¨¦ um ecossistema de bibliotecas para gera??o de dados sint¨¦ticos, que podem aprender a distribui??o de um conjunto de dados para gerar dados sint¨¦ticos com o mesmo formato e propriedades estat¨ªsticas da fonte. No passado, falamos sobre as desvantagens de usar dados de produ??o em ambientes de teste. No entanto, as nuances da distribui??o dos dados em produ??o dificilmente podem ser replicadas manualmente, resultando em defeitos e surpresas. Tivemos boas experi¨ºncias usando SDV para gerar grandes volumes de dados para testes de desempenho. O SDV se sai bem com a modelagem de uma . No entanto, o tempo de gera??o de dados aumenta consideravelmente conforme o n¨²mero de com restri??es de chave estrangeira aumenta. Apesar disso, SDV ¨¦ uma ¨®tima promessa para testes de desempenho local. ? uma boa ferramenta para gera??o de dados sint¨¦ticos e vale a pena considerar para suas necessidades de teste.
¨¦ um ecossistema de bibliotecas de gera??o de dados sint¨¦ticos que pode aprender a distribui??o de um conjunto de dados para gerar dados sint¨¦ticos com o mesmo formato e propriedades estat¨ªsticas que a fonte. No passado, falamos sobre as desvantagens de usar dados de produ??o em ambientes de teste. No entanto, as nuances da distribui??o de dados em produ??o dificilmente podem ser replicadas manualmente, resultando em defeitos e surpresas. Acreditamos que o SDV e ferramentas semelhantes podem resolver essa lacuna gerando dados semelhantes ¨¤ produ??o para , e . Embora o SDV n?o seja novo, gostamos bastante e decidimos destac¨¢-lo.
