大數據與測試測量的結合

傳統測試測量

在測試測量領域，咱們傳統的測試方法是一臺儀器或者一套測試系統實現一個特定功能的測試，例如示波器用來測試波形，矢量網絡分析儀用來分析高頻信號，以及由其組成的系統來實現特定產品的檢測，例如咱們常常搭建的測試臺，將產品接上去後進行特定功能的測試。

PXI設備

得益於測試測量技術的發展，基於PXI（PCI extensions for Instrumentation）平臺的新型測試臺變得更加小型化和智能化，其主控設備每每是一臺高性能的電腦，使其具有了高效的數據分析和處理的能力。而鏈接到這個平臺上的測試設備，每每是具有着超大數據生產能力的設備，例如如今的示波器，能夠輕輕鬆鬆的一秒鐘產生1G個採樣點，這樣巨量的數據對於系統來講無疑是一個挑戰，所以咱們如今的作法廣泛是對數據進行一個預處理，例如截取數據，或者將數據進行分析運算，將多餘的數據丟棄，只記錄咱們想要的數據，而咱們想要的數據每每只佔總數據量的極小部分。

傳統測試領域存在的問題

在傳統的測試領域中，各類測試項目相互獨立，這也就形成了各個測試系統也是一個個獨立的存在，每每會形成一些數據的重複測試，
隨着技術的發展，咱們的設備產生數據的速度愈來愈快，愈來愈龐大，每每會達到PB級別，而咱們丟失的數據也會愈來愈多。工程師和企業都知道數據的價值，可是迫於無奈卻不得不捨棄大量的數據，那麼有什麼辦法能夠解開這個困境呢？隨着大數據的火熱，咱們彷佛看到了一條來自互聯網的光明之路。

大數據和分佈式計算

大數據到目前爲止沒有一個官方的定義，我我的比較喜歡麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力範圍的數據集合，具備海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
可見，「大數據」中所包含的數據的特徵完美匹配了咱們測試過程當中產生的冗餘數據，這部分數據一樣具備海量的數據規模，快速的數據流轉，多樣的數據類型和較低的價值密度。
阿里巴巴的創始人馬雲曾說，將來的時代將不是IT時代，而是DT時代，即Data Technology。咱們能夠將數據比做一座冰上，浮出水面的永遠指示冰山的一角，而更多的資源，更多的信息每每是淹沒在水下的部分，如何去挖掘這些數據，去應用這些數據中的價值，將會是將來企業的必爭之地。
雲計算（cloudcomputing）是基於互聯網的相關服務的增長、使用和交付模式，一般涉及經過互聯網來提供動態易擴展且常常是虛擬化的資源。從技術上看，大數據與雲計算的關係緊密。大數據因爲規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力範圍必然沒法用單臺的計算機進行處理，必須採用分佈式架構。它的特點在於對海量數據進行分佈式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分佈式處理、分佈式數據庫和雲存儲、虛擬化技術。

大數據在測試測量行業的應用前景

測試測量行業有着先天數據量龐大的優點，若是咱們能夠對這部分「沉睡」的數據加以合理的利用，必然會挖掘到意想不到的寶藏，同時依託於分佈式計算，能夠發展出分佈式測試的環境，各類測試設備，測試系統再也不各自爲戰，共享了運算能力和測試數據以後，將會極大的提升測試效率。經過雲端對測試數據的統一整合，對測試資源的合理分配，測試測量將會進入一個新的階段。