10 EN İYİ Test Verisi Generator Aletler (2026)

Kalitesiz araçlar test sürecinizi yavaşlattığında kendinizi hiç sıkışmış hissettiniz mi? Yanlış araçları seçmek genellikle güvenilmez veri kümelerine, zaman alıcı manuel düzeltmelere, iş akışlarında sık karşılaşılan hatalara ve hatta tüm projeleri rayından çıkaran veri uyumsuzluklarına yol açar. Ayrıca uyumluluk risklerine, tutarsız test kapsamına, kaynak israfına ve gereksiz tekrarlara da neden olabilir. Bu sorunlar hayal kırıklığı yaratır ve üretkenliği düşürür. Öte yandan, doğru araçlar süreci basitleştirir, doğruluğu artırır ve değerli zamandan tasarruf sağlar.

harcadım 180 saat içinde dikkatlice araştırma ve karşılaştırma 40'tan fazla test verisi oluşturma aracı Bu kılavuzu oluşturmadan önce, bunların arasından en etkili 12 seçeneği seçtim. Bu inceleme, bu araçlarla ilgili ilk elden ve uygulamalı deneyimlerime dayanmaktadır. Bu makalede, size tam bir netlik sağlamak için temel özelliklerini, artılarını, eksilerini ve fiyatlarını paylaşıyorum. İhtiyaçlarınıza en uygun olanı seçmek için sonuna kadar okuduğunuzdan emin olun. Daha fazla oku…

EN İYİ Test Verileri Generator Araçlar: En İyi Seçimler!

Test verisi Generator araç	Ana Özellikler	Ücretsiz Deneme / Garanti	Link
EMS Data Generator	JSON türü desteği, Veritabanı geçişi, Veri kodlaması	30 Günlük Ücretsiz Deneme	Daha fazla bilgi edinin
Informatica TDM	Otomatik hassas veri maskeleme, Önceden oluşturulmuş hızlandırıcılar, Uyumluluk raporlaması	Ücretsiz Demo Mevcut	Daha fazla bilgi edinin
doble	Güçlü denetim, Veritabanı API entegrasyonu, Veri yönetimi	Demo Talebi	Daha fazla bilgi edinin
Broadcom EDMS	Birleşik PII Taraması, Büyük Veri Kümeleri Üzerinde Ölçeklenebilir Maskeleme, NoSQL Veritabanları Desteği	Demo Talebi	Daha fazla bilgi edinin
SAP Test Data Migration Server	Anlık Görüntü Özelliği, Veri Seçimi Paralelleştirme, Aktif Kabuk Oluşturma	Demo Talebi	Daha fazla bilgi edinin

1) EMS Data Generator

EMS Data Generator Birden fazla veritabanı tablosunda aynı anda sentetik veri oluşturmak için tasarlanmış, sezgisel bir araçtır. Rastgele veri kümelerini yapılandırmama ve kullanımdan önce sonuçları önizlememe ne kadar kolay olanak sağladığını takdir ettim. Şema tabanlı oluşturma yetenekleri ve geniş desteği sayesinde ENUM, SET ve JSON gibi veri türleri farklı test ihtiyaçlarını karşılayacak kadar esnek hale getirin.

Bir örnekte, kaldıraç kullandım EMS Data Generator Bir geçiş projesi sırasında test veritabanlarının oluşturulması için tasarlanmış ve veri doğruluğundan ödün vermeden süreci kolaylaştırmıştır. Aracın parametreli veri kümeleri oluşturma ve bunları SQL betikleri olarak kaydetme yeteneği, sorunsuz testler sağlayarak hem küçük hem de kurumsal düzeyde iş yüklerini yöneten veritabanı yöneticileri ve kalite güvence mühendisleri için güvenilir bir seçenek haline getirir.

Özellikler:

• Veri Kodlama: Bu özellik, farklı ortamlarda çalışırken çok önemli olan farklı kodlama seçeneklerini sorunsuz bir şekilde yönetmenizi sağlar. Unicode dosyalarını desteklediği için çok dilli test verileri bile sorunsuz bir şekilde işlenir. Betikleri sorunsuz bir şekilde yönetmek için kullandım ve sonuçlar her zaman tutarlıydı.
• Programın Kurulumu: Oluşturulan test verilerini kurulum paketlerine kolayca paketleyerek, her şeyin anında kullanıma hazır olmasını sağlar. Yeni sistemlerde ortamları hızlı bir şekilde kurarken bunu son derece faydalı buldum. Bu özelliği test ederken fark ettiğim bir şey, tekrarlayan kurulum görevlerini ne kadar azalttığıydı.
• Veritabanı Göçü: Kritik bilgileri kaybetme endişesi duymadan veritabanı sistemleri arasında kolayca geçiş yapabilirsiniz. Büyük veri kümelerini taşımama yardımcı oldu. MySQL için PostgreSQL Sorunsuz bir şekilde. Üretime dağıtmadan önce şema uyumluluğunu doğrulamak için geçiş günlüklerini dikkatlice kontrol etmenizi öneririm.
• JSON Veri Türü Desteği: Popüler veritabanları için JSON veri türlerini destekler. Oracle 21c, MySQL 8, Firebird 4 ve PostgreSQL 16Bu, belge depolamaya dayanan modern uygulamalar için geleceğe hazır hale getirir. Bir durumda, JSON'u doğrudan veritabanına oluşturarak API test senaryolarını doğrulamak için kullandım.
• Karmaşık Veri Türleri için Destek: Standart alanların yanı sıra, araç SET, ENUM ve GEOMETRY türlerini de işleyebiliyor; bu da gelişmiş veritabanı modelleri için büyük bir avantaj. Konum tabanlı veri kümelerini modellerken bunu test ettim ve manuel ayarlama gerektirmeden mükemmel bir şekilde çalıştı.
• Oluşturulan Verileri Önizleyin ve Düzenleyin: Bu özellik, oluşturulan verileri sonlandırmadan önce önizlemenize ve değiştirmenize olanak tanır ve hata ayıklama sırasında zaman kazandırır. Araç, düzenlemeleri doğrudan SQL betiklerine kaydetmenize olanak tanıyarak CI/CD kanallarına entegrasyonu kolaylaştırır. Test çalışmaları arasında yeniden üretilebilirliği korumak için bu betikler için sürüm kontrolü kullanmanızı öneririm.

Fiyatlandırma:

İşte size sunduğumuz başlangıç ​​planlarından bazıları: EMS Data Generator

EMS Data Generator InterBase/Firebird (İşletme) + 1 Yıllık Bakım için	EMS Data Generator için Oracle (İşletme) + 1 Yıllık Bakım	EMS Data Generator SQL Server (Business) için + 1 Yıllık Bakım
$110	$110	$110

Ücretsiz deneme: 30-günlük deneme

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

---

2) Informatica Test Data Management

Informatica Test Data Management Sentetik veri oluşturma ve güçlü koruma için çalıştığım en gelişmiş çözümlerden biri. Karmaşık veritabanlarında veri tanımlama ve maskelemeyi ne kadar kusursuz bir şekilde otomatikleştirdiğinden ve zaman alıcı manuel kontrollerden beni kurtardığından etkilendim. Şema bütünlüğünü korurken hassas verileri maskeleyebilme yeteneği, projeleri yavaşlatmadan uyumluluk gereksinimlerini karşılama konusunda bana güven verdi.

Özellikle otomatik test senaryoları için parametreli veri kümeleri hazırlarken, altyapıyı aşırı yüklemeden alt kümeler oluşturmama olanak tanıdığı için bunu oldukça faydalı buldum. Bu yaklaşım yalnızca performansı iyileştirmekle kalmadı, aynı zamanda test döngülerini daha hızlı ve daha uygun maliyetli hale getirdi. Informatica TDM, güvenli test ortamları için maskeleme ve yeniden kullanım gerektiren hassas üretim verilerini işlerken gerçekten öne çıkıyor.

Özellikler:

• Otomatik Veri Tanımlama: Bu özellik, birden fazla veritabanındaki hassas verileri hızla tespit ederek uyumluluk ve güvenliğin yönetimini çok daha kolay hale getirir. Sürekli olarak maskeleme uygulayarak test sırasında hiçbir ham verinin açıkta kalmamasını sağlar. Bunu, özellikle HIPAA uyumluluğunun zorunlu olduğu sağlık veri kümeleriyle çalışırken çok faydalı buldum.
• Veri Alt Kümesi: Altyapı maliyetlerini düşürürken test yürütme hızını artıran daha küçük ve yüksek değerli veri alt kümeleri oluşturabilirsiniz. Bu, tekrarlanan çalıştırmaların tutarlı veri kümelerine hızlı erişim gerektirdiği regresyon testleri için son derece kullanışlıdır. Bunu kullanırken, test döngülerinin daha verimli hale geldiğini ve sistem yükünün azaldığını fark ettim.
• Önceden Hazırlanmış Hızlandırıcılar: Yaygın veri öğeleri için yerleşik maskeleme hızlandırıcılarıyla birlikte gelir ve tekerleği yeniden icat etmeden uyumluluğunuzu korumanıza yardımcı olur. Bu hızlandırıcılar, sosyal güvenlik numaraları veya kart bilgileri gibi gizli alanları işlerken zamandan tasarruf sağlar ve güvenilirliği artırır. Değeri en üst düzeye çıkarmak için sektöre özgü veri formatları için özelleştirme seçeneklerini incelemenizi öneririm.
• İzleme ve Raporlama: Bu özellik ayrıntılı izleme ve denetime hazır raporlama Risk ve uyumluluk için. Yönetişim ekiplerini doğrudan sürece dahil ederek QA'nın kurumsal veri politikalarıyla uyumlu hale getirilmesine yardımcı olur. Uyumluluk kontrollerinin son dakika telaşından ziyade günlük testlerin bir parçası haline gelmesi için CI/CD süreçlerinde otomatik raporlar planlamanızı öneririm.
• Birleşik Veri Yönetimi: Kurum genelinde tutarlı politikaların uygulanmasını sağlayarak uyumluluk risklerini azaltır. Bunun, büyük kuruluşların doğru ve güvenilir verileri korurken veri ambarlarından kaçınmalarına nasıl yardımcı olduğunu gördüm.
• Otomatik Veri Zekası: Veri kullanımı, kökeni ve kalitesi hakkında sürekli içgörüler sunmak için yapay zeka destekli otomasyondan yararlanır. Bu, yalnızca şeffaflığı artırmakla kalmaz, aynı zamanda karar alma sürecini de hızlandırır. Bunu test ederken, veri kaynaklarını ve dönüşümlerini manuel olarak izleme çabasını önemli ölçüde azalttığını fark ettim.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Satış teklifi için talepte bulunabilirsiniz
• Ücretsiz deneme: Ücretsiz Demo'ya sahip olursunuz

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

---

3) Çift

Doble, yapılandırılmış test verisi yönetimine ihtiyaç duyan kuruluşlar için pratik bir seçenek olarak öne çıkıyor. Departmanlar arasında büyük rastgele veri kümelerini düzenlemek için kullandığımda, testlerin ne kadar sorunsuz hale geldiğini fark ettim. Araç, verileri temizlemeyi, dönüştürmeyi ve kategorilere ayırmayı kolaylaştırarak çeşitli test planlarını işlerken doğruluk sağlıyor. API'ler ve iş zekası araçlarıyla entegre olma özelliği, günlük test iş akışlarına gerçek bir değer katıyor.

Sonuçları mantıksal klasörlerde birleştirerek saha düzeyindeki testleri nasıl kolaylaştırdığını ve dağınık veri kümelerinin yarattığı karışıklığı nasıl azalttığını takdir ettim. Maskeli üretim verilerini yönetmedeki güvenilirliğini deneyimledikten sonra, Doble'ın özellikle veri tutarlılığı ve yönetimine öncelik veren ve manuel organizasyonun getirdiği ek yükü azaltan ekipler için faydalı olduğunu söyleyebilirim.

Özellikler:

• Verileri Yönetme: Bu özellik, SFRA ve DTA gibi çeşitli test veri türlerini tutarlı bir şekilde yönetmenize olanak tanır. Projeler arasında üretkenliği korumanıza yardımcı olur ve gerektiğinde şema tabanlı oluşturmayı destekler. Ben şahsen, manuel çabayı azaltan düzenli ve yeniden kullanılabilir şablonlar oluşturmak için kullandım.
• Güçlü Denetim: Sağlam veri yönetişim standartlarını uygulamaya koymak için gözetim denetimi sağlar. Bu yalnızca gereksiz süreçleri azaltır Aynı zamanda uyumluluk dostu iş akışlarını da geliştirir. Test ederken, kurumsal düzeydeki DevOps süreçlerine ne kadar iyi entegre olduğunu ve verimsizlikleri daha da büyümeden tespit etmeyi kolaylaştırdığını fark ettim.
• Veri yönetimi: Bu özellik, mantıksal depolama ve yedeklemeleri garanti ederek test verilerinin yapılandırılmış ve erişilebilir kalmasını sağlar. Performans ve regresyon testi senaryolarına güvenilirlik kazandırır. Maskeli üretim verileriyle çalışırken, güvenliği korurken denetimi kolaylaştırdığı için bundan yararlanmanızı öneririm.
• Veritabanı API'si: Veritabanı API'si, FRANK™ puanları gibi test verilerini ve analitik sonuçları almak için esnek bir hizmet katmanı sunar. BI araçlarıyla entegrasyonu destekleyerek otomasyona hazır raporlama kanallarına olanak tanır. Veri içgörülerinin sürekli olarak erişilebilir olması gereken CI/CD desteği için bunu kullanmanızı öneririm.
• Standartlaştırılmış Süreçler: Bu özellik, verilerin nasıl toplanıp depolandığını standartlaştırarak manuel ve gereksiz süreçleri ortadan kaldırmaya odaklanır. Platformlar arası uyumluluğu sağlar ve parçalanmış iş akışlarının risklerini azaltır. Uç durum kapsamının kritik olduğu büyük ölçekli yazılım doğrulama çalışmalarında saatlerce tasarruf sağladığına şahit oldum.
• Bilgi Kaynakları ve Eğitim: Doble, ekiplerin en iyi uygulamaları benimsemelerine yardımcı olan yapılandırılmış kılavuzlara ve eğitimlere erişim sağlar. Bu, test verilerinin nasıl yönetildiği konusunda tutarlılık Ayrıca, özel olarak hazırlanmış öğrenme materyallerinin, çevikliğe uygun ortamlarda bile benimsenmeyi hızlandırdığını fark ettim.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Satış teklifi için talepte bulunabilirsiniz
• Ücretsiz deneme: Bir Demo talep ediyorsunuz

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

---

4) Broadcom EDMS

Broadcom EDMS Özellikle şema tabanlı ve kural odaklı veri kümeleri oluşturmada etkili bulduğum, test verisi üretimi için güçlü bir platform. Hassas bilgileri koruyan maskeleme kuralları uygularken iş verilerini çıkarıp yeniden kullanmama olanak tanımasını beğendim. Silme, ekleme ve kesme gibi alt küme işlevleri, veri kümesi oluşturma üzerinde hassas kontrol sağlayarak testleri daha uyarlanabilir hale getirdi.

Bir senaryoda, API testleri için rastgele veri kümeleri oluşturmak amacıyla kullandım ve böylece üretim verilerini ifşa etmeden uç durumların ele alınmasını sağladım. Gizli kaynakların geniş çaplı tespiti, planlama seçenekleriyle bir araya geldiğinde, uyumluluğun korunmasını kolaylaştırırken otomatik test durumlarının hızlandırılmasını da sağladı. Broadcom EDMS Veri hazırlamada esneklik ile üst düzey güvenliği dengelemede mükemmeldir.

Özellikler:

• Veri Asistanı Plus: Bu özellik, hassas bilgileri ifşa etmeden üretim mantığını taklit eden kural odaklı algoritmalar kullanarak gerçekçi, şema tabanlı sentetik veriler oluşturur. Test uzmanlarının üretim verilerini beklemeden nadir hata koşullarını simüle etmelerine olanak tanıyarak test senaryosu hazırlığını hızlandırdığını gördüm.
• Birleşik PII Tarama, Maskeleme, Denetim İş Akışı: Kusursuz bir iş akışıyla (tarayarak, maskeleyerek ve ardından uyumluluk denetimi yaparak) kişisel bilgileri (PII) bulur, sınıflandırır ve güvenli bir şekilde işler. GDPR/HIPAA gibi gizlilik yasalarına uyulmasını sağlayarak, test kullanımından önce verilerin uyumlu ve güvenli olmasını sağlar.
• Büyük Veri Kümeleri Üzerinde Ölçeklenebilir Maskeleme: Minimum yapılandırma yüküyle büyük veri hacimlerini maskelemeyi destekler. Maskeleme işlerini yatay olarak ölçeklendirebilir (örneğin, Kubernetes kümelerinde), kaynakları hacme göre otomatik olarak tahsis edebilir ve kullanımdan sonra bunları kaldırabilir.
• NoSQL Veritabanları için Destek: Artık test verisi yönetimi uygulamalarını (maskeleme, sentetik üretim vb.) uygulayabilirsiniz. NoSQL gibi platformlar MongoDB, Cassandra, BigQueryBu, uygulanabilirliği ilişkisel sistemlerin ötesine taşıyor. Bunu, karma ilişkisel ve belge veritabanlarının gecikmelere neden olduğu ortamlarda kullandım. Böylece, hem daha iyi yeniden üretilebilirlik hem de entegrasyon kolaylığı sağlayan tek bir araç elde ettim.
• Self Servis Portalı ve Veri Rezervasyonu: Test uzmanları, tüm üretim kümelerini kopyalamadan belirli veri kümelerini (örneğin, bulma ve ayırma işlemleri) talep etmek ve rezerve etmek için bir portal kullanabilirler. Bu, teslim sürelerinin azaltılmasına ve gereksiz veri çoğaltılmasının önlenmesine yardımcı olur.
• CI/CD ve DevOps Boru Hattı Entegrasyonu: Araç, test verisi sağlama, sentetik veri oluşturma, maskeleme ve veri alt kümesi işlemlerinin CI/CD kanallarına gömülmesini destekler. TDM'yi "sola", yani tasarım ve derleme aşamalarına kaydırır, böylece test döngüleri daha kısa olur ve test daha az darboğaz oluşturur.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Bir teklif için satış ekibiyle bağlantı kurabilirsiniz
• Ücretsiz deneme: Bir Demo talep ediyorsunuz

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

---

5) SAP Test Data Migration Server

SAP Test Data Migration Server gerçekçi veri oluşturmak ve taşımak için güvenilir bir çözümdür SAP Sistemler arası test verileri. Özellikle büyük ölçekli test senaryolarını işlerken çok etkili buldum çünkü iş akışlarımı kolaylaştırırken veri gizliliği standartlarına uyumu da sağladı. Hassas bilgileri dahili olarak karıştırma özelliği, test verilerinin üretim verilerini güvenli bir şekilde yansıttığına dair bana güven verdi.

Uygulamada, eğitim ortamları için karmaşık veri kümelerini çoğaltmak için kullandım ve bu da kurulum süresini ve altyapı maliyetlerini önemli ölçüde azalttı. Veri seçimi paralelleştirme ve aktif kabuk oluşturma gibi özellikler, süreci son derece verimli hale getirerek, maskelenmiş üretim verileriyle otomatik test senaryoları yürütmeme ve rekor sürede uçtan uca test simülasyonu yapmama olanak tanıdı.

Özellikler:

• Anlık Görüntü Özelliği: Bu özellik, veri hacimlerinin mantıksal bir anlık görüntüsünü yakalamanıza olanak tanır ve size belirli bir depolama durumunun güvenilir bir görünümünü sunar. Tüm veri kümelerini kopyalamadan test ve eğitim için tutarlı ortamlar oluşturmanıza yardımcı olur. Regresyon testlerini kolaylaştırmak için kullandım ve gerçekten zamandan tasarruf sağlıyor.
• Veri Seçimi Paralelleştirmesi: Size izin verir birden fazla toplu işi aynı anda çalıştırın Veri seçerken. Bu, geçiş sürecini hızlandırır ve büyük ölçekli test verisi oluşturmanın daha verimli olmasını sağlar. Karmaşık işlerle uğraşırken daha küçük iş bölümleri kullanmanızı öneririm. SAP darboğazlardan kaçınmak için manzaralar.
• Kullanıcı Rolleri Oluşturma: Veri taşıma süreci ağacının tamamında rol tabanlı erişim tanımlayabilirsiniz. Bu, test uzmanlarının ve geliştiricilerin yalnızca ihtiyaç duydukları verileri görmelerini sağlayarak hem güvenliği hem de uyumluluğu artırır. Bunu kullanırken fark ettiğim bir şey, test döngüleri sırasında denetimi ne kadar basitleştirdiğiydi.
• Aktif Kabuk Oluşturma: Bu işlevsellik, uygulama verilerinin birinden diğerine kopyalanmasını sağlar SAP Çekirdek sistem kopyalama sürecini kullanarak bir sistemi diğerine aktarmak. Eğitim sistemlerini hızlı bir şekilde kurmak için son derece kullanışlıdır. Bir müşterinin birden fazla deneme ortamına ihtiyaç duyduğu bir projede test ettim ve tedarik süresini önemli ölçüde azalttı.
• Veri Karıştırma: Araç, aktarımlar sırasında hassas iş verilerini anonimleştirmek için güçlü veri karıştırma seçenekleri içerir. Kuruluşların GDPR ve diğer gizlilik düzenlemelerine uyumlu kalınKarıştırma kurallarının özellikle finansal ve İK verileri için uyarlandığında ne kadar esnek olduğunu fark edeceksiniz.
• Sistemler Arası Veri Göçü: Bağlantısız veri merkezleri arasında test verilerinin aktarılmasını desteklediğinden, küresel işletmeler için oldukça değerlidir. Bu özellik, ortamların dünya çapında dağıtıldığı sürekli entegrasyon ve DevOps süreçlerinde çalışan ekipler için özellikle kullanışlıdır. Optimum performans sağlamak için geçişleri düşük trafik aralıklarında planlamanızı öneririm.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Bir teklif için satış ekibiyle bağlantı kurabilirsiniz
• Ücretsiz deneme: Bir Demo talep ediyorsunuz

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

---

6) Upscene – Advanced Data Generator

Upscene – Advanced Data Generator Veritabanları için gerçekçi, şema tabanlı test veri kümeleri oluşturmada mükemmel. Veri modelleri tasarlarken ve ilgili tablolar arasında kısıtlamalar uygularken arayüzün ne kadar sezgisel hissettirdiğinden özellikle etkilendim. Dakikalar içinde, sorgu performansını doğrulamak ve veritabanımı stres testinden geçirmek için yeterince gerçekçi hissettiren rastgele veri kümeleri üretebildim.

Dağıtımdan önce stres testi gerektiren bir proje üzerinde çalışırken Upscene bana yardımcı oldu parametreli veri kümeleri üret Manuel çaba gerektirmeden belirli senaryolara göre uyarlanmıştır. Birden fazla veri türü ve makro desteği, sentetik veri oluşturma kanalları oluşturmada tam esnekliğe sahip olmamı sağladı; bu da sonuç olarak test kapsamını ve otomatik doğrulama süreçlerini iyileştirdi.

Özellikler:

• HiDPI-Farkında Arayüz: Bu güncelleme, büyük araç çubuğu simgeleri, ölçeklendirilmiş yazı tipleri ve daha keskin görsellerle erişilebilirliği iyileştirerek modern yüksek çözünürlüklü ekranlarda kullanımını çok daha kolay hale getiriyor. Veri kümelerinde gezinirken oluşan zorlanmanın azalması sayesinde uzun test oturumlarının bile daha akıcı olduğunu fark edeceksiniz.
• Genişletilmiş Veri Kütüphaneleri: Artık Fransızca, Almanca ve İtalyanca isimler, sokaklar ve şehir verileri de içeriyor ve bu da küresel kullanıcı senaryolarını simüle etme yeteneğinizi genişletiyor. Yazılımınızın çok dilli pazarlar için uyumluluğa uygun veri kümelerine ihtiyacı varsa, bu özellikle değerlidir. Bu kütüphaneleri, bölgeler arası bir İK uygulamasında form doğrulamalarını doğrulamak için kullandım ve zahmetsizce yaptım.
• Gelişmiş Veri Üretim Mantığı: Artık birden fazla geçişte değerler üretebilirsiniz, karmaşık çıktılar oluşturmak için makroları uygulayınve önceki girdilere referans veren sayısal veriler oluşturun. Bu özelliği test ederken, özellikle trend tabanlı simülasyonlar oluştururken, performans testi senaryolarında istatistiksel veri kümelerini simüle etmek için mükemmel olduğunu gördüm.
• Otomatik Yedeklemeler: Artık her proje, yapılandırmalarınızı veya test verisi betiklerinizi asla kaybetmemenizi sağlayan otomatik yedekleme işlevinden yararlanıyor. Küçük bir eklenti, ancak bir keresinde bu güvenlik önlemi sayesinde üzerine yazılmış bir şema kurulumunu dakikalar içinde geri yüklemiştim; saatlerce süren yeniden çalışmadan tasarruf etmişti.
• Mantıklı Veri Üretin: Bu özellik, test sırasında sıklıkla kullanılan rastgele anlamsız ifadelerden kaçınarak gerçekçi ve sunuma hazır test verileri oluşturmanıza yardımcı olur. Zengin veri kütüphaneleri ve çok dilli desteği sayesinde farklı yerel ayarlarda adlar, adresler ve diğer alanlar oluşturabilirsiniz. Bunu, özellikle yerelleştirilmiş veri kümelerine ihtiyaç duyan müşteriler için demo ortamları hazırlarken oldukça faydalı buldum.
• Karmaşık Çok Tablolu Veriler: Bu özellik, birden fazla birbiriyle ilişkili tabloda test verileri oluşturmanıza olanak tanır ve bu da ilişkisel veritabanlarını doğrularken büyük bir zaman tasarrufu sağlar. Bağlantılı kayıtlarda tutarlılık sağlayarak regresyon testini ve şema doğrulamasını daha güvenilir hale getirir. Ayrıca, yabancı anahtar ilişkilerini ne kadar kusursuz bir şekilde koruduğunu ve uyumsuz kayıt riskini ortadan kaldırdığını da gördüm.

Fiyatlandırma:

Upscene'in sunduğu planlardan bazıları şunlardır:

Gelişmiş Veriler Generator Erişim için	Gelişmiş Veriler Generator için MySQL	Gelişmiş Veriler Generator Firebird için
€119	€119	€119

Ücretsiz deneme: Ücretsiz bir sürümünü indirebilirsiniz

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

---

7) Mokaroo

Mockaroo, hızla favorilerimden biri haline gelen güçlü ve esnek bir sahte veri oluşturma aracıdır. JSON, CSV, Excel veya SQL gibi formatlarda binlerce satır üretmenin ne kadar basit olduğunu ve test verisi oluşturma ihtiyaçlarımla mükemmel bir şekilde uyumlu olduğunu takdir ettim. Geniş veri kütüphaneleri, adresler, telefon numaraları ve coğrafi koordinatlar gibi alanlar üzerinde hassas kontrol sağlayan şema tabanlı veri oluşturmayı yapılandırmama olanak tanıdı.

Bir keresinde, API testleri için rastgele veri kümeleriyle dolu bir veritabanı oluşturmak için kullandım ve bu da öngöremediğim uç durumları ortaya çıkarmama yardımcı oldu. Sahte API'ler tasarlamama ve özel yanıtlar tanımlamama olanak tanıyarak, Mockaroo, değişkenlik ve hata koşulları üzerinde kontrolü korurken gerçek dünya senaryolarını simüle etmeyi sorunsuz hale getirdi.

Özellikler:

• Kütüphanelerle alay etmek: Birden fazla programlama dili ve platformunu destekleyen kapsamlı kütüphanelerle birlikte gelir. Bu sayede, CI/CD kanallarına veya otomasyon çerçevelerine entegrasyon neredeyse zahmetsiz hale gelir. Farklı regresyon test döngülerinde yeniden kullanılabilen parametreli veri kümeleri oluşturmanıza olanak tanıdıkları için API odaklı seçenekleri burada incelemenizi öneririm. Bu esneklik, saatlerce tekrarlanan kurulumdan tasarruf etmenizi sağlar.
• Rastgele Test Verileri: Anında rastgele veri kümeleri oluşturabilirsiniz CSV, SQL, JSON veya Excel biçimleriBunu bir performans testi projesinde kullandım ve verileri çeşitli tutarken manuel çabayı önemli ölçüde azalttı. Bu özelliği kullanırken fark ettiğim bir şey, alışılmadık derecede uzun dizeler gibi uç durumlar için rastgeleleştirme ayarlarını değiştirmenin, gizli hataları erkenden ortaya çıkarmaya yardımcı olmasıydı.
• Özel Şema Tasarımı: Bu özellik, verilerin gerçek üretim yapılarınızı yansıtması için şema tabanlı üretim kuralları oluşturmanıza olanak tanır. Özellikle çevik sprint'lerde veritabanı tohumlaması için kullanışlıdır. Bir sağlık projesi için bir şema oluşturduğumu hatırlıyorum ve bu, gerçek kayıtları ifşa etmeden hassas veri modelleriyle doğrulamaları daha uyumlu hale getirdi.
• API Simülasyonu: URL'leri, yanıtları ve hata durumlarını tanımlayarak sahte API'leri hızla tasarlayabilirsiniz. Bu, arka uç hizmetleri bekleyen ekipler için hayat kurtarıcıdır çünkü ön uç geliştirmenin sorunsuz ilerlemesini sağlar. Çakışmaları ve karışıklıkları önlemek için, özellikle birden fazla geliştirici aynı anda test yaparken, sahte uç noktalarınızı mantıksal olarak sürümlemenizi öneririm.
• Ölçeklenebilirlik ve Hacim: Mockaroo, üretmeyi destekliyor büyük ölçekli testler için yüksek hacimli verilerBir finansal regresyon testi için bir milyondan fazla satırı simüle etmek üzere bir kez kullandım ve hem hızını hem de güvenilirliğini korudu. Otomasyona hazır, yani sürekli entegrasyon akışlarına entegre edebilir ve değişen proje taleplerine göre ölçeklendirebilirsiniz.
• Veri Dışa Aktarma Seçenekleri: Araç, birden fazla formatta dışa aktarma olanağı sunarak sistemler ve test çerçeveleri arasında uyumluluğu garanti eder. SQL tabanlı testler ve Excel tabanlı test senaryoları arasında geçiş yaparken bunun ne kadar kullanışlı olduğunu fark edeceksiniz. Araç, platformlar arası senaryoları sorunsuz bir şekilde yönetmenizi sağlar ve bu, özellikle kurumsal düzeydeki kalite güvence ortamlarında çok değerlidir.

Fiyatlandırma:

Mockaroo'nun yıllık planları şöyle:

Gümüş	GOLD	Enterprise
$60	$500	$7500

Ücretsiz deneme: Dosya başına 1000 satır içeren ücretsiz bir plan elde edersiniz

Bağlantı: https://mockaroo.com/

---

8) GenerateData

GenerateData PHP ile oluşturulmuş açık kaynaklı bir test verisi üretecidir, MySQL, ve JavaTest için büyük hacimli, gerçekçi, şema tabanlı veri kümeleri üretmeyi kolaylaştıran bir betik. CSV'den SQL'e kadar çeşitli formatlarda, yapıdan veya bütünlükten ödün vermeden hızlı sentetik veri oluşturmam gerektiğinde özellikle faydalı buldum. Özel veri türleri aracılığıyla genişletilebilirliği, geliştiricilerin veri kümelerini proje gereksinimlerine tam olarak uyarlamalarına olanak tanır.

Otomatik test durumları için bir veritabanı oluşturmak amacıyla kullandığımda, kural odaklı üretim tanımlama ve posta kodları ve bölgeler için birbirine bağlı eklentiler ekleme esnekliği, saatlerce süren manuel kurulumdan tasarruf sağladı. Basit arayüzü ve GNU lisanslı çerçevesi sayesinde, GenerateData yinelemeli test döngüleri sırasında rastgele veri kümeleri ve parametreli veri üretimi için güvenilir bir arkadaş olduğu kanıtlanmıştır.

Özellikler:

• Birbirine Bağlı Veriler: Şehirler, bölgeler ve posta kodları gibi konuma özgü değerleri mantıksal olarak birbirine bağlamanıza olanak tanır. Bu birbirine bağlı yaklaşım, veri kümeleri arasında tekrarlanabilirlik ve gerçekçi ilişkiler sağlar. Üretim benzeri koşulları çok yakından yansıttığı için, uyumluluğa uygun veri iş akışlarını test ederken bunu kullanmanızı öneririm.
• GNU Lisans Esnekliği: Tamamen olmak GNU lisanslıBu araç, kısıtlama olmaksızın özelleştirme ve dağıtım özgürlüğü sağlar. Özellikle, tedarikçiye bağlı kalmadan ölçeklenebilir, kurumsal düzeyde bir çözüm isteyen ekipler için oldukça kullanışlıdır. Otomasyona hazır araçların kritik önem taşıdığı bir CI/CD hattına entegre ettim ve üretkenliği önemli ölçüde artırdı.
• Veri Hacmi Üretimi: Bu özellik, aşağıdaki gibi birden fazla formatta yüksek hacimli veri kümeleri üretmenizi sağlar: CSV, JSON veya SQL. Veritabanlarını regresyon testi için kolayca başlatabilir veya API testlerini büyük ölçekte simüle edebilirsiniz. Bunu kullanarak, büyük veri kümelerini toplu olarak oluşturmanın bellek tüketimini azaltabileceğini ve verimliliği artırabileceğini gördüm.
• Genişletme için Eklenti Desteği: GenerateData Eklenti eklemeyi destekler ve işlevselliğini yeni ülke veri kümeleri veya kural odaklı üretim seçenekleriyle genişletmenize olanak tanır. Benzersiz kullanım durumları için esnekliği ve geleceğe hazırlığı artırır. Pratik bir senaryo, küresel ekipler için özelleştirilmiş veri anonimleştirme gerektiren test ortamları oluşturmaktır.
• Çoklu Formatlı İhracatlar: JSON, XML, SQL, CSV ve hatta kod parçacıkları dahil olmak üzere ondan fazla çıktı biçiminde anında test verileri üretebilirsiniz. Python, C# veya Ruby. Bu, farklı DevOps süreçlerine sorunsuz entegrasyon sağlar. Kurulum sırasında önce küçük grupları dışa aktarmanızı öneririm, böylece şema doğrulamanız sorunsuz çalışır.
• Veri Kümesinin Kaydedilmesi ve Yeniden Kullanılması: Veri kümelerinizi bir kullanıcı hesabı altında kaydetmenize olanak tanıyan bir seçenek de mevcut. Bu, yapılandırmaları birden fazla projede yeniden kullanmanızı kolaylaştırır. Bu, manuel çalışmayı azaltır ve tekrarlanabilirliği garanti eder. Bunu, test çalışmalarının zaman içinde tutarlı olmasını sağlamak için sürekli entegrasyon ortamlarında kullandım.

Fiyatlandırma:

Bu açık kaynaklı bir projedir

Bağlantı: http://generatedata.com/

---

9) Delphix

Delphix Test verisi oluşturma ve yönetimi için güçlü bir platformdur ve geliştirmeyi hızlandırmak için maskelenmiş üretim verileri ve güvenli sentetik veri kümeleri sağlar. Benim dikkatimi çeken, veri ortamlarını sanallaştırma yeteneğiydi; bu sayede kesinti olmadan yer imlerine ekleme, sıfırlama ve sürüm paylaşma olanağı sağlandı. Bunu, özellikle paralel otomatik test senaryoları üzerinde çalışırken etkili buldum. GDPR ve CCPA'ya uyumluluk pazarlık konusu değildi.

Bir senaryoda şunu kullandım: Delphix Talep üzerine veri alt kümeleri sağlamak, önceden tanımlanmış maskeleme algoritmaları aracılığıyla hassas bilgileri korurken daha hızlı CI/CD entegrasyonu sağlamak. Genişletilebilir API desteği ve çeşitli test ortamlarıyla sorunsuz senkronizasyonu, onu güvenilir veritabanı tohumlama, parametreli veri kümeleri ve sürekli teslimat hatları için bir temel taşı haline getirmiştir.

Özellikler:

• Yer İmi Paylaşımında Hata: Bu özellik, sorunlu ortamların anlık görüntülerini geliştiricilerle paylaşmayı kolaylaştırarak hata ayıklama süresini önemli ölçüde azaltır. Regresyon testleri sırasında kullandım ve ekibimin tekrarlayan sorunları hızla tespit etmesine yardımcı oldu. Herkesin hataları zahmetsizce izleyebilmesi için yer imlerine mantıksal adlar vermenizi öneririm.
• Veri Uyumluluğu: Hassas bilgilerin milyonlarca satırda tutarlı bir şekilde anonimleştirilmesini sağlayarak GDPR, CCPA ve diğer düzenlemelerle uyumludur. Bir finans projesinde kullanırken, şema ilişkilerini bozmadan maskelemenin ne kadar kusursuz olduğunu fark ettim. Denetim iş akışlarına entegre edildiğinde uyumluluk raporlamasının daha sorunsuz hale geldiğini fark edeceksiniz.
• Genişletilebilir ve Açık: Delphix Kullanıcı arayüzü, komut satırı arayüzü (CLI) ve API'leriyle esnek seçenekler sunarak ekiplerin farklı kurulumlardaki veri işlemlerini yönetmesine olanak tanır. CI/CD boru hatlarıyla entegrasyon Özellikle sürekli testler için oldukça güçlüdür. Bu özellik, DevOps süreçlerinde çevikliği artıran birden fazla izleme ve yapılandırma yönetimi aracıyla bağlantıyı da destekler.
• Sürüm Kontrolü ve Sıfırlama: nasıl hoşuma gitti Delphix Veri kümelerini yer imlerine eklememe ve herhangi bir önceki duruma sıfırlamama olanak tanıyor; bu da performans testleri sırasında tekrarlanabilirliği artırıyor. Uç durum kapsamı testlerini çalıştırmadan önce temiz bir temel çizgiye geri dönerken kullandım. Saatlerce süren yeniden çalışmadan tasarruf sağlıyor ve tutarlı test senaryoları sağlıyor.
• Veri Synckronizasyon: Test ortamlarınızı kesintisiz olarak üretim benzeri veri kümeleriyle uyumlu tutabilirsiniz. Bir sağlık projesi sırasında, senkronize verilerin sahte hizmetler ile test edilen sistem arasındaki uyumsuzlukları nasıl azalttığını gördüm. Bu tutarlılık, tekrarlanabilirliği artırır ve test sonuçlarına olan güveni artırır.
• Özel ve Önceden Tanımlanmış Maskeleme Algorithms: Hassas alanları korurken kullanılabilirliği de koruyan güçlü maskeleme teknikleriyle birlikte gelir. Üretim benzeri verilere uygulamadan önce, kural odaklı maskelemeyi denemenizi öneririm; bu, olası anormallikleri erken tespit etmeye yardımcı olur. Güvenlik ve işlevsellik arasındaki denge, en güçlü özelliklerinden biridir.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Teklif almak için satış departmanıyla iletişime geçebilirsiniz.
• Ücretsiz deneme: Kullanıcılar bir demo talep edebilir

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

---

10) Original Software

Original Software hem de destekleyerek test verisi üretimine kapsamlı bir yaklaşım getiriyor veritabanı düzeyinde ve kullanıcı arayüzü düzeyinde testSentetik test verilerinin alt kümelerini oluştururken referans bütünlüğünü koruyabilme ve rastgele veri kümelerinin gerçek dünya koşullarını yansıtmasını sağlama becerisini takdir ettim. Aracın diğer test çerçeveleriyle entegre olma kapasitesi, genel kaliteyi artırdı ve iş akışlarımda gereksiz tekrarları azalttı.

API testlerini içeren bir senaryoyu ele alırken, toplu işlem sırasında ara durumları doğrulamak için ekleme, güncelleme ve silme işlemlerinin ayrıntılı takibine güvendim. Bu kural odaklı üretim, hassas veriler için güçlü gizleme yöntemleriyle birleştiğinde, hem güvenliğin hem de verimliliğin korunduğuna dair bana güven verdi. Otomatik test senaryosu doğrulamasıyla esnek sentetik veri oluşturmaya değer veren ekipler için güçlü bir seçim.

Özellikler:

• Dikey Veri Maskeleme: Bu özellik, üretim veya test veri kümelerindeki hassas verileri maskelemenize olanak tanır, böylece gerçekçi değerlere sahipken gizliliği korursunuz. Sütun veya alana ("dikey") göre seçici maskelemeyi destekler, böylece yalnızca gerçekten hassas bitler gizlenir. Benzer araçlar kullandım ve özelleştirilebilir maskeleme kurallarının (örneğin biçimi, uzunluğu ve türü koruyarak) yeniden işlemeyi azalttığını gördüm.
• Kontrol Noktası Geri Yükleme: Bu araç, veritabanınızın anlık görüntülerini almanıza ve gerektiğinde geri almanıza olanak tanıyarak test sırasında hassas kontrol sağlar. Veritabanı yöneticilerine olan bağımlılığı azaltır ve regresyon döngülerini tekrarlanabilir hale getirir. Bir keresinde, başarısız geçiş testlerinden sonra tüm şemaları dakikalar içinde geri yüklemiştim ve bu da önemli ölçüde kesinti süresinden tasarruf sağlamıştı.
• veri Doğrulama Operator: Bu özellik, varlık gibi kontroller için 20'den fazla operatör, değiştirilen değer tespiti, beklenen ve gerçek değerler karşılaştırması ve dosyalar arası doğrulama. Karmaşık senaryolarda doğruluğu test etme esnekliği sağlar. Test ederken, SUM ve EXISTS doğrulamalarının birleştirilmesinin, güncellemeler sırasında ilişkisel bütünlüğün korunmasını sağladığını fark ettim.
• Testler Sırasında Veritabanı ve Uygulama Doğrulaması: Bu özellik sayesinde yalnızca test verilerini değil, tetikleyiciler, güncellemeler ve silmeler gibi uygulama mantığı tarafından tetiklenen veritabanı değişikliklerini de doğrulayabilirsiniz. Bu özellik, gerileme testleri için oldukça etkilidir ve alt süreçlerin uyumlu ve güvenilir kalmasını sağlar.
• Gereksinim İzlenebilirliği ve Kapsamı: Bu özellik, test senaryolarını doğrudan gereksinimlere bağlar ve test sonuçlarını bunlara eşleyerek kapsamdaki boşlukları vurgular. Ekipler arasında görünürlüğü şeffaf tutar ve özellikle denetimler sırasında değerlidir.
• CI/CD Entegrasyonu ile Manuel ve Otomatik Test Çalıştırma: Bu özellik, testlerin manuel veya otomatik olarak yürütülmesine olanak tanıyarak keşifsel veya regresyon testlerine uyarlanabilir hale getirir. CI/CD işlem hatlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur, yürütme sonuçlarını ve durumlarını kaydeder.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Teklif almak için satış departmanıyla iletişime geçebilirsiniz.
• Ücretsiz deneme: Kullanıcılar bir Demo talep edebilir

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

Karşılaştırma Tablosu

Yukarıdaki araçlar için hızlı bir karşılaştırma tablosu şöyledir:

Özellikler	EMS Data Generator	Informatica TDM	doble	Broadcom
Sentetik Veri Üretimi	✔️	✔️	❌	✔️
Veri Maskeleme / Anonimleştirme	sınırlı	✔️	❌	✔️
Veri Alt Kümeleme / Örnekleme	✔️	✔️	❌	✔️
referans Integrity Koruma	✔️	✔️	✔️	✔️
CI/CD / Otomasyon Entegrasyonu	sınırlı	✔️	✔️	✔️
Test Veri Kütüphanesi / Sürüm Yönetimi	sınırlı	✔️	✔️	sınırlı
Sanallaştırma / Zaman Yolculuğu	✔️	sınırlı	❌	sınırlı
Self Servis / Kullanım Kolaylığı	✔️	✔️	✔️	sınırlı

Test Verisi Nedir? Generator?

Bir Test Verisi Generator test amaçları için otomatik olarak büyük veri kümeleri oluşturan bir araç veya yazılımdır. Bu veriler genellikle yazılım uygulamalarını, veritabanlarını veya sistemleri test etmek için kullanılır ve yüksek hacim, performans veya stres koşulları gibi farklı senaryoları işleyebildiklerinden emin olunur. Test verileri, test ihtiyaçlarına bağlı olarak sentetik veya gerçek dünya verilerine dayalı olabilir. Gerçek kullanıcı etkileşimlerini ve uç durumları simüle etmeye yardımcı olarak test sürecini daha verimli, kapsamlı ve daha az zaman alıcı hale getirir.

En İyi Test Verilerini Nasıl Seçtik? Generator Araçlar?

40'tan fazla test verisi oluşturma aracını araştırıp karşılaştırmak için 180 saatten fazla zaman harcadığımız için güvenilir bir kaynağız. Bu kapsamlı değerlendirmeden yola çıkarak, en etkili 12 seçeneği özenle seçtik. İncelememiz, doğrudan ve uygulamalı deneyime dayanıyor ve okuyucuların bilinçli seçimler yapmaları için güvenilir, tarafsız ve pratik bilgiler edinmelerini sağlıyor.

• Kullanım kolaylığı: Ekibimiz, test uzmanlarının ve geliştiricilerin zorlu bir öğrenme süreciyle karşılaşmadan hızlı bir şekilde veri üretebilmelerini sağlamak için sezgisel arayüzlere sahip araçlara öncelik verdi.
• Performans hızı: İşletmelerin büyük uygulamaları minimum kesintiyle verimli bir şekilde test etmelerine olanak tanıyan, ölçekte hızlı veri üretimi sağlayan çözümlere odaklandık.
• Veri çeşitliliği: İncelemecilerimiz, birden fazla ortamda gerçekçi test senaryolarını simüle etmek için çok çeşitli veri türlerini ve formatlarını destekleyen araçları seçti.
• Entegrasyon yeteneği: Geliştirme ve test ekipleri için daha sorunsuz iş akışları sağlamak amacıyla CI/CD hatları, veritabanları ve otomasyon çerçeveleriyle uyumluluğu değerlendirdik.
• Özelleştirme seçenekleri: Uzmanlarımız, ekiplerin test verilerini benzersiz iş gereksinimlerini karşılayacak şekilde uyarlayabilmeleri için esnek kurallar ve yapılandırmalar sunan araçları vurguladı.
• Güvenlik önlemleri: Test verilerinin oluşturulması sırasında hassas bilgilerin korunması için güçlü uyumluluk desteği, maskeleme ve anonimleştirme özelliklerine sahip araçları değerlendirdik.
• Ölçeklenebilirlik: Araştırma grubu, araçların performans veya istikrardan ödün vermeden hem küçük projeleri hem de kurumsal düzeydeki ihtiyaçları karşılayıp karşılayamayacağını test etti.
• Platformlar arası destek: Yalnızca birden fazla işletim sistemi, veritabanı ve bulut ortamında sorunsuz çalışacağı doğrulanan araçları dahil ettik.
• Paranın karşılığı: Farklı büyüklükteki kuruluşlar için gereksiz ek yük oluşturmadan maksimum fayda sağlayan araçları önermek amacıyla maliyet ve özellikleri karşılaştırdık.

Testin Yaygın Sorunları Nasıl Giderilir Generator Araçlar?

Kullanıcıların test üreteci araçlarını kullanırken karşılaştıkları yaygın sorunlardan bazıları şunlardır ve her bir sorun altında bunlarla başa çıkmanın en iyi yollarını verdim:

1. Konu: Birçok araç eksik veya tutarsız veri kümeleri üreterek karmaşık ortamlarda test başarısızlıklarına yol açar.
   Çözüm: Kuralları her zaman dikkatli bir şekilde yapılandırın, çıktıyı şema gereksinimlerine göre doğrulayın ve oluşturulan tüm veri kümelerinde ilişkisel tutarlılığın korunduğundan emin olun.
2. Konu: Bazı araçlar hassas bilgileri etkili bir şekilde maskelemede zorluk çekiyor ve bu da uyumluluk risklerine yol açıyor.
   Çözüm: Düzenlenmiş ortamlarda gizliliği korumak için yerleşik maskeleme algoritmalarını etkinleştirin, denetimler yoluyla doğrulama yapın ve alan düzeyinde anonimleştirme uygulayın.
3. Konu: CI/CD boru hatlarıyla sınırlı entegrasyon, otomasyonu ve sürekli testi zorlaştırır.
   Çözüm: REST API'leri veya eklentileri olan araçları seçin, sorunsuz DevOps entegrasyonunu yapılandırın ve her derleme döngüsünde otomatik veri sağlamayı planlayın.
4. Konu: Üretilen veriler genellikle gerçek dünya performans testlerini taklit edecek yeterli hacme sahip değildir.
   Çözüm: Örnekleme yöntemleriyle büyük veri kümesi üretimini yapılandırın, sentetik veri genişletmeyi kullanın ve stres testinin en yüksek yük senaryolarını kapsadığından emin olun.
5. Konu: Lisanslama kısıtlamaları, birden fazla kullanıcının test verisi projelerinde verimli bir şekilde işbirliği yapmasını engelliyor.
   Çözüm: Kurumsal lisanslamayı tercih edin, paylaşımlı depoları uygulayın ve birden fazla ekibin sorunsuz bir şekilde erişip iş birliği yapmasını sağlamak için rol tabanlı izinler atayın.
6. Konu: Yeni kullanıcılar araç arayüzlerini kafa karıştırıcı buluyor ve bu da öğrenme eğrisini önemli ölçüde artırıyor.
   Çözüm: Benimseme süresini kısaltmak ve üretkenliği hızla artırmak için satıcı dokümanlarından yararlanın, araç içi eğitimleri etkinleştirin ve dahili eğitimler sağlayın.
7. Konu: Yapılandırılmamış veya NoSQL verilerinin kötü işlenmesi, yanlış test ortamlarına yol açar.
   Çözüm: JSON, XML ve NoSQL'i destekleyen araçları seçin; veri yapısı eşlemelerini doğrulayın; ve doğruluğu sağlamak için dağıtımdan önce şema testleri çalıştırın.
8. Konu: Bazı ücretsiz veya freemium planlar, oluşturulan veri kümelerine sıkı satır veya biçim sınırlamaları getirir.
   Çözüm: Upgrade Ölçeklenebilirlik gerektiğinde ücretli katmanlara geçin veya kısıtlamaları etkili bir şekilde aşmak için birden fazla ücretsiz veri setini betiklerle birleştirin.

Karar:

Yukarıdaki test verisi oluşturma araçlarının tümünü güvenilir ve değerlendirmeye değer buldum. Değerlendirmem, özelliklerini, kullanılabilirliklerini ve çeşitli test gereksinimlerini karşılama yeteneklerini dikkatlice analiz etmeyi içeriyordu. Özellikle karmaşık veri ihtiyaçlarını tutarlılık ve özelleştirmeyle ne kadar iyi karşıladıkları üzerinde durdum. Kapsamlı bir incelemeden sonra, üç araç en çok dikkatimi çekti.

• EMS Data Generator: Bu araç, uygun fiyatı ve kullanım kolaylığı arasındaki dengeyle beni etkiledi. Değerlendirmem, hem küçük hem de büyük veritabanları için test verilerini verimli bir şekilde üretebildiğini gösterdi ve kullanıcı dostu hissiyatını beğendim.
• Informatica Test Data Management: Sentetik veri oluşturma ve güçlü koruma için çalıştığım en gelişmiş çözümlerden biri. Karmaşık veritabanlarında veri tanımlama ve maskelemeyi ne kadar kusursuz bir şekilde otomatikleştirdiğine hayran kaldım.
• dobleÖzellikle yapılandırılmış test verisi yönetimine ihtiyaç duyan kuruluşlar için pratik bir seçenek olarak öne çıkıyor. Bunu, departmanlar arası büyük rastgele veri kümelerini düzenlemek için kullandığımda, testlerin ne kadar daha sorunsuz hale geldiğini fark ettim.

SSS: