Benerator. Uma estrutura para criar dados de teste de alto volume realista e válido, usado para teste de carga e desempenho e configuração de vitrine
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Benerator. Classificação e resumo

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teste desenvolve estrutura framework java Desenvolvimento Java. Framework de teste

Benerator. Descrição

Uma estrutura para criar dados de teste de alto volume realista e válido, usados para testes de carga e desempenho e configuração de vitrine O Benerator apoiará você na realização de testes realistas de desempenho e carregar. O Benerator é uma estrutura para gerar dados válidos e realistas de teste de alto volume para o seu sistema em teste (evitando o anti-padrão de dados). O Benerator realmente reduz a quantidade de tempo para criar uma configuração de dados útil de um aplicativo corporativo de tamanho médio ou esquema XML de 2-4 semanas para 1-2 dias! Como a representação de dados e restrições são a plataforma independente, o Benerator pode fornecer um conjunto rico de interfaces de plugin para extensões e mapeamentos personalizados, permitindo que praticamente qualquer plataforma seja segmentada com a geração de dados.Out da caixa Benerator suporta sistemas de banco de dados, xml, xml, arquivos CSV, arquivos planos e folhas do Excel (TM). Os pacotes de domínio fornecem geradores reutilizáveis para criar dados específicos de domínio como nomes e endereços internacionalizados em linguagem e região (via conjuntos de dados nestable) .Benerator foi testado e fornece exemplos para: · Oracle 10G (driver fino) · DB2 · MS SQL Server · MySQL 5 · PostgreSQL 8.2 · HSQL 1.8 · Derby 10.3 · Firebird Aqui estão algumas principais características do "Benerator": Abordagem genérica: · O Benerator não se limita a um tipo especial de dados de sistema ou plataforma - XML e relacional (banco de dados) ainda é suportado, o suporte a anotação JAVA virá em breve. O modelo de dados abstrato permite que o aplicativo praticamente qualquer tecnologia específica para representar dados. O objetivo de longo prazo é apoiar todos os principais padrões e aplicativos padrão (serviços da Web, SAP, Siebel, ...) Usabilidade: · Projeto fácil, implementação e uso de provedores de dados para teste de carga: o processo de projetar e gerar dados de teste de carga complexos válidos é reduzido de semanas para os dias. Melhor ainda: projetos de menor orçamento agora têm a chance de carregar testar! Processamento de alto volume: · O requisito mínimo para qualquer recurso de geração é gerar pelo menos um milhão de objetos por hora no hardware de desenvolvimento comum. · Benerador pode correr multithread, fazendo uso eficiente de sistemas multi-core. · O acesso do banco de dados do Benerator é altamente otimizado, apoiando a persistência de várias mil linhas por segundo. Pacotes de Domínio: · Endereço: rua, número da casa, nome da cidade de Código Zip, país, número de telefone. · Pessoa: nomes, títulos, saudações, endereço · NET: endereços do site, endereços de e-mail · Finanças: Contas bancárias, cartões de crédito · Organização: nomes da empresa · Mais pacotes de domínio são planejados e desenvolvidos sob demanda ou possibilidade. Qualidade dos dados: · Suporta restrições individuais e multi-campo e. Gerando valores consistentes para o gênero, a saudação e o primeiro nome de uma pessoa. · Capacidade de validar dados gerados: os dados serão gerados de acordo com as definições de restrições. Se o aplicativo testado usar o conhecimento secreto para a validação de entrada, um validador personalizado pode ser conectado para filtrar conjuntos de dados inadequados, e. para validar endereços contra um banco de dados postal. fácil de usar: · Criação dinâmica de dados ou acesso para aplicativos de teste de estresse (planejado). · Invocação de linha de comando para integração contínua (planejada). · Proporcionar uma configuração inicial do banco de dados para a implantação de aplicativos (planejada). · Fornecer e assegurar dados consistentes para testes unitários (planejados). Componente baseado, facilmente extensível: · Geradores predefinidos fornecem geração de tipos de dados simples, matrizes, coleta e cordas que correspondem às expressões regulares · Extensibilidade por geradores personalizados: Um contrato de componente claro para geradores fornece fácil implementação de geradores personalizados e ciclo de vida limpa e gerenciamento de recursos. · Internacionalização: dados gerados podem ser convertidos com diferentes formatos (como valores de tempo) ou diferentes idiomas (como salutações ou títulos). · Conceito de DataSet: Os dados podem ser categorizados e agrupados hierarquicamente (por exemplo, cidades de estado, país ou continente). Personalização: · Aceita entrada em vários formatos de várias fontes: Especificando um modelo de dados é fácil. Uma infinidade de mecanismos geradores é fornecida, como a importação de arquivos ou banco de dados, geradores de expressões regulares, listas de amostras, funções de distribuição e diferentes formatos de entrada. · Fornece saída em vários formatos ao mesmo tempo (planejado): Desde que as informações geradas posteriormente possam ser recuperáveis nos sistemas de destino (por exemplo, a saída simultânea em vários bancos de dados deve ser fornecida (por exemplo, usuários no banco de dados e no arquivo CSV). Um mecanismo de plugin para saída de dados deve ser fornecido para armazenar dados em outros sistemas (por exemplo, LDAP) ou formato de arquivo (por exemplo, formatos proprietários). · Importação de dados complexos (planejados): importação de entidades (ou gráficos de entidade) de bancos de dados e arquivos. · Oferece poderosas opções de randomização e é extensível por costume. · Suporta agrupamento de dados em conjuntos de dados hierárquicos. Os conjuntos de dados podem se sobrepor e formar vários tipos paralelos de hierarquia. Importação e anonimização de dados de produção: · Os dados existentes podem ser importados e anonimizados por substituir determinados atributos com dados gerados. Auto-suficiência: · Para máxima compatibilidade com o ambiente de tempo de execução, o uso de ferramentas de terceiros é evitado quando possível. · Commons-Logging é necessário, mas é usado para aumentar a independência da Plattform, permitindo conectar-se a diferentes infraestruturas de registro. Requisitos: · Java. Limitações: · Para execução de script, Java 6.0 requerido · A API não é final · Persistência do banco de dados atualmente suporta apenas inserções, sem atualizações de dados pré-existentes ou anteriormente persistidos. · Conceito de seqüência não é final, mas · Os seguintes tipos SQL ainda não são suportados: Array, distinto, nulo, struct

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