Proses pengujian dapat dipahami sebagai aspek terpenting dari domain perangkat lunak apa pun. Peran Testing Engineer meluas ke domain yang berbeda ketika organisasi memilih untuk menyesuaikan diri dengan teknologi yang lebih baik. Dalam postingan blog ini, mari kita bahas mengapa Teknisi Pengujian Perangkat Lunak harus mempelajari teknologi ekosistem Big Data dan Hadoop.
Jika Anda baru mengenal dunia Big Data / Hadoop, lihat sekilas beberapa postingan kami di , dan
Mari kita langsung ke detail seluk-beluk topik ini
Mengapa Teknisi Pengujian Perangkat Lunak mempelajari Big Data dan Hadoop?
Pertumbuhan karir:
Bagan di atas sudah cukup jelas. Ini jelas menunjukkan bahwa tingkat pertumbuhan pekerjaan terkait Hadoop jauh lebih tinggi daripada pekerjaan pengujian perangkat lunak. Tingkat pertumbuhan maksimum pekerjaan terkait pengujian perangkat lunak adalah sekitar 1,6% tetapi tingkat pertumbuhan pekerjaan pengujian berbasis Hadoop berada pada kekalahan 5% (kurang-lebih).
80% orang yang mempelajari Hadoop berasal dari latar belakang non-pengembangan. Anda juga bisa menjadi salah satunya.
Batasan praktik Pengujian saat ini saat menguji Aplikasi untuk memecahkan masalah Big Data:
- Pendekatan pengujian perangkat lunak didorong oleh data (seperti kemiringan dalam data, ketidakcocokan ukuran kumpulan data, dll.) Daripada skenario pengujian.
- Alat pencocokan data standar (seperti win diff, dll.) Tidak berfungsi dengan volume data yang besar. Ini menjadi batasan bagi keahlian insinyur pengujian perangkat lunak.
Untuk data berukuran sedang, data dapat ditampilkan sebagai tabel HBase dan diverifikasi dari kumpulan data masukan dengan menerapkan logika bisnis pada kumpulan kecil masukan.
Untuk data berskala besar, teknik Big data memberi para insinyur seperangkat keahlian unik yang digunakan untuk menguji kumpulan data yang besar dan kompleks dan menemukan banyak peluang di bidang meteorologi, genomik, konektomik, simulasi fisika kompleks, serta penelitian biologi dan lingkungan.
Bidang Status Pengujian - Pendapat Ahli:
Scott Barber, penguji, pembicara, dan penulis terkenal tentang pengujian topik terkait yang mengkhususkan diri dalam bidang Pengujian Kinerja Sistem telah mengutip beberapa kata yang sangat kuat dan berdampak tentang situasi saat ini di bidang Pengujian.
Gaji java developer di india
Ada banyak pembicaraan di berbagai media sosial tentang kemungkinan Pengujian menjadi 'profesi sekarat' dan Scott setuju bahwa Pengujian sebagai profesi berada di tengah-tengah transformasi dramatis.
Nah, pernyataan itu cukup dramatis, mari kita lihat fakta-faktanya dan lihat sendiri apa yang terjadi di bidang Pengujian.
Lihat Profil Pekerjaan Hadoop / Big Data Tester:
Di bawah ini adalah persyaratan yang ditetapkan oleh organisasi tertentu untuk persyaratan Penguji Hadoop mereka:
Saat melihat persyaratan di atas, kita dapat melihat bahwa keterampilan Pengujian sangat dibutuhkan dan membentuk fondasi profil pekerjaan ini. Sekarang, semua yang dibutuhkan oleh insinyur pengujian Perangkat Lunak untuk menjadi Big Data atau Hadoop Tester adalah memperbarui dirinya dengan keterampilan Big Data / Hadoop.
Betapa mudahnya, untuk beralih ke Hadoop / Big Data:
- Ke Java atau tidak ke Java - Fleksibilitas untuk memilih:
Bagi mereka yang ahli dalam Java, transisi ini sangat mudah karena kerangka kerja pemrograman berbasis Java open-source. Skrip MapReduce yang digunakan di sini ditulis dalam Java. Sekarang, sangat jelas bahwa untuk mengerjakan Hadoop, pengetahuan di Java sangat penting.
Dengan mengatakan hal di atas, bukan berarti para ahli non-Java memiliki perjalanan yang sulit ke depan. Keindahan Hadoop adalah ia memiliki berbagai alat yang a 'Non-Jawa' ahli dapat menggunakan. Beberapa alat Hadoop seperti Hive, Pig, dan Sqoop tidak memerlukan pengetahuan Java karena sangat bergantung pada SQL.
- Keterampilan Bersama dan Platform Aplikasi antara profesional Pengujian dan profesional Hadoop:
Gagasan untuk pindah dari zona nyaman ke domain baru seperti Big Data / Hadoop mungkin sedikit berlebihan pada awalnya. Tetapi kita harus menyadari bahwa Pengujian dan Hadoop tidak saling eksklusif. Berikut adalah daftar keterampilan dan platform yang digunakan di antara mereka dapat digunakan sesuai http://www.itjobswatch.co.uk . Satu atau lebih dari keterampilan ini, juga dapat digunakan selaras dengan keterampilan Big Data dan Hadoop. Dengan demikian, lebih mudah untuk melakukan transisi yang mulus.
Seorang Insinyur Penguji yang baik memiliki keterampilan analitis yang tajam, keterampilan teknis yang kuat, sikap yang baik, berorientasi pada detail dan kemauan untuk belajar. Ini adalah ciri-ciri yang dibutuhkan oleh siapa pun untuk beralih ke Hadoop. Tidak dapat disangkal bahwa Pengujian sedang mengalami transformasi tetapi itu tidak akan menjadi akhirnya. Tetapi dengan perubahan waktu, adalah bijaksana untuk berlayar di gelombang tinggi - Hadoop, dengan mempertimbangkan semua fitur dan fleksibilitasnya.
Masih belum yakin Anda bisa mempelajari Hadoop? Jangan percaya siapa pun. Nilai diri Anda sendiri. Klik di bawah untuk melihat contoh rekaman kelas dari kelas Big Data dan Hadoop yang dilakukan oleh Edureka.
Ada pertanyaan untuk kami? Sebutkan mereka di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.
Posting terkait: