 常にルールを慎重に構成し、スキーマ要件に照らして出力を検証し、生成されたすべてのデータセット間でリレーショナルの一貫性が維持されることを確認します。 - 問題： 一部のツールでは機密情報を効果的にマスキングすることが困難で、コンプライアンス上のリスクにつながります。
解決策： 組み込みのマスキング アルゴリズムを有効にし、監査を通じて検証し、フィールド レベルの匿名化を適用して、規制された環境でのプライバシーを保護します。 - 問題： CI/CD パイプラインとの統合が制限されているため、自動化と継続的なテストが難しくなります。
解決策： REST API またはプラグインを備えたツールを選択し、シームレスな DevOps 統合を構成し、ビルド サイクルごとに自動データ プロビジョニングをスケジュールします。 - 問題： 生成されたデータは、実際のパフォーマンス テストを模倣するのに十分な量ではないことがよくあります。
解決策： サンプリング方法を使用して大規模なデータセット生成を構成し、合成データ拡張を使用し、ストレス テストでピーク負荷シナリオがカバーされるようにします。 - 問題： ライセンスの制限により、複数のユーザーがテスト データ プロジェクトで効率的に共同作業を行うことができません。
解決策： エンタープライズ ライセンスを選択し、共有リポジトリを実装し、ロールベースの権限を割り当てることで、複数のチームがスムーズにアクセスして共同作業できるようになります。 - 問題： 新しいユーザーにとってツールのインターフェースはわかりにくく、学習曲線が大幅に長くなります。
解決策： ベンダーのドキュメントを活用し、ツール内チュートリアルを有効にし、社内トレーニングを提供することで、導入時間を短縮し、生産性を迅速に向上させます。 - 問題： 非構造化データや NoSQL データを適切に処理しないと、テスト環境が不正確になります。
解決策： JSON、XML、NoSQL をサポートするツールを選択し、データ構造のマッピングを検証し、展開前にスキーマ テストを実行して正確性を確認します。 - 問題： 一部の無料またはフリーミアム プランでは、生成されたデータセットに厳格な行または形式の制限が課せられます。
解決策： Upgrade スケーラビリティが必要な場合は有料レベルに移行したり、複数の無料データセットをスクリプトと組み合わせて制約を効果的に回避したりできます。
評決：
上記のテストデータ生成ツールはどれも信頼性が高く、検討する価値があると感じました。評価にあたっては、機能、使いやすさ、そして多様なテスト要件への対応力を綿密に分析しました。特に、複雑なデータニーズを一貫性とカスタマイズ性をもっていかにうまく処理できるかを重視しました。徹底的な検討の結果、3つのツールが最も際立っていました。
- EMS Data Generatorこのツールは、価格と使いやすさのバランスが素晴らしく、大変満足しています。評価してみると、小規模データベースから大規模データベースまで、テストデータを効率的に生成できることが分かりました。また、使い勝手の良さも気に入りました。
- Informatica Test Data Management: これは、合成データの作成と堅牢な保護のために私がこれまで使用した中で最も先進的なソリューションの一つです。複雑なデータベース全体でデータの識別とマスキングをシームレスに自動化できることに感銘を受けました。
- 二重: 構造化されたテストデータ管理を必要とする組織にとって、これは実用的な選択肢として際立っています。部門をまたがる大規模なランダムデータセットを整理するためにこれを使用したところ、テストがいかにスムーズになったかを実感しました。
