10 КРАЩИХ тестових даних Generator Інструменти (2026)

Ви коли-небудь відчували себе в тупику, коли неякісні інструменти уповільнювали процес тестування? Вибір неправильних інструментів часто призводить до ненадійних наборів даних, трудомістких ручних виправлень, частих помилок у робочих процесах і навіть невідповідностей даних, які зривають цілі проекти. Це також може спричинити ризики для відповідності вимогам, непослідовне охоплення тестами, марну витрату ресурсів та непотрібну переробку. Ці проблеми призводять до розчарування та знижують продуктивність. З іншого боку, правильні інструменти спрощують процес, підвищують точність та економлять дорогоцінний час.

я витратив протягом 180 годин ретельно досліджуючи та порівнюючи Понад 40 інструментів для генерації тестових даних перед створенням цього посібника. З них я відібрав 12 найефективніших варіантів. Цей огляд підкріплений моїм власним практичним досвідом роботи з цими інструментами. У цій статті я ділюся їхніми ключовими характеристиками, перевагами та недоліками, а також цінами, щоб забезпечити вам повну ясність. Обов’язково прочитайте до кінця, щоб вибрати найкращий варіант для ваших потреб. Детальніше ...

НАЙКРАЩІ тестові дані Generator Інструменти: Найкращий вибір!

Дані тесту Generator Інструмент	Ключові особливості	Безкоштовна пробна версія / Гарантія	посилання
EMS Data Generator	Підтримка типів JSON, міграція баз даних, кодування даних	30-денна безкоштовна пробна версія	Детальніше
Інформатика TDM	Автоматизоване маскування конфіденційних даних, попередньо створені прискорювачі, звітність про відповідність вимогам	Доступна безкоштовна демонстрація	Детальніше
Подвійний	Суворий нагляд, інтеграція API бази даних, управління даними	Запит демонстрації	Детальніше
Broadcom EDMS	Уніфіковане сканування ідентифікаційних даних, масштабоване маскування для великих наборів даних, підтримка баз даних NoSQL	Запит демонстрації	Детальніше
SAP Test Data Migration Server	Функція знімків, паралелізація вибору даних, створення активної оболонки	Запит демонстрації	Детальніше

1) EMS Data Generator

EMS Data Generator – це інтуїтивно зрозумілий інструмент, розроблений для одночасного створення синтетичних даних у кількох таблицях бази даних. Я оцінив, наскільки легко він дозволив мені налаштувати рандомізовані набори даних та переглянути результати перед використанням. Його можливості генерації на основі схеми та широка підтримка… типи даних, такі як ENUM, SET та JSON зробити його достатньо гнучким для обробки різноманітних потреб тестування.

В одному випадку я скористався EMS Data Generator для заповнення тестових баз даних під час проекту міграції, а також спростив процес без шкоди для точності даних. Здатність інструменту генерувати параметризовані набори даних та зберігати їх як SQL-скрипти забезпечує безперебійне тестування, що робить його надійним вибором для адміністраторів баз даних та інженерів з контролю якості, які працюють як з малими, так і з корпоративними робочими навантаженнями.

Особливості гри:

• Кодування даних: Ця функція дозволяє плавно обробляти різні параметри кодування, що є критично важливим під час роботи в кількох середовищах. Вона підтримує файли Unicode, тому навіть багатомовні тестові дані охоплюються без проблем. Я використовував її для безперешкодного керування скриптами, і результати завжди були послідовними.
• Встановлення програми: Він зручно упаковує згенеровані тестові дані в інсталяційні пакети, гарантуючи, що все залишається в комплекті для негайного використання. Я вважаю це надзвичайно корисним для швидкого налаштування середовищ на нових системах. Під час тестування цієї функції я помітив, наскільки вона зменшує кількість повторюваних завдань налаштування.
• Міграція бази даних: Ви можете легко мігрувати між системами баз даних, не турбуючись про втрату критично важливої ​​інформації. Це допомогло мені перенести великі набори даних з MySQL до PostgreSQL плавно. Я б рекомендував ретельно перевірити журнали міграції, щоб переконатися в сумісності схеми перед розгортанням у продакшені.
• Підтримка типу даних JSON: Він підтримує типи даних JSON для популярних баз даних, таких як Oracle 21c, MySQL 8, Жар-птиця 4 та PostgreSQL 16Це робить його перспективним для сучасних програм, що залежать від сховища документів. В одному випадку я використовував його для перевірки сценаріїв тестування API, генеруючи JSON безпосередньо в базу даних.
• Підтримка складних типів даних: Окрім стандартних полів, інструмент обробляє типи SET, ENUM та GEOMETRY, що є великим плюсом для розширених моделей баз даних. Я протестував це під час моделювання наборів даних на основі місцезнаходження, і все працювало ідеально без необхідності ручного налаштування.
• Попередній перегляд та редагування згенерованих даних: Ця функція дозволяє переглядати та змінювати згенеровані дані перед їх остаточним оформленням, що заощаджує час під час налагодження. Інструмент дозволяє зберігати зміни безпосередньо в SQL-скриптах, що спрощує інтеграцію в конвеєри CI/CD. Я пропоную використовувати систему контролю версій для цих скриптів, щоб забезпечити відтворюваність під час тестових запуску.

ціни:

Ось деякі з початкових планів, запропонованих EMS Data Generator

EMS Data Generator для InterBase/Firebird (Business) + 1 рік технічної підтримки	EMS Data Generator та цінності Oracle (Бізнес) + 1 рік технічного обслуговування	EMS Data Generator для SQL Server (Business) + 1 рік підтримки
$110	$110	$110

Безкоштовний пробний період: 30-денна пробна версія

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

---

2) Informatica Test Data Management

Informatica Test Data Management – одне з найсучасніших рішень, з якими я працював, для створення синтетичних даних та їх надійного захисту. Я був вражений тим, наскільки бездоганно воно автоматизувало ідентифікацію та маскування даних у складних базах даних, позбавляючи мене від трудомістких ручних перевірок. Можливість маскувати конфіденційні дані, зберігаючи при цьому цілісність схеми, дала мені впевненість у дотриманні вимог відповідності, не уповільнюючи проекти.

Я вважаю це особливо корисним під час підготовки параметризованих наборів даних для автоматизованих тестових випадків, оскільки це дозволило мені створювати підмножини без перевантаження інфраструктури. Такий підхід не тільки покращив продуктивність, але й зробив цикли тестування швидшими та економічно ефективнішими. Informatica TDM справді проявляє себе під час обробки конфіденційних виробничих даних, які потребують маскування та перепрофілювання для безпечних середовищ тестування.

Особливості гри:

• Автоматична ідентифікація даних: Ця функція швидко ідентифікує конфіденційні дані в кількох базах даних, що значно спрощує керування дотриманням вимог та безпекою. Вона постійно застосовує маскування, гарантуючи, що жодні необроблені дані не залишаться розкритими під час тестування. Я вважаю це особливо корисним під час роботи з наборами даних охорони здоров'я, де дотримання HIPAA було обов'язковим.
• Підмножина даних: Ви можете створювати менші, цінніші підмножини даних, що пришвидшують виконання тестів, одночасно знижуючи витрати на інфраструктуру. Це надзвичайно зручно для регресійного тестування, де для повторних запуску потрібен швидкий доступ до узгоджених наборів даних. Використовуючи це, я помітив, що цикли тестування стали ефективнішими, а навантаження на систему зменшилося.
• Попередньо вбудовані прискорювачі: Він постачається з вбудованими прискорювачами маскування для поширених елементів даних, що допомагає вам дотримуватися вимог, не винаходячи велосипеда. Ці прискорювачі заощаджують час і підвищують надійність під час обробки конфіденційних полів, таких як номери соціального страхування або дані картки. Я пропоную ознайомитися з варіантами налаштування для галузевих форматів даних, щоб максимізувати цінність.
• Моніторинг і звітність: Ця функція забезпечує детальний моніторинг та звітність, готова до аудиту для ризиків та відповідності. Це безпосередньо залучає команди управління до процесу, що допомагає узгодити забезпечення якості з політиками корпоративних даних. Я б рекомендував планувати автоматичні звіти в конвеєрах CI/CD, щоб перевірки на відповідність стали частиною щоденного тестування, а не метушнею в останню хвилину.
• Уніфіковане управління даними: Це забезпечує застосування узгоджених політик по всьому підприємству, зменшуючи ризики дотримання вимог. Я бачив, як це допомагає великим організаціям уникати ізольованості, зберігаючи при цьому точні та достовірні дані.
• Автоматизований аналіз даних: Він використовує автоматизацію на основі штучного інтелекту для постійного отримання аналітичних даних про використання, походження та якість даних. Це не лише підвищує прозорість, але й пришвидшує прийняття рішень. Під час тестування я помітив, що це значно зменшило ручні зусилля, необхідні для відстеження походження та трансформації даних.

ціни:

• Ціна: Ви можете запросити цінову пропозицію на продаж
• Безкоштовний пробний період: Ви отримуєте безкоштовну демо-версію

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

---

3) Подвійний

Doble виділяється як практичний вибір для організацій, яким потрібне структуроване управління тестовими даними. Коли я використовував його для організації великих наборів рандомізованих наборів даних по різних відділах, я помітив, наскільки плавнішим стало тестування. Інструмент дозволяє легко очищати, конвертувати та категоризувати дані, забезпечуючи точність під час обробки різноманітних планів тестування. Його здатність інтегруватися з API та інструментами бізнес-аналітики додає реальної цінності в щоденні робочі процеси тестування.

Мені сподобалося, як він спростив тестування на рівні польових ресурсів, об'єднавши результати в логічні папки, зменшивши плутанину розрізнених наборів даних. Маючи досвід його надійності в управлінні маскованими виробничими даними, я б сказав, що Doble особливо корисний для команд, які надають пріоритет узгодженості даних та управлінню, одночасно зменшуючи накладні витрати на ручну організацію.

Особливості гри:

• Керування даними: Ця функція дозволяє вам узгоджено керувати різноманітними типами тестових даних, такими як SFRA та DTA. Вона допомагає підтримувати продуктивність у різних проектах та підтримує генерацію на основі схем, де це необхідно. Я особисто використовував її для створення організованих шаблонів багаторазового використання, що зменшують ручну роботу.
• Суворий нагляд: Він забезпечує наглядовий нагляд для забезпечення дотримання надійних стандартів управління даними. Це не тільки зменшує надлишкові процеси але також покращує робочі процеси, що відповідають вимогам. Під час тестування я помітив, наскільки добре він інтегрується в конвеєри DevOps корпоративного рівня, що полегшує виявлення неефективності до її загострення.
• Керування даними: Ця функція забезпечує логічне зберігання та резервне копіювання, зберігаючи тестові дані структурованими та доступними. Вона підвищує надійність сценаріїв тестування продуктивності та регресійного тестування. Я рекомендую використовувати це під час роботи з маскованими виробничими даними, оскільки це спрощує аудит, зберігаючи при цьому безпеку.
• API бази даних: API бази даних надає гнучкий сервісний рівень для отримання тестових даних та аналітичних результатів, таких як оцінки FRANK™. Він підтримує інтеграцію з інструментами бізнес-аналітики, що дозволяє створювати автоматизовані звіти. Я пропоную використовувати це для підтримки CI/CD, де аналітичні дані повинні бути постійно доступними.
• Стандартизовані процеси: Ця функція зосереджена на усуненні ручних та надлишкових процесів шляхом стандартизації способів збору та зберігання даних. Вона забезпечує кросплатформну сумісність та зменшує ризики фрагментованих робочих процесів. Я бачив, як вона економить години під час масштабних валідацій програмного забезпечення, де охоплення крайніх випадків було критично важливим.
• Ресурси знань та навчання: Doble надає доступ до структурованих посібників та навчальних матеріалів, які допомагають командам впроваджувати найкращі практики. Це гарантує узгодженість в управлінні тестовими даними у різних відділах. Крім того, я помітив, що адаптовані навчальні матеріали пришвидшують впровадження, навіть у середовищах, сприятливих для гнучких методологій (Agile).

ціни:

• Ціна: Ви можете запросити цінову пропозицію на продаж
• Безкоштовний пробний період: Ви запитуєте демоверсію

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

---

4) Broadcom EDMS

Broadcom EDMS – це потужна платформа для генерації тестових даних, яку я вважаю особливо ефективною для створення наборів даних на основі схем та правил. Мені сподобалося, як вона дозволяла мені витягувати та повторно використовувати бізнес-дані, застосовуючи правила маскування, які захищали конфіденційну інформацію. Її підмножини функцій, такі як видалення, вставка та скорочення, забезпечували точний контроль над створенням наборів даних, що зробило тестування більш адаптивним.

В одному сценарії я використовував його для створення рандомізованих наборів даних для тестування API, забезпечуючи охоплення граничних випадків без розкриття виробничих даних. Широкомасштабне виявлення конфіденційних джерел у поєднанні з опціями планування спростило забезпечення відповідності вимогам, одночасно пришвидшуючи автоматизовані тестові випадки. Broadcom EDMS відмінно поєднує високий рівень безпеки з гнучкістю підготовки даних.

Особливості гри:

• Помічник даних плюс: Ця функція створює реалістичні синтетичні дані на основі схем, використовуючи алгоритми на основі правил, які імітують логіку виробництва, не розкриваючи конфіденційну інформацію. Я бачив, як вона пришвидшує готовність тестових випадків, дозволяючи тестувальникам імітувати рідкісні помилки, не чекаючи на дані виробництва.
• Уніфікований робочий процес сканування, маскування та аудиту ідентифікованих особистих даних: Він знаходить, класифікує та безпечно обробляє ідентифікаційну інформацію (PII) за допомогою безперебійного робочого процесу — сканування, маскування, а потім аудит на відповідність. Він гарантує дотримання законів про конфіденційність, таких як GDPR/HIPAA, забезпечуючи відповідність даних вимогам та їх безпеку перед тестовим використанням.
• Масштабоване маскування для великих наборів даних: Він підтримує маскування великих обсягів даних з мінімальними накладними витратами на конфігурацію. Він може горизонтально масштабувати завдання маскування (наприклад, на кластерах Kubernetes), автоматично розподіляючи ресурси залежно від обсягу, а потім відключаючи їх після використання.
• Підтримка баз даних NoSQL: Тепер ви можете застосовувати методи керування тестовими даними (маскування, синтетичну генерацію тощо) до NoSQL платформи, як MongoDB, Cassandra, BigQueryЦе розширює застосування за межі реляційних систем. Я використовував це в середовищах, де змішані реляційні та документні бази даних спричиняли затримки. Таким чином, один інструмент охоплює як покращену відтворюваність, так і легкість інтеграції.
• Портал самообслуговування та резервування даних: Тестери можуть використовувати портал для запиту та резервування певних наборів даних (наприклад, операції пошуку та резервування) без копіювання цілих наборів даних. Це допомагає скоротити терміни виконання та уникнути непотрібного дублювання даних.
• Інтеграція CI/CD та DevOps-конвеєрів: Інструмент підтримує вбудовування надання тестових даних, генерації синтетичних даних, маскування та операцій з підмножинами даних у конвеєри CI/CD. Він зміщує TDM «ліворуч», тобто у фази проектування та збірки, завдяки чому цикли тестування коротші, а тестування менше є вузьким місцем.

ціни:

• Ціна: Ви можете зв'язатися з відділом продажів для отримання цінової пропозиції
• Безкоштовний пробний період: Ви запитуєте демоверсію

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

---

5) SAP Test Data Migration Server

SAP Test Data Migration Server є надійним рішенням для створення та міграції реалістичних SAP тестові дані в різних системах. Я вважаю це особливо ефективним під час роботи з масштабними тестовими сценаріями, оскільки це спростило мої робочі процеси, водночас забезпечивши дотримання стандартів конфіденційності даних. Вбудоване шифрування конфіденційної інформації дало мені впевненість у тому, що тестові дані надійно відображають виробничі дані.

На практиці я використовував його для реплікації складних наборів даних для навчальних середовищ, що значно скоротило час налаштування та витрати на інфраструктуру. Такі функції, як паралелізація вибору даних та створення активної оболонки, зробили процес дуже ефективним, дозволивши мені проводити автоматизовані тестові випадки з маскованими виробничими даними та імітувати наскрізне тестування в рекордно короткі терміни.

Особливості гри:

• Функція знімка: Ця функція дозволяє робити логічний знімок обсягів даних, надаючи вам надійне уявлення про стан конкретного сховища. Вона допомагає відтворювати узгоджені середовища для тестування та навчання без дублювання цілих наборів даних. Я використовував її для оптимізації регресійного тестування, і це дійсно економить час.
• Паралелізація вибору даних: Це дозволяє вам одночасно виконувати кілька пакетних завдань під час вибору даних. Це пришвидшує процес міграції та забезпечує ефективніше створення великомасштабних тестових даних. Я б рекомендував використовувати менші розподіли завдань під час роботи зі складними SAP ландшафти, щоб уникнути вузьких місць.
• Створення ролей користувачів: Ви можете визначити доступ на основі ролей для всього дерева процесу міграції даних. Це гарантує, що тестувальники та розробники бачать лише ті дані, які їм потрібні, що підвищує як безпеку, так і відповідність вимогам. Під час використання цього я помітив, як це спрощує аудит під час циклів тестування.
• Створення активної оболонки: Ця функціональність дозволяє копіювати дані програми з одного SAP системи до іншої за допомогою процесу копіювання основної системи. Це надзвичайно корисно для швидкого налаштування навчальних систем. Я протестував це в проекті, де клієнту потрібно було кілька ізольованих середовищ, і це значно скоротило час налаштування.
• Скремблінг даних: Інструмент містить потужні опції скрамблінгу даних для анонімізації конфіденційних бізнес-даних під час передачі. Це допомагає організаціям дотримуватися GDPR та інших правил конфіденційностіВи помітите, наскільки гнучкими є правила перемішування, особливо під час їх адаптації до фінансових та кадрових даних.
• Міжсистемна міграція даних: Він підтримує передачу тестових даних між непідключеними центрами обробки даних, що робить його дуже цінним для глобальних підприємств. Ця функція особливо зручна для команд, які працюють над безперервною інтеграцією та конвеєрами DevOps, де середовища розподілені по всьому світу. Я пропоную планувати міграції в періоди з низьким трафіком, щоб забезпечити оптимальну продуктивність.

ціни:

• Ціна: Ви можете зв'язатися з відділом продажів для отримання цінової пропозиції
• Безкоштовний пробний період: Ви запитуєте демоверсію

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

---

6) Upscene – Advanced Data Generator

Upscene – Advanced Data Generator чудово справляється зі створенням реалістичних наборів даних для тестування баз даних на основі схем. Я був особливо вражений інтуїтивно зрозумілим інтерфейсом під час проектування моделей даних та застосування обмежень до пов'язаних таблиць. За лічені хвилини я зміг створити рандомізовані набори даних, які були достатньо автентичними для перевірки продуктивності запитів та стрес-тестування моєї бази даних.

Під час роботи над проектом, який вимагав стрес-тестування перед розгортанням, мені допоміг Upscene. генерувати параметризовані набори даних адаптовано до конкретних сценаріїв без ручного втручання. Підтримка кількох типів даних і макросів забезпечила мені повну гнучкість у створенні конвеєрів створення синтетичних даних, що зрештою покращило охоплення тестами та автоматизовані процеси перевірки.

Особливості гри:

• Інтерфейс з підтримкою HiDPI: Це оновлення покращує доступність завдяки великим значкам панелі інструментів, масштабованим шрифтам та чіткішій візуалізації, що значно спрощує використання на сучасних дисплеях з високою роздільною здатністю. Ви помітите, що навіть тривалі сеанси тестування відчуваються плавнішими завдяки меншому навантаженню під час навігації по наборах даних.
• Розширені бібліотеки даних: Тепер він містить французькі, німецькі та італійські назви, вулиці та дані про міста, що розширює ваші можливості моделювання глобальних сценаріїв користувачів. Це особливо цінно, якщо вашому програмному забезпеченню потрібні набори даних, що відповідають вимогам, для багатомовних ринків. Я використовував ці бібліотеки для перевірки достовірності форм у міжрегіональному HR-додатку, і це було легко.
• Логіка генерації розширених даних: Тепер ви можете генерувати значення протягом кількох проходів, застосовувати макроси для створення складних виводів, та створювати числові дані, що посилаються на попередні записи. Під час тестування цієї функції я виявив, що вона чудово підходить для моделювання статистичних наборів даних у сценаріях тестування продуктивності, особливо під час створення симуляцій на основі трендів.
• Автоматичні резервні копії: Тепер кожен проект має функцію автоматичного резервного копіювання, яка гарантує, що ви ніколи не втратите свої конфігурації чи сценарії тестових даних. Це невелике доповнення, але одного разу завдяки цьому захисту я відновив перезаписану схему за лічені хвилини — це заощадило години переробки.
• Генерувати розумні дані: Ця функція допомагає створювати реалістичні, готові до презентації тестові дані, уникаючи випадкової абракадабри, яка часто використовується під час тестування. Вона включає багаті бібліотеки даних та багатомовну підтримку, що дозволяє генерувати імена, адреси та інші поля в різних локалізаціях. Я вважаю це особливо корисним під час підготовки демонстраційних середовищ для клієнтів, яким потрібні були локалізовані набори даних.
• Складні багатотабличні дані: Ця функція дозволяє генерувати тестові дані для кількох взаємопов'язаних таблиць, що значно економить час під час перевірки реляційних баз даних. Вона забезпечує узгодженість пов'язаних записів, роблячи регресійне тестування та перевірку схеми надійнішими. Я також бачив, як бездоганно вона зберігає зв'язки зовнішніх ключів, усуваючи ризик невідповідності записів.

ціни:

Ось деякі плани, що пропонуються Upscene:

Розширені дані Generator для доступу	Розширені дані Generator та цінності MySQL	Розширені дані Generator для Жар-птиці
€119	€119	€119

Безкоштовний пробний період: Ви можете завантажити безкоштовну версію

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

---

7) Мокару

Mockaroo — це потужний та гнучкий інструмент для створення макетів даних, який швидко став одним із моїх улюблених. Я оцінив, наскільки просто було створювати тисячі рядків у форматах, таких як JSON, CSV, Excel або SQL, що ідеально відповідає моїм потребам у створенні тестових даних. Його широкий набір бібліотек даних дозволяє мені налаштувати генерацію на основі схеми з точним контролем над такими полями, як адреси, номери телефонів та геокоординати.

В одному випадку я використав його для заповнення бази даних рандомізованими наборами даних для тестування API, що допомогло виявити граничні випадки, яких я не очікував. Дозволивши мені розробляти макетні API та визначати власні відповіді, Mockaroo зробив моделювання реальних сценаріїв безперешкодним, зберігаючи контроль над мінливістю та умовами помилок.

Особливості гри:

• Висмішувальні бібліотеки: Він постачається з розширеними бібліотеками, які підтримують різні мови програмування та платформи. Це робить інтеграцію в конвеєри CI/CD або системи автоматизації майже легкою. Я пропоную розглянути тут варіанти на основі API, оскільки вони дозволяють створювати параметризовані набори даних, які можна повторно використовувати в різних циклах регресійного тестування. Така гнучкість може заощадити години повторюваного налаштування.
• Випадкові тестові дані: Ви можете миттєво генерувати рандомізовані набори даних у Формати CSV, SQL, JSON або ExcelЯ використовував це під час проєкту тестування продуктивності, і це значно скоротило ручну роботу, зберігаючи при цьому різноманітність даних. Під час використання цієї функції я помітив, що налаштування параметрів рандомізації для крайніх випадків, таких як надзвичайно довгі рядки, допомагає виявляти приховані помилки на ранній стадії.
• Дизайн власної схеми: Ця функція дозволяє створювати правила генерації на основі схем, щоб дані відображали ваші фактичні виробничі структури. Це особливо корисно для заснування бази даних у гнучких спринтах. Я пам'ятаю, як створював схему для проекту охорони здоров'я, і ​​це зробило перевірки більш сумісними з конфіденційними моделями даних, не розкриваючи реальні записи.
• Моделювання API: Ви можете швидко створювати макетні API, визначаючи URL-адреси, відповіді та стани помилок. Це рятівник для команд, які очікують на бекенд-сервіси, оскільки забезпечує безперебійну розробку фронтенду. Я б рекомендував логічно упорядковувати версії ваших макетних кінцевих точок, особливо коли кілька розробників тестують одночасно, щоб уникнути конфліктів та плутанини.
• Масштабованість та обсяг: Mockaroo підтримує генерування великі обсяги даних для масштабного тестуванняЯ використав його одного разу для моделювання понад мільйона рядків для фінансового регресійного тесту, і він зберіг як швидкість, так і надійність. Він готовий до автоматизації, тобто ви можете вбудовувати його в безперервні процеси інтеграції та масштабувати відповідно до змінних вимог проекту.
• Параметри експорту даних: Інструмент дозволяє експортувати дані в різні формати, забезпечуючи сумісність між системами та тестовими фреймворками. Ви помітите, наскільки зручним це стає під час перемикання між тестами на основі SQL та тестовими випадками на основі Excel. Інструмент дозволяє безперешкодно обробляти кросплатформні сценарії, що особливо цінно в середовищах контролю якості корпоративного рівня.

ціни:

Ось річні плани Mockaroo:

срібло	Gold	Enterprise
$60	$500	$7500

Безкоштовний пробний період: Ви отримуєте безкоштовний план із 1000 рядками на файл

посилання: https://mockaroo.com/

---

8) GenerateData

GenerateData це генератор тестових даних з відкритим кодом, побудований на PHP, MySQL та JavaСкрипт, який спрощує створення великих обсягів реалістичних наборів даних на основі схем для тестування. Я вважаю його особливо корисним, коли мені потрібно було швидке створення синтетичних даних у різних форматах, від CSV до SQL, без шкоди для структури чи цілісності. Його розширюваність за допомогою користувацьких типів даних дозволяє розробникам точно адаптувати набори даних до вимог проекту.

Коли я використовував його для створення бази даних для автоматизованих тестових випадків, гнучкість визначення генерації на основі правил та додавання взаємопов’язаних плагінів для поштових індексів та регіонів заощадила години ручного налаштування. Завдяки простому інтерфейсу та фреймворку з ліцензією GNU, GenerateData зарекомендував себе як надійний супутник для рандомізованих наборів даних та генерації параметризованих даних під час ітеративних циклів тестування.

Особливості гри:

• Взаємопов'язані дані: Це дозволяє генерувати значення, специфічні для певного місцезнаходження, такі як міста, регіони та поштові індекси, логічно пов'язані між собою. Такий взаємопов'язаний підхід забезпечує повторюваність та реалістичні зв'язки між наборами даних. Я пропоную використовувати це під час тестування робочих процесів обробки даних, що відповідають вимогам, оскільки це дуже точно відображає умови, подібні до виробничих.
• Гнучкість ліцензії GNU: Бути повністю Ліцензія GNU, цей інструмент надає свободу налаштування та розповсюдження без обмежень. Він особливо корисний для команд, яким потрібне масштабоване рішення корпоративного рівня без прив'язки до постачальника. Я інтегрував його в конвеєр CI/CD, де інструменти, готові до автоматизації, були критично важливими, і це значно підвищило продуктивність.
• Генерація обсягу даних: Ця функція дозволяє створювати великі набори даних у різних форматах, таких як CSV, JSON або SQLВи можете легко створювати бази даних для регресійного тестування або симулювати тестування API у великих масштабах. Використовуючи це, я побачив, що генерація великих наборів даних пакетами може зменшити споживання пам'яті та підвищити ефективність.
• Підтримка плагінів для розширення: GenerateData підтримує додавання плагінів, що дозволяє розширювати функціональність за допомогою нових наборів даних про країни або опцій генерації на основі правил. Це підвищує гнучкість та підвищує майбутню готовність до унікальних випадків використання. Практичним сценарієм є створення тестових середовищ, які вимагають налаштованої анонімізації даних для глобальних команд.
• Експорт у різні формати: Ви можете миттєво генерувати тестові дані у більш ніж десяти вихідних форматах, включаючи JSON, XML, SQL, CSV і навіть фрагменти коду в Python, C# або Ruby. Це забезпечує безперебійну інтеграцію в різні DevOps-конвеєри. Я б рекомендував спочатку експортувати невеликі пакети під час налаштування, щоб перевірка схеми пройшла безперебійно.
• Збереження та повторне використання набору даних: Також існує опція, яка дозволяє зберігати набори даних під обліковим записом користувача, що спрощує повторне використання конфігурацій у кількох проектах. Це зменшує ручні зусилля та забезпечує відтворюваність. Я використовував це в середовищах безперервної інтеграції, щоб забезпечити узгодженість тестових запуску з часом.

ціни:

Це проєкт з відкритим кодом

посилання: http://generatedata.com/

---

9) Delphix

Delphix — це потужна платформа для генерації та керування тестовими даними, яка надає масковані виробничі дані та безпечні синтетичні набори даних для пришвидшення розробки. Що мене вразило, так це її здатність віртуалізувати середовища даних, що дозволяє додавати закладки, скидати та ділитися версіями без перебоїв. Я вважаю це особливо важливим під час роботи над паралельними автоматизованими тестовими випадками, де відповідність GDPR та CCPA не підлягало обговоренню.

В одному з сценаріїв я використав Delphix для надання підмножин даних на вимогу, забезпечуючи швидшу інтеграцію CI/CD, зберігаючи при цьому конфіденційну інформацію за допомогою попередньо визначених алгоритмів маскування. Його розширювана підтримка API та безперебійна синхронізація з різними тестовими середовищами зробили його наріжним каменем для надійного засіву баз даних, параметризованих наборів даних та конвеєрів безперервної доставки.

Особливості гри:

• Помилка спільного доступу до закладок: Ця функція дозволяє легко ділитися знімками проблемних середовищ з розробниками, що значно скорочує час налагодження. Я використовував її під час регресійного тестування, і це допомогло моїй команді швидко виявити повторювані проблеми. Я пропоную логічно називати закладки, щоб кожен міг легко відстежувати помилки.
• Відповідність даних: Це гарантує, що конфіденційна інформація послідовно анонімізується в мільйонах рядків, що відповідає GDPR, CCPA та іншим нормам. Використовуючи його у фінансовому проекті, я помітив, наскільки безперешкодним було маскування без порушення зв'язків схеми. Ви помітите, що звітність про відповідність стає більш плавною, коли її інтегрують у робочі процеси аудиту.
• Розширюваний та відкритий: Delphix надає гнучкі опції за допомогою інтерфейсу користувача, командного інтерфейсу та API, що дозволяє командам керувати операціями з даними в різних налаштуваннях. Я виявив, що його інтеграція з конвеєрами CI/CD особливо потужний для безперервного тестування. Ця функція також підтримує з'єднання з кількома інструментами моніторингу та керування конфігурацією, що підвищує гнучкість у DevOps-конвеєрах.
• Контроль версій та скидання: Мені сподобалося як Delphix дозволяє мені додавати закладки та скидати набори даних до будь-якого попереднього стану, що покращує повторюваність під час тестування продуктивності. Я використовував це під час відкату до чистого базового рівня перед запуском тестів покриття граничних випадків. Це економить години переробки та забезпечує узгодженість тестових сценаріїв.
• дані Syncхронізація: Ви можете постійно узгоджувати тестові середовища з наборами даних, подібними до виробничих, без перебоїв. Під час проекту в галузі охорони здоров'я я бачив, як синхронізовані дані зменшили невідповідності між тестовими сервісами та тестованою системою. Така узгодженість покращує відтворюваність та підвищує впевненість у результатах тестування.
• Налаштоване та попередньо визначене маскування Algorithms: Він постачається з надійними методами маскування для захисту конфіденційних полів, зберігаючи при цьому зручність використання. Я б рекомендував поекспериментувати з маскуванням на основі правил у ізольованих середовищах, перш ніж застосовувати його до даних, подібних до робочих, оскільки це допомагає виявити будь-які аномалії на ранній стадії. Баланс безпеки та функціональності є однією з його найсильніших рис.

ціни:

• Ціна: Ви можете звернутися до відділу продажів для отримання цінової пропозиції.
• Безкоштовний пробний період: Користувачі можуть запросити демонстрацію

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

---

10) Original Software

Original Software пропонує комплексний підхід до генерації тестових даних, підтримуючи обидва тестування на рівні бази даних та на рівні інтерфейсу користувачаЯ оцінив його здатність підтримувати цілісність посилань під час створення підмножин синтетичних тестових даних, гарантуючи, що рандомізовані набори даних відображають реальні умови. Здатність інструменту інтегруватися з іншими платформами тестування підвищила загальну якість та зменшила надмірність у моїх робочих процесах.

Під час роботи зі сценарієм, що включав тестування API, я покладався на детальне відстеження вставок, оновлень та видалень для перевірки проміжних станів під час пакетної обробки. Ця генерація на основі правил у поєднанні з надійними методами обфускації для конфіденційних даних дала мені впевненість у тому, що безпека та ефективність будуть забезпечені. Це надійний вибір для команд, які цінують гнучке створення синтетичних даних з автоматизованою перевіркою тестових випадків.

Особливості гри:

• Вертикальне маскування даних: Ця функція дозволяє маскувати конфіденційні дані у виробничих або тестових наборах даних, щоб зберегти конфіденційність, зберігаючи при цьому реалістичні значення. Вона підтримує вибіркове маскування за стовпцем або полем («вертикальне»), щоб приховувати лише дійсно конфіденційні дані. Я використовував подібні інструменти та виявив, що наявність налаштовуваних правил маскування (наприклад, збереження формату, довжини, типу) економить на переробці.
• Відновлення контрольної точки: Цей інструмент дозволяє робити знімки вашої бази даних та повертатися до них за потреби, забезпечуючи точний контроль під час тестування. Він зменшує залежність від адміністраторів баз даних та робить цикли регресії відтворюваними. Одного разу я відновив цілі схеми за лічені хвилини після невдалих тестів міграції, що значно заощадило час простою.
• Перевірка достовірності даних Operaторс: Ця функція приносить понад 20 операторів для перевірок, таких як присутність, виявлення змінених значень, очікувані та фактичні значення, а також перехресна перевірка файлів. Це забезпечує гнучкість для перевірки правильності в складних сценаріях. Під час тестування я помітив, що поєднання перевірок SUM та EXISTS гарантує збереження реляційної цілісності під час оновлень.
• Перевірка бази даних та застосунків під час тестів: Завдяки цій можливості ви можете перевіряти не лише тестові дані, але й зміни в базі даних, викликані логікою програми, такими як тригери, оновлення та видалення. Це дуже ефективно для регресійного тестування, гарантуючи, що процеси, що виконуються після обробки, залишаються сумісними та надійними.
• Відстеження та охоплення вимог: Ця функція безпосередньо пов'язує тестові випадки з вимогами та зіставляє результати тестування з ними, виявляючи прогалини в охопленні. Це забезпечує прозорість для всіх команд і особливо цінне під час аудитів.
• Ручне та автоматизоване виконання тестів з інтеграцією CI/CD: Ця функція дозволяє виконувати тести вручну або автоматично, що робить її адаптованою для дослідницького або регресійного тестування. Вона бездоганно інтегрується з конвеєрами CI/CD, реєструючи результати та статуси виконання.

ціни:

• Ціна: Ви можете звернутися до відділу продажів для отримання цінової пропозиції.
• Безкоштовний пробний період: Користувачі можуть запросити демоверсію

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

Таблиця порівняння

Ось коротка таблиця порівняння вищезазначених інструментів:

особливість	EMS Data Generator	Інформатика TDM	Подвійний	Broadcom
Створення синтетичних даних	✔️	✔️	❌	✔️
Маскування / анонімізація даних	обмежений	✔️	❌	✔️
Підгрупування даних / Вибірка	✔️	✔️	❌	✔️
Довідкова Integrity Збереження	✔️	✔️	✔️	✔️
Інтеграція CI/CD / автоматизації	обмежений	✔️	✔️	✔️
Бібліотека тестових даних / Версіонування	обмежений	✔️	✔️	обмежений
Віртуалізація / Подорожі в часі	✔️	обмежений	❌	обмежений
Самообслуговування / Зручність використання	✔️	✔️	✔️	обмежений

Що таке тестові дані Generator?

A Тестові дані Generator це інструмент або програмне забезпечення, яке автоматично створює великі набори даних для цілей тестування. Ці дані зазвичай використовуються для тестування програмних додатків, баз даних або систем, щоб переконатися, що вони можуть працювати з різними сценаріями, такими як великий обсяг, продуктивність або стресові умови. Тестові дані можуть бути синтетичними або базуватися на даних реального світу, залежно від потреб тестування. Це допомагає імітувати реальну взаємодію користувача та крайові випадки, роблячи процес тестування більш ефективним, ретельним і менш трудомістким.

Як ми вибрали найкращі тестові дані Generator Інструменти?

Ми є надійним джерелом, оскільки витратили понад 180 годин на дослідження та порівняння понад 40 інструментів для генерації тестових даних. На основі цієї ретельної оцінки ми ретельно відібрали 12 найефективніших варіантів. Наш огляд базується на безпосередньому практичному досвіді, що гарантує, що читачі отримають надійну, неупереджену та практичну інформацію для прийняття обґрунтованого рішення.

• Простота використання: Наша команда надала пріоритет інструментам з інтуїтивно зрозумілими інтерфейсами, забезпечуючи тестувальникам та розробникам можливість швидко генерувати дані без складних умов навчання.
• Швидкість роботи: Ми зосередилися на рішеннях, що забезпечують швидке генерування даних у великих масштабах, дозволяючи підприємствам ефективно тестувати великі програми з мінімальним часом простою.
• Різноманітність даних: Наші рецензенти відібрали інструменти, що підтримують широкий спектр типів і форматів даних, для моделювання реалістичних тестових сценаріїв у різних середовищах.
• Можливість інтеграції: Ми оцінили сумісність з конвеєрами CI/CD, базами даних та фреймворками автоматизації, забезпечивши більш плавні робочі процеси для команд розробки та тестування.
• Параметри налаштування: Наші експерти наголосили на інструментах, що пропонують гнучкі правила та конфігурації, щоб команди могли адаптувати тестові дані до унікальних бізнес-вимог.
• Заходи безпеки: Ми розглянули інструменти з потужною підтримкою відповідності, функціями маскування та анонімізації для захисту конфіденційної інформації під час створення тестових даних.
• Масштаб Дослідницька група перевірила, чи можуть інструменти обробляти як невеликі проекти, так і потреби корпоративного рівня без шкоди для продуктивності чи стабільності.
• Підтримка між платформою: Ми включили лише ті інструменти, які перевірено для безперебійної роботи в різних операційних системах, базах даних та хмарних середовищах.
• Співвідношення ціни та якості: Ми проаналізували вартість та функціональність, щоб рекомендувати інструменти, які забезпечують максимальну користь без зайвих накладних витрат для організацій різного розміру.

Як вирішувати поширені проблеми з тестуванням Generator Інструменти?

Ось деякі поширені проблеми, з якими стикаються користувачі під час використання інструментів генератора тестів, і я навів найкращі способи їх вирішення для кожної з них:

1. Проблема: Багато інструментів генерують неповні або суперечливі набори даних, що призводить до збоїв тестування в складних середовищах.
   Рішення: Завжди ретельно налаштовуйте правила, перевіряйте відповідність виводу вимогам схеми та забезпечуйте збереження реляційної узгодженості в усіх згенерованих наборах даних.
2. Проблема: Деякі інструменти мають проблеми з ефективним маскуванням конфіденційної інформації, що призводить до ризиків для відповідності вимогам.
   Рішення: Увімкніть вбудовані алгоритми маскування, перевірте за допомогою аудитів та застосуйте анонімізацію на рівні полів для захисту конфіденційності в регульованих середовищах.
3. Проблема: Обмежена інтеграція з конвеєрами CI/CD ускладнює автоматизацію та безперервне тестування.
   Рішення: Оберіть інструменти з REST API або плагінами, налаштуйте безперебійну інтеграцію DevOps та плануйте автоматичне надання даних для кожного циклу збірки.
4. Проблема: Згенерованих даних часто бракує достатнього обсягу для імітації тестування продуктивності в реальних умовах.
   Рішення: Налаштуйте генерацію великих наборів даних за допомогою методів вибірки, використовуйте синтетичне розширення даних та переконайтеся, що стрес-тестування охоплює сценарії пікового навантаження.
5. Проблема: Ліцензійні обмеження перешкоджають кільком користувачам ефективно співпрацювати над проектами тестових даних.
   Рішення: Оберіть корпоративне ліцензування, впровадьте спільні репозиторії та призначте дозволи на основі ролей, щоб забезпечити безперебійний доступ та співпрацю кількох команд.
6. Проблема: Нові користувачі вважають інтерфейси інструментів заплутаними, що значно збільшує криву навчання.
   Рішення: Використовуйте документацію постачальників, забезпечуйте навчальні посібники в інструментах та забезпечуйте внутрішнє навчання, щоб скоротити час впровадження та швидко підвищити продуктивність.
7. Проблема: Погана обробка неструктурованих або NoSQL даних призводить до неточних тестових середовищ.
   Рішення: Виберіть інструменти, що підтримують JSON, XML та NoSQL; перевірте відповідність структур даних; та проведіть тести схеми перед розгортанням, щоб забезпечити точність.
8. Проблема: Деякі безкоштовні або freemium плани накладають суворі обмеження на кількість рядків або форматів для згенерованих наборів даних.
   Рішення: Upgrade до платних рівнів, коли потрібна масштабованість, або поєднуйте кілька безкоштовних наборів даних за допомогою скриптів для ефективного обходу обмежень.

Вердикт:

Я вважаю всі вищезгадані інструменти для генерації тестових даних надійними та вартими уваги. Моя оцінка включала ретельний аналіз їхніх функцій, зручності використання та здатності відповідати різноманітним вимогам тестування. Я особливо зосередився на тому, наскільки добре вони справляються зі складними потребами в даних, забезпечуючи послідовність та налаштування. Після ретельного огляду, мені найбільше сподобалися три інструменти.

• EMS Data GeneratorЦей інструмент вразив мене своїм балансом доступності та простоти використання. Моя оцінка показала, що він може ефективно генерувати тестові дані як для малих, так і для великих баз даних, і мені сподобалося, наскільки він зручний у використанні.
• Informatica Test Data ManagementЦе одне з найсучасніших рішень для створення синтетичних даних та надійного захисту, з якими я працював. Я був вражений тим, наскільки бездоганно воно автоматизувало ідентифікацію та маскування даних у складних базах даних.
• ПодвійнийВін виділяється як практичний вибір для організацій, яким потрібне структуроване управління тестовими даними. Коли я використовував його для впорядкування великих наборів рандомізованих наборів даних по різних відділах, я помітив, наскільки плавнішим стало тестування.

Питання та відповіді: