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테스트 데이터 생성 - AWS 권장 가이드
테스트 데이터 생성 도구

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테스트 데이터 생성

테스트 데이터 생성에는 성능 테스트 사례를 실행하기 위한 대량의 데이터를 생성하고 유지 관리하는 작업이 포함됩니다. 이렇게 생성된 데이터는 테스트 사례에 대한 입력 역할을 하므로 다양한 데이터 세트에서 애플리케이션을 테스트할 수 있습니다.

종종 테스트 데이터 생성은 복잡한 프로세스입니다. 그러나 잘못 생성된 데이터 세트를 사용하면 프로덕션 환경에서 예측할 수 없는 애플리케이션 동작이 발생할 수 있습니다. 성능 테스트를 위한 테스트 데이터 생성은 기존 테스트 데이터 생성 방식과 다릅니다. 실제 시나리오가 필요하며 대부분의 고객은 실제 프로덕션 데이터와 유사한 데이터로 워크로드를 테스트하려고 합니다. 또한 생성된 테스트 데이터는 일반적으로 각 테스트 실행 후 원래 상태로 재설정하거나 새로 고쳐야 하며, 이로 인해 시간과 노력이 추가됩니다.

테스트 데이터 생성에는 다음과 같은 주요 고려 사항이 포함됩니다.

  • 정확도 - 데이터의 정확도는 테스트의 모든 측면에서 중요합니다. 데이터가 부정확하면 부정확한 결과가 생성됩니다. 예를 들어 신용 카드 트랜잭션이 생성될 때 미래 날짜의 트랜잭션이 아니어야 합니다.

  • 유효성 - 데이터가 사용 사례에 유효해야 합니다. 예를 들어 신용 카드 트랜잭션을 테스트하는 동안 유효한 사용 사례 시나리오에서 크게 벗어나므로 하루에 사용자당 10,000개의 트랜잭션을 생성하는 것은 권장되지 않습니다.

  • 자동화 - 테스트 데이터 생성을 자동화하면 시간 노력의 이점을 얻을 수 있습니다. 또한 효과적인 테스트 자동화로 이어집니다. 테스트 데이터를 수동으로 생성하면 품질 및 시간 작업 요구 사항에 영향을 미칠 수 있습니다.

    다음과 같이 사용 사례에 따라 채택할 수 있는 다양한 메커니즘이 있습니다.

    • API 기반 -이 경우 개발자는 테스터가 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있는 테스트 데이터 생성 API를 제공합니다. 테스터는 JMeter와 같은 테스트 도구를 사용하여 비즈니스 API를 사용하여 데이터 생성을 확장할 수 있습니다. 예를 들어 사용자를 추가할 API가 있는 경우 동일한 API를 사용하여 프로필이 다른 수백 명의 사용자를 생성할 수 있습니다. 마찬가지로 API 삭제 작업을 호출하여 사용자를 삭제할 수 있습니다. 복잡한 워크플로 애플리케이션의 경우 개발자는 다양한 구성 요소에서 데이터 세트를 생성할 수 있는 복합 API를 제공할 수 있습니다. 테스터는이 접근 방식을 사용하여 요구 사항에 따라 데이터 세트를 생성하고 삭제하는 자동화를 작성할 수 있습니다.

      그러나 시스템이 복잡하거나 호출당 API 응답 시간이 긴 경우 데이터를 설정하고 삭제하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

    • SQL 문 기반 - 대체 접근 방식은 백엔드 SQL 문을 사용하여 대량의 데이터를 생성하는 것입니다. 개발자는 테스트 데이터 생성을 위한 템플릿 기반 SQL 문을 제공할 수 있습니다. 테스터는 문을 사용하여 데이터를 채우거나 이러한 문 위에 래퍼 스크립트를 생성하여 테스트 데이터 생성을 자동화할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 테스트가 완료된 후 데이터를 재설정해야 하는 경우 테스터가 데이터를 매우 빠르게 채우고 삭제할 수 있습니다. 그러나이 접근 방식을 사용하려면 애플리케이션의 데이터베이스에 직접 액세스해야 하며, 이는 일반적인 보안 환경에서는 불가능할 수 있습니다. 또한 잘못된 쿼리는 잘못된 데이터 모집단을 초래하여 왜곡된 결과를 생성할 수 있습니다. 또한 개발자는 시간 경과에 따른 애플리케이션 변경 사항을 반영하기 위해 애플리케이션 코드의 SQL 문을 지속적으로 업데이트해야 합니다.

테스트 데이터 생성 도구

AWS는 테스트 데이터 생성에 사용할 수 있는 기본 사용자 지정 도구를 제공합니다.

  • Amazon Kinesis Data Generator - Amazon Kinesis Data Generator(KDG)는 데이터를 생성하고 Amazon Kinesis로 전송하는 작업을 간소화합니다. 이 도구는 브라우저에서 직접 실행되는 사용자 친화적인 UI를 제공합니다. 자세한 내용과 참조 구현은 새로운 Amazon Kinesis Data Generator로 스트리밍 데이터 솔루션 테스트 블로그 게시물을 참조하세요.

  • AWS Glue 테스트 데이터 생성기 - AWS Glue 테스트 데이터 생성기는 AWS Glue PySpark 서버리스 작업을 사용하여 테스트 데이터 생성을 위한 구성 가능한 프레임워크를 제공합니다. 필수 테스트 데이터 설명은 YAML 구성 파일을 통해 완전히 구성할 수 있습니다. 자세한 내용과 참조 구현은 AWS Glue 테스트 데이터 생성기 GitHub 리포지토리를 참조하세요.