Testdatenvirtualisierung

 

Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von benutzerdefinierten Testsets

Mehrere Ziele

 

Die Erstellung und Verwaltung sicherer und intelligenter Testdaten ist nach wie vor ein lästiger Teil der QS- und Entwicklungszyklen. Manuelle und handelsübliche Ansätze haben sich als zeitaufwändig und kostspielig erwiesen und ihre unvollständigen Lösungen haben zu unzureichenden Tests und verpassten SLA-/Lieferterminen geführt. Die Verwendung der neuesten, noch unmaskierten und ausfallsicherer Produktionsdaten ist einfach unsicher.

 

Durch die Nutzung des bewährten SortCL-Programms und der grafischen Möglichkeiten von Eclipse (IRI Workbench), die die Datenmanagement-Plattform IRI Voracity beinhaltet, können Sie mehrere und komplexe Testdatenanforderungen erfüllen. Diese Anforderungen - über die in den anderen Registerkarten dieses Abschnitts beschriebenen Anforderungen hinaus, die realistische Datei- oder Schemaziele betreffen - können kundenspezifische und virtuelle Testsätze beinhalten.

 

Einer der weniger bekannten, aber inhärenten Vorteile von Voracity als Datenintegrations- und Verwaltungs-Plattform ist die Fähigkeit, statisches und Streaming-ETL mit gleichzeitiger Datenmaskierung, Datensynthese, Datentransformation und kundenspezifischer Formatierung zu kombinieren. Diese Funktionen - normalerweise und auch einzeln in IRI FieldShield, RowGen und CoSort verfügbar - ermöglichen sowohl die ad hoc als auch die automatisierte Erfassung, Manipulation und Bereitstellung von ad hoc (virtuellen) und persistenten Testsätzen.... Testsätze, die Produktionsdaten präzise widerspiegeln, ohne die Vertraulichkeit zu beeinträchtigen oder Live-Systeme zu beeinträchtigen.

Mehrere Optionen

Betrachten Sie zunächst die Geschäftsregeln, die Ihren Bedarf an einer Ad-hoc-Lösung erhöhen. IRI gibt Ratschläge, wie Sie Testdatenmanagement berücksichtigen können und bietet Ihnen mehrere Möglichkeiten, um die Daten zu entdecken mit denen Sie in solchen Quellen arbeiten müssen, d.h. in Dateien, Datenbanken und Dark Data Datendokumenten.

Ihre Testziele benötigen möglicherweise eine Kombination aus Datenmaskierung und Synthese wie diese. Oder Sie möchten maskieren und so realistische Testdaten erzeugen:

Sobald Sie sich für die Techniken entschieden haben, können Sie auch wählen wie Sie den/die Job(s) gestalten, ändern und/oder freigeben und wie und wo Sie sie ausführen. Voracity unterstützt mehrere Jobdesign- und Laufzeitmethoden; siehe den Abschnitt der IRI Workbench hier. Und für jeden Generierungsprozess können mehrere unterschiedlich formatierte persistente und virtuelle Ziele gleichzeitig definiert werden. Diese Effizienz und Flexibilität ist besonders wertvoll für DevOps-Teams, die parallel arbeiten müssen.

Im Gegensatz zu anderen virtuellen TDM-Lösungen müssen Sie mit IRI keine Datenbanken klonen, keine virtuelle TDM-Appliance einrichten und auch sonst nichts derartig Komplexes (oder Teures) tun. Testdateningenieure können so viele persistente oder virtuelle Kopien bereitstellen, wie sie benötigen, und die Repositories ihrer Tester sofort auffüllen, wenn die Testdaten generiert werden. Wenn Sie jedoch einen vollständig maskierten oder synthetischen Datenbankklon wünschen, können IRI FieldShield- und RowGen-Jobs als Skripte ausgeführt werden, die gleichzeitig von Actifio-, Commvault- und Windocks-Operationen (virtualisierte Container-Images) aufgerufen werden!

IRI-Subsetting-, Maskierungs- und Syntheseaufträge für strukturierte Daten werden auch von der Value Labs Test Data Hub we-Anwendung unterstützt, die bei Bedarf Datensätze in Datei-, DB- und API-Zielen erzeugt. Für TDM mit halbstrukturierten (z. B. HL7, JSON und XML) und unstrukturierten Text- oder Dateidaten (z. B. PDF, MS Office und Bilddaten) können Sie Anwendungen oder Webservices über die DarkShield-API aufrufen, die dieselben Maskierungsfunktionen und einen erweiterten Satz von Suchmethoden unterstützt, um Produktionsdaten für Testziele zu finden und zu de-identifizieren.

Schließlich kann die Verwaltung von Testdaten genauso wichtig sein wie die Verwaltung Ihrer Produktionsdaten. Neben der inhärenten Datensicherheit in Voracity's vielen statischen Datenmaskierungsfunktionen ermöglichen Ihnen mehrere Datenqualitäts-Eigenschaften die Validierung und Stabilisierung der Sammlungen. Worfklow-Diagramme und die automatisierte Generierung von Batch-Dateien unterstützen die grafische Gestaltung unabhängiger und abhängiger Arbeitsketten. Darüber hinaus werden mehrere Daten- und Metadaten-Linienoptionen unterstützt, so dass Sie die Änderungen an Quelldaten und Ihren Testdatenprojekten verfolgen können.