DevOps 团队的核心目标十分明确：提高部署频率、减少生产环境中的缺陷数量，同时让微服务、面向客户的 APP、员工工作流以及业务流程自动化等所有环节都更加稳定可靠。这听起来像是在追求“既要、又要、还要”的理想状态，但实际上是有方法可循的。

通过实施 CI/CD（持续集成与持续交付）管道，可以为构建和部署这些应用与服务铺设一条无缝的自动化路径。而自动化测试与持续测试实践，则是守住质量、可靠性和性能底线的关键所在。借助持续测试，敏捷开发团队能够实现测试左移，增加测试用例数量，并显著提升执行速度。

测试数据的瓶颈：当“巧妇”难为“无米之炊”

构建并自动化测试用例是一方面，但拥有足够数量和种类的测试数据来覆盖各种用例和边界场景，则完全是另一项挑战。举个例子，测试一个网站注册表单，你需要验证各种输入模式的排列组合，包括缺失数据、超长输入、特殊字符、多语言输入等情形。

真正的难点在于生成这些测试数据。合成数据生成技术应运而生，它利用不同的技术，基于模型和输入模式集来推断数据集。这种方法不仅能够解决数据数量和种类不足的问题，更是在使用真实数据可能引发法律或合规风险时，提供了一种绝佳的数据集创建方案。

Accelario 联合创始人兼 CTO Roman Golod 指出：“当所需数据不存在，或者原始数据集包含大量个人身份信息时，合成数据是一个非常理想的选择。最好的做法是基于现有模式创建合成数据，用于测试数据管理，或者构建规则来确保你的 BI、AI 等分析能产出可操作的结果。对于这两类场景，关键在于确保能够根据不断变化的业务需求，对合成数据生成自动化进行灵活微调。”

合成数据的应用场景：远不止于应用测试

虽然合成数据最基础的需求来自应用、自动化和集成测试，但随着数据科学的发展，对机器学习和 AI 算法测试数据的需求也在急剧增长。数据科学家有时会用合成数据来训练神经网络，有时则用它来验证模型的结果。

此外，还有很多更具针对性的使用场景：

• 云迁移测试：通过确保应用在不同基础架构上运行结果一致，来验证迁移方案的可靠性。
• 安全与欺诈检测：为那些真实数据可能不存在的场景（如恶意攻击模式）生成数据。
• 大规模 ERP/CRM 升级验证：在迁移真实数据前，先用合成数据验证新配置是否符合预期。
• 决策支持系统测试：用合成数据测试边界条件、验证特征选择，提供更广泛的无偏样本，确保 AI 结果可解释。
• AI 与 IoT 系统的压力测试：比如自动驾驶汽车，需要验证它们对不同安全场景的响应能力。

如果你正在开发一个具有高维数据输入，且对质量和安全性要求极高的算法或应用，那么合成数据生成提供了一种经济高效地创建大型数据集的方法。KNIME 的数据科学家 Maarit Widman 直言：“有时合成数据是唯一的出路，因为真实数据要么根本不存在，要么没法用。”

合成数据怎么“造”出来？两种主流策略

你可能好奇，平台究竟是如何生成综合测试数据的？又该如何选择最佳算法和配置？Widman 解释说：“生成合成数据主要有两种策略：一种是基于统计概率，另一种是基于机器学习算法。最近，像循环神经网络这类深度学习技术——比如 LSTM 和生成对抗网络——因为能无中生有地生成新音乐、文本和图像而越来越受欢迎。”

当数据点之间存在依赖关系（例如时间序列数据和文本分析）时，数据科学家会使用 RNN。而 LSTM 通过在重复模块中引入类似记忆功能的“门”，创造了一种长期记忆形式。文本分析中的 LSTM 能学习字符和单词间的依赖关系来生成新序列，也被用于音乐创作、欺诈检测，甚至谷歌 Pixel 6 的语法校正。

GAN 的应用则更为广泛，从生成各类图像、破解网络安全密码，到制作披萨。其原理是通过一个算法生成数据模式，另一个算法进行测试，两者形成对抗性竞争，最终找到最优模式。

选择机器学习和基于统计的模型本身就是一门艺术和科学。Monitaur 联合创始人兼 CTO Andrew Clark 解释了如何尝试合成数据生成：“经验法则是：为当前任务选择最简单的模型，只要能以可接受的准确度完成任务即可。 如果你在模拟一个客户结账流程，基于泊松分布的单变量随机过程是个不错的起点。但如果你有一个庞大的贷款承销数据集，需要创建测试数据，那么 GAN 模型可能更适合捕捉各个特征之间的复杂相关性和关系。”

选工具：看你的目标是什么

如果你在处理数据科学用例，你可能希望灵活地开发合成数据生成模型。商业选项包括 Chooch（专注于计算机视觉）、Datomize 和 Deep Vision Data。

如果你的目标是应用测试，可以考虑专注于测试数据管理或综合生成测试数据的平台，例如 Accelario、Delphix、GenRocket、Informatica、K2View、Tonic，以及一些开源的测试数据生成器。微软的 Visual Studio Premium 也内置了一个测试数据生成器，而 Java 开发者可以看看 Vaadin 的数据生成器示例。

在今天，拥有强大的测试实践至关重要，因为组织越来越依赖于应用程序的可靠性和机器学习模型的准确性。合成数据生成，正是用来填补测试数据缺口的关键方法之一。它让你不仅拥有了测试、训练或验证的方法，更拥有了生成足够数据来构建模型和验证应用的能力。