当然是软件测试简单，软件测试只是一个辅助类的职业。你可以发现所有的软件测试培训机构，招生宣传套路全部都是简单易学，而且待遇很优厚，他们宣传的待遇优不优厚，不好说，但是简单易学是一定的。所以可见软件测试技术含量很低，是个人一学就会，所以竞争非常大容易被替代，待遇也非常低。
② 软件测试出来之后可以做大数据测试不
可以，需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Maprece等等技术。
对于从事大数据测试的软件测试工程师而言，与传统的测试工作相对比，可能会面临的以下几个可能的挑战：
自动化
自动化测试是从事大数据测试必备的技术，但自动化测试工具可能并不具备处理测试过程所引发的异常的能力，意味着现有工具可能并不适用，编程能力将是更好的一种技能。
虚拟化
当前业内大规模使用虚拟化技术，但虚拟机的延迟有可能造成大数据实时测试处理的异常。
对大数据而言，管理影像信息也将是一个巨大的问题：
1、海量数据集
2、需要验证的数据量巨大，而且需要更快的处理速度
3、需要有效的自动化测试手段
4、需要尽可能的跨平台
就描述，区别大了。完全不是相同的工作内容。前者是关于网络方面的 如何搭建才能有效避免攻击。后者是对软件进行试用测试，排除BUG的
不懂继续问，满意请采纳。
④ 大数据与云计算,信息网络安全
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据的应用：大数据是信息产业持续高速增长的新引擎，几乎各个行业都会逐步引入大数据技术，尤其是那些将要实现互联网信息化转型的传统企业。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
2.云计算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。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
云计算的主要应用：云物联，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。
如果你的基础不是很好，再加上网络安全角势的严峻，国家政策对网络安全的偏向，个人建议可以选择网路安全方向，希望可以帮到您，谢谢！
⑤ 大数据和网络安全哪个方向更好
随着工业物联网(IIoT)在制造企业的全面铺开，安全专家必须准备好弄懂这些网络应有的样子与操作。同时，所有安全计划都需拥有足够的弹性，要能扛住迎面而来的各种攻击。未来十年将给网络安全带来最大影响的是什么?简单讲，这个问题的答案有两个方向：人工智能(AI)和大数据分析。
鉴于这些技术发展会给未来时光带来重大影响，未来的安全环境，将取决于AI和分析如何融入囊括了网络及物理安全的全面弹性安全计划。
网络安全-工业物联网
至于如何构建该整体安全项目，能够赋予制造商资产清单与网络可见性的网络监视技术是个不错的开始。随着公司企业越来越依赖数字环境，拥有该总体安全观也变得越来越重要了。如果十年内发生的攻击类似乌克兰两次遭遇的大断电，或挪威铝业巨头NorskHydro遭遇的勒索软件攻击，公司企业需准备备用工厂，以便在必要的时候能够手动运营以阻止攻击。
未来5~10年，物联网对工业运营的意义愈加重大，工业系统也将接入可大幅降低设备间通信延迟的5G网络，因而工业系统联网程度增加几乎已成不争的事实。物联网设备安全通常天生不怎么强，所以当物联网设备大规模部署的时候，工业系统便面临相当棘手的设备安全管理挑战了。
网络安全-工业运营
更糟的是，连接性增加意味着能尝试突破系统的黑客也增加了，更高端的黑客或许能够窥探系统，而网络安全问题也随着连接性的增长而愈加恶化。而且，很多工业系统如果以特定方式操纵可能伤及人命，所以连接性增加不仅影响到工业系统管理和保护，也影响公共政策制定。
网络安全-数字转型
工业网络安全遭受的最大影响将是数字转型的非预期结果。数字转型很好，也很有必要，但同时伴随着风险。随着我们引入越来越多的数字终端，数据流随之产生。数据流的飞速增长将超出我们的处理范围，无法现场有效分析全部数据。而且，我们将以这些数据驱动有关过程的决策，甚或驱动过程本身。最终，我们或许会开始通过人工智能/机器学习将这些分析性数据产品馈送回过程。
换句话说，过程产生数据，数据离开过程网络流向云、雾、湖、现场、外部等等地方，被分析、重用再馈送回过程。所有这些都会以我们刚刚才开始考虑的方式，往过程数据及该控制/过程网络外部相关系统，引入新的风险。
⑥ 软件测试和网络安全猜哪个好就业
测试……在我的理解是优化的前半部分，也就是优化策划，一个东西让你去测试，无非就是说要去根据客户的要求完善它，测试占的就是要把这个东西还没有符合的或者是和客户要求不一样的，或者是客户要求还没有完全达到要求的部分找出来，那要怎么去修练呢，这里我说一下我的方法：
1.首先要锻炼自己的能力（包括需求的分析能力，提取能力，逻辑化思想能力，通俗一点来说，就是给你一个系统的时候，你要先看客户在哪方面有要求，能够把系统中表现出来的提取出来校对，能够把整个业务流程很清晰的理出来）
2.学习测试理论知识并与你锻炼的能力相结合（学习理论的时候其实公式不需要管的，其中一部份的原因是目前测试方面还没有一套真正标准的公式能用得，大部分都是前人提出的想法，实用性不高。）
3.想和做（想就是说你看到任何的系统都要有习惯性的思考；做就是把实际去做练习，然后提取经验）
这些是我做了一年测试总结出来的，是我的个人见解，或者很多人在看了以后会问，测试用例，计划啊之类的那些那些怎么都没有提到？其实，那些东西不是说不重要，而是和你的测试能力和思想并没有太大的关联，能力和思想一旦到位了，你在写相关文档的时候也就基本知道需要表示哪些内容了……
希望我的这段话能够给大家带来启发。
最近收到一封邮件这样写道：
陈工：
您好，冒昧给您发邮件，没有不良的目的。我叫小范，计算机系毕业的，现在从事检索数据库的服务工作，现在想学一门技术，所以选择了“软件测试”这个行。
对于一个计算机专业，不懂代码编写、只懂数据库的简单语言的我，只能请求你教我，拜师学艺了，希望你能成为我的良师益友。
对软件测试工程，我要从最简单开始学起，希望您能指点。等待你的回复！
我想这是很多软件测试初学者共性的问题，因此决定把邮件的回复POST出来： 软件开发网
哈哈，“为师”则不敢当了，但是感谢你称我为陈工，我想“工”代表的是“工程师”，我为自己是一名工程师而感到骄傲，我甚至想到将来我的女儿在学校被人问起“你爸爸是干什么的啊？”的时候，她可以很骄傲地说“我爸爸是一名工程师”。
而且，作为软件测试工程师，我更加感到骄傲，因为软件测试作为IT业中新兴的职业（虽然早就有测试这个角色），近年来得到了大家的认可和重视，各企业纷纷招聘优秀的软件测试人才，组建软件测试队伍。我在这几年也亲身经历了软件测试由“无人问津”到目前“身价百倍”的过程。
其实，这不仅仅是软件测试从业人员本身的进步和提高，而且是中国的整个软件行业对软件测试和软件质量的认识的提高。
另外，你把软件测试称之为一门“技术”，我想未免过于单纯，软件测试不是一门单纯的技术，它是一门融合了软件开发技术，软件设计和建模，业务和领域知识分析，用户模型分析等各方面知识的学科，它是一门讲求全面知识综合利用的学科，这也是为什么有经验的测试工程师那么地“值钱”，为什么有经验的测试工程师能轻易地发现很多别人不能发现的BUG的原因。
我喜欢你把软件测试的学习称之为“拜师学艺”。确实，软件测试需要掌握的知识很广泛和丰富（虽然有些知识看起来与软件测试没有什么直接的关联，或者暂时用不上），软件测试的学习就想修炼武工，需要坚持不懈，博采众家之长，融汇贯通，为我所用。
我说上面的这些，目的都是想你明白，软件测试目前在国内非常地“炙手可热”（我也面试过很多人是希望从软件的其它角色转换过来的人，例如开发转测试，技术支持转测试等，我在我的新书《软件测试技术全书》中对这个问题有一些阐述），但是其实很多人没有真正把它作为一个“工程师”的职业来看待，而是看到它目前很“HOT”，前景很可观，所以“趋之若鹜”。我希望更多的人能把软件测试作为终身的职业，正确地认识软件测试和质量管理，找到其中的乐趣，若干年后可以 “无愧”而“骄傲”地对自己的儿子或女儿说“我是一名软件测试工程师”。
⑦ 如何使用软件测试技术对大数据产品进行测试
软件测试没什么大数据不大数据的，所有测试都是相通的，数据测试一个数据规格，一个应用场景和数据增量动态测试，联合功能验证制作测试场景和环境
⑧ 软件测试和java大数据 哪个更好
软件测试现在也是在国内的起步阶段，就好像开发刚刚起步一样，需要一个时间，需要一个慢慢成长成熟的过程。
目前来说开发的优势更明显，以后的话还说不准，在国外，一般来说一个开发配备1.5-2个测试人员，国内的话相对来说还是比例还是远远没有达到，我所在的公司比例大约3：1三个开发一个测试。如果为了好就业的话，我觉得测试的机会更大，如果为了发展前景的话，两者差不多，因为随着工作经验的积累，你的阅历将会很丰富，然后评审职称，成为一个高级测试工程师，基本上测试的更高境界就到了开发状态了，因为到了最后基本还是编码的问题。
无论开发还是测试，都是为了让这个软件更加健壮，更加优化，更加完善，高级的测试工程师倾向于单元测试，倾向于编码更多。一些初级或者是中级的基本是功能性测试
我也是从网上看的，希望可以帮到你
⑨ 大数据环境下的网络安全分析
大数据环境下的网络安全分析
“大数据”一词常被误解。事实上，使用频率太高反而使它几乎没有什么意义了。大数据确实存储并处理大量的数据集合，但其特性体现远不止于此。
在着手解决大数据问题时，将其看作是一种观念而不是特定的规模或技术非常有益。就其最简单的表现来说，大数据现象由三个大趋势的交集所推动：包含宝贵信息的大量数据、廉价的计算资源、几乎免费的分析工具。
大数据架构和平台算是新事物，而且还在以一种非凡的速度不断发展着。商业和开源的开发团队几乎每月都在发布其平台的新功能。当今的大数据集群将会与将来我们看到的数据集群有极大不同。适应这种新困难的安全工具也将发生变化。在采用大数据的生命周期中，业界仍处于早期阶段，但公司越早开始应对大数据的安全问题，任务就越容易。如果安全成为大数据集群发展过程中的一种重要需求，集群就不容易被黑客破坏。此外，公司也能够避免把不成熟的安全功能放在关键的生产环境中。
如今，有很多特别重视不同数据类型（例如，地理位置数据）的大数据管理系统。这些系统使用多种不同的查询模式、不同的数据存储模式、不同的任务管理和协调、不同的资源管理工具。虽然大数据常被描述为“反关系型”的，但这个概念还无法抓住大数据的本质。为了避免性能问题，大数据确实抛弃了许多关系型数据库的核心功能，却也没犯什么错误：有些大数据环境提供关系型结构、业务连续性和结构化查询处理。
由于传统的定义无法抓住大数据的本质，我们不妨根据组成大数据环境的关键要素思考一下大数据。这些关键要素使用了许多分布式的数据存储和管理节点。这些要素存储多个数据副本，在多个节点之间将数据变成“碎片”。这意味着在单一节点发生故障时，数据查询将会转向处理资源可用的数据。正是这种能够彼此协作的分布式数据节点集群，可以解决数据管理和数据查询问题，才使得大数据如此不同。
节点的松散联系带来了许多性能优势，但也带来了独特的安全挑战。大数据数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式（与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境），内部的数据库并不隐藏自己而使其它应用程序无法访问。在这儿没有“内部的”概念，而大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信。
规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务。
嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。
应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。虽然全面讨论大数据安全的这个问题超出了本文的范围，但基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。
数据安全：存储在大数据集群中的数据基本上都保存在文件中。每一个客户端应用都可以维持其自己的包含数据的设计，但这种数据是存储在大量节点上的。存储在集群中的数据易于遭受正常文件容易感染的所有威胁，因而需要对这些文件进行保护，避免遭受非法的查看和复制。
⑩ 大数据云计算好不好学习
大数据课程难度大，有本科学历要求！云计算相对简单，但也需要大专学历！
大数据学习内容主要有：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。