大数据测试中通科技大数据质量保障探索与实践（上）

中通科技测试 for 上海中通吉网络技术有限公司 · 2021年12月02日 · 4222 次阅读

背景

在数字化、数据化、智能化的背景下，物流科技正经历着全新的时代变革。作为快递物流行业的佼佼者，中通快递的大数据产业始终保持着高速发展的态势，技术创新取得明显突破。中通快递的大数据一直保持着良好的推进势头，数据体系日渐成熟，共分为【数据应用】，【数据仓库】，【基础架构】三个部分，支撑能力日益增强。

目前，中通已有众多成功的大数据应用，但就其效果和深度而言，当前仍处于发展阶段，根据大数据分析预测未来，指导实践的深层次应用将成为未来发展的重点。作为质量人，如何理解架构的设计，保障数据的质量，最大限度的提高交付质量与速度，已成为企业数据化发展的必要保障。

序言

“那么什么是大数据？做了哪些质量保障？这些质量保障又是如何设计的呢？” 下面就从以下几个方面详细说明一下这三个问题，从而让大家更了解中通大数据质量保障之路的实践历程。

大数据介绍

开始第一个问题：【什么是大数据？】

通俗来说，大数据是无法使用传统常规工具进行处理的海量数据集。

那么大数据有什么特性呢？通常我们认为应具有 5 个特性，即大家常说的 5V 特性。

1-数据量大 (Volume)：TB/PB/YB 级别。

2-多样化 (Variety)：结构化，半结构化，非结构化。

3-真实性 (Veracity)：可信性，真伪性，有效性。

4-速度快 (Velocity)：实时，批处理，多进程，数据流。

5-价值 - 低密度价值 (Value)：统计学，事件性，相关性，假设性。

目前中通大数据分为【数据应用层】【数据仓库层】【基础架构层】三个部分。

中通大数据整体架构图

下面是大数据架构图，从图中可以清晰的看出来分成三个模块，数据应用层主要是数据展示，报表分析，数据中台连接等功能。数据仓库主要提供历史数据查询，数据订阅，JDBC API，下载的功能，分为实时和离线两种数据。基础架构层包括资源调度，分为实时和批量两种计算方式的数据服务平台，底层使用 HDFS，TIDB，ES，Redis 等进行存储。整个大数据结构中有严格的权限管理。

大数据架构图

大数据保障历程

最开始的时候主要是在数据应用层进行功能和接口方面的测试。后面为了提高测试效率引入了接口自动化测试，并搭建了精准化测试平台。也做了一些接口性能和前端页面自动化的工作。但是随着测试的深入，发现接口和前端页面展示都没有问题，很多问题出现在数据层面。那么为了弄清数据错误的原因，我们进行了数据仓库层的测试。开始主要是手工测试，编写 SQL 脚本/造数工具等进行人工对比，和传统的 MySql 和 Oracle 等数据库数据测试没有太大区别。随着工作的深入，数据量的增大，通过人工的一条条的数据去对比显然测试的范围有很大的局限性。因此我们做了一些数据自动对比，数据分析等测试工具加以辅助，又搭建了线上监控平台，对数据进行实时的监控。这样子在很大程度上保障了数据的准确性。

当我们认识到以前的常规工具无法用在现在的数据量上面的时候，我们对测试工具进行了整合，搭建了大数据质量平台。并完善线上监控的规则使之能够实现业务和技术整体串联。

目前中通的保障之路还属于发展阶段，例如数据质量平台的迭代优化，数据监控与业务方规则也在更深入的对接，相关人员的数据敏感度的培养。

下面通过中通大数据的分组：【数据应用层】，【数据仓库层】和【基础架构层】来详细介绍一下【这些质量保障是如何设计的？】。

数据应用质量保障

数据应用包含：报表系统，大屏管理和数据中台三个部分。

智能报表：利用智能报表自助分析，提供可视化数据分析解决方案，帮助企业实现数字化运营。
大屏管理：如今的可视化大屏，搭载地理轨迹、飞线、热力、区块、3D 地图等技术，能更加生动友好地活化数据，同时也能结合丰富的交互功能和实时性，让数据开口说话，传达出超出其本身的信息。大屏信息量的高度集中，能够多方位、多角度、全景展现各项指标，实时监控，动态数据一目了然。
数据中台：对接业务部门，提供大数据接口服务，实现大数据和业务数据对接的功能，包含很多离线和实时的接口。