3个你再也不能忽视的测试趋势

您可能早已知晓这一点，因为您已经反复见识过，但您也不想每次都盲目跟风。然而，数据采集领域确实存在一些将长期存在且会影响您的测试方案和工作方式的发展趋势。即使不是今天，也迟早会到来。 因此，让我们为您介绍我们认为测试领域中三大不会消失且值得深入关注的趋势。

1. 速度

越快越好。或者说，测量速度越快，获得的数据就越多，分辨率也就越高。 高速测量正成为一种新兴趋势，不仅在汽车行业如此，在不断发展的电动驱动市场中也是如此。无论是（混合动力）电动推进系统、电动传动系统还是电池的测试——以更快的速度和更低的噪声来测试和测量电气参数，这无疑是一个值得密切关注的趋势。

如果您熟悉高速测量，那么您一定也清楚随之而来的巨大挑战——海量的数据。测量速度越快，需要处理并转化为有意义洞察的数据量就越大。

因此，应关注那些能够提供大数据分析、数据管理及数据存储技术，且易于适应不断变化的测试需求的数据采集解决方案。

2. 智能数据处理

为了更快、更高效地工作，您需要能够实时监控数据并作出响应，无论数据量大小如何。根据测量类型、持续时间和采样频率的不同，您可能会面临海量数据的冲击。

您面临的挑战不仅在于收集数据，还在于以最可靠的方式对数据进行存储和分析。为了实现这一目标，您需要一种能够更快、更高效地处理海量数据流的解决方案。

智能数据后端的一种运作方式是，例如区分“热数据”和“冷数据”，并对这两类数据采取不同的处理方式。原始数据以及访问频率较低、仅用于审计或测试后处理的数据（“冷数据”），会被存储在一个扩展效率极高的分布式流处理平台中。 如果您需要同时存储、处理并从每秒数十万个样本和数百个通道中计算出新变量，这种分布式流处理架构将充分展现其优势与强大性能。

所谓的“热数据”，即必须立即访问以供分析的测量数据，存储在时间序列数据库中。该数据库将数据安全地存储在冗余且具有容错能力的集群中。所有测量数据都会自动备份。灵活的数据聚合机制确保测量数据能够以预定义的采样率，从流处理平台持续传输至数据库并进行处理。

不过，如果需要对意外事件或试样失效进行详细分析，可以将同一组数据以更高的采样率进行回放和存储。这种方法既能最大限度地降低测试实验室在IT和存储基础设施方面的投资成本，又能确保为关键测试数据分析任务提供必要的计算性能。

无论具体解决方案如何，为了确保您能够从容应对未来任何数据洪流，您都需要依赖一个智能数据后端——该后端不仅包含连接服务，还具备适应性和可扩展性，能够支持高性能的边缘计算服务。

作为一项额外的优势，分布式且可扩展的数据后端能让您更好地掌控成本效益比，因为您可以从全球任何地方访问测试环境和数据。无论您的工程团队是否分散在各地，还是您的最大客户需要快速支持（无论处于哪个时区），所有这些需求都能通过可扩展的数据后端轻松满足。

3. 模块化

说到性价比——这是我们职业生涯中都在追寻的“圣杯”。既要保持低运营成本，又要实现最佳性能。但在当今快节奏的市场中，如何才能做到这一点呢？在测试领域实现最佳性价比的关键在于：模块化。

采用模块化设计可为您的测试设备提供可扩展性和灵活性。通过维护一个基础的软硬件平台，并能轻松集成高速测量或光纤测量等新技术，可降低资本投入。请选择具有向后兼容性的模块化解决方案，这不仅能延长设备使用寿命，还能降低维护成本。

结语

这3大趋势已不容忽视，它们都指向同一个方向——待测的结构和系统正在迅速变化，您的数据采集系统必须跟上这一变化。大数据分析以及采用模块化测试方案，将为满足您未来在测试和测量方面的需求铺平道路。

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