10 лучших тестовых данных Generator Инструменты (2026)

Вы когда-нибудь чувствовали себя в тупике, когда некачественные инструменты замедляли процесс тестирования? Выбор неправильных инструментов часто приводит к ненадёжным наборам данных, трудоёмким ручным исправлениям, частым ошибкам в рабочих процессах и даже несоответствиям данных, которые сводят на нет целые проекты. Это также может привести к рискам несоответствия, неравномерному покрытию тестами, нерациональной трате ресурсов и ненужным доработкам. Эти проблемы вызывают разочарование и снижают производительность. С другой стороны, правильные инструменты упрощают процесс, повышают точность и экономят драгоценное время.

я потратил на 180 часов тщательно исследуя и сравнивая Более 40 инструментов для генерации тестовых данных Перед созданием этого руководства я отобрал 12 наиболее эффективных вариантов. Этот обзор основан на моём личном опыте работы с этими инструментами. В этой статье я расскажу об их ключевых функциях, плюсах и минусах, а также о ценах, чтобы вы могли получить полную информацию. Обязательно дочитайте до конца, чтобы выбрать наиболее подходящий вариант. Подробнее ...

лучшие тестовые данные Generator Инструменты: лучший выбор!

Тестовые данные Generator Инструмент	Главные преимущества	Бесплатная пробная версия/гарантия	Ссылка
EMS Data Generator	Поддержка типа JSON, миграция БД, кодирование данных	Бесплатная пробная версия 30-day	Подробнее
Информатика TDM	Автоматизированное маскирование конфиденциальных данных, готовые ускорители, отчетность о соответствии	Доступна бесплатная демоверсия	Подробнее
Дважды	Строгий надзор, интеграция API базы данных, управление данными	Запрос демо	Подробнее
Broadcom EDMS	Унифицированное сканирование PII, масштабируемое маскирование больших наборов данных, поддержка баз данных NoSQL	Запрос демо	Подробнее
SAP Test Data Migration Server	Функция создания моментальных снимков, параллельная обработка выбора данных, создание активной оболочки.	Запрос демо	Подробнее

1) EMS Data Generator

EMS Data Generator — это интуитивно понятный инструмент, предназначенный для одновременной генерации синтетических данных в нескольких таблицах базы данных. Мне понравилось, насколько легко он позволяет настраивать рандомизированные наборы данных и просматривать результаты перед использованием. Его возможности генерации на основе схем и широкая поддержка типы данных, такие как ENUM, SET и JSON сделать его достаточно гибким для удовлетворения разнообразных потребностей в тестировании.

В одном случае я воспользовался EMS Data Generator Для заполнения тестовых баз данных в ходе проекта миграции, инструмент оптимизировал процесс без ущерба для точности данных. Возможность инструмента генерировать параметризованные наборы данных и сохранять их в виде SQL-скриптов обеспечивает бесперебойное тестирование, что делает его надежным выбором для администраторов баз данных и специалистов по контролю качества, работающих как с небольшими, так и с корпоративными рабочими нагрузками.

Требования:

• Кодирование данных: Эта функция позволяет легко работать с различными вариантами кодировки, что крайне важно при работе в различных средах. Она поддерживает файлы Unicode, поэтому даже многоязычные тестовые данные обрабатываются без проблем. Я использовал её для бесперебойного управления скриптами, и результаты всегда были стабильными.
• Установка программы: Он удобно упаковывает сгенерированные тестовые данные в установочные пакеты, гарантируя, что всё будет готово к немедленному использованию. Я обнаружил, что это чрезвычайно полезно при быстрой настройке сред в новых системах. Во время тестирования этой функции я заметил, насколько она сокращает количество повторяющихся задач по настройке.
• Миграция базы данных: Вы можете легко мигрировать между системами баз данных, не беспокоясь о потере важной информации. Это помогло мне перенести большие наборы данных из MySQL в PostgreSQL гладко. Я бы рекомендовал тщательно проверить журналы миграции, чтобы убедиться в совместимости схем перед развертыванием в рабочей среде.
• Поддержка типов данных JSON: Поддерживает типы данных JSON для популярных баз данных, таких как Oracle 21c, MySQL 8, Firebird 4 и PostgreSQL 16Это делает его перспективным для современных приложений, использующих хранилище документов. В одном случае я использовал его для проверки сценариев тестирования API, генерируя JSON-данные непосредственно в базу данных.
• Поддержка сложных типов данных: Помимо стандартных полей, инструмент поддерживает типы SET, ENUM и GEOMETRY, что является большим плюсом для сложных моделей баз данных. Я протестировал это при моделировании наборов данных с привязкой к местоположению, и всё работало отлично, без необходимости ручной настройки.
• Предварительный просмотр и редактирование сгенерированных данных: Эта функция позволяет просматривать и изменять сгенерированные данные перед их финализацией, что экономит время отладки. Инструмент позволяет сохранять изменения непосредственно в SQL-скриптах, что упрощает интеграцию в конвейеры CI/CD. Я рекомендую использовать систему контроля версий для этих скриптов, чтобы обеспечить воспроизводимость результатов при каждом запуске теста.

Цены:

Вот некоторые из стартовых планов, предлагаемых EMS Data Generator

EMS Data Generator для InterBase/Firebird (Business) + 1 год обслуживания	EMS Data Generator для Oracle (Бизнес) + 1 год обслуживания	EMS Data Generator для SQL Server (Business) + 1 год обслуживания
$110	$110	$110

Бесплатная пробная версия: 30-дневная пробная версия

Ссылка: https://www.sqlmanager.net/products/datagenerator

---

2) Informatica Test Data Management

Informatica Test Data Management — одно из самых передовых решений для создания синтетических данных и надежной защиты, с которыми мне приходилось работать. Меня впечатлило, насколько эффективно оно автоматизировало идентификацию и маскирование данных в сложных базах данных, избавив меня от трудоемких ручных проверок. Возможность маскировать конфиденциальные данные, сохраняя целостность схемы, вселила в меня уверенность в соблюдении требований законодательства без замедления проектов.

Я обнаружил, что это особенно полезно при подготовке параметризованных наборов данных для автоматизированных тестовых случаев, поскольку позволяет создавать подмножества, не перегружая инфраструктуру. Такой подход не только повышает производительность, но и ускоряет циклы тестирования и делает их более экономичными. Informatica TDM действительно незаменим при работе с конфиденциальными производственными данными, требующими маскирования и повторного использования для безопасных тестовых сред.

Требования:

• Автоматическая идентификация данных: Эта функция быстро идентифицирует конфиденциальные данные в нескольких базах данных, что значительно упрощает управление соответствием требованиям и безопасностью. Она непрерывно применяет маскирование, гарантируя, что никакие необработанные данные не будут раскрыты во время тестирования. Я обнаружил, что это особенно полезно при работе с наборами медицинских данных, где соблюдение HIPAA было обязательным.
• Подмножество данных: Вы можете создавать меньшие по размеру, но более ценные подмножества данных, что ускоряет выполнение тестов и снижает затраты на инфраструктуру. Это чрезвычайно удобно для регрессионного тестирования, когда для повторных запусков требуется быстрый доступ к согласованным наборам данных. Используя это, я заметил, что циклы тестирования стали более эффективными, а нагрузка на систему снизилась.
• Готовые ускорители: Он оснащен встроенными ускорителями маскирования для распространённых элементов данных, помогая вам соблюдать требования, не изобретая велосипед. Эти ускорители экономят время и повышают надёжность при обработке конфиденциальных полей, таких как номера социального страхования или данные банковских карт. Рекомендую изучить возможности настройки для отраслевых форматов данных, чтобы максимально эффективно использовать их.
• Мониторинг и отчетность: Эта функция обеспечивает детальный мониторинг и отчетность, готовая к аудиту для управления рисками и соответствия требованиям. Это позволяет напрямую вовлекать команды управления в процесс, что помогает согласовать контроль качества с корпоративными политиками данных. Я бы рекомендовал планировать автоматические отчёты в конвейерах непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD), чтобы проверки соответствия стали частью ежедневного тестирования, а не спешат в последнюю минуту.
• Единое управление данными: Это обеспечивает единообразное применение политик на всем предприятии, снижая риски несоответствия требованиям. Я видел, как это помогает крупным организациям избегать разрозненности, сохраняя при этом точность и достоверность данных.
• Автоматизированная аналитика данных: Он использует автоматизацию на базе искусственного интеллекта для непрерывного анализа использования, происхождения и качества данных. Это не только повышает прозрачность, но и ускоряет принятие решений. Во время тестирования я заметил, что это значительно сокращает ручной труд по отслеживанию происхождения и преобразования данных.

Цены:

• Цена: Вы можете запросить коммерческое предложение
• Бесплатная пробная версия: Вы получаете бесплатную демоверсию

Ссылка: https://www.informatica.com/in/products/data-security/test-data-management.html

---

3) Двойной

Doble — это практичный выбор для организаций, которым необходимо структурированное управление тестовыми данными. Когда я использовал его для организации больших наборов рандомизированных данных из разных отделов, я заметил, насколько более плавным стало тестирование. Этот инструмент упрощает очистку, преобразование и категоризацию данных, обеспечивая точность при работе с различными планами тестирования. Возможность интеграции с API и инструментами бизнес-аналитики существенно повышает ценность повседневных процессов тестирования.

Мне понравилось, как Doble оптимизировал тестирование на уровне полевых испытаний, консолидируя результаты в логические папки и устраняя путаницу, связанную с разрозненными наборами данных. Испытав его надёжность при управлении замаскированными производственными данными, я бы сказал, что он особенно полезен для команд, которые уделяют первостепенное внимание согласованности данных и управлению ими, одновременно сокращая накладные расходы на ручную организацию.

Требования:

• Управление данными: Эта функция позволяет единообразно управлять различными типами тестовых данных, такими как SFRA и DTA. Она помогает поддерживать производительность в разных проектах и ​​при необходимости поддерживает генерацию на основе схем. Я лично использовал её для создания организованных, многоразовых шаблонов, которые сокращают ручной труд.
• Строгий надзор: Он обеспечивает надзор за соблюдением строгих стандартов управления данными. Это не только сокращает избыточные процессы но также улучшает рабочие процессы, отвечающие требованиям. Во время тестирования я заметил, насколько хорошо он интегрируется в конвейеры DevOps корпоративного уровня, позволяя легче выявлять неэффективность до её эскалации.
• Управление данными: Эта функция обеспечивает логическое хранение и резервное копирование, сохраняя структуру и доступность тестовых данных. Она повышает надёжность сценариев тестирования производительности и регрессионного тестирования. Рекомендую использовать её при работе с замаскированными производственными данными, поскольку это оптимизирует аудит, сохраняя при этом безопасность.
• API базы данных: API базы данных предоставляет гибкий сервисный уровень для получения тестовых данных и аналитических результатов, таких как оценки FRANK™. Он поддерживает интеграцию с инструментами бизнес-аналитики, позволяя создавать автоматизированные конвейеры отчетности. Я рекомендую использовать его для поддержки непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD), когда аналитические данные должны быть постоянно доступны.
• Стандартизированные процессы: Эта функция направлена ​​на устранение ручных и избыточных процессов за счёт стандартизации сбора и хранения данных. Она обеспечивает кроссплатформенную совместимость и снижает риски фрагментации рабочих процессов. Я наблюдал, как она экономит часы во время масштабных проверок программного обеспечения, где покрытие пограничных случаев имело решающее значение.
• Ресурсы знаний и обучение: Doble предоставляет доступ к структурированным руководствам и тренингам, которые помогают командам внедрять передовой опыт. Это гарантирует последовательность в управлении тестовыми данными между отделами. Кроме того, я заметил, что адаптированные учебные материалы ускоряют внедрение даже в средах, ориентированных на Agile.

Цены:

• Цена: Вы можете запросить коммерческое предложение
• Бесплатная пробная версия: Вы запрашиваете демо-версию

Ссылка: https://www.doble.com/product/test-data-management/

---

4) Broadcom EDMS

Broadcom EDMS — это мощная платформа для генерации тестовых данных, которую я обнаружил особенно эффективной при создании наборов данных на основе схем и правил. Мне понравилось, как она позволяет извлекать и повторно использовать бизнес-данные, применяя правила маскирования, которые обеспечивают защиту конфиденциальной информации. Функции подмножеств, такие как удаление, вставка и усечение, обеспечивают точный контроль над созданием наборов данных, что делает тестирование более гибким.

В одном из сценариев я использовал его для генерации рандомизированных наборов данных для тестирования API, обеспечивая охват пограничных случаев без раскрытия производственных данных. Широкомасштабное обнаружение конфиденциальных источников в сочетании с возможностями планирования упростило соблюдение требований и ускорило автоматизированные тестовые случаи. Broadcom EDMS превосходно сочетает высокий уровень безопасности с гибкостью подготовки данных.

Требования:

• Помощник по данным Плюс: Эта функция создаёт реалистичные синтетические данные на основе схемы, используя алгоритмы на основе правил, которые имитируют производственную логику, не раскрывая конфиденциальную информацию. Я видел, как она ускоряет подготовку тестовых случаев, позволяя тестировщикам моделировать редкие ошибки, не дожидаясь получения производственных данных.
• Унифицированный процесс сканирования, маскирования и аудита персональных данных: Система обнаруживает, классифицирует и безопасно обрабатывает персональные данные (PII) посредством бесперебойного рабочего процесса: сканирования, маскирования и проверки на соответствие требованиям. Она гарантирует соблюдение законов о конфиденциальности, таких как GDPR/HIPAA, обеспечивая соответствие данных требованиям и их безопасность до тестового использования.
• Масштабируемое маскирование больших наборов данных: Он поддерживает маскирование больших объёмов данных с минимальными затратами на настройку. Он может горизонтально масштабировать задания по маскированию (например, в кластерах Kubernetes), автоматически выделяя ресурсы в зависимости от объёма и удаляя их после использования.
• Поддержка баз данных NoSQL: Теперь вы можете применять методы управления тестовыми данными (маскирование, синтетическая генерация и т. д.) NoSQL платформы, такие как MongoDB, Cassandra, BigQueryЭто расширяет область применения за пределы реляционных систем. Я использовал это в средах, где смешанные реляционные и документные базы данных вызывали задержки. Таким образом, один инструмент обеспечивает как улучшенную воспроизводимость, так и простоту интеграции.
• Портал самообслуживания и резервирования данных: Тестировщики могут использовать портал для запроса и резервирования определённых наборов данных (например, операций поиска и резервирования), не копируя все производственные наборы. Это помогает сократить сроки выполнения и избежать ненужного дублирования данных.
• Интеграция конвейеров CI/CD и DevOps: Инструмент поддерживает встраивание операций подготовки тестовых данных, генерации синтетических данных, маскирования и создания подмножеств данных в конвейеры непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD). Он смещает TDM «влево», то есть на этапы проектирования и сборки, что сокращает циклы тестирования и снижает узкие места в процессе тестирования.

Цены:

• Цена: Вы можете связаться с отделом продаж для получения расценок
• Бесплатная пробная версия: Вы запрашиваете демо-версию

Ссылка: https://www.broadcom.com/products/software/app-dev/test-data-manager

---

5) SAP Test Data Migration Server

SAP Test Data Migration Server надежное решение для создания и переноса реалистичных SAP Тестовые данные для разных систем. Я обнаружил, что это особенно эффективно при работе с крупномасштабными сценариями тестирования, поскольку это оптимизировало мои рабочие процессы, обеспечивая при этом соблюдение стандартов конфиденциальности данных. Встроенное шифрование конфиденциальной информации дало мне уверенность в том, что тестовые данные надежно отражают производственные данные.

На практике я использовал его для репликации сложных наборов данных для учебных сред, что значительно сократило время настройки и затраты на инфраструктуру. Такие функции, как распараллеливание выбора данных и создание активной оболочки, сделали процесс высокоэффективным, позволив мне проводить автоматизированные тестовые случаи с замаскированными производственными данными и моделировать сквозное тестирование в рекордно короткие сроки.

Требования:

• Функция моментального снимка: Эта функция позволяет сделать логический снимок томов данных, предоставляя достоверное представление о состоянии конкретного хранилища. Она помогает воспроизводить согласованные среды для тестирования и обучения без дублирования целых наборов данных. Я использовал её для оптимизации регрессионного тестирования, и она действительно экономит время.
• Распараллеливание выбора данных: Это позволяет вам запускать несколько пакетных заданий одновременно при выборе данных. Это ускоряет процесс миграции и обеспечивает более эффективное создание больших тестовых данных. Я бы рекомендовал использовать более мелкие разбиения задач при работе со сложными данными. SAP ландшафты, чтобы избежать узких мест.
• Создание ролей пользователей: Вы можете определить ролевой доступ ко всему дереву процесса миграции данных. Это гарантирует, что тестировщики и разработчики будут видеть только те данные, которые им нужны, что повышает как безопасность, так и соответствие требованиям. Используя этот подход, я заметил, насколько он упрощает аудит во время циклов тестирования.
• Создание активной оболочки: Эта функция позволяет копировать данные приложения из одного SAP Система может быть перенесена из одной системы в другую с помощью процесса копирования ядра системы. Это чрезвычайно полезно для быстрой настройки обучающих систем. Я протестировал этот метод в проекте, где клиенту требовалось несколько сред-песочниц, и это значительно сократило время подготовки.
• Скремблирование данных: Инструмент включает в себя мощные функции шифрования данных для анонимизации конфиденциальных бизнес-данных при передаче. Он помогает организациям соблюдать GDPR и другие правила конфиденциальностиВы заметите, насколько гибкими являются правила шифрования, особенно при их адаптации для финансовых и кадровых данных.
• Межсистемная миграция данных: Он поддерживает передачу тестовых данных между не связанными между собой центрами обработки данных, что делает его чрезвычайно ценным для глобальных предприятий. Эта функция особенно удобна для команд, работающих над непрерывной интеграцией и конвейерами DevOps, где среды распределены по всему миру. Я рекомендую планировать миграции на периоды низкой нагрузки для обеспечения оптимальной производительности.

Цены:

• Цена: Вы можете связаться с отделом продаж для получения расценок
• Бесплатная пробная версия: Вы запрашиваете демо-версию

Ссылка: https://help.sap.com/docs/SAP_TEST_DATA_MIGRATION_SERVER

---

6) Upscene – Advanced Data Generator

Upscene – Advanced Data Generator Превосходно справляется с созданием реалистичных тестовых наборов данных на основе схем для баз данных. Меня особенно впечатлила интуитивность интерфейса при проектировании моделей данных и применении ограничений к связанным таблицам. За считанные минуты я смог создать рандомизированные наборы данных, достаточно реалистичные для проверки производительности запросов и стресс-тестирования моей базы данных.

Работая над проектом, который требовал стресс-тестирования перед развертыванием, Upscene помог мне генерировать параметризованные наборы данных адаптировался к конкретным сценариям без ручного труда. Поддержка множества типов данных и макросов обеспечила мне полную гибкость при построении конвейеров создания синтетических данных, что в конечном итоге улучшило покрытие тестами и автоматизировало процессы валидации.

Требования:

• Интерфейс с поддержкой HiDPI: Это обновление улучшает доступность благодаря крупным значкам на панели инструментов, масштабированным шрифтам и более чёткой графике, что значительно упрощает использование на современных дисплеях с высоким разрешением. Вы заметите, что даже длительные сеансы тестирования проходят более плавно благодаря снижению нагрузки при навигации по наборам данных.
• Расширенные библиотеки данных: Теперь он включает французские, немецкие и итальянские названия, улицы и данные о городах, что расширяет возможности моделирования глобальных пользовательских сценариев. Это особенно ценно, если вашему программному обеспечению требуются наборы данных, соответствующие требованиям законодательства, для многоязычных рынков. Я использовал эти библиотеки для валидации форм в межрегиональном HR-приложении, и это не составило никакого труда.
• Расширенная логика генерации данных: Теперь вы можете генерировать значения в нескольких проходах, применять макросы для создания сложных выходных данныхи создавать числовые данные, ссылающиеся на предыдущие записи. Тестируя эту функцию, я обнаружил, что она отлично подходит для моделирования статистических наборов данных в сценариях тестирования производительности, особенно при построении симуляций на основе трендов.
• Автоматическое резервное копирование: Теперь каждый проект получает преимущества от функции автоматического резервного копирования, которая гарантирует, что вы никогда не потеряете свои конфигурации или скрипты тестовых данных. Это небольшое дополнение, но однажды благодаря этой функции я восстановил перезаписанную схему за считанные минуты — это сэкономило часы доработки.
• Генерация разумных данных: Эта функция помогает создавать реалистичные тестовые данные, готовые к презентации, избегая случайного набора данных, часто встречающегося при тестировании. Она включает в себя обширные библиотеки данных и многоязыковую поддержку, что позволяет генерировать имена, адреса и другие поля в разных локалях. Я обнаружил, что это особенно полезно при подготовке демонстрационных сред для клиентов, которым требовались локализованные наборы данных.
• Сложные многотабличные данные: Эта функция позволяет генерировать тестовые данные для нескольких взаимосвязанных таблиц, что значительно экономит время при проверке реляционных баз данных. Она обеспечивает согласованность связанных записей, повышая надежность регрессионного тестирования и проверки схем. Я также увидел, насколько эффективно она сохраняет связи по внешним ключам, устраняя риск несовпадения записей.

Цены:

Вот некоторые из планов, предлагаемых Upscene:

Расширенные данные Generator для доступа	Расширенные данные Generator для MySQL	Расширенные данные Generator для Firebird
€119	€119	€119

Бесплатная пробная версия: Вы можете скачать бесплатную версию

Ссылка: https://www.upscene.com/advanced_data_generator/

---

7) Мокару

Mockaroo — мощный и гибкий инструмент для генерации фиктивных данных, который быстро стал одним из моих любимых. Мне понравилось, насколько просто с его помощью создавать тысячи строк в таких форматах, как JSON, CSV, Excel или SQL, идеально соответствующих моим потребностям в создании тестовых данных. Обширный набор библиотек данных позволил мне настроить генерацию на основе схемы с точным контролем над такими полями, как адреса, номера телефонов и геокоординаты.

В одном случае я использовал его для заполнения базы данных рандомизированными наборами данных для тестирования API, что помогло выявить непредвиденные случаи. Позволяя мне разрабатывать макеты API и определять пользовательские ответы, Mockaroo обеспечил бесперебойную имитацию реальных сценариев, сохраняя при этом контроль над изменчивостью и ошибками.

Требования:

• Имитационные библиотеки: Он поставляется с обширными библиотеками, поддерживающими различные языки программирования и платформы. Это делает интеграцию в конвейеры CI/CD или фреймворки автоматизации практически простой. Я рекомендую рассмотреть варианты на основе API, поскольку они позволяют создавать параметризованные наборы данных, которые можно повторно использовать в различных циклах регрессионного тестирования. Такая гибкость может сэкономить часы, потраченные на рутинную настройку.
• Данные случайного теста: Вы можете мгновенно генерировать рандомизированные наборы данных в Форматы CSV, SQL, JSON или ExcelЯ использовал эту функцию в проекте по тестированию производительности, и она значительно сократила ручной труд, сохранив при этом разнообразие данных. Используя эту функцию, я заметил, что настройка параметров рандомизации для граничных случаев, например, для необычно длинных строк, помогает выявить скрытые ошибки на ранних стадиях.
• Разработка индивидуальной схемы: Эта функция позволяет создавать правила генерации на основе схемы, чтобы данные отражали ваши реальные производственные структуры. Это особенно полезно для заполнения базы данных в agile-спринтах. Я помню, как создавал схему для проекта в сфере здравоохранения, и это повысило соответствие валидаций конфиденциальным моделям данных без раскрытия реальных записей.
• Моделирование API: Вы можете быстро создавать фиктивные API, определяя URL-адреса, ответы и состояния ошибок. Это настоящее спасение для команд, ожидающих бэкенд-сервисов, поскольку обеспечивает бесперебойную разработку фронтенда. Я бы рекомендовал логически версионировать фиктивные конечные точки, особенно если несколько разработчиков одновременно проводят тестирование, чтобы избежать конфликтов и путаницы.
• Масштабируемость и объем: Mockaroo поддерживает генерацию большие объемы данных для крупномасштабного тестированияОднажды я использовал его для моделирования более миллиона строк для финансового регрессионного теста, и он сохранил как скорость, так и надёжность. Он готов к автоматизации, то есть его можно встраивать в потоки непрерывной интеграции и масштабировать по мере развития требований проекта.
• Параметры экспорта данных: Инструмент позволяет экспортировать данные в различные форматы, обеспечивая совместимость с различными системами и тестовыми фреймворками. Вы заметите, насколько это удобно при переключении между тестами на основе SQL и тест-кейсами в Excel. Инструмент позволяет легко обрабатывать кроссплатформенные сценарии, что особенно ценно в средах обеспечения качества корпоративного уровня.

Цены:

Вот годовые планы Mockaroo:

Серебро	Золото	Предприятие
$60	$500	$7500

Бесплатная пробная версия: Вы получаете бесплатный план с 1000 строками на файл

Ссылка: https://mockaroo.com/

---

8) GenerateData

GenerateData — это генератор тестовых данных с открытым исходным кодом, созданный с помощью PHP, MySQL и JavaСкрипт, который упрощает создание больших объёмов реалистичных наборов данных на основе схем для тестирования. Он оказался особенно полезен, когда мне требовалось быстрое создание синтетических данных в различных форматах, от CSV до SQL, без ущерба для структуры или целостности. Возможность расширения за счёт пользовательских типов данных позволяет разработчикам точно адаптировать наборы данных к требованиям проекта.

Когда я использовал его для заполнения базы данных для автоматизированных тестовых случаев, гибкость настройки генерации на основе правил и добавления взаимосвязанных плагинов для почтовых индексов и регионов сэкономила часы ручной настройки. Благодаря простому интерфейсу и фреймворку с лицензией GNU, GenerateData зарекомендовал себя как надежный помощник для рандомизированных наборов данных и параметризованной генерации данных в ходе итеративных циклов тестирования.

Требования:

• Взаимосвязанные данные: Он позволяет генерировать значения, привязанные к местоположению, такие как города, регионы и почтовые индексы, логически связанные между собой. Этот взаимосвязанный подход обеспечивает повторяемость и реалистичные взаимосвязи между наборами данных. Я рекомендую использовать его при тестировании рабочих процессов обработки данных, отвечающих требованиям нормативных требований, поскольку он очень точно отражает условия, приближенные к производственным.
• Гибкость лицензии GNU: Будучи полностью под лицензией GNUЭтот инструмент предоставляет свободу настройки и распространения без ограничений. Он особенно полезен для команд, которым требуется масштабируемое решение корпоративного уровня без привязки к поставщику. Я интегрировал его в конвейер CI/CD, где инструменты, готовые к автоматизации, были критически важны, и это значительно повысило производительность.
• Генерация тома данных: Эта функция позволяет создавать наборы данных большого объема в различных форматах, таких как CSV, JSON или SQLВы можете легко заполнить базы данных для регрессионного тестирования или смоделировать масштабное тестирование API. Используя его, я увидел, что пакетная генерация больших наборов данных может снизить потребление памяти и повысить эффективность.
• Поддержка плагинов для расширения: GenerateData Поддерживает добавление плагинов, позволяя расширять функциональность за счёт новых наборов данных по странам или возможностей генерации на основе правил. Это повышает гибкость и готовность к будущим потребностям для уникальных сценариев использования. Практическим примером может служить создание тестовых сред, требующих настраиваемой анонимизации данных для международных команд.
• Экспорт в нескольких форматах: Вы можете мгновенно генерировать тестовые данные в более чем десяти выходных форматах, включая JSON, XML, SQL, CSV и даже фрагменты кода в Python, C# или Ruby. Это обеспечивает бесшовную интеграцию в различные конвейеры DevOps. Я бы рекомендовал сначала экспортировать небольшие партии при настройке, чтобы проверка схемы прошла гладко.
• Сохранение и повторное использование наборов данных: Также есть возможность сохранять наборы данных под учётной записью пользователя, что упрощает повторное использование конфигураций в нескольких проектах. Это сокращает объём ручной работы и обеспечивает воспроизводимость. Я использовал этот подход в средах непрерывной интеграции для обеспечения согласованности результатов тестирования с течением времени.

Цены:

Это проект с открытым исходным кодом.

Ссылка: http://generatedata.com/

---

9) Delphix

Delphix — это мощная платформа для генерации и управления тестовыми данными, предоставляющая маскированные производственные данные и безопасные синтетические наборы данных для ускорения разработки. Меня особенно впечатлила возможность виртуализации сред данных, что позволяет добавлять закладки, сбрасывать версии и делиться ими без прерывания работы. Это особенно важно при работе над параллельными автоматизированными тестами, где соответствие GDPR и CCPA не подлежало обсуждению.

В одном сценарии я использовал Delphix для предоставления подмножеств данных по запросу, обеспечивая более быструю интеграцию CI/CD и сохраняя конфиденциальную информацию благодаря предопределенным алгоритмам маскирования. Расширенная поддержка API и бесперебойная синхронизация с различными тестовыми средами сделали его краеугольным камнем для надежного заполнения баз данных, параметризованных наборов данных и конвейеров непрерывной доставки.

Требования:

• Ошибка при совместном использовании закладок: Эта функция позволяет легко делиться с разработчиками снимками проблемных сред, что значительно сокращает время отладки. Я использовал её во время регрессионного тестирования, и она помогла моей команде быстро выявлять повторяющиеся проблемы. Я рекомендую давать закладкам логичные названия, чтобы каждый мог легко отслеживать ошибки.
• Соответствие данных: Он обеспечивает единообразную анонимизацию конфиденциальной информации в миллионах строк, что соответствует требованиям GDPR, CCPA и другим нормативным актам. Используя его в финансовом проекте, я заметил, насколько плавно происходит маскирование без нарушения взаимосвязей в схеме. Вы заметите, что отчётность о соответствии требованиям становится более плавной благодаря интеграции в аудиторские процессы.
• Расширяемость и открытость: Delphix Предоставляет гибкие возможности благодаря пользовательскому интерфейсу, интерфейсу командной строки и API, позволяя командам управлять операциями с данными в различных конфигурациях. Я обнаружил, что интеграция с конвейерами CI/CD Особенно эффективна для непрерывного тестирования. Эта функция также поддерживает подключение к различным инструментам мониторинга и управления конфигурацией, что повышает гибкость конвейеров DevOps.
• Контроль версий и сброс: мне понравилось как Delphix Позволяет добавлять закладки и сбрасывать наборы данных в любое предыдущее состояние, что улучшает повторяемость при тестировании производительности. Я использовал эту функцию при откате к чистой базовой версии перед запуском тестов покрытия пограничных случаев. Это экономит часы доработки и обеспечивает согласованность тестовых сценариев.
• Цены Syncхронизация: Вы можете поддерживать постоянное соответствие тестовых сред производственным наборам данных без перебоев. В ходе проекта в сфере здравоохранения я наблюдал, как синхронизация данных уменьшает несоответствия между фиктивными сервисами и тестируемой системой. Такая согласованность улучшает воспроизводимость и повышает уверенность в результатах тестирования.
• Пользовательское и предопределенное маскирование Algorithms: Он оснащен надежными методами маскирования для защиты конфиденциальных полей, сохраняя при этом удобство использования. Я бы рекомендовал поэкспериментировать с маскированием на основе правил в изолированных средах, прежде чем применять его к данным, приближенным к производственным, поскольку это помогает своевременно выявлять любые аномалии. Баланс безопасности и функциональности — одна из его сильных сторон.

Цены:

• Цена: Вы можете связаться с отделом продаж для получения расценок.
• Бесплатная пробная версия: Пользователи могут запросить демо-версию

Ссылка: https://www.delphix.com/solutions/test-data-management

---

10) Original Software

Original Software обеспечивает комплексный подход к созданию тестовых данных, поддерживая как тестирование на уровне базы данных и пользовательского интерфейсаЯ оценил его способность поддерживать ссылочную целостность при создании подмножеств синтетических тестовых данных, гарантируя, что рандомизированные наборы данных отражают реальные условия. Возможность интеграции инструмента с другими фреймворками тестирования повысила общее качество и снизила избыточность в моих рабочих процессах.

Работая над сценарием, включающим тестирование API, я полагался на детальное отслеживание вставок, обновлений и удалений для проверки промежуточных состояний во время пакетной обработки. Эта генерация на основе правил в сочетании с эффективными методами обфускации конфиденциальных данных дала мне уверенность в обеспечении как безопасности, так и эффективности. Это отличный выбор для команд, которые ценят гибкое создание синтетических данных с автоматической проверкой тестовых случаев.

Требования:

• Вертикальное маскирование данных: Эта функция позволяет маскировать конфиденциальные данные в производственных или тестовых наборах данных, сохраняя конфиденциальность и сохраняя реалистичные значения. Она поддерживает выборочное маскирование по столбцам или полям («по вертикали»), позволяя скрыть только действительно важные данные. Я использовал подобные инструменты и обнаружил, что настраиваемые правила маскирования (например, сохранение формата, длины и типа) сокращают объём доработок.
• Восстановление контрольной точки: Этот инструмент позволяет делать снимки базы данных и откатываться к ним при необходимости, обеспечивая точный контроль во время тестирования. Он снижает зависимость от администраторов баз данных и делает циклы регрессии воспроизводимыми. Однажды мне удалось восстановить все схемы за считанные минуты после неудачных тестов миграции, что значительно сократило время простоя.
• проверка достоверности данных OperaТорс: Эта функция приносит более 20 операторов для проверки присутствия, обнаружение изменённых значений, ожидаемые и фактические значения и межфайловая проверка. Это обеспечивает гибкость для проверки корректности в сложных сценариях. Во время тестирования я заметил, что сочетание проверок SUM и EXISTS обеспечивает сохранение реляционной целостности при обновлениях.
• Проверка базы данных и приложений во время тестов: Эта возможность позволяет проверять не только тестовые данные, но и изменения в базе данных, инициированные логикой приложения, такой как триггеры, обновления и удаления. Она чрезвычайно эффективна для регрессионного тестирования, гарантируя соответствие требованиям и надежность последующих процессов.
• Требования к прослеживаемости и охвату: Эта функция напрямую связывает тестовые случаи с требованиями и сопоставляет с ними результаты тестирования, выявляя пробелы в покрытии. Она обеспечивает прозрачность информации для всех команд и особенно ценна во время аудитов.
• Ручное и автоматизированное выполнение тестов с интеграцией CI/CD: Эта функция позволяет выполнять тесты вручную или автоматически, что делает её пригодной для исследовательского или регрессионного тестирования. Она легко интегрируется с конвейерами непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD), регистрируя результаты и статусы выполнения.

Цены:

• Цена: Вы можете связаться с отделом продаж для получения расценок.
• Бесплатная пробная версия: Пользователи могут запросить демонстрацию

Ссылка: https://originalsoftware.com/products/testbench/

Сравнительная таблица

Вот краткая сравнительная таблица вышеуказанных инструментов:

Особенность	EMS Data Generator	Информатика TDM	Дважды	Broadcom
Генерация синтетических данных	✔️	✔️	❌	✔️
Маскировка данных / Анонимизация	ограниченный	✔️	❌	✔️
Подмножество данных / Выборка	✔️	✔️	❌	✔️
Справочный Integrity Сохранение	✔️	✔️	✔️	✔️
Интеграция CI/CD/автоматизации	ограниченный	✔️	✔️	✔️
Библиотека тестовых данных / Версионирование	ограниченный	✔️	✔️	ограниченный
Виртуализация / Путешествие во времени	✔️	ограниченный	❌	ограниченный
Самообслуживание / Простота использования	✔️	✔️	✔️	ограниченный

Что такое тестовые данные? Generator?

Тестовые данные Generator — это инструмент или программное обеспечение, которое автоматически создает большие наборы данных для целей тестирования. Эти данные обычно используются для тестирования программных приложений, баз данных или систем, чтобы убедиться, что они могут обрабатывать различные сценарии, такие как большой объем, производительность или стрессовые условия. Тестовые данные могут быть синтетическими или основанными на реальных данных, в зависимости от потребностей тестирования. Они помогают имитировать реальные взаимодействия с пользователем и пограничные случаи, делая процесс тестирования более эффективным, тщательным и менее трудоемким.

Как мы отбирали лучшие тестовые данные Generator Инструменты?

Мы являемся надёжным источником, поскольку потратили более 180 часов на исследование и сравнение более 40 инструментов для генерации тестовых данных. По итогам этого обширного анализа мы тщательно отобрали 12 наиболее эффективных вариантов. Наш обзор основан на непосредственном практическом опыте, что гарантирует читателям надёжную, объективную и практическую информацию для принятия обоснованного решения.

• Простота использования: Наша команда отдала предпочтение инструментам с интуитивно понятными интерфейсами, что позволило тестировщикам и разработчикам быстро генерировать данные, избежав сложного процесса обучения.
• Скорость работы: Мы сосредоточились на решениях, обеспечивающих быструю генерацию данных в больших масштабах, что позволяет предприятиям эффективно тестировать крупные приложения с минимальным временем простоя.
• Разнообразие данных: Наши рецензенты выбрали инструменты, поддерживающие широкий спектр типов и форматов данных для моделирования реалистичных тестовых сценариев в различных средах.
• Возможность интеграции: Мы оценили совместимость с конвейерами CI/CD, базами данных и фреймворками автоматизации, гарантируя более плавные рабочие процессы для групп разработки и тестирования.
• Варианты настройки: Наши эксперты сделали акцент на инструментах, предлагающих гибкие правила и конфигурации, чтобы команды могли адаптировать тестовые данные к уникальным бизнес-требованиям.
• Меры безопасности: Мы рассмотрели инструменты с надежной поддержкой соответствия, маскировкой и функциями анонимизации для защиты конфиденциальной информации во время создания тестовых данных.
• Масштабируемость. Исследовательская группа проверила, смогут ли инструменты справиться как с небольшими проектами, так и с потребностями корпоративного уровня без ущерба для производительности или стабильности.
• Кросс-платформенная поддержка: Мы включили только те инструменты, которые проверены на бесперебойную работу в различных операционных системах, базах данных и облачных средах.
• Цена денег: Мы проанализировали соотношение стоимости и функциональности, чтобы рекомендовать инструменты, обеспечивающие максимальную выгоду без лишних накладных расходов для организаций разных размеров.

Как устранить распространенные проблемы при тестировании Generator Инструменты?

Вот некоторые распространенные проблемы, с которыми сталкиваются пользователи при использовании инструментов генератора тестов, и для каждой из них я привел наилучшие способы их решения:

1. Выпуск: Многие инструменты генерируют неполные или непоследовательные наборы данных, что приводит к сбоям тестирования в сложных средах.
   Решение: Всегда тщательно настраивайте правила, проверяйте выходные данные на соответствие требованиям схемы и обеспечивайте сохранение реляционной согласованности во всех сгенерированных наборах данных.
2. Выпуск: Некоторые инструменты не могут эффективно маскировать конфиденциальную информацию, что приводит к рискам несоответствия требованиям.
   Решение: Включите встроенные алгоритмы маскировки, проводите проверки с помощью аудита и применяйте анонимизацию на уровне полей для защиты конфиденциальности в регулируемых средах.
3. Выпуск: Ограниченная интеграция с конвейерами CI/CD затрудняет автоматизацию и непрерывное тестирование.
   Решение: Выбирайте инструменты с REST API или плагинами, настраивайте бесшовную интеграцию DevOps и планируйте автоматическую подготовку данных для каждого цикла сборки.
4. Выпуск: Сгенерированные данные часто не обладают достаточным объемом для имитации реального тестирования производительности.
   Решение: Настройте генерацию больших наборов данных с помощью методов выборки, используйте синтетическое расширение данных и обеспечьте, чтобы стресс-тестирование охватывало сценарии пиковых нагрузок.
5. Выпуск: Лицензионные ограничения не позволяют нескольким пользователям эффективно работать над проектами по обработке тестовых данных.
   Решение: Выбирайте корпоративное лицензирование, внедряйте общие репозитории и назначайте разрешения на основе ролей, чтобы несколько команд могли беспрепятственно получать доступ и сотрудничать.
6. Выпуск: Интерфейсы инструментов кажутся новым пользователям запутанными, что значительно увеличивает время обучения.
   Решение: Используйте документацию поставщиков, включайте встроенные обучающие материалы и организуйте внутреннее обучение, чтобы сократить время освоения и быстро повысить производительность.
7. Выпуск: Неправильная обработка неструктурированных или NoSQL-данных приводит к неточным результатам тестирования.
   Решение: Выбирайте инструменты, поддерживающие JSON, XML и NoSQL; проверяйте сопоставления структур данных; и запускайте тесты схемы перед развертыванием, чтобы гарантировать точность.
8. Выпуск: Некоторые бесплатные или условно-бесплатные планы накладывают строгие ограничения на количество строк или форматов для создаваемых наборов данных.
   Решение: Upgrade к платным уровням, когда требуется масштабируемость, или объединяйте несколько бесплатных наборов данных со скриптами для эффективного обхода ограничений.

Вердикт:

Я считаю все вышеперечисленные инструменты для генерации тестовых данных надёжными и заслуживающими внимания. Моя оценка включала тщательный анализ их функций, удобства использования и способности соответствовать разнообразным требованиям к тестированию. Особое внимание я уделил тому, насколько хорошо они справляются со сложными задачами обработки данных, обеспечивая единообразие и возможность настройки. После тщательного изучения я выделил три инструмента, которые мне особенно понравились.

• EMS Data Generator: Этот инструмент впечатлил меня своим сочетанием доступности и простоты использования. Мой опыт показал, что он способен эффективно генерировать тестовые данные как для небольших, так и для больших баз данных, и мне понравилось, насколько он удобен в использовании.
• Informatica Test Data Management: Это одно из самых передовых решений для создания синтетических данных и надёжной защиты, с которыми мне доводилось работать. Меня впечатлило, насколько эффективно оно автоматизировало идентификацию и маскировку данных в сложных базах данных.
• ДваждыЭто практичный выбор для организаций, нуждающихся в структурированном управлении тестовыми данными. Когда я использовал его для организации больших наборов случайных данных по разным отделам, я заметил, насколько более плавным стало тестирование.

FAQ: