फेक डाटा जेनेरेटर

फेक डेटा जेनेरेटरले वास्तवमा के गर्छ

तपाईं साइन-अप फर्म, CRM टेबल, वा CSV आयात प्रवाह बनाउँदै हुनुहुन्छ, र यसमा केही भर्नुपर्छ। "test test test" का तीन पङ्क्ति होइन जसले तपाईंलाई केही पनि बताउँदैन, तर केही सय रेकर्डहरू जुन वास्तविक ग्राहकजस्तै देखिन्छन्: विश्वसनीय नाम, काम गर्ने-जस्तो देखिने इमेल, सही ढाँचा पछ्याउने सडक ठेगाना, सुहाउँदो ढाँचामा फोन नम्बर। यही नै फेक डेटा जेनेरेटरको काम हो। यसले वास्तविक मानिसजस्तै देखिने तर तिनीहरूमध्ये कसैको पनि नभएको रेकर्ड बनाउँछ।

टिमअनुसार मानिसहरूले यसलाई फरक-फरक नाम दिन्छन्। मक डेटा, डमी डेटा, स्याम्पल डेटा, सिन्थेटिक डेटा, टेस्ट फिक्स्चर। विचार भने उही हो। तपाईंले वास्तविक-जस्तो देखिने मानहरू पाउनुहुन्छ जुन डेटाबेस, फर्म, API, वा डेमो स्क्रिनमा हाल्न सकिन्छ, ताकि तपाईंले तपाईंको सफ्टवेयरले खाली बसेको बेला होइन वास्तवमा भार बोकेको बेला कसरी व्यवहार गर्छ भनी हेर्न सक्नुहुन्छ।

तपाईंलाई किन यो चाहिन्छ

खाली एपले तपाईंलाई झुटो कुरा बताउँछ। एउटा पङ्क्तिसँग ठिक देखिने लेआउटहरू नाम लामो भएको वा ठेगाना दोस्रो पङ्क्तिमा लपेटिएको बित्तिकै बिग्रिन्छन्। पेजिनेसन, क्रमबद्धता, खोज, र ओभरफ्लो ह्यान्डलिङ भोल्युम आएपछि मात्र परीक्षण हुन्छ। त्यसैले पहिलो कारण सादा विकास हो: तपाईं आफ्ना स्क्रिनहरू अझै बनाउँदै गर्दा वास्तविक सामग्रीको सामना गरून् भन्ने चाहनुहुन्छ।

QA ले यसमा झन् बढी भर पर्छ। राम्रो टेस्ट डेटाले जानाजान अनौठा केसहरू समेट्छ। लामो नाम, उच्चारण चिन्ह भएका अक्षर, अपार्टमेन्ट नम्बर भएका ठेगाना, तपाईंको भ्यालिडेटरले अझै नभेटेको फोन ढाँचा। केही हजार पङ्क्ति बनाउनुले तपाईंलाई कुरा लोड टेस्ट गर्न, स्केलमा मात्र देखिने बगलाई उजागर गर्न, र आयात दिनचर्याले अडकिँदैन भनी पुष्टि गर्न दिन्छ। डेमो तेस्रो कारण हो। बिक्री स्क्रिन वा स्क्रिनसट प्लेसहोल्डर बकवासभन्दा विश्वासयोग्य मानिसहरूले भरिएको बेला धेरै विश्वासनीय देखिन्छ, र तपाईं जति चाहनुहुन्छ त्यति पटक पुनः बनाउन सक्नुहुन्छ।

वास्तविक प्रयोगकर्ता डेटासँग कहिल्यै परीक्षण नगर्नुहोस्

यो भाग दरो हुनु लायकको छ। तपाईंको उत्पादन डेटाबेसको केही अंश स्टेजिङमा प्रतिलिपि गर्न लोभलाग्दो हुन्छ किनभने यो त्यहीँ छ र पहिले नै वास्तविक छ। नगर्नुहोस्। वास्तविक रेकर्डहरू वास्तविक PII हुन्: वास्तविक मानिसहरूसँग जोडिएका वास्तविक नाम, इमेल, फोन नम्बर, र ठेगाना। त्यो डेटा टेस्ट वातावरण, साझा स्प्रेडसिट, टिकेटमा स्क्रिनसट, वा बग रिपोर्टमा पुगेको क्षण, तपाईंले चुहावटको दायरा फराकिलो बनाइसक्नुभएको हुन्छ र सम्भवतः गोपनीयताको रेखा पार गरिसक्नुभएको हुन्छ।

सिन्थेटिक डेटाले यो सबैलाई छल्छ। कसैको पहिचान उजागर हुँदैन किनभने सेटमा कोही वास्तविक मानिस नै छैन। तपाईंले यसलाई सार्वजनिक डेमोमा टाँस्न, सपोर्ट थ्रेडमा जोड्न, वा कन्ट्र्याक्टरलाई दिन दुई पटक सोच्नुपर्दैन। फेक डेटा यहाँ सुविधाजनक मात्र होइन, यो जिम्मेवार डिफल्ट हो। उत्पादन डेटाबेस आफैं बाहेक जताततै यसलाई प्रयोग गर्नुहोस्।

तपाईं कस्ता प्रकारका डेटा बनाउन सक्नुहुन्छ

राम्रो जेनेरेटरले तपाईंले बारम्बार खोज्ने सामान्य आकारहरू समेट्छ: पूरा नाम र छुट्टिएका पहिलो र थर, इमेल ठेगाना, सहर र पोस्टल कोड भएका सडक ठेगाना, फोन नम्बर, मिति, प्रयोगकर्ता नाम, कम्पनी नाम, र संख्यात्मक ID। मानहरू वास्तविक-संसारका ढाँचा पछ्याउँछन्, त्यसैले इमेल इमेलजस्तै देखिन्छ र पोस्टल कोड वास्तविक कोडको लगभग ढाँचासँग मिल्छ। त्यो ढाँचाकरणले नै डेटालाई उपयोगी बनाउँछ, किनभने कचरालाई अस्वीकार गर्ने भ्यालिडेटरले यसलाई स्वीकार गर्छ।

चलाखी यो हो कि यो सबै नाम सूची, डोमेन ढाँचा, र ठेगाना टेम्प्लेटबाट अनियमित रूपमा जोडिएको हुन्छ। हरेक रेकर्ड तत्कालै जोडिन्छ, जसको अर्थ तपाईं रिजेनेरेट थिच्न सक्नुहुन्छ र हरेक पटक ताजा ब्याच पाउन सक्नुहुन्छ। अहिले पचास पङ्क्ति र एक घण्टामा फरक पचास चाहियो? कुनै समस्या छैन, र कुनै वास्तविक व्यक्तिलाई गल्तिले पुनः प्रयोग गर्ने जोखिम छैन, किनभने सुरुमा नै कुनै वास्तविक व्यक्ति थिएन।

यो पूर्ण रूपमा तपाईंको ब्राउजरमा चल्छ

यो टूलले सबै कुरा स्थानीय रूपमा बनाउँछ। अनियमित नाम, इमेल, र ठेगानाहरू सिधै तपाईंको उपकरण प्रयोग गरेर तपाईंको ब्राउजरमा नै बनिन्छन्, र तपाईंले बनाउनुभएको केही पनि सर्भरमा पठाइँदैन वा कतै भण्डारण गरिँदैन। यो दुई कारणले महत्त्वपूर्ण छ। यो छिटो हुन्छ, किनभने कुनै राउन्ड ट्रिप छैन, र यो निजी हुन्छ, किनभने चिन्ता गर्नुपर्ने कुनै अपलोड छैन। तपाईंलाई चाहिने बनाउनुहोस्, बाहिर प्रतिलिपि गर्नुहोस्, थपका लागि रिफ्रेस गर्नुहोस्। यदि तपाईं कार्यप्रवाह पूरा गर्न चाहनुहुन्छ भने, हाम्रो सबै जेनेरेटरहरू वा ढाँचाकरण र रूपान्तरण जस्ता कुराका लागि व्यापक डेभलपर टूलहरू ब्राउज गर्नुहोस्।

प्रायः सोधिने प्रश्नहरू