В чем преимущества и недостатки рандомизации данных в информационных системах?

Некоторые преимущества рандомизации данных в информационных системах:

• Выявление неочевидных ошибок. sky.pro Случайная генерация данных может обнаружить ошибки, которые могли быть упущены при традиционном подходе к тестированию. sky.pro
• Повышение покрытия. sky.pro Рандомизированное тестирование позволяет проверить больше возможных сценариев использования программного обеспечения. sky.pro
• Экономия времени. sky.pro Автоматическая генерация тестовых данных сокращает время, затрачиваемое на подготовку и разработку тестовых сценариев. sky.pro
• Повышение эффективности и точности технологий машинного обучения. big-i.ru Исходные параметры нейросети часто выбираются произвольно, чтобы результат не оказался ограничен рамками той или иной конфигурации. big-i.ru

Некоторые недостатки рандомизации данных в информационных системах:

• Замедление запуска программ. cyberleninka.ru Рандомизация может снижать скорость работы приложения из-за частых промахов в кэше. cyberleninka.ru
• Сложности с отладкой. cyberleninka.ru Несоответствие отладочной информации затрудняет отладку рандомизированного кода. cyberleninka.ru
• Инфраструктурные трудности. cyberleninka.ru Распространение индивидуальных рандомизированных копий программы может быть сложным, а сертификация конкретного исполняемого файла — затруднительной. cyberleninka.ru

Рандомизированное тестирование не должно полностью заменять традиционные методы тестирования, а лишь дополнять их. sky.pro