當然是軟體測試簡單，軟體測試只是一個輔助類的職業。你可以發現所有的軟體測試培訓機構，招生宣傳套路全部都是簡單易學，而且待遇很優厚，他們宣傳的待遇優不優厚，不好說，但是簡單易學是一定的。所以可見軟體測試技術含量很低，是個人一學就會，所以競爭非常大容易被替代，待遇也非常低。
② 軟體測試出來之後可以做大數據測試不
可以，需要你學習掌握更多的大數據技術、Hadoop、Maprece等等技術。
對於從事大數據測試的軟體測試工程師而言，與傳統的測試工作相對比，可能會面臨的以下幾個可能的挑戰：
自動化
自動化測試是從事大數據測試必備的技術，但自動化測試工具可能並不具備處理測試過程所引發的異常的能力，意味著現有工具可能並不適用，編程能力將是更好的一種技能。
虛擬化
當前業內大規模使用虛擬化技術，但虛擬機的延遲有可能造成大數據實時測試處理的異常。
對大數據而言，管理影像信息也將是一個巨大的問題：
1、海量數據集
2、需要驗證的數據量巨大，而且需要更快的處理速度
3、需要有效的自動化測試手段
4、需要盡可能的跨平台
就描述，區別大了。完全不是相同的工作內容。前者是關於網路方面的 如何搭建才能有效避免攻擊。後者是對軟體進行試用測試，排除BUG的
不懂繼續問，滿意請採納。
④ 大數據與雲計算,信息網路安全
大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據的應用：大數據是信息產業持續高速增長的新引擎，幾乎各個行業都會逐步引入大數據技術，尤其是那些將要實現互聯網信息化轉型的傳統企業。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
2.雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。
雲計算的主要應用：雲物聯，「物聯網就是物物相連的互聯網」。這有兩層意思：第一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；第二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。
如果你的基礎不是很好，再加上網路安全形勢的嚴峻，國家政策對網路安全的偏向，個人建議可以選擇網路安全方向，希望可以幫到您，謝謝！
⑤ 大數據和網路安全哪個方向更好
隨著工業物聯網(IIoT)在製造企業的全面鋪開，安全專家必須准備好弄懂這些網路應有的樣子與操作。同時，所有安全計劃都需擁有足夠的彈性，要能扛住迎面而來的各種攻擊。未來十年將給網路安全帶來最大影響的是什麼?簡單講，這個問題的答案有兩個方向：人工智慧(AI)和大數據分析。
鑒於這些技術發展會給未來時光帶來重大影響，未來的安全環境，將取決於AI和分析如何融入囊括了網路及物理安全的全面彈性安全計劃。
網路安全-工業物聯網
至於如何構建該整體安全項目，能夠賦予製造商資產清單與網路可見性的網路監視技術是個不錯的開始。隨著公司企業越來越依賴數字環境，擁有該總體安全觀也變得越來越重要了。如果十年內發生的攻擊類似烏克蘭兩次遭遇的大斷電，或挪威鋁業巨頭NorskHydro遭遇的勒索軟體攻擊，公司企業需准備備用工廠，以便在必要的時候能夠手動運營以阻止攻擊。
未來5~10年，物聯網對工業運營的意義愈加重大，工業系統也將接入可大幅降低設備間通信延遲的5G網路，因而工業系統聯網程度增加幾乎已成不爭的事實。物聯網設備安全通常天生不怎麼強，所以當物聯網設備大規模部署的時候，工業系統便面臨相當棘手的設備安全管理挑戰了。
網路安全-工業運營
更糟的是，連接性增加意味著能嘗試突破系統的黑客也增加了，更高端的黑客或許能夠窺探系統，而網路安全問題也隨著連接性的增長而愈加惡化。而且，很多工業系統如果以特定方式操縱可能傷及人命，所以連接性增加不僅影響到工業系統管理和保護，也影響公共政策制定。
網路安全-數字轉型
工業網路安全遭受的最大影響將是數字轉型的非預期結果。數字轉型很好，也很有必要，但同時伴隨著風險。隨著我們引入越來越多的數字終端，數據流隨之產生。數據流的飛速增長將超出我們的處理范圍，無法現場有效分析全部數據。而且，我們將以這些數據驅動有關過程的決策，甚或驅動過程本身。最終，我們或許會開始通過人工智慧/機器學習將這些分析性數據產品饋送回過程。
換句話說，過程產生數據，數據離開過程網路流向雲、霧、湖、現場、外部等等地方，被分析、重用再饋送回過程。所有這些都會以我們剛剛才開始考慮的方式，往過程數據及該控制/過程網路外部相關系統，引入新的風險。
⑥ 軟體測試和網路安全猜哪個好就業
測試……在我的理解是優化的前半部分，也就是優化策劃，一個東西讓你去測試，無非就是說要去根據客戶的要求完善它，測試占的就是要把這個東西還沒有符合的或者是和客戶要求不一樣的，或者是客戶要求還沒有完全達到要求的部分找出來，那要怎麼去修練呢，這里我說一下我的方法：
1.首先要鍛煉自己的能力（包括需求的分析能力，提取能力，邏輯化思想能力，通俗一點來說，就是給你一個系統的時候，你要先看客戶在哪方面有要求，能夠把系統中表現出來的提取出來校對，能夠把整個業務流程很清晰的理出來）
2.學習測試理論知識並與你鍛煉的能力相結合（學習理論的時候其實公式不需要管的，其中一部份的原因是目前測試方面還沒有一套真正標準的公式能用得，大部分都是前人提出的想法，實用性不高。）
3.想和做（想就是說你看到任何的系統都要有習慣性的思考；做就是把實際去做練習，然後提取經驗）
這些是我做了一年測試總結出來的，是我的個人見解，或者很多人在看了以後會問，測試用例，計劃啊之類的那些那些怎麼都沒有提到？其實，那些東西不是說不重要，而是和你的測試能力和思想並沒有太大的關聯，能力和思想一旦到位了，你在寫相關文檔的時候也就基本知道需要表示哪些內容了……
希望我的這段話能夠給大家帶來啟發。
最近收到一封郵件這樣寫道：
陳工：
您好，冒昧給您發郵件，沒有不良的目的。我叫小范，計算機系畢業的，現在從事檢索資料庫的服務工作，現在想學一門技術，所以選擇了「軟體測試」這個行。
對於一個計算機專業，不懂代碼編寫、只懂資料庫的簡單語言的我，只能請求你教我，拜師學藝了，希望你能成為我的良師益友。
對軟體測試工程，我要從最簡單開始學起，希望您能指點。等待你的回復！
我想這是很多軟體測試初學者共性的問題，因此決定把郵件的回復POST出來： 軟體開發網
哈哈，「為師」則不敢當了，但是感謝你稱我為陳工，我想「工」代表的是「工程師」，我為自己是一名工程師而感到驕傲，我甚至想到將來我的女兒在學校被人問起「你爸爸是干什麼的啊？」的時候，她可以很驕傲地說「我爸爸是一名工程師」。
而且，作為軟體測試工程師，我更加感到驕傲，因為軟體測試作為IT業中新興的職業（雖然早就有測試這個角色），近年來得到了大家的認可和重視，各企業紛紛招聘優秀的軟體測試人才，組建軟體測試隊伍。我在這幾年也親身經歷了軟體測試由「無人問津」到目前「身價百倍」的過程。
其實，這不僅僅是軟體測試從業人員本身的進步和提高，而且是中國的整個軟體行業對軟體測試和軟體質量的認識的提高。
另外，你把軟體測試稱之為一門「技術」，我想未免過於單純，軟體測試不是一門單純的技術，它是一門融合了軟體開發技術，軟體設計和建模，業務和領域知識分析，用戶模型分析等各方面知識的學科，它是一門講求全面知識綜合利用的學科，這也是為什麼有經驗的測試工程師那麼地「值錢」，為什麼有經驗的測試工程師能輕易地發現很多別人不能發現的BUG的原因。
我喜歡你把軟體測試的學習稱之為「拜師學藝」。確實，軟體測試需要掌握的知識很廣泛和豐富（雖然有些知識看起來與軟體測試沒有什麼直接的關聯，或者暫時用不上），軟體測試的學習就想修煉武工，需要堅持不懈，博採眾家之長，融匯貫通，為我所用。
我說上面的這些，目的都是想你明白，軟體測試目前在國內非常地「炙手可熱」（我也面試過很多人是希望從軟體的其它角色轉換過來的人，例如開發轉測試，技術支持轉測試等，我在我的新書《軟體測試技術全書》中對這個問題有一些闡述），但是其實很多人沒有真正把它作為一個「工程師」的職業來看待，而是看到它目前很「HOT」，前景很可觀，所以「趨之若鶩」。我希望更多的人能把軟體測試作為終身的職業，正確地認識軟體測試和質量管理，找到其中的樂趣，若干年後可以 「無愧」而「驕傲」地對自己的兒子或女兒說「我是一名軟體測試工程師」。
⑦ 如何使用軟體測試技術對大數據產品進行測試
軟體測試沒什麼大數據不大數據的，所有測試都是相通的，數據測試一個數據規格，一個應用場景和數據增量動態測試，聯合功能驗證製作測試場景和環境
⑧ 軟體測試和java大數據 哪個更好
軟體測試現在也是在國內的起步階段，就好像開發剛剛起步一樣，需要一個時間，需要一個慢慢成長成熟的過程。
目前來說開發的優勢更明顯，以後的話還說不準，在國外，一般來說一個開發配備1.5-2個測試人員，國內的話相對來說還是比例還是遠遠沒有達到，我所在的公司比例大約3：1三個開發一個測試。如果為了好就業的話，我覺得測試的機會更大，如果為了發展前景的話，兩者差不多，因為隨著工作經驗的積累，你的閱歷將會很豐富，然後評審職稱，成為一個高級測試工程師，基本上測試的更高境界就到了開發狀態了，因為到了最後基本還是編碼的問題。
無論開發還是測試，都是為了讓這個軟體更加健壯，更加優化，更加完善，高級的測試工程師傾向於單元測試，傾向於編碼更多。一些初級或者是中級的基本是功能性測試
我也是從網上看的，希望可以幫到你
⑨ 大數據環境下的網路安全分析
大數據環境下的網路安全分析
「大數據」一詞常被誤解。事實上，使用頻率太高反而使它幾乎沒有什麼意義了。大數據確實存儲並處理大量的數據集合，但其特性體現遠不止於此。
在著手解決大數據問題時，將其看作是一種觀念而不是特定的規模或技術非常有益。就其最簡單的表現來說，大數據現象由三個大趨勢的交集所推動：包含寶貴信息的大量數據、廉價的計算資源、幾乎免費的分析工具。
大數據架構和平台算是新事物，而且還在以一種非凡的速度不斷發展著。商業和開源的開發團隊幾乎每月都在發布其平台的新功能。當今的大數據集群將會與將來我們看到的數據集群有極大不同。適應這種新困難的安全工具也將發生變化。在採用大數據的生命周期中，業界仍處於早期階段，但公司越早開始應對大數據的安全問題，任務就越容易。如果安全成為大數據集群發展過程中的一種重要需求，集群就不容易被黑客破壞。此外，公司也能夠避免把不成熟的安全功能放在關鍵的生產環境中。
如今，有很多特別重視不同數據類型（例如，地理位置數據）的大數據管理系統。這些系統使用多種不同的查詢模式、不同的數據存儲模式、不同的任務管理和協調、不同的資源管理工具。雖然大數據常被描述為「反關系型」的，但這個概念還無法抓住大數據的本質。為了避免性能問題，大數據確實拋棄了許多關系型資料庫的核心功能，卻也沒犯什麼錯誤：有些大數據環境提供關系型結構、業務連續性和結構化查詢處理。
由於傳統的定義無法抓住大數據的本質，我們不妨根據組成大數據環境的關鍵要素思考一下大數據。這些關鍵要素使用了許多分布式的數據存儲和管理節點。這些要素存儲多個數據副本，在多個節點之間將數據變成「碎片」。這意味著在單一節點發生故障時，數據查詢將會轉向處理資源可用的數據。正是這種能夠彼此協作的分布式數據節點集群，可以解決數據管理和數據查詢問題，才使得大數據如此不同。
節點的鬆散聯系帶來了許多性能優勢，但也帶來了獨特的安全挑戰。大數據資料庫並不使用集中化的「圍牆花園」模式（與「完全開放」的互聯網相對而言，它指的是一個控制用戶對網頁內容或相關服務進行訪問的環境），內部的資料庫並不隱藏自己而使其它應用程序無法訪問。在這兒沒有「內部的」概念，而大數據並不依賴數據訪問的集中點。大數據將其架構暴露給使用它的應用程序，而客戶端在操作過程中與許多不同的節點進行通信。
規模、實時性和分布式處理：大數據的本質特徵（使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面）使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。驗證哪些數據節點和哪些客戶應當訪問信息是很困難的。別忘了，大數據的本質屬性意味著新節點自動連接到集群中，共享數據和查詢結果，解決客戶任務。
嵌入式安全：在涉及大數據的瘋狂競賽中，大部分的開發資源都用於改善大數據的可升級、易用性和分析功能上。只有很少的功能用於增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大數據平台中的安全功能。你希望開發人員在設計和部署階段能夠支持所需要的功能。你希望安全功能就像大數據集群一樣可升級、高性能、自組織。問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。
應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用。它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。雖然全面討論大數據安全的這個問題超出了本文的范圍，但基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問。應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。
數據安全：存儲在大數據集群中的數據基本上都保存在文件中。每一個客戶端應用都可以維持其自己的包含數據的設計，但這種數據是存儲在大量節點上的。存儲在集群中的數據易於遭受正常文件容易感染的所有威脅，因而需要對這些文件進行保護，避免遭受非法的查看和復制。
⑩ 大數據雲計算好不好學習
大數據課程難度大，有本科學歷要求！雲計算相對簡單，但也需要大專學歷！
大數據學習內容主要有：
①JavaSE核心技術；
②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；
③Spark相關技術、Scala基本編程；
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；
⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。