如何生成异构环境的测试数据？
我的工作面临新任务，我需要了解如何生成和管理测试数据。谷歌搜索找到了很多关于特定测试数据生成的信息，例如用随机数据或伪装的生产数据填充数据库、生成文件、使用多目标遗传算法生成测试数据以最小化测试数据并优化覆盖率等。
但我的任务是有点困难，因为环境不仅仅是一个数据库，它是一个异构环境，随着时间的推移而演变，由数据库、文件、不同的服务器、程序等组成。时间也应通过文件老化等来模拟。
我不知何故迷失在这里，需要一些起点，从那里我可以进一步挖掘材料。
您是否知道有关“不断发展的测试环境”主题的任何工具、知识来源、网站、书籍、经验报告或其他内容？
I am facing a new task in my job and I need to find out how to generate and administer test data. Googling led to a lot of information about specific test data generation like filling a database with random data or camouflaged production data, generating files, generating test data with multi-objective genetic algorithms to minimize test data and optimize coverage, etc.
But my task is somehow harder, because the environment is not only one database, it's a heterogeneous environment, which evolved over time, consisting of databases, files, different servers, programs, etc. Time shall also be simulated by the files aging and so on.
I am somehow lost here and need some starting points from where I can dig further into the materia.
Do you know any tools, knowledge sources, websites, books, experiential reports or something else considering the topic "Evolving testing environments"?
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评论（1）
听起来是一个令人畏惧的环境；我建议使用“分而治之”的方法来识别所有测试数据变量。列出测试中需要变化的环境的每个元素，例如
（我只是根据您的问题猜测这里的不同元素）。然后，对于每个元素，为其创建一个值列表，例如
完成后，找出哪些值测试最重要；例如;如果 80% 的客户使用 Oracle，您可能需要优先考虑 Oracle。
最后，您应该拥有一组不同环境元素的值，您可以使用这些值通过使用元素值的不同组合（首先使用最重要的值）来创建测试环境。
Sounds like a daunting environment; I'd suggest using a "divide and conquer" approach to identify all the test data variables. Make a list of each element of the environment needs to be varied under test, e.g.
(I'm just guessing at the different elements here based on your question). Then, for each element, make a list of values for it, e.g.
When you're done with that, figure out which values are most important to test; for example; you might want to prioritize Oracle if 80% of your customers use Oracle.
Finally, you should have a set of values for the different environment elements that you can use to create test environments by using different combinations of the element values, using the most important ones first.