Agiles Enterprise Big Data Testmanagement

© OPITZ CONSULTING GmbH 2015 Seite 1Big Data Testmanagement
Tobias Bürger,
Teamleiter Personalization & Big Data
ehem. Payback GmbH
Jochen Wilms, Innovation Manager BI
OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH
Agile Entwicklungs- und Testprozesse auf Big
Data Projekte übertragen
München, 23. Juni 2015
Enterprise Big Data Testmanagement
T4P-1

Mission
Wir entwickeln gemeinsam mit allen
Branchen Lösungen, die dazu führen, dass
sich diese Organisationen besser entwickeln
als ihr Wettbewerb.
Unsere Dienstleistung erfolgt
partnerschaftlich und ist auf eine langjährige
Zusammenarbeit angelegt.
Leistungsangebot
Application Lifecycle Management
IT-Beratung
Business-Lösungen
Managed Services
Training und Coaching
IT-Trends
Märkte
Branchenübergreifend
Über 600 Kunden
29%
Industrie / Versorger /
Telekommunikation
29%
Handel / Logistik /
Dienstleistungen
42%
Öffentliche Auftraggeber / Banken und
Versicherungen / Vereine und Verbände
Eckdaten
Gründung 1990
400 Mitarbeiter
9 Standorte

Adaption von Big Data im
Application Lifecylce Management BIGDATA
ADAPTION
OPITZ CONSULTING bietet ein ganzheitliches
Application-Lifecycle-Management ALM zur
Sicherung des Wertbeitrags der
Anwendungssysteme im
gesamten Lebenszyklus.
BIGDATA
ADAPTION
- Big Data
Strategie
- Werkzeug-
Portfolio (hadoop
& Friend vs.
bestehend)
- Aufbau CC
- Systemarchitkt.
- Vorgehens-
modell
- Demand-
Mgmnt.
- License
Mgmnt.
- Entwicklung/
Installation/
Konfiguration/
Implementierung/
Coding
- Testmanagement
- Projektmgmnt.
- Produkt- &
Release-
management
- Monitoring/
Performance
ALM wird
aktuell vom
CC Big Data
& Customer
Intelligence
um Big Data
Best
Practices
erweitert.

Herausforderung für einen produktiven Big Data
Einsatz
Wartung/
Betrieb
Planung/
Design
Implemen-
tierung
Management Demand Org. Delivery Org. Operations
Scoping Skills & Anforderungen
Kapazitätsplanung
Sicherheitskonzept Integration
Teststrategien
Einrichtung einer Big
Data Landschaft
Produktauswahl
Betrieb des Clusters
Daten- & Prozess-
integration
Release Management

Agenda
1. Big Data Systemlandschaft
2. Big Data Testmanagement
3. Schritte zur erfolgreichen Big Data Teststrategie
4. Implementierung eigener Testframeworks- und –methoden
5. Lessons Learned

11 Big Data Systemlandschaft

Big Data / DWH Integrationsarchitekturen
Active Archive Analytics Lab
Preprocessing Stage Parallel Warehouse / Streaming

Big Data als Preprocessing Stage

Eine Big Data Systemarchitektur
 Hadoop als Preprocessing Umgebung
 Anbindung nicht relational, tabellarischen Datenquellen (3 Quellen im PoC)
 Durchführung Aufwändiger Transformations-, Anreicherungs-, Zuordnungs-
und Aggregationsoperationen in Hadoop
 Bidirektionale Kommunikation mit der Bestands-DWH-Architektur
...
Concentrator
Edge
Node
Hadoop Cluster
ETL
DWH
OLTP
Ingress via
Ingress via
Egress via
Orchestration via

22 Big Data Testmanagement

BI – testgetrieben & agil
TDD
Fail
PassRefactor
Product backlog Sprint backlog Sprint Working increment
Die meisten
Herausforderungen
in BI Projekten sind
organisatorischer
und nicht technischer
Natur. Agiles
Projektvorgehen
nimmt einen Teil der
Komplexität aus BI-
Projekten.
Beschreibung von
Strukturen und Abläufen in
Form von Tests
Continous Integration &
Deployment
Inkrementelle
Entwicklung

Test Staging
Unit Tests
Komponenten Tests
System Tests
Integrations Tests
Ext. Integrations Tests
Abnahme Tests
Lokale Umgebung
Build Server
Test
Umgebung
Preprod
Umgeb.

Testarten & -auslöser
Functional
Non-
functional
Sanity
Health
Smoke
Art Unit Int. Sys.Int. UAT
Func. Commit Release
OR Data
structure
change
Release
OR Data
structure
change
Release
Non-func. Deploy
comp. OR
new
comp. OR
upgrade
Deploy
comp. OR
new
comp. OR
upgrade
Sanity Before
end-to-
end
Before
end-to-
end
Smoke Deploy
comp. OR
new
comp.
Health Upgrade Upgrade

Die Big Data Herausforderungen
 Testvorbereitung
 Hohe Anforderungen (Logik und Aufwand) an Testdatengenerierung
 Isolierte Tests schwer durchführbar
 Testausführung
 Laufzeiten sind deutlich höher
 Testen auf lokalen Umgebungen nur teilweise möglich
 Die Infrastruktur ist immer ein potentieller Fehlerfaktor
 Testentwicklung
 Nur wenige, recht experimente Testframeworks vorhanden
 Viele Werkzeuge basierend auf unterschiedlichen Technologien

3 Schritte zur erfolgreichen Big Data
Teststrategie3

Frameworkkomplexität im Vorfelde verringern
...

Testobjekte
Data Stream Tests
l Volume tests
l Completness of data validation
l Resilence tests
Log Ingress Tests
l Volume tests
l Resilence tests
l Data structure validation
DB Ingress Tests
l Volume tests
l Stress tests (e.g. invalid formats)
Transformation Tests
l Unit tests
l Business Rule tests
l Stress tests (e.g. invalid formats)
l Performance tests
Egress Tests
l Resilence tests
Infrastructure Tests
l Performance tests
l Resilence tests
l Volume tests (e.g. Terasort)
1
2
3
4 5
6

Testchronologie
 Ein Drehbuch für die Ausführung der Testgruppen
 Welche Testobjekte müssen wann getestet werden?
 Auslöser, Stopper und Abhängigkeiten für Tests definieren
 Testabfolgen von bottom up aufziehen, um Störfehler zu reduzieren
Hardware Tests
l RAID controllers
l Disk I/O
l Network
Hadoop Tests
l HDFS benchmark
l MapReduce benchmark
l Ecosystem health
PoC Tests
l Dev
l End-to-end
l Operations
Application Tests
l Dev
l Approval
l Operations
Upgrade Tests
l Migration
l Portability
l Interoperability

Testmatrix
 Gliederung nach 4 Dimensionen
 Test Typ → 5 Ausprägungen
 Test Stage → 6 Ausprägungen
 Komponente → 9 Ausprägungen
 Anwendungsfall → 7 Ausprägungen
 Beschreibung der Testobjekte für relevante Kombinationen
 30 Testobjekte wurden definiert
 Ein paar Beispiele
Type Stage Comp. Use Case Description / Example
Non-functional Sys. Int. Flume Ingress Using big files for import and measure required time. Increasing
number of import Jobs on various big files. Check if jobs time out or
cluster does not response anymore. Track Number of concurrent
import jobs.
Functional Unit Pig Transform Unit testing pig scripts using appropriate IDE tools (e.g. PigUnit).
Testing Pig UDF using JUnit or PyUnit.
Smoke Int.+ YARN Infra Committing MapReduce JAR via CLI (e.g. wordcount.jar provided with
default hadoop installation).

Testpriorisierung
 Risikobewertung
 Nutzungsfrequenz
 Kundenanzahl
 Prozessierungsart
 Finanzielle Auswirkung
 Kundenauswirkung
 Komplexitätsbewertung
 Evaluationsaufwand
 Entwicklungsaufwand
 Testaufwand
 Ermittlung der „Low hanging fruits“
Risiko-
tabelle
Komplexitäts-
tabelle
Komplexitäts-
tabelle
Komplexitäts-
tabelle
Komplexitäts-
tabelle
Komplexitäts-
tabelle
Test
Stages
Test-
objekte
Test-
arten
Priorisierung
Selektieren!

4 Implementierung eigener
Testframeworks und -methoden4

Cluster Infrastruktur Validierung
 Zielsetzung
 Validierung der Installation
 Performance-Messung
 Durchführung vor und nach Hadoop Installation
 Pre-Installation Tests
 Cluster Konfiguration
 Hauptspeicher Benchmark
 Netzwerk Benchmark
 Post-Installation Tests
 Check von Ports & Services
 Smoke Tests für alle Hadoop Komponenten
 HDFS und MapReduce Benchmark

Testdatengenerierung
 Besondere Herausforderungen
 Größere Datenmengen erforderlich
 Verschiedene Datenformate erforderlich
 Tests erfordern oftmals das einstreuen von gesteuerten Abweichungen und
Fehlerquoten
 Das Problem mit der Datenmenge
 Verteilte Datenerstellung notwendig → z.B. via Nutzung der Hadoop
Infrastruktur selbst / MapReduce Testgeneratoren
 Beziehungen zwischen Entitäten einzuhalten ist sehr speicher- und
suchintensiv
 Wenige Anbieter von Standardsoftware
 Parallel Data Generation Framework von Bankmark
 Setup aus Datengenierungsbibliotheken für Pig oder Spark

Pig Unit-Testing mit Zero-Coding
data = LOAD 'input' AS (query:CHARARRAY);
queries_group = GROUP data BY query;
queries_count = FOREACH queries_group
GENERATE group AS query, COUNT(data) AS total;
queries_ordered = ORDER queries_count
BY total DESC, query;
queries_limit = LIMIT queries_ordered $n;
STORE queries_limit INTO 'output';
Pig ist ein Hadoop Skriptsprache
Doch wie testet man diese Skripte?
Pig basierte Unit Tests sind
möglich, erfordern jedoch
Java-Programmiererfahrung.
@Test
public void testPigScript() throws Exception {
PigTestConf conf = new PigTestConf(testFile);
PigTest test = createPigTest(pigFile, conf.getArgsAsArray());
InputMocker inputMocker = new InputMocker(test);
for (String inputKey : conf.getInput().keySet())
inputMocker.mock(inputKey, conf.getInput().get(inputKey));
...

Pig Unit-Testing mit Zero-Coding
<test>
<args>
<arg name="INPUT">DUMMY</arg>
<arg name="OUTPUT">DUMMY</arg>
<arg name="ENVIRONMENT">src/test/resources/pig/test1</arg>
</args>
<input>
<data name="a">
<elem>{"requestTimestamp":"2014-07-11T11:...</elem>
</data>
</input>
<output>
<data name="f">
<elem>(20140711,41944004,5,,,2,1)</elem>
<elem>(20140711,41944009,5,,,1,1)</elem>
...
</data>
</output>
</test>
XML
pig-tester.jar
Surefire
Test
Reports

Big Data Testing mit Continous Integration
Projekt
Repository
pig-tester.jar
.pig
.xml
.pig
.xml
.pig
.xml
.pig
.xml
Ziel ist eine Integration in
bestehende CI Architekturen
Jenkins Nexus
Testsystem
Hadoop
Logstash,
Kibana,
Splunk,
...

5 Lessons Learned5

Lessons Learned
 Werkzeugvielfalt minimieren
 Hadoop = Infrastruktur → DevOps wird immer wichtiger
 Umgebungen für no-coding Implementierung und Testen sind
realisierbar
 Deutlich mehr Testobjekte → Testpriorisierung wird wichtiger
 CI & CD wird durch Werkzeugkomplexität aufwändiger
 Nicht für alles gibt es bereits fertige Lösungen → Viele
Integration und unterstützende Werkzeuge entstehen in
Eigenentwicklung

Fragen und Antworten

Kontakt
Jochen Wilms, Innovation Manager BI
OPITZ CONSULTING GmbH
jochen.wilms@opitz-consulting.com
Telefon +49 2261 6001 1734
Mobil +49 173 727 9026
Dr. Tobias Bürger,
Teamleiter Personalization & Big Data
ehem. PAYBACK GmbH
tobias@tobiasbuerger.com

Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit!
Besuchen Sie uns am Stand 44!

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