Testdatendateien und Berichte

Produzieren Sie sichere, anwendungsspezifische Testdaten

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Herausforderungen

 Entwickler von Datenbankanwendungen verlassen sich zum Testen oft auf Daten in Produktionstabellen. Aber es gibt mehrere Nachteile dieses Ansatzes, einschließlich der:

1.Vertraulichkeit der Daten in diesen Tabellen

2.Kosten für die Migration, Maskierung, Aktualisierung und/oder Speicherung replizierter Datenbanken zum Testen

3.Redundanz der Produktionsdaten, was zu Platzverschwendung und unzureichender Testabdeckung führt

4.nur kleine Datenmengen für spezifische Testfälle benötigt werden

Manchmal werden auch kleinere, maskierte Teilmengen großer Dateien benötigt, um Anwendungen mit anonymisierten Daten schnell zu testen. Die meisten Datenmaskierungstools können das Volumen und die Vielfalt der betreffenden Flat Files nicht unterstützen.

Lösungen

Die IRI RowGen-Software kann Testdaten direkt in vielen strukturierten Dateiformaten sowie in detaillierten und zusammenfassenden Berichtszielen synthetisieren und anpassen:

Excel (XLS und XLSX, im Zeilen- oder Spaltenformat) – siehe Beispiele # 1&2 hier

RowGen erzeugt nach dem Zufallsprinzip Feldwerte in mehr als 100 Datentypen. Es kann auch zufällig Daten aus echten Datensätzen auswählen (oder maskieren), so dass die Testdatenwerte sowohl künstliche als auch echte (aber verschlüsselte oder anderweitig de-identifizierte) Daten enthalten können. RowGen wendet außerdem intelligente Auswahl- und Abgrenzungskriterien sowie gewünschte Datenhäufigkeitsverteilungen an, um den Realismus der Daten zu verbessern.

Ziele in diesen Formaten können in eigenständigen Dateien in lokalen Ordnern oder Cloud-Buckets in Amazon S3, Azure Blob und Google Cloud Platform (GCP) gespeichert werden. Sie können aber auch durch Pipes, Prozeduren oder Nachrichtenwarteschlangen zu anderen Testzielen fließen.

Eingebettete Unterstützung für standardmäßige und komplexe Datentransformationen, Set File (Value) Lookups, bedingte Filter und benutzerdefinierte Formatierung hilft RowGen bei der Simulation von Produktionsdateien und Berichtsformaten für eine Vielzahl von Anwendungen. Sobald diese Dateien oder Streaming-Testdatensätze erstellt sind, stehen Ihnen Möglichkeiten für das Testdateimanagement (Testdatenbereitstellung) zur Verfügung, die sowohl statische, automatisierte und virtuelle Testdatenziele als auch Testdatenmanagement-Hubs und CI/CD-Plattformen wie Jenkins, Amazon Code Pipeline, Azure DevOps und GitLab umfassen.