JP2012529716A5 - - Google Patents

Claims (36)

1. テストデータを生成するための方法であって、
   データソースから複数のレコードの少なくとも１つのフィールドにおいて発生する値を読み取ること、
   上記値を特徴づける統計を含むプロファイル情報を格納すること、
   上記統計に基づいて上記フィールドについての確率分布のモデルを生成すること、
   所定の値が上記テストデータ値において発生する頻度が、上記生成されたモデルによってその所定の値に割り当てられた確率に対応するように、上記モデルを使用して複数のテストデータ値を生成すること、および
   上記テストデータ値を含むテストデータのコレクションをデータストレージシステムに格納すること、
   を含む方法。
2. 上記生成されたモデルが、値の連続的な範囲に亘る確率密度に対応する確率分布の推定値の少なくとも第１の部分と、離散的な値についての１つ以上の離散的な確率値に対応する確率分布の推定値の少なくとも第２の部分と、を含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 上記統計情報が、値の複数の連続的な範囲のそれぞれに該当する値の数を示す情報を含む、
   請求項２に記載の方法。
4. 上記第１の部分が、値の上記連続的な範囲の１つに該当する値の数を示す情報に少なくとも部分的に由来して導かれる、
   請求項３に記載の方法。
5. 上記統計情報が、複数の特定の値のそれぞれが上記レコードにおいて発生する頻度を示す情報を含む、
   請求項２に記載の方法。
6. 上記第２の部分における離散的な確率値の１つは、上記特定の値の１つが上記記録において発生する頻度を示す情報に少なくとも部分的に由来して導かれる、
   請求項５に記載の方法。
7. 上記生成されたモデルと上記フィールドにおいて発生するデータソースから読み取られた値の特性を示す追加情報とを使用して上記複数のテストデータ値を生成することを更に含む、
   請求項１に記載の方法。
8. 上記追加情報が、上記フィールドにおいて発生する無効な値の数を示す、
   請求項７に記載の方法。
9. 上記追加情報が、上記フィールドにおいて発生する個別の値の割合を示す、
   請求項７に記載の方法。
10. 上記データストレージシステムに格納されたテストデータのコレクションを使用して上記データソースに由来するレコードを処理するための少なくとも１つのプログラムを開発するための開発環境を提供することを更に含む、
    請求項１に記載の方法。
11. 上記データソースに由来するレコードが上記開発環境にアクセスできない、
    請求項１０に記載の方法。
12. 上記データソースが上記開発環境にアクセスできない、
    請求項１１に記載の方法。
13. テストデータを生成するためのシステムであって、
    １つ以上のフィールドにおいて値を有するレコードを提供するデータソース、
    データストレージシステム、および
    実行環境を提供する上記データストレージシステムに結合された１つ以上のプロセッサであって、
    上記データソースから複数のレコードの少なくとも１つのフィールドにおいて発生する値を読み取り、
    上記値を特徴づける統計を含むプロファイル情報を格納し、
    上記統計に基づいて上記フィールドについての確率分布のモデルを生成し、
    所定の値が上記テストデータ値において発生する頻度が、上記生成されたモデルによってその所定の値に割り当てられた確率に対応するように、上記モデルを使用して複数のテストデータ値を生成し、そして
    上記テストデータ値を含むテストデータのコレクションを上記データストレージシステムに格納する、
    プロセッサ、
    を含むシステム。
14. テストデータを生成するためのシステムであって、
    １つ以上のフィールドにおいて値を有するレコードを提供するデータソース、
    データストレージシステム、および
    上記レコードを処理してテストデータを生成するための手段、
    を含み、
    上記処理は、
    上記データソースから複数のレコードの少なくとも１つのフィールドにおいて発生する値を読み取ること、
    上記値を特徴づける統計を含むプロファイル情報を格納すること、
    上記統計に基づいて上記フィールドについての確率分布のモデルを生成すること、
    所定の値が上記テストデータ値において発生する頻度が、上記生成されたモデルによってその所定の値に割り当てられた確率に対応するように、上記モデルを使用して複数のテストデータ値を生成すること、および
    上記テストデータ値を含むテストデータのコレクションを上記データストレージシステムに格納すること、
    を含むシステム。
15. 上記生成されたモデルが、値の連続的な範囲に亘る確率密度に対応する確率分布の推定値の少なくとも第１の部分と、離散的な値についての１つ以上の離散的な確率値に対応する確率分布の推定値の少なくとも第２の部分と、を含む、
    請求項１３に記載のシステム。
16. 上記統計情報が、値の複数の連続的な範囲のそれぞれに該当する値の数を示す情報を含む、
    請求項１５に記載のシステム。
17. 上記第１の部分が、値の上記連続的な範囲の１つに該当する値の数を示す情報に少なくとも部分的に由来して導かれる、
    請求項１６に記載のシステム。
18. 上記統計情報が、複数の特定の値のそれぞれが上記レコードにおいて発生する頻度を示す情報を含む、
    請求項１５に記載のシステム。
19. 上記第２の部分における離散的な確率値の１つは、上記特定の値の１つが上記記録において発生する頻度を示す情報に少なくとも部分的に由来して導かれる、
    請求項１８に記載のシステム。
20. 上記実行環境は、上記生成されたモデルと上記フィールドにおいて発生するデータソースから読み取られた値の特性を示す追加情報とを使用して上記複数のテストデータ値を生成する、
    請求項１３に記載のシステム。
21. 上記追加情報が、上記フィールドにおいて発生する無効な値の数を示す、
    請求項２０に記載のシステム。
22. 上記追加情報が、上記フィールドにおいて発生する個別の値の割合を示す、
    請求項２０に記載のシステム。
23. 上記実行環境は、上記データストレージシステムに格納されたテストデータのコレクションを使用して上記データソースに由来するレコードを処理するための少なくとも１つのプログラムを開発するための開発環境を提供する、
    請求項１３に記載のシステム。
24. 上記データソースに由来するレコードが上記開発環境にアクセスできない、
    請求項２３に記載のシステム。
25. 上記データソースが上記開発環境にアクセスできない、
    請求項２４に記載のシステム。
26. 上記生成されたモデルが、値の連続的な範囲に亘る確率密度に対応する確率分布の推定値の少なくとも第１の部分と、離散的な値についての１つ以上の離散的な確率値に対応する確率分布の推定値の少なくとも第２の部分と、を含む、
    請求項１４に記載のシステム。
27. 上記統計情報が、値の複数の連続的な範囲のそれぞれに該当する値の数を示す情報を含む、
    請求項２６に記載のシステム。
28. 上記第１の部分が、値の上記連続的な範囲の１つに該当する値の数を示す情報に少なくとも部分的に由来して導かれる、
    請求項２７に記載のシステム。
29. 上記統計情報が、複数の特定の値のそれぞれが上記レコードにおいて発生する頻度を示す情報を含む、
    請求項２６に記載のシステム。
30. 上記第２の部分における離散的な確率値の１つは、上記特定の値の１つが上記記録において発生する頻度を示す情報に少なくとも部分的に由来して導かれる、
    請求項２９に記載のシステム。
31. 上記実行環境は、上記生成されたモデルと上記フィールドにおいて発生するデータソースから読み取られた値の特性を示す追加情報とを使用して上記複数のテストデータ値を生成する、
    請求項１４に記載のシステム。
32. 上記追加情報が、上記フィールドにおいて発生する無効な値の数を示す、
    請求項３１に記載のシステム。
33. 上記追加情報が、上記フィールドにおいて発生する個別の値の割合を示す、
    請求項３１に記載のシステム。
34. 上記実行環境は、上記データストレージシステムに格納されたテストデータのコレクションを使用して上記データソースに由来するレコードを処理するための少なくとも１つのプログラムを開発するための開発環境を提供する、
    請求項１４に記載のシステム。
35. 上記データソースに由来するレコードが上記開発環境にアクセスできない、
    請求項３４に記載のシステム。
36. 上記データソースが上記開発環境にアクセスできない、
    請求項３５に記載のシステム。