テスト

実装を成功させるために、機能テスト、パフォーマンス・テストおよびユーザー受入れテストを完了します。特定のテスト要件は、アプリケーションの実装およびカスタマイズによって異なる場合があります。

次を確認します:

様々なテスト手法を使用します。機能テストおよびパフォーマンス・テストに加えて、Fusion Data Intelligenceアーティファクトがすべてのビジネス要件を満たしていることを確認するために、ユーザビリティ・テスト、セキュリティ・テスト、システム統合テスト、回帰テストなどの他のテスト手法を使用することを検討してください。
本番Fusion Data Intelligenceインスタンスで使用されるデータを正確に反映する現実的なテスト・データを使用します。これにより、ワークブックが期待どおりに動作し、結果が正確であることが保証されます。
開発オブジェクトがビジネス・ニーズおよび要件を満たしていることを確認するために、テストにビジネス関係者を関与させます。

次の内容を確認します。

機能テスト- 機能管理者として:
- 各機能アクティビティに適切なアプリケーション・ロールを付与するように計画します。
- 多様性レポートの作成など、一般的な機能アクティビティのテストを計画します。
- Fusion Data Intelligenceメトリックのロールベースのテストを実行します。
- データをFusion Data Intelligenceにロードした後で検証します。Fusion Data IntelligenceとOracle Transactional Business Intelligenceの両方に存在するメトリックの共通ライブラリを検証します。
- Fusion Data Intelligenceの機能セキュリティ設定と、ソース・システム・データとの整合性を検証します。
- 機能シナリオとユース・ケースを明確に定義します。
データの検証を参照してください。
パフォーマンス・テスト- サービス管理者および機能管理者として:
- Fusion Data Intelligenceテスト環境を構成したら、パフォーマンス・テストを実行する必要があります。これには、パフォーマンス・テスト・シナリオの実行およびパフォーマンス・メトリックの記録が含まれます。必要な結果を得るために、必要に応じて追加のテスト環境(ATE)ストレージ、CPUおよびメモリーをスケール・アップしてください。Oracle Autonomous AI Lakehouseに接続してFusion Data Intelligenceデータを問い合せるときに、サービス・レベルを「低」として選択していることを確認してください。
- パフォーマンス・テストの完了後、結果を分析してパフォーマンスの問題またはボトルネックを特定する必要があります。分析には、「ウェアハウス・リフレッシュ統計」サブジェクト領域を使用することをお薦めします。これには、パフォーマンス・メトリックの確認、システム・ログの分析、根本原因分析の実行、およびソース・システムのサイズとカスタマイズの複雑性の分析が含まれる場合があります。
- テストでパフォーマンスの問題またはボトルネックが特定された場合は、開発チームと協力してシステム・パフォーマンスを最適化する必要があります。これには、システム構成の変更、必要な機能領域のみのアクティブ化、ETLプロセスの変更またはデータ・ソースの変更が含まれる場合があります。ソース・システムまたはターゲット・システムへのパッチ適用はパフォーマンスに影響する可能性があるため、この期間中のパフォーマンスをベンチマークすることは避けてください。
データ・リフレッシュのパフォーマンスについてを参照してください。
❇ユーザー受入れテスト- 機能管理者および品質保証スペシャリストとして:
- テスト・エンド・ユーザーに、テストの実行に必要なグループおよびロールがあることを確認します。
- Fusion Data Intelligenceのすべての側面をカバーする一連のテスト・シナリオを作成します。テスト・シナリオは、理解しやすい方法で記述する必要があります。また、ユーザーが遭遇する実際のシナリオも表す必要があります。
- 作成されたテスト・シナリオに基づいてテストを実行します。これには、機能テスト、ユーザビリティテスト、およびパフォーマンステストの実行が含まれます。テスト中に発生した問題や不具合をドキュメント化することが重要です。
- すべてのテストが完了し、優先度が高い問題が解決されたら、本番リリースのアプリケーションをレビューして承認します。

チェックリストを使用して、処理項目が計画されていることを確認します。テスト・チェックリストを参照してください。