ในโลกที่พัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี การตรวจสอบความน่าเชื่อถือและความมั่นคงของระบบซอฟต์แวร์นั้นมีความสําคัญมากกว่าที่เคย กระบวนการตรวจสอบระบบช่วยระบุข้อบกพร่องและความไม่มั่นคงก่อนการนําไปใช้ แต่วิธีการดั้งเดิมสามารถใช้เวลาและมีประสิทธิภาพน้อยลง การนําข้อมูลขนาดใหญ่มาแสดงในการวิเคราะห์นี้ยังเป็นวิธีวิเคราะห์ที่เปลี่ยนแปลงได้
อะไรคือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย เพื่อค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ ความร่วมมือ และความเข้าใจ
ประโยชน์ จาก การ ใช้ ข้อมูล ขนาด ใหญ่ ใน การ พิสูจน์ ว่า ระบบ มี ความ เป็น อยู่
- [FLT: 0] การตรวจสอบปัญหาอย่างรัดกุม : วิเคราะห์ข้อมูลต่อเนื่อง ช่วยระบุปัญหาระหว่างการพัฒนาลดค่าใช้จ่ายหลังการปลดเกษียณ
- [FLT: 0] อนุมานว่า อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรช่วยพัฒนาความแม่นยําของการตรวจสอบความบกพร่อง และลดการบวกเท็จ
- [FLT: 0] วงจรการตรวจสอบการเซิ : การประมวลผลอัตโนมัติเร่งการทดสอบและกระบวนการตรวจสอบความถูกต้อง (FLT: 1).
- [FLT: 0] การซ่อมแซมการดําเนินงาน : ข้อมูลการกระตุ้นข้อมูลระบบสามารถพยากรณ์ความล้มเหลวในอนาคตได้ อนุญาตให้ปฏิบัติการก่อนการวางจําหน่าย (FLT: 1).
การ ทํา ให้ ข้อมูล ที่ ละเอียด อ่อน เป็น เรื่อง ที่ วิเคราะห์ ได้ อย่าง ละเอียด ใน กระบวนการ พิสูจน์ ว่า เป็น เรื่อง จริง
เพื่อเพิ่มข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรควรทําตามขั้นตอนเหล่านี้
- [FLT: 0] ชุดสะสม: รวบรวมบันทึกครอบคลุม, การจัดแสดง, และข้อมูลผู้ใช้จากแหล่งต่างๆ
- [FLT: 0] Datata Passage: ใช้วิธีจัดเก็บแบบพิมพ์แข็งอย่างแผ่นเมฆ เพื่อจัดการข้อมูลขนาดใหญ่
- [FLT: 0] การวิเคราะห์: ปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เครื่องและเครื่องมือสถิติ เพื่อระบุรูปแบบและความผิดปกติ
- [FLT: 0] การอนุมาน: การอ้างอิงข้อมูลการวิเคราะห์
ปัญหา และ การ พิจารณา
องค์การ ต่าง ๆ ต้อง จัด การ กับ ประเด็น เหล่า นี้ โดย ตั้ง นโยบาย การ ควบคุม ข้อมูล อย่าง แข็ง ขัน และ ลง ทุน ใน การ ฝึก อบรม ลูกจ้าง.
รูปแบบการวน
การเพิ่มข้อมูลขนาดใหญ่ ที่วิเคราะห์ในกระบวนการตรวจสอบระบบ สามารถปรับปรุงการตรวจสอบข้อบกพร่องได้อย่างมาก ลดค่าใช้จ่าย และเพิ่มความน่าเชื่อถือของระบบ