大数据与测试测量的结合

传统测试测量

在测试测量领域，我们传统的测试方法是一台仪器或者一套测试系统实现一个特定功能的测试，例如示波器用来测试波形，矢量网络分析仪用来分析高频信号，以及由其组成的系统来实现特定产品的检测，例如我们经常搭建的测试台，将产品接上去后进行特定功能的测试。

PXI设备

得益于测试测量技术的发展，基于PXI（PCI extensions for Instrumentation）平台的新型测试台变得更加小型化和智能化，其主控设备往往是一台高性能的电脑，使其具备了高效的数据分析和处理的能力。而连接到这个平台上的测试设备，往往是具备着超大数据生产能力的设备，例如现在的示波器，可以轻轻松松的一秒钟产生1G个采样点，这样巨量的数据对于系统来说无疑是一个挑战，因此我们现在的做法普遍是对数据进行一个预处理，例如截取数据，或者将数据进行分析运算，将多余的数据丢弃，只记录我们想要的数据，而我们想要的数据往往只占总数据量的极小部分。

传统测试领域存在的问题

在传统的测试领域中，各种测试项目相互独立，这也就造成了各个测试系统也是一个个独立的存在，往往会造成一些数据的重复测试，
随着技术的发展，我们的设备产生数据的速度越来越快，越来越庞大，往往会达到PB级别，而我们丢失的数据也会越来越多。工程师和企业都知道数据的价值，但是迫于无奈却不得不舍弃大量的数据，那么有什么办法可以解开这个困境呢？随着大数据的火热，我们似乎看到了一条来自互联网的光明之路。

大数据和分布式计算

大数据到目前为止没有一个官方的定义，我个人比较喜欢麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
可见，“大数据”中所包含的数据的特征完美匹配了我们测试过程中产生的冗余数据，这部分数据同样具有海量的数据规模，快速的数据流转，多样的数据类型和较低的价值密度。
阿里巴巴的创始人马云曾说，未来的时代将不是IT时代，而是DT时代，即Data Technology。我们可以将数据比作一座冰上，浮出水面的永远指示冰山的一角，而更多的资源，更多的信息往往是淹没在水下的部分，如何去挖掘这些数据，去应用这些数据中的价值，将会是未来企业的必争之地。
云计算（cloudcomputing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。从技术上看，大数据与云计算的关系紧密。大数据由于规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据在测试测量行业的应用前景

测试测量行业有着先天数据量庞大的优势，如果我们可以对这部分“沉睡”的数据加以合理的利用，必然会挖掘到意想不到的宝藏，同时依托于分布式计算，可以发展出分布式测试的环境，各种测试设备，测试系统不再各自为战，共享了运算能力和测试数据之后，将会极大的提高测试效率。通过云端对测试数据的统一整合，对测试资源的合理分配，测试测量将会进入一个新的阶段。

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