top 10 etl testing tools 2021
2021 년 최고의 ETL 테스트 도구 목록 및 비교 :
오늘날 거의 모든 IT 회사는 많은 양의 정보를 액세스 할 수 있고 필요한 모든 것을 얻을 수 있기 때문에 데이터 흐름에 크게 의존하고 있습니다.
그리고 이것이 ETL 및 ETL 테스트의 개념이 등장하는 곳입니다. 기본적으로 ETL은 Extraction, Transformation 및 Loading으로 축약됩니다. 현재 ETL 테스트는 SQL 스크립팅을 사용하거나 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 스프레드 시트를 사용하여 수행됩니다.
이 기사에서는 몇 가지 개념에 대해 자세히 설명합니다. ETL, ETL 프로세스, ETL 테스트 및 가장 널리 사용되는 ETL 테스트 도구와 함께 사용되는 다양한 접근 방식.
또한 읽으십시오=> ETL 테스트 팁
학습 내용 :
ETL 테스트 란 무엇입니까?
#1) 앞서 언급했듯이 ETL은 Extraction, Transformation 및 Loading의 약자이며 세 가지 주요 데이터베이스 기능으로 간주됩니다.
- 추출: 데이터베이스에서 데이터를 읽는 중입니다.
- 변환: 추출 된 데이터를 필요한 형식으로 변환하여 다른 데이터베이스에 저장합니다.
- 로딩 : 대상 데이터베이스에 데이터 쓰기.
#두) ETL은 데이터 마트 또는 데이터웨어 하우스를 준비하기 위해 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 데이터를 전송하거나 마이그레이션하는 데 사용됩니다.
다음 다이어그램은 ETL 프로세스를 정확한 방식으로 설명합니다.
ETL 테스트 프로세스
ETL 테스트 프로세스는 다른 테스트 프로세스와 유사하며 일부 단계를 포함합니다.
그들은:
- 비즈니스 요구 사항 식별
- 테스트 계획
- 테스트 케이스 및 테스트 데이터 설계
- 테스트 실행 및 버그보고
- 보고서 요약
- 테스트 종료
ETL 테스트 유형
ETL 테스트는 수행 된 테스트 프로세스에 따라 다음 범주로 분류 될 수 있습니다.
# 1) 생산 검증 테스트 :
테이블 밸런싱 또는 제품 조정이라고도합니다. 올바른 순서로 프로덕션 시스템으로 이동하기 전이나 이동하는 동안 데이터에 대해 수행됩니다.
# 2) 소스-타겟 테스트 :
이 유형의 ETL 테스트는 데이터 변환 후 데이터 값의 유효성을 검사하기 위해 수행됩니다.
# 3) 애플리케이션 업그레이드 :
데이터가 이전 애플리케이션에서 추출되었는지 새 애플리케이션 또는 저장소에서 추출되었는지 확인하는 데 사용됩니다.
# 4) 데이터 변환 테스트 :
데이터 변환 표준을 확인하려면 각 행에 대해 여러 SQL 쿼리를 실행해야합니다.
# 5) 데이터 완전성 테스트 :
이러한 유형의 테스트는 사전 정의 된 표준에 따라 예상 데이터가 적절한 대상에로드되었는지 확인하기 위해 수행됩니다.
또한 ETL 테스트와 데이터베이스 테스트를 비교하고 싶지만 그 전에 데이터베이스 테스트와 관련하여 ETL 테스트 유형을 살펴 보겠습니다.
다음은 데이터베이스 테스트와 관련된 ETL 테스트 유형입니다.
1) 제약 테스트 :
테스터는 데이터가 소스에서 대상으로 정확하게 매핑되는지 테스트해야하며 테스터는 몇 가지 주요 검사 (제약 조건)에 집중해야합니다.
그들은:
- NULL 아님
- 독특한
- 기본 키
- 외래 키
- 검사
- 없는
- 기본
2) 중복 검사 테스트 :
소스 및 대상 테이블에는 값이 자주 반복되는 방대한 양의 데이터가 포함됩니다.이 경우 테스터는 일부 데이터베이스 쿼리를 따라 이러한 중복을 찾습니다.
3) 탐색 테스트 :
탐색은 애플리케이션의 GUI와 관련됩니다. 사용자는 전체 시스템에서 쉽고 적절한 탐색을 할 때 친숙한 응용 프로그램을 찾습니다. 테스터는 사용자의 관점에서 관련없는 탐색을 피하는 데 집중해야합니다.
4) 초기화 테스트 :
초기화 테스트는 설치된 플랫폼과 함께 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항의 조합을 확인하기 위해 수행됩니다.
5) 속성 검사 테스트 :
이 테스트는 소스 및 대상 시스템의 모든 속성이 동일한 지 확인하기 위해 수행됩니다.
위의 목록에서 ETL 테스트가 데이터베이스 테스트와 매우 유사하다고 생각할 수 있지만 사실 ETL 테스트는 데이터베이스 테스트가 아닌 데이터웨어 하우스 테스트와 관련이 있습니다.
ETL 테스트가 데이터베이스 테스트와 다른 몇 가지 다른 사실이 있습니다.
그들이 무엇인지 간략히 살펴 보겠습니다.
- 그만큼 주요 목표 데이터베이스 테스팅의 경우 데이터가 데이터 모델의 규칙과 표준을 따르는 지 확인하는 반면, ETL 테스팅은 데이터가 예상대로 이동 또는 매핑되었는지 확인합니다.
- 데이터베이스 테스트는 기본 키-외래 키 관계 ETL 테스트는 데이터 변환 요구 사항 또는 기대에 따라 소스 및 대상 시스템에서 동일합니다.
- 데이터베이스 테스트는 누락 된 데이터 ETL 테스트는 중복 데이터.
- 데이터베이스 테스트는 데이터 통합 및 ETL 테스트 엔터프라이즈 비즈니스 인텔리전스보고
- 이는 ETL 테스트가 데이터베이스 테스트와 다른 몇 가지 주요 차이점입니다.
다음은 ETL 버그 목록을 보여주는 표입니다.
버그 유형 | 기술 |
---|---|
계산 버그 | 수학적 오류로 인해 최종 출력이 잘못됨 |
입력 / 출력 버그 | 잘못된 값을 허용하고 유효한 값을 거부합니다. |
H / W 버그 | 하드웨어 문제로 인해 장치가 응답하지 않습니다. |
사용자 인터페이스 버그 | 애플리케이션 GUI 관련 |
로드 조건 버그 | 여러 사용자 거부 |
ETL 테스트에서 테스트 케이스를 만드는 방법
ETL 테스트의 기본 목표는 추출 및 변환 된 데이터가 소스에서 대상 시스템으로 정확하게로드되는지 확인하는 것입니다. ETL 테스트에는 다음과 같은 두 가지 문서가 포함됩니다.
# 1) ETL 매핑 시트 : 이 문서에는 원본 및 대상 테이블과 해당 참조에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 매핑 시트는 ETL 테스트를 수행하는 동안 큰 SQL 쿼리를 생성하는 데 도움이됩니다.
# 2) 원본 및 대상 테이블에 대한 데이터베이스 스키마 : 데이터 유효성 검사를 수행하려면 데이터베이스 스키마가있는 매핑 시트에서 업데이트 된 상태로 유지해야합니다.
= >> 문의하기 여기에 목록을 제안합니다.가장 인기있는 ETL 테스트 도구
자동화 테스트와 마찬가지로 ETL 테스트도 자동화 할 수 있습니다. 자동화 된 ETL 테스트는 테스트 프로세스 중 시간 소모를 줄이고 정확성을 유지하는 데 도움이됩니다.
ETL 테스트를보다 효과적이고 빠르게 수행하는 데 사용되는 ETL 테스트 자동화 도구는 거의 없습니다.
다음은 상위 ETL 테스트 도구 목록입니다.
- RightData
- Xplenty
- iCEDQ
- Informatica 데이터 유효성 검사
- QuerySurge
- Datagaps ETL 검사기
- QualiDI
- 데이터 통합을위한 Talend Open Studio
- Codoid의 ETL 테스트 서비스
- 데이터 중심 테스트
- SSISTester
- TestBench
- GTL QAceGen
- 직접 자동화 테스트 서비스
- DbFit
- AnyDbTest
- 99 % ETL 테스트
# 1) RightData
RightData 데이터 품질 보증 및 데이터 품질 관리 프로세스를 자동화하여 비즈니스 및 기술 팀을 지원하도록 설계된 셀프 서비스 ETL / 데이터 통합 테스트 도구입니다.
RightData의 직관적 인 인터페이스를 통해 사용자는 데이터 모델 또는 데이터 소스 유형의 차이에 관계없이 데이터 세트 간의 데이터를 검증하고 조정할 수 있습니다. 복잡도가 높고 볼륨이 큰 데이터 플랫폼에서 효율적으로 작동하도록 설계되었습니다.
주요 특징들:
- 사용자가 모든 데이터 소스 (RDBMS, SAP, 파일, 빅 데이터, 대시 보드, 보고서, Rest API 등)에서 쿼리를 수행하고, 메타 데이터를 탐색하고, 데이터를 분석하고, 데이터 프로파일 링을 통해 데이터를 검색하고, 변환을 수행하여 준비 할 수있는 강력한 범용 쿼리 스튜디오 데이터 조정, 비즈니스 규칙 및 변환 유효성 검사를 지원하는 데이터 정리 및 스냅 샷.
- RightData를 사용하면 데이터 모델, 소스와 대상 간의 구조 차이에 관계없이 필드 대 필드 데이터 비교를 수행 할 수 있습니다.
- 사용자 지정 비즈니스 규칙 작성기와 함께 사전 제공된 유효성 검사 규칙 세트가 함께 제공됩니다.
- RightData에는 프로젝트 환경 전반에서 기술 데이터 조정을 용이하게하는 대량 비교 기능이 있습니다 (예 : 생산 환경 데이터를 UAT와 비교 등).
- 원하는 결함 / 사고 관리 도구의 자동 생성을 통해 이메일에서 시작하는 강력한 경고 및 알림 기능.
- RightData의 데이터 품질 메트릭 및 데이터 품질 차원 대시 보드를 통해 데이터 플랫폼 소유자는 검증 실패를 유발하는 정확한 레코드 및 필드와 시나리오에 대한 드릴 다운 기능을 통해 데이터 플랫폼의 상태에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- RightData는 Tableau, Power BI, Qlik, SSRS, Business Objects Webi, SAP Bex 등과 같은 분석 / BI 도구를 테스트하는 데 사용할 수 있습니다.
- RightData의 CICD 도구 (Jenkins, Jira, BitBucket 등)와의 양방향 통합은 데이터 팀이 DataOps를 통한 DevOps 지원 여정을 지원합니다.
# 2) Xplenty
Xplenty 데이터 통합, ETL 및 ELT 플랫폼입니다. 이 클라우드 기반 플랫폼은 데이터 처리를 간소화합니다. ETL, ELT 또는 복제 솔루션을 구현하기위한 직관적 인 그래픽 인터페이스를 제공합니다. Xplenty를 사용하면 즉시 사용 가능한 데이터 변환을 수행 할 수 있습니다.
주요 특징들:
- Xplenty의 워크 플로우 엔진은 데이터 파이프 라인을 조정하고 예약하는 데 도움이됩니다.
- 풍부한 표현 언어를 사용하여 복잡한 데이터 준비 기능을 구현할 수 있습니다.
- 작업을 예약하고 작업 진행 상황, 상태 및 샘플 데이터 출력을 모니터링하고 정확성과 유효성을 보장하는 기능이 있습니다.
- Xplenty의 플랫폼을 사용하면 100 개 이상의 데이터 저장소와 SaaS 애플리케이션의 데이터를 통합 할 수 있습니다.
- Xplenty는 로우 코드 또는 코드 없음 옵션을 모두 제공합니다.
#삼)iCEDQ
iCEDQ는 DataOps의 중심 인 Left Shift Approach를 지원합니다. 비 프로덕션 단계 초기에 시작하여 데이터를 테스트하고 지속적으로 프로덕션 데이터를 모니터링하는 것이 좋습니다.
iCEDQ의 규칙 기반 접근 방식을 통해 사용자는 ETL 테스트, 클라우드 데이터 마이그레이션 테스트, 빅 데이터 테스트 및 제품 데이터 모니터링을 자동화 할 수 있습니다.
주요 특징들 :
- 수십억 개의 레코드를 대규모로 평가할 수있는 인 메모리 엔진입니다.
- 사용자가 변환 테스트, 중복 데이터 테스트, 스키마 테스트, 유형 II 차원 테스트 등을 수행 할 수 있습니다.
- 데이터 준비, 정리, API 트리거, 셸 스크립트 또는 모든 외부 프로세스를위한 고급 그루비 스크립팅.
- 사용자 정의 Java 라이브러리를 가져 오거나 재사용 가능한 테스트 기능을 만듭니다.
- 스케줄링, 오케스트레이션, GIT 또는 DevOps 도구와 통합하여 DataOps를 구현하십시오.
- 결과를 Slack, Jira, ServiceNow, Alation, Manta 또는 모든 엔터프라이즈 제품에 푸시합니다.
- Single Sign-On, 고급 역할 기반 액세스 제어 및 암호화 기능.
- 내장 된 대시 보드 모듈 또는 Tableau, Power BI 및 Qlik과 같은 엔터프라이즈보고 도구를 사용하여 더 많은 통찰력을 얻을 수있는 보고서를 생성합니다.
- 어디에나 배포하십시오. 온 프레미스 또는 AWS, Azure, GCP, IBM Cloud, Oracle Cloud 또는 기타 플랫폼에서.
여기 공식 사이트를 방문하십시오 : iCEDQ
# 4) Informatica 데이터 유효성 검사
Informatica Data Validation은 ETL (변환 및로드)을 추출하는 데 사용되는 GUI 기반 ETL 테스트 도구입니다. 테스트에는 데이터 마이그레이션 전후의 테이블 비교가 포함됩니다.
이러한 유형의 테스트는 데이터 무결성을 보장합니다. 즉, 데이터 볼륨이 올바르게로드되고 대상 시스템에 예상되는 형식이됩니다.
주요 특징들:
- Informatica Validation 도구는 프로그래밍 기술이 필요하지 않은 포괄적 인 ETL 테스트 도구입니다.
- ETL 테스트 중에 자동화를 제공하여 데이터가 올바르게 전달되고 대상 시스템에 예상되는 형식인지 확인합니다.
- 테스트 및 프로덕션 환경에서 데이터 유효성 검사 및 조정을 완료하는 데 도움이됩니다.
- 변환 중에 오류가 발생할 위험을 줄이고 잘못된 데이터가 대상 시스템으로 변환되는 것을 방지합니다.
- Informatica Data Validation은 프로덕션 시스템으로 이동하기 전에 데이터 무결성을 검증해야하는 개발, 테스트 및 프로덕션 환경에서 유용합니다.
- Informatica Data Validation 도구를 사용하면 비용과 노력의 50 ~ 90 %를 절약 할 수 있습니다.
- Informatica Data Validation은 데이터 무결성과 함께 데이터 검증을위한 완벽한 솔루션을 제공합니다.
- 직관적 인 사용자 인터페이스와 내장 된 운영자로 인해 프로그래밍 노력과 비즈니스 위험을 줄입니다.
- 데이터 품질 문제를 식별 및 방지하고 비즈니스 생산성을 향상시킵니다.
- 64 % 무료 평가판 및 36 % 유료 서비스를 허용하여 데이터 검증에 필요한 시간과 비용을 줄입니다.
여기 공식 사이트를 방문하십시오 : Informatica 데이터 유효성 검사
# 5) QuerySurge
QuerySurge 도구는 빅 데이터 및 데이터웨어 하우스 테스트를 위해 특별히 제작되었습니다. 소스 시스템에서 대상 시스템으로 추출 및로드 된 데이터가 정확하고 예상 된 형식을 따르는 지 확인합니다. 모든 문제 또는 차이점은 QuerySurge에 의해 매우 빠르게 식별됩니다.
주요 특징들 :
- QuerySurge는 빅 데이터 테스트 및 ETL 테스트를위한 자동화 도구입니다.
- 데이터 품질을 향상시키고 테스트주기를 가속화합니다.
- 쿼리 마법사를 사용하여 데이터의 유효성을 검사합니다.
- 수동 작업을 자동화하고 특정 시간 동안 테스트를 예약하여 시간과 비용을 절약합니다.
- QuerySurge는 IBM, Oracle, Microsoft, SAP와 같은 다양한 플랫폼에서 ETL 테스트를 지원합니다.
- SQL에 대한 특정 지식없이 구성 가능한 보고서와 함께 테스트 시나리오 및 테스트 슈트를 구축하는 데 도움이됩니다.
- 자동화 된 프로세스를 통해 이메일 보고서를 생성합니다.
- 재사용 가능한 코드를 생성하기위한 재사용 가능한 쿼리 스 니펫.
- 데이터 상태에 대한 협업보기를 제공합니다.
- QuerySurge는 HP ALM, TFS, IBM Rational Quality Manager와 통합 될 수 있습니다.
- ETL 프로세스를 통해 데이터를 확인, 변환 및 업그레이드합니다.
- 소스 및 대상 데이터를 연결하고 테스트 시나리오의 실시간 진행을 지원하는 상용 도구입니다.
여기 공식 사이트를 방문하십시오 : QuerySurge
# 6) Datagaps ETL 검사기
ETL Validator 도구는 ETL 테스트 및 빅 데이터 테스트를 위해 설계되었습니다. 데이터 통합 프로젝트를위한 솔루션입니다. 이러한 데이터 통합 프로젝트의 테스트에는 다양한 데이터 유형, 방대한 양 및 다양한 소스 플랫폼이 포함됩니다.
ETL Validator는 비용을 절감하고 노력을 최소화하는 데 도움이되는 자동화를 통해 이러한 문제를 극복하는 데 도움이됩니다.
- ETL Validator에는 다양한 데이터베이스 또는 플랫 파일의 수백만 개의 레코드를 비교하는 내장 ETL 엔진이 있습니다.
- ETL Validator는 자동화 된 데이터웨어 하우스 테스트를 위해 특별히 설계된 데이터 테스트 도구입니다.
- 끌어서 놓기 기능이있는 시각적 테스트 케이스 작성기.
- ETL Validator에는 쿼리를 수동으로 입력하지 않고 테스트 케이스를 작성하는 Query Builder 기능이 있습니다.
- 개수, 합계, 고유 개수 등과 같은 집계 데이터를 비교합니다.
- 데이터 유형, 색인, 길이 등을 포함하는 다양한 환경에서 데이터베이스 스키마 비교를 단순화합니다.
- ETL Validator는 Hadoop, XML, Flat 파일 등과 같은 다양한 플랫폼을 지원합니다.
- 이메일 알림, 웹보고 등을 지원합니다.
- HP ALM과 통합되어 다양한 플랫폼에서 테스트 결과를 공유 할 수 있습니다.
- ETL Validator는 데이터 유효성, 데이터 정확성을 확인하고 메타 데이터 테스트를 수행하는 데 사용됩니다.
- 참조 무결성, 데이터 무결성, 데이터 완전성 및 데이터 변환을 확인합니다.
- 30 일 평가판이 포함 된 상용 도구이며 사용자 지정 프로그래밍이 필요하지 않으며 비즈니스 생산성이 향상됩니다.
여기 공식 사이트를 방문하십시오 : Datagaps ETL 검사기
# 7) QualiDI
QualiDi는 종단 간 테스트 및 ETL 테스트를 제공하는 자동화 된 테스트 플랫폼입니다. ETL 테스트를 자동화하고 ETL 테스트의 효율성을 향상시킵니다. 또한 테스트주기를 줄이고 데이터 품질을 향상시킵니다.
QualiDI는 불량 데이터와 비준수 데이터를 매우 쉽게 식별합니다. QualiDI는 회귀주기와 데이터 유효성 검사를 줄입니다.
주요 특징들 :
- QualiDI는 자동화 된 테스트 케이스를 생성하고 자동화 된 데이터 비교를 지원합니다.
- 데이터 추적 및 테스트 케이스 추적을 제공합니다.
- 요구 사항, 테스트 사례 및 테스트 결과를위한 중앙 저장소가 있습니다.
- HPQC, Hadoop 등과 통합 할 수 있습니다.
- QualiDI는 초기 단계에서 결함을 식별하여 비용을 절감합니다.
- 이메일 알림을 지원합니다.
- 지속적인 통합 프로세스를 지원합니다.
- 애자일 개발과 빠른 스프린트 제공을 지원합니다.
- QualiDI는 복잡한 BI 테스트주기를 관리하고 인적 오류 및 데이터 품질 유지를 제거합니다.
공식 사이트를 방문하십시오 : QualiDi
# 8) 데이터 통합을위한 Talend Open Studio
데이터 통합을위한 Talend Open Studio는 ETL 테스트를 더 쉽게 만들어주는 오픈 소스 도구입니다. 여기에는 모든 ETL 테스트 기능과 추가 지속적 전달 메커니즘이 포함됩니다. Talend 데이터 통합 도구의 도움으로 사용자는 다양한 운영 체제에서도 원격 서버에서 ETL 작업을 실행할 수 있습니다.
ETL 테스트는 데이터 손실없이 소스 시스템에서 대상으로 데이터를 변환하여 변환 규칙을 준수하는지 확인합니다.
주요 특징들 :
- Talend 데이터 통합은 모든 유형의 관계형 데이터베이스, 플랫 파일 등을 지원합니다.
- ETL 프로세스의 설계 및 개발을 단순화하는 통합 GUI.
- Talend Data Integration에는 900 개 이상의 구성 요소가 포함 된 데이터 커넥터가 내장되어 있습니다.
- 비즈니스 모호성과 변환 규칙의 불일치를 신속하게 감지합니다.
- 원격 작업 실행을 지원합니다.
- 비용을 줄이기 위해 초기 단계에서 결함을 식별합니다.
- ETL 모범 사례를 기반으로 정량적 및 정 성적 메트릭을 제공합니다.
- 컨텍스트 전환이 가능합니다.
- ETL 개발, ETL 테스트 및 ETL 프로덕션 환경.
- 상세한 실행 통계와 함께 실시간 데이터 흐름 추적.
여기 공식 사이트를 방문하십시오 : Talend ETL 테스트
# 9) Codoid의 ETL 테스트 서비스
Codoid의 ETL 및 데이터웨어 하우스 테스트 서비스에는 소스에서 대상 시스템으로의 데이터 마이그레이션 및 데이터 검증이 포함됩니다. ETL 테스트는 소스에서 대상 시스템으로 데이터를로드하는 동안 데이터 오류, 불량 데이터 또는 데이터 손실이 없는지 확인합니다.
ETL 프로세스 중에 발생한 데이터 오류 또는 기타 일반 오류를 신속하게 식별합니다.
주요 특징들 :
- Codoid의 ETL 테스트 서비스는 데이터웨어 하우스의 데이터 품질과 소스에서 대상 시스템까지의 데이터 완전성 검증을 보장합니다.
- ETL 테스트 및 데이터 검증은 소스에서 대상 시스템으로 변환 된 비즈니스 정보가 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인합니다.
- 자동화 된 테스트 프로세스는 데이터 마이그레이션 중 및 사후 데이터 유효성 검사를 수행하고 데이터 손상을 방지합니다.
- 데이터 유효성 검사에는 대상 데이터와 실제 데이터 간의 개수, 집계 및 스팟 검사가 포함됩니다.
- 자동화 된 테스트 프로세스는 데이터 유형, 데이터 길이, 인덱스가 정확하게 변환되어 대상 시스템에로드되었는지 확인합니다.
- 데이터 품질 테스트는 데이터 오류, 잘못된 데이터 또는 구문 문제를 방지합니다.
여기 공식 사이트를 방문하십시오 : Codoid의 ETL 테스트
# 10) 데이터 중심 테스트
데이터 중심 테스트 도구는 데이터 변환 중 데이터 손실 또는 데이터 불일치와 같은 결함을 방지하기 위해 강력한 데이터 유효성 검사를 수행합니다. 시스템 간의 데이터를 비교하고 대상 시스템에로드 된 데이터가 데이터 볼륨, 데이터 유형, 형식 등의 측면에서 소스 시스템과 정확히 일치하는지 확인합니다.
주요 특징들 :
- 데이터 중심 테스트는 ETL 테스트 및 데이터웨어 하우스 테스트를 수행하기 위해 구축되었습니다.
- 데이터 중심 테스트는 가장 크고 가장 오래된 테스트 방법입니다.
- ETL 테스트, 데이터 마이그레이션 및 조정을 제공합니다.
- 다양한 관계형 데이터베이스, 플랫 파일 등을 지원합니다.
- 100 % 데이터 커버리지로 효율적인 데이터 검증.
- 데이터 중심 테스트는 포괄적 인보고도 지원합니다.
- 데이터 유효성 검사의 자동화 된 프로세스는 비용과 노력을 줄이는 SQL 쿼리를 생성합니다.
- Oracle 및 SQL Server와 같은 이기종 데이터베이스 간의 비교를 제공하고 두 시스템의 데이터가 올바른 형식인지 확인합니다.
# 11) SSISTester
SSISTester는 SSIS 패키지의 단위 및 통합 테스트를 지원하는 프레임 워크입니다. 또한 테스트 기반 환경에서 ETL 프로세스를 생성하는 데 도움이되므로 개발 프로세스에서 오류를 식별하는 데 도움이됩니다.
ETL 프로세스를 구현하는 동안 생성 된 많은 패키지가 있으며 이러한 패키지는 단위 테스트 중에 테스트해야합니다. 통합 테스트는 '실시간 테스트'이기도합니다.
주요 특징들 :
b 트리 대 b + 트리
- 단위 테스트는 테스트를 만들고 확인하며 실행이 완료되면 정리 작업을 수행합니다.
- 통합 테스트는 모든 패키지가 단위 테스트 실행 후 충족되는지 확인합니다.
- 테스트는 사용자가 Visual Studio에서 만들 때 간단한 방식으로 만들어집니다.
- SSISTester를 사용하여 테스트의 실시간 디버깅이 가능합니다.
- 사용자 친화적 인 GUI로 테스트 실행 모니터링.
- 테스트 결과는 HTML 형식으로 내보내집니다.
- 가짜 소스 및 대상 주소를 사용하여 외부 종속성을 제거합니다.
- 테스트 생성을 위해 모든 .NET 언어를 지원합니다.
여기 공식 사이트를 방문하십시오 : SSISTester
# 12) TestBench
TestBench는 데이터베이스 관리 및 검증 도구입니다. 데이터베이스와 관련된 모든 문제를 해결하는 고유 한 솔루션입니다. 사용자 관리 데이터 롤백은 테스트 생산성과 정확성을 향상시킵니다.
또한 환경 다운 타임을 줄이는 데 도움이됩니다. TestBench는 테스트 환경에서 수행되는 모든 삽입, 업데이트 및 삭제 된 트랜잭션을보고하고 트랜잭션 전후의 데이터 상태를 캡처합니다.
주요 특징들 :
- 데이터를 보호하기 위해 항상 데이터 기밀을 유지합니다.
- 사용자가 특정 지점으로 돌아가고 싶을 때 응용 프로그램에 대한 복원 지점이 있습니다.
- 의사 결정 지식을 향상시킵니다.
- 테스트 효율성을 향상시키기 위해 데이터 세트를 사용자 정의합니다.
- 테스트 범위를 최대화하고 시간과 비용을 줄이는 데 도움이됩니다.
- 데이터 프라이버시 규칙은 테스트 환경에서 라이브 데이터를 사용할 수 없도록합니다.
- 결과는 다양한 데이터베이스와 비교됩니다. 결과에는 테이블 및 테이블에서 수행 된 작업의 차이가 포함됩니다.
- TestBench는 테이블 간의 관계를 분석하고 테이블 간의 참조 무결성을 유지합니다.
여기 공식 사이트를 방문하십시오 : TestBench
목록에 추가 :
# 13) GTL QAceGen
QAceGen은 복잡한 테스트 데이터를 생성하고 ETL 회귀 제품군을 자동화하며 애플리케이션의 비즈니스 로직을 검증하도록 특별히 설계되었습니다. QAceGen은 ETL 사양에 정의 된 비즈니스 규칙을 기반으로 테스트 데이터를 생성합니다. 데이터 생성 및 데이터 유효성 검사 문을 포함하는 각 시나리오를 생성합니다.
여기 공식 사이트를 방문하십시오 : QAceGen
# 14) 직접 자동화 테스트 서비스
Zuzena는 데이터웨어 하우스 테스트를 위해 개발 된 자동 테스트 서비스입니다. 데이터웨어 하우징, 비즈니스 인텔리전스와 같은 대규모 프로젝트를 실행하는 데 사용되며 데이터를 관리하고 통합 및 회귀 테스트 스위트를 실행합니다.
ETL 실행 및 결과 평가를 자동으로 관리합니다. QA 목표와 팀 성과를 모니터링하는 다양한 메트릭이 있습니다.
공식 사이트를 방문하십시오 : 정확한 자동 테스트
# 15) DbFit
DbFit은 GPL 라이선스로 출시되는 오픈 소스 테스트 도구입니다. 모든 데이터베이스 코드에 대한 단위 및 통합 테스트를 작성합니다. 이러한 테스트는 유지 관리가 쉽고 브라우저에서 직접 실행할 수 있습니다.
이러한 테스트는 테이블을 사용하여 작성되며 명령 줄 또는 Java IDE를 사용하여 실행됩니다. Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, PostgreSQL 등과 같은 주요 데이터베이스를 지원합니다.
여기 공식 사이트를 방문하십시오 : DbFit
# 16) AnyDbTest
AnyDbTest는 DBA 또는 데이터베이스 개발자를 위해 특별히 설계된 자동화 된 단위 테스트 도구입니다. AnyDbTest는 XML로 테스트 케이스를 작성하고 엑셀 스프레드 시트를 테스트 케이스의 소스로 사용할 수 있습니다. SetEqual, StrictEqual, IsSupersetOf, RecordCountEqual, Overlaps 등과 같은 표준 어설 션이 지원됩니다.
MySQL, Oracle, SQL Server 등과 같은 다양한 유형의 데이터베이스를 지원합니다. 테스트에는 둘 이상의 데이터베이스가 포함될 수 있습니다. 즉, 소스 데이터베이스는 Oracle 서버가 될 수 있고 데이터를로드해야하는 대상 데이터베이스는 SQL Server 일 수 있습니다.
여기 공식 사이트를 방문하십시오 : AnyDbTest
# 17) 99 % ETL 테스트
’99 Percentage ETL Testing’은 모든 데이터베이스 시스템에 대한 데이터 무결성 및 프로덕션 조정을 보장합니다. ETL 매핑 시트를 유지하고 행과 열의 소스 및 대상 데이터베이스 매핑을 확인합니다.
또한 소스 및 대상 데이터베이스의 DB 스키마를 유지합니다. 프로덕션 유효성 검사 테스트, 데이터 완전성 및 데이터 변환 테스트를 지원합니다.
기억해야 할 사항
ETL 테스트를 수행하는 동안 테스터는 몇 가지 요소를 염두에 두어야합니다.
그중 일부는 다음과 같습니다.
-
- 적절한 비즈니스 변환 로직을 적용하십시오.
- 백엔드 데이터 기반 테스트를 실행합니다.
- 절대 테스트 케이스, 테스트 계획 및 테스트 도구를 만들고 실행합니다.
- 데이터 변환, 확장 성 및 성능의 정확성을 보장합니다.
- E를 확인하십시오
- TL 애플리케이션이 잘못된 값을보고합니다.
- 단위 테스트는 대상 표준으로 만들어야합니다.
결론
ETL 테스트는 테스터의 의무 일뿐만 아니라 개발자, 비즈니스 분석가, 데이터베이스 관리자 (DBA) 및 사용자까지 포함됩니다. ETL 테스트 프로세스는 정기적 인 시간 간격으로 전략적 결정을 내리는 데 필요하기 때문에 중요해졌습니다.
추천 읽기 = >> 최고의 ETL 자동화 도구
ETL 테스트는 SDLC, SQL 쿼리, ETL 절차 등에 대한 충분한 지식이 필요하기 때문에 엔터프라이즈 테스트로 간주되고 있습니다.
= >> 문의하기 여기에 목록을 제안합니다. 위 목록에서 누락 된 도구가 있으면 알려주고 일상에서 ETL 테스트에 사용하는 도구를 제안하십시오.