يلعب إنشاء البيانات الوهمية دورًا حاسمًا في اختبار البرامج وتطويرها، مما يمكّن الفرق من محاكاة سيناريوهات العالم الحقيقي دون الاعتماد على البيانات الحية. سواء كنت تختبر ميزة جديدة أو تقوم بتطوير واجهة برمجة التطبيقات، فإن البيانات الوهمية تساعد في تبسيط العملية، مما يضمن إجراء اختبارات متسقة وموثوقة دون الحاجة إلى الوصول إلى قواعد بيانات الإنتاج.
في هذه المقالة، سنتعمق في ماهية مولدات البيانات الوهمية، وسبب أهميتها، وكيفية تنفيذها، وأفضل الأدوات المتاحة للمطورين اليوم.

ما هو مولد البيانات الوهمي؟
مولد البيانات الوهمي هو أداة أو مكتبة تقوم بإنشاء بيانات مزيفة لتقليد البيانات الحقيقية لأغراض الاختبار والتطوير. عادة ما تكون هذه البيانات في شكل نص أو أرقام أو تواريخ أو حتى هياكل أكثر تعقيدًا مثل كائنات JSON أو إدخالات قاعدة البيانات.

من خلال إنشاء هذه البيانات عند الطلب، تسمح مولدات البيانات الوهمية للمطورين بمحاكاة سيناريوهات العالم الحقيقي المختلفة دون الاعتماد على بيانات الإنتاج الفعلية، والتي قد تكون حساسة أو غير كاملة. تعد البيانات الوهمية مفيدة بشكل خاص لمحاكاة حالات الحافة ومجموعات البيانات كبيرة الحجم والتطبيقات المعتمدة على البيانات.

لماذا نستخدم مولد بيانات وهمي؟
يساعد استخدام مولدات البيانات الوهمية في تبسيط عملية الاختبار من خلال التخلص من التبعيات على قواعد بيانات الإنتاج أو واجهات برمجة التطبيقات. يمكن للمطورين والمختبرين محاكاة مجموعة واسعة من الظروف دون القلق بشأن تعطل الأنظمة الحالية.

إليك بعض الأسباب لاستخدام مولدات البيانات الوهمية:
• محاكاة الحالات الطرفية: تتيح لك البيانات الوهمية إنشاء ظروف غير طبيعية أو نادرة قد لا تكون موجودة في مجموعة البيانات الحقيقية، مثل مدخلات المستخدم غير الصالحة أو الحالات الحدودية.
• تسريع الاختبارات: يمكّنك إنشاء البيانات الوهمية من تشغيل مجموعات كبيرة من البيانات بسرعة لاختبار الضغط أو الأداء، مما يقلل الوقت المستغرق في انتظار إتاحة البيانات الحقيقية.
• الحفاظ على الخصوصية: من خلال توليد البيانات الاصطناعية، تعمل مولدات البيانات الوهمية على إزالة المخاوف بشأن الكشف عن بيانات الإنتاج الحساسة أثناء الاختبار.
• تقليل الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات: لا داعي للانتظار حتى يكتمل تطوير واجهة برمجة التطبيقات. تسمح مولدات البيانات الوهمية لفرق الواجهة الأمامية والخلفية بالعمل بالتوازي من خلال محاكاة استجابات واجهة برمجة التطبيقات.

الميزات الرئيسية لمولد بيانات وهمي جيد
لا يتم إنشاء جميع مولدات البيانات الوهمية بشكل متساوٍ، فهناك ميزات محددة تجعل الأداة بارزة. إليك ما يجب أن تبحث عنه عند اختيار المولد المناسب:

• التخصيص: يجب أن تسمح الأداة بتخصيص تنسيقات البيانات وأسماء الحقول والأنواع. يمكّنك هذا من إنشاء بيانات تعكس بشكل وثيق إعداد الإنتاج الفعلي الخاص بك.
• دعم لغات برمجة متعددة: يجب أن يحتوي مولد البيانات الوهمي الجيد على روابط للغات أو أطر عمل مختلفة لضمان التكامل السلس في أي حزمة تطوير.
• القدرة على إنشاء مجموعات بيانات كبيرة: سواء كان ذلك لاختبار الأداء أو محاكاة ظروف التحميل الثقيل، فإن توليد كميات كبيرة من البيانات الوهمية أمر ضروري.
• سهولة الاستخدام والتكامل: يجب أن تندمج الأداة بسهولة في مجموعات الاختبار الحالية، أو بناء خطوط الأنابيب، أو واجهات برمجة التطبيقات الوهمية، مما يضمن الاعتماد السريع بأقل قدر من النفقات العامة.

مولدات البيانات الوهمية الشائعة
هناك مجموعة متنوعة من مولدات البيانات الوهمية المتاحة، ولكل منها نقاط القوة والضعف الخاصة بها. فيما يلي بعض الأدوات الأكثر استخدامًا:
• Faker.js: مكتبة جافا سكريبت شائعة لإنشاء نصوص وأرقام وتواريخ عشوائية والمزيد. إنه قابل للتخصيص بدرجة كبيرة وسهل الاستخدام ضمن تطبيقات Node.js.

• Mockaroo: أداة قائمة على الويب توفر واجهة سهلة الاستخدام لإنشاء مجموعات بيانات بتنسيقات مختلفة، مثل JSON وCSV وSQL. كما أنه يدعم العديد من أنواع البيانات والعلاقات المعقدة.
• RandomUser.me: يركز على إنشاء بيانات مستخدم عشوائية مثل الأسماء والعناوين والصور. إنها أداة رائعة لإنشاء ملفات تعريف واقعية للمستخدمين.
• json-server: مثالي للسخرية من واجهات برمجة تطبيقات REST، يقوم json-server بتحويل ملف JSON بسيط إلى واجهة برمجة تطبيقات وهمية كاملة، وهو مفيد لتطوير الواجهة الأمامية.
تخدم كل أداة من هذه الأدوات أغراضًا مختلفة، لذا فإن اختيارك سيعتمد على متطلبات الاختبار المحددة الخاصة بك.
كيفية تنفيذ مولد بيانات وهمي في الاختبار الخاص بك
يمكن أن يؤدي تنفيذ مولد بيانات وهمي في سير عملك إلى تحسين كفاءة الاختبار بشكل كبير. إليك كيفية البدء:

1. اختر أداة: اعتمادًا على مجموعتك، حدد أداة مثل Faker.js لـ JavaScript أو Mockaroo لمجموعات بيانات أكبر وقابلة للتخصيص.
2. قم بإعداد بيئتك: قم بتثبيت الحزم اللازمة أو قم بتكوين الأداة للعمل مع مجموعة الاختبار أو واجهة برمجة التطبيقات (API).
3. إنشاء نماذج البيانات: حدد بنية البيانات التي تحتاجها، بما في ذلك أنواع الحقول (مثل الاسم والبريد الإلكتروني والعنوان وما إلى ذلك) وأي علاقات بين إدخالات البيانات.
4. التكامل في حالات الاختبار: استخدم البيانات الوهمية في الوحدة أو التكامل أو اختبارات الأداء. يتيح لك ذلك محاكاة مدخلات المستخدم أو استجابات واجهة برمجة التطبيقات (API) أو حتى إدخالات قاعدة البيانات بأكملها. نموذج لمقتطف التعليمات البرمجية (باستخدام Faker.js):

const faker = require('faker');

const mockUser = {
  name: faker.name.findName(),
  email: faker.internet.email(),
  address: faker.address.streetAddress()
};

console.log(mockUser);

فوائد استخدام البيانات الوهمية في تطوير البرمجيات
لا تعمل البيانات الوهمية على تسريع عملية الاختبار فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين جودة البرامج الإجمالية وإنتاجية المطورين. وإليك الطريقة:
• اختبار أسرع للوحدات: من خلال التخلص من الحاجة إلى بيانات حقيقية، يمكنك كتابة اختبارات تركز بشكل أكبر على الحالات المنطقية وحالات الحافة بدلاً من توفر البيانات.
• فعالة من حيث التكلفة: تعمل مولدات البيانات الوهمية على تقليل الحاجة إلى إجراء استدعاءات متعددة لواجهة برمجة التطبيقات (API)، مما يقلل التكاليف المرتبطة بالخدمات السحابية والبنية التحتية.
• التطوير الموازي: تعمل مولدات البيانات الوهمية على تمكين مطوري الواجهة الأمامية من العمل بشكل مستقل عن فريق الواجهة الخلفية، مما يسمح لكليهما بالتقدم في وقت واحد.
التحديات والقيود التي تواجه مولدات البيانات الوهمية
على الرغم من أن مولدات البيانات الوهمية تقدم فوائد عديدة، إلا أن هناك بعض التحديات التي قد يواجهها المطورون:
• الافتقار إلى التعقيد في العالم الحقيقي: يمكن للبيانات التي يتم إنشاؤها في بعض الأحيان أن تبالغ في تبسيط سيناريوهات العالم الحقيقي، وتفشل في التقاط تعقيدات البيانات الحية.
• الاعتماد المفرط على البيانات الوهمية: قد يؤدي الاعتماد كليًا على البيانات الاصطناعية إلى فقدان حالات الحافة الحرجة التي لا توجد إلا في بيئات الإنتاج.
• علاقات البيانات المعقدة: في بعض الحالات، تواجه مولدات البيانات الوهمية صعوبة في تكرار العلاقات المعقدة مثل الهياكل المتداخلة أو متعدد إلى متعدد.
أفضل الممارسات لاستخدام مولدات البيانات الوهمية
لتحقيق أقصى قدر من الفعالية لمولدات البيانات الوهمية، من المهم اتباع بعض أفضل الممارسات:
• تحديث البيانات بانتظام: مع تطور بياناتك الواقعية، تأكد من أن بياناتك الوهمية تعكس هذه التغييرات لمنع التناقضات في الاختبار.
• مزج البيانات الوهمية مع البيانات الحقيقية: للحصول على نتائج أكثر دقة، قم بدمج البيانات الوهمية مع مجموعات فرعية من البيانات الحقيقية لمحاكاة بيئة اختبار أكثر واقعية.
• تجنب المبالغة في التبسيط: عند إنشاء البيانات، تأكد من أنها تمثل ظروف العالم الحقيقي بأكبر قدر ممكن لتجنب النتائج الإيجابية الخاطئة أثناء الاختبار.

خاتمة:

الارتقاء بالاختبار باستخدام مولدات البيانات الوهمية
تعد مولدات البيانات الوهمية أدوات أساسية لأي مطور أو مختبر يهدف إلى تبسيط عملية التطوير وضمان تقديم برامج عالية الجودة. ومن خلال إزالة الاعتماد على البيانات المباشرة وتسريع دورة الاختبار، تساعد هذه الأدوات في إنشاء سير عمل أكثر كفاءة وإنتاجية.
سواء كنت تحاكي سلوك المستخدم، أو تختبر واجهة برمجة التطبيقات (API)، أو تحاول اكتشاف حالات الحافة الصعبة، فإن دمج إنشاء البيانات الوهمية في عملية التطوير الخاصة بك يعد خطوة ذكية ستوفر لك الوقت والجهد على المدى الطويل.