Benerator Ein Framework zum Erstellen realistischer und gültiger Testdaten mit hoher Volume, der zur Last- und Leistungstests und zum Showcase-Setup verwendet wird
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Benerator Ranking & Zusammenfassung

Benerator Stichworte

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Benerator Beschreibung

Ein Rahmen für eine realistische und gültige hochvolumigen Testdaten zu schaffen, die für Last- und Leistungstests und Showcase-Setup benerator wird unterstützt Sie realistische Leistung und Belastungstests bei der Durchführung. benerator ist ein Framework zur Erzeugung gültig und realistisch hochvolumigen Testdaten für das System unter Test (das DATALITE anti-Muster zu vermeiden). benerator tatsächlich reduziert die Menge an Zeit für einen Nutzdaten Aufbau einer mittelständischen Unternehmensanwendung oder XML-Schema von 2 bis 4 Wochen auf 1-2 Tagen zu schaffen! Da Datendarstellung und Einschränkungen plattformunabhängig sind, benerator können Sie mit einem reichhaltigen Satz liefern von Schnittstellen für kundenspezifische Erweiterungen und Zuordnungen-Plugin, so dass praktisch jede Plattform mit Daten generation.Out der Box benerator unterstützt Datenbanksysteme, XML, XML Schema, CSV, Flat Files und Excel (TM) Blätter ausgerichtet werden. Domain-Pakete stellen wieder verwendbare Generatoren für die Erstellung domänenspezifische Daten, wie Namen und Adressen internationalizable in Sprache und Umgebung (über schachtelbar Datensätze) mit .benerator wurde getestet und liefert Beispiele für: · Oracle 10g (thin-Treiber) · DB2 · MS SQL Server · MySQL 5 · PostgreSQL 8.2 · HSQL 1.8 · Derby 10.3 · Firebird Hier sind einige der wichtigsten Features von "benerator": generalistischen Ansatz: · Benerator ist nicht auf eine besondere Art von System beschränkt oder Plattform - XML und relationalen (Datenbank) Daten unterstützt wird, noch Java Annotations Unterstützung wird bald kommen. Das abstrakte Datenmodell ermöglicht nahezu jede spezifische Technologie Anwendung zur Darstellung von Daten. Langfristiges Ziel ist es, alle wichtigen Standards und Standardanwendungen (Web Services, SAP, Siebel, ...) zu unterstützen Benutzerfreundlichkeit: · Einfaches Design, Implementierung und Nutzung von Datenanbietern für Lasttests: Der Prozess des Entwerfens und gültige komplexe Lasttestdaten Erzeugung von Wochen auf Tage reduziert. Noch besser: mit kleinerem Budget-Projekten erhalten nun die Möglichkeit, Last-Test überhaupt nicht! hochvolumige Verarbeitung: · Die Mindestanforderung für jede Generation Merkmal ist mindestens eine Million Objekte pro Stunde auf die gemeinsame Entwicklung Hardware zu erzeugen. · Benerator laufen kann multithreaded, die effiziente Nutzung von Multicore-Systemen machen. · Benerator der Zugriff auf die Datenbank ist stark optimiert, unterstützt Persistenz von mehreren tausend Zeilen pro Sekunde. Domain-Pakete: · Adresse: Straße, Hausnummer, Postleitzahl Stadt Name, Land, Telefonnummer. · Person: Name, Titel, Begrüßungen, Anschrift · Netz: Website-Adressen, E-Mail-Adressen · Finanzen: Bankkonten, Kreditkarten · Organisation: Firmennamen · Weitere Domain-Pakete sind geplant und bei Bedarf oder posibility entwickelt. Datenqualität: · Unterstützt Einzel- und Mehrfeldeinschränkungen z.B. Erzeugen konsistente Werte für eine Person, das Geschlecht, Anrede und Vorname. · Fähigkeit zur Validierung der erzeugten Daten: Daten entsprechend erzeugt werden die Einschränkungen Definitionen. Wenn die getestete Anwendung geheimes Wissen zur Eingabevalidierung verwendet, kann eine benutzerdefinierte Validator in geführt unzureichenden Datensatz Filter verstopft wird, z.B. für Adressen gegen eine Post Datenbank zu validieren. Einfache Bedienung: · Dynamische Datenerstellung oder der Zugang für Stresstest-Anwendungen (geplant). · Befehlszeilenaufruf für die kontinuierliche Integration (geplant). · Bereitstellung einer ersten Datenbankaufbau für die Anwendungsbereitstellung (geplant). · Bereitstellung und konsistente Daten für Unit-Tests (geplant) zu gewährleisten. Komponente basiert, leicht ausziehbar: · Vordefinierte Generatoren liefern Generation von einfachen Datentypen, Arrays, Sammlung und Strings, die regulären Ausdrücke passen · Erweiterbarkeit durch kundenspezifische Generatoren: Eine klare Komponente Vertrag für Generatoren ermöglicht eine einfache Implementierung von kundenspezifischen Generatoren und sauberen Lebenszyklus und Ressourcenmanagement. · Internationalisierung: Generierte Daten können mit verschiedenen Formaten (wie Zeitwert) oder verschiedenen Sprachen (wie Begrüßungen oder Titel) umgewandelt werden. · Daten-Set-Konzept: Die Daten können hierarchisch kategorisiert und gruppiert werden (zum Beispiel Städte eines Staat, Land oder Kontinent). Anpassbarkeit: · Akzeptiert Eingaben in mehreren Formaten aus mehreren Quellen: ein Datenmodell angeben ist einfach. Eine Vielzahl von Generatormechanismen vorgesehen, wie Datei oder Datenbank importieren, reguläre Ausdrücke Generatoren, Beispiellisten, Verteilungsfunktionen und verschiedenen Eingabeformate. · Bietet die Ausgabe in mehreren Formaten gleichzeitig (geplant): Da erzeugte Informationen später nicht von den Zielsystemen (z. B. Pinnummern) abrufbar sind, sollten gleichzeitige Ausgabe in mehrere Datenbanken bereitgestellt werden (z. B. Benutzer in der Datenbank- und CSV-Datei). Es sollte ein Pluginmechanismus für die Datenleistung bereitgestellt werden, um Daten in anderen Systemen (z. B. LDAP) oder Dateiformat (z. B. proprietäre Formate) zu speichern. · Import von komplexen Daten (geplant): Import von ADITE (oder -Better-Entitätsgrafiken) aus Datenbanken und Dateien. · Bietet leistungsstarke Randomisierungsoptionen an und ist von benutzerdefinierten ausziehbar. · Unterstützt die Gruppierung von Daten in hierarchische Datensätze. Datensätze können mehrere parallele Arten von Hierarchie überlappen und bilden. Import und Anonymisierung von Produktionsdaten: · Bestehende Daten können durch Überschreiben bestimmter Attribute mit generierten Daten importiert und anonymisiert werden. Selbstzusatzigkeit: · Bei maximaler Kompatibilität mit der Laufzeitumgebung wird die Verwendung von 3RD-Anteilswerkzeugen nach Möglichkeit vermieden. · Commons-Logging ist erforderlich, ist jedoch tatsächlich verwendet, um die Unabhängigkeit der Plattform zu erhöhen, indem sie an verschiedenen Protokollinfrastrukturen einstecken kann. Anforderungen: · Java Einschränkungen: · Für die Skriptausführung, Java 6.0 erforderlich · Die API ist nicht endgültig · Database Persistenz unterstützt derzeit nur Einfügungen, keine Updates vorbestehbarer oder zuvor anhaltender Daten. · Sequenzkonzept ist noch nicht endgültig · Die folgenden SQL-Typen werden noch nicht unterstützt: Array, Unterscheidung, Null, Struktur

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