测试数据对于DevOps技能的培养极为关键，它对数据来源、覆盖范围及独立性的评估具有重大影响。此外，它与自动化测试有着密切的联系。对此，我们接下来将进行详细探讨。

数据来源要求

数据来源需遵循严格规定。首先，需深入了解组织提供的数据集的更新和脱敏流程。以银行系统测试为例，数据集中可能含有用户基本信息，需明确这些信息的更新和脱敏方式。其次，需有详细记录，说明如何从生产环境提取数据，如何清洗敏感信息，以及如何构建测试数据集。测试人员在实际操作中应严格依照规范，并做好详细记录，确保数据来源的合法合规。

数据覆盖标准

测试数据需构建一个完备的架构，进行数据依赖的管控，确保涵盖所有测试分层策略所需的各类测试内容。比如，在手机银行系统的测试中，分层策略涵盖了自动化单元测试、接口自动化测试等多种测试形式。每种测试形式都需配合相应的系统化测试数据。以接口自动化测试为例，所需数据需与实际业务接口的参数和逻辑高度契合，这样才能确保测试需求的全面满足。

数据体系搭建

在执行DevOps评估之前，性能测试的数据是各自独立的，其他测试数据则显得较为杂乱。然而，在评估过程中，手机银行系统依据产品种类和资料来源进行了分类，并建立了自己的数据架构。例如，在人工测试环节，会依据地区进行区分，并规定同一产品的测试需采用同一网点的数据。此外，相关资料还会在wiki上进行维护和更新。这样的做法确保了测试数据之间的独立性，从而提升了测试的效率。

独立性的重要性

确保测试数据互不干扰极为关键。每个测试案例都需采用独立且初始状态清晰的测试数据，以确保其独立运行。测试时，数据间可能产生干扰。比如，人工测试中的解约操作可能干扰自动化测试中的合约维护，进而导致自动化测试失败，进而影响整体测试成效。因此，维护测试数据的独立性对提高测试结果准确性大有裨益。

数据隔离措施

为确保自动和人工测试数据互不干扰，测试人员采用了地域分区策略。他们先将人工测试数据按网点分开存放，然后根据省份对数据进行归类。自动化测试选用部分省份数据，人工测试则使用剩余省份的数据。这样，在省级层面实现了数据隔离，确保了两种测试的独立性。以某银行系统测试为例，此策略有效解决了数据干扰问题。

消耗型数据管理

为确保测试数据独立性，必须建立消耗型数据的恢复机制。比如，签约与解约等数据，用过后便不宜再用于其他用途。我们运用自研的自动化测试平台（ATP）的“消耗型”数据标记功能，对废弃数据加以处理，并通过ATP的数据资源池更新功能实现统一恢复。如此一来，既确保了测试数据的持续可用，也提高了测试效率。

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