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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Neves, Vânia de Oliveira | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/1527901631481888 | - |
Autor(es): dc.contributor | Castillo, Isela Mendoza Del | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/0117779972809759 | - |
Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Daniel Cardoso Moraes de | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/0743793296062293 | - |
Autor(es): dc.contributor | Falci, Maria Luiza | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/3734704018969212 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/1683602639574231 | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, Felipe Vieira Freire da | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:53:02Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:53:02Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-21 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/27041 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/759425 | - |
Descrição: dc.description | Bons testes de software possuem papel fundamental na identificação de defeitos em um dado sistema de software antes que seja descobertos durante sua utilização pelo usuário final. Uma das partes importantes deste processo trabalhoso é conseguir um bom conjunto de dados, a partir do qual possam ser selecionados dados de entrada que, durante a execução destes testes, revelem as partes defeituosas do sistema. As vezes, podem não existir dados suficientes para serem utilizados como entrada para os testes e dados reais de usuários podem conter informações sensíveis, podendo os tornar inviáveis de serem utilizados. Uma possível solução para este problema é a utilização de ferramentas de geração de massa de dados, que permitem que através da especificação de regras de geração e utilização de geradores pré-definidos, um conjunto de dados fictícios seja gerado rapidamente. Neste trabalho, através de uma pesquisa, foram selecionadas ferramentas de geração de massa de dados atuais e relevantes no mercado e foi realizado um estudo comparativo entre as mesmas. Foram avaliadas suas capacidades de geração de dados, formatos disponíveis de utilização, geradores de dados pré-definidos, suporte à conexão com bancos de dados, formatos de exportação de dados, qualidade de documentação, formato de código fonte e facilidade de uso. Os resultados do estudo, juntamente com sua contribuição, mostram pontos positivos e negativos das ferramentas e um repositório contendo objeto de estudos utilizado, amostra dos dados gerados por cada ferramenta e informações gerais e instruções de instalação de cada uma delas. | - |
Descrição: dc.description | Good software tests play a fundamental role in identifying faults in a certain software system before they are discovered by the end user during its utilization. One of the important parts during this laborious process is to get a good data set, from where input data capable of finding faulty system parts will be extracted and used during test executions. Sometimes, there might not be sucient data to be used as input for tests and real user data might contain sensitive information, which might make its use inviable. One possible solution to this problem is to use data generation tools, which are capable of quickly generating a fictitious data set through the specification of generation rules and use of pre-defined generators. For this paper, updated and relevant data generation tools have been selected and a comparative study between them is performed. The main characteriscs compared were their data generation capabilities, available formats to be used, pre-defined data generators, database connection support, formats in which they export the generated data, documentation quality, source code format and ease of use. The results obtained through this study show the pros and cons of each tool and, as a contribution, a repository containing the object of study, data samples, general information and install instructions for each tool. | - |
Descrição: dc.description | 48 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teste de software | - |
Palavras-chave: dc.subject | Geração de massa de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Massa de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Geradores | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ferramentas de geração de massa de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Casos de teste | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dados de teste | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dados falsos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dados fictícios | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teste (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Banco de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Software testing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data generation | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data set | - |
Palavras-chave: dc.subject | Generators | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data generation tools | - |
Palavras-chave: dc.subject | Test cases | - |
Palavras-chave: dc.subject | Test data | - |
Palavras-chave: dc.subject | Fake data | - |
Palavras-chave: dc.subject | Fictitious data | - |
Título: dc.title | Estudo comparativo de ferramentas de geração de massa de dados | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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