Details

Данная работа посвящена разработке сервиса генерации данных, который облегчит проведение нагрузочного тестирования программного обеспечения. Объёмная генерация данных – актуальная проблема в тестировании. Она обусловлена высокими требованиями к безопасности и конфиденциальности данных, поэтому требуется обеспечение надёжностью и высокой производительностью современных ИТ-продуктов. В рамках исследования были проведены анализ и сравнение существующих генераторов данных и при разработке сервиса были учтены их недостатки. В ходе работы с применением языка Java и фреймворка Spring Boot был реализован сервис генерации данных для нагрузочного тестирования. Отличительной особенностью является возможность гибкой настройки структуры получаемых данных, а также генерация реалистичных данных, например СНИЛС, ИНН. В проекте была реализована не только генерация, но и сохранение в удобном формате CSV и выгрузка полученных данных в базу данных PostgreSQL. Стоит отметить, что проекту обеспечена масштабируемость и безопасность. Над реализованным проектом было проведено комплексное тестирование: интеграционное, модульное и тестирование пользовательского интерфейса. Благодаря этому была подтверждена корректность работы и высокая производительность.

This work is devoted to the development of a data generation service that will facilitate the implementation of software load testing. Volumetric data generation is a pressing issue in testing. It is due to high requirements for data security and confidentiality, so it is necessary to ensure reliability and high performance of modern IT products. As part of the study, an analysis and comparison of existing data generators were carried out, and their shortcomings were taken into account when developing the service. In the course of work, using the Java language and the Spring Boot framework, a data generation service for load testing was implemented. A distinctive feature is the ability to flexibly customize the structure of the received data, as well as the generation of realistic data, such as SNILS, INN. The project implemented not only generation, but also saving in a convenient CSV format and uploading the re-ceived data to the PostgreSQL database. It is worth noting that the project is scalable and secure. Comprehensive testing was carried out on the implemented project: integration, module and user interface testing. Thanks to this, the correct operation and high productivity were confirmed.