Zusammenfassung: IRI ist eine Partnerschaft mit Windocks eingegangen, um ein bedarfsgerechtes, testbereites virtualisiertes Repository bereitzustellen, das in Sekundenschnelle maskierte, in Untergruppen aufgeteilte oder synthetisierte Datenbanken für #docker-Container, herkömmliche Instanzen oder Workstations bereitstellt. Diese bereinigten Klone unterstützen jede On-Premise- oder Cloud-Infrastruktur, jede Datenbank und jedes Block-Level-, Objekt- oder Dateispeichersystem.
Application DevOps entwickelt sich mit automatisierten Continuous-Integration-Pipelines, Containern und Paket-Repositorys weiter. Diese Tools ermöglichen die Bereitstellung identischer Umgebungen auf Anfrage.
Dem Testdatenmanagement hingegen mangelt es an der On-Demand-Bereitstellung testfertiger Datenbanken. Glücklicherweise sind jetzt Container und virtualisierte On-Demand-Datenbanken für die On-Demand-Bereitstellung testbereiter Datenbanken verfügbar, die ausreichen, um mit modernen Anwendungs-DevOps Schritt zu halten.
Dieser Artikel beschreibt Schritte zum Anwenden von IRI FieldShield-Datenmaskierung oder synthetischen IRI RowGen-Datenoperationen, die in IRI Workbench entworfen wurden, auf ein sicheres Datenbank-Image, um beschreibbare Kopien in Sekunden zu liefern. In der Cloud-Bereitstellungsumgebung von Windocks verbraucht jede Datenbank nur 40 MB Speicherplatz.
Kombination von IRI-Datenmaskierung und synthetischen Daten mit virtualisierten Datenbanken
Die Container für Datenbankklone können jetzt dank einer Verbindung mit der Windocks-Technologie direkt die Datenbereinigungs- und -schutzvorgänge nutzen, die im IRI Voracity-Datenverwaltungsökosystem verfügbar sind. Windocks wird vor Ort oder in der Cloud betrieben, um Benutzern beschreibbare, aktualisierte Datenbankklone bereitzustellen.
Die Datenbankvirtualisierung in Kombination mit Containern ist attraktiv für eine größere Entwicklungs-/Testflexibilität und -automatisierung, aber auch für eine verbesserte Datensicherheit und Governance sowie Kosteneinsparungen. Eine einzelne VM kann bis zu 50 oder sogar 100 gleichzeitige Umgebungen hosten und ermöglicht die Konsolidierung von Entwicklungs-/Test-VMs und -Instanzen. Organisationen können die Kosten für die Datenbankentwicklungs-/Testinfrastruktur im Durchschnitt um 50 bis 70 % senken.
Virtualisierte Datenbankbilder
Virtualisierte Datenbanken werden in Sekunden bereitgestellt und stammen aus einem Speicher auf Blockebene oder aus Windows Virtual Hard Drive (VHD)-Images. Beide Ansätze liefern innerhalb von Sekunden beschreibbare Umgebungen mit mehreren Datenbanken, wobei jeder bei der Lieferung nur 40 MB verbraucht. Images können nach Bedarf aktualisiert werden, um Produktionsdatenbanken für Debug- und Supportzwecke zu einem bestimmten Zeitpunkt oder nahezu in Echtzeit bereitzustellen.
Datenbank-Images werden aus einer Nur-Text-Konfigurationsdatei (Dockerfile) erstellt, die die Datenbankumgebung, Datenbanken und IRI-Datenmaskierung, Datenqualität und Auftragsparameter für synthetische Daten angibt. Die Docker-Beispieldatei unten enthält eine einzelne vollständige Datenbanksicherung, könnte aber Dutzende von Datenbanken angeben.
IRI-Datenmaskierungs-, synthetische Daten- und Datenbereinigungsjobs werden typischerweise in IRI Workbench erstellt, als SortCL-Jobskripte (SCL-Dateierweiterung) gespeichert und während der Bilderstellung durch Aufrufen einer IRI-Stapeldatei ausgeführt. Eine Stapeldatei kann aus einem Flussdiagramm in IRI Workbench generiert werden, das eine visuelle Darstellung des auszuführenden Aktionsflusses ist.
Der Screenshot der IRI Workbench unten zeigt einige der Voracity-Job-Design-Aktivitäten in diesem Beispiel:
- ein Flussdiagramm der Setup-Batch-Datei, die auf dem Datenbank-Image ausgeführt werden soll, oben links gezeigt.
- ein Blick auf das FieldShield-Datenmaskierungsskript und dessen Modellumriss, oben rechts gezeigt.
- ein Zuordnungsdiagramm desselben Datenmaskierungsskripts, unten links gezeigt.
- Teil der ursprünglichen Daten niedriger Qualität in der Datenbank, die bei der Bereitstellung des virtualisierten Datenbank-Images bereinigt werden, unten rechts gezeigt:
Dockerfiles können auch IRI-Jobs während der Datenbankbereitstellung angeben, um dynamische Datenmaskierung oder Maskierung von Datenbanken zu unterstützen, die nach dem ersten Image-Build aktualisiert wurden. Hier ist eine Dockerfile-Konfiguration, die Windocks-Datenbankklon- und IRI-Voracity-Jobs gleichzeitig ausführen würde:
Nachdem die IRI-Jobs erstellt wurden, beginnt das Erstellen des Datenbankabbilds mit der Windocks-Webanwendung, Navigieren zur Registerkarte „Erstellen“, Auswählen der Dockerdatei, Zuweisen eines Bildnamens und „Erstellen“.
Nach Fertigstellung steht das Bild autorisierten Benutzern über die Registerkarte „Bilder“ zur Verfügung:
Self-Service und automatisierte Lieferung
Autorisierte Benutzer greifen auf der Registerkarte Image auf Images zu, was die Bereitstellung frischer Umgebungen mit Optionen zur Angabe von Container-Ports und Passwörtern ermöglicht. Dasselbe Image unterstützt die Bereitstellung von Datenbanken entweder an Datenbankcontainer oder herkömmliche VMs und Workstations.
Ein Dropdown-Tool ermöglicht es Benutzern, eine Teilmenge von Datenbanken aus einem komplexen Bild auszuwählen. Restful-API-Aufrufe unterstützen Jenkins, Azure DevOps und andere CI-Automatisierungen.
Umgebungen werden in Sekundenschnelle bereitgestellt, unabhängig von Größe oder Komplexität, mit der IRI-Datenmaskierung und anderen Erweiterungen, die in jede Datenbank integriert sind. Jede Umgebung verbraucht bei Lieferung nur 40 MB und unterstützt Schreibvorgänge mit Copy-on-Write aus dem Image.
Auf der Registerkarte Live Secondaries wird eine Echtzeitansicht der Datenbankumgebungen angezeigt, wobei jedem Container ein eindeutiger Port zugewiesen ist.
SQL Server-Container sind identisch mit herkömmlich installierten Instanzen, kompatibel mit Active Directory und Windows-Authentifizierung und enthalten vollständige SQL Server-Dienste. Der Zugriff auf Container erfolgt mit normalen Tools wie SQL Server Management Studio (SSMS) unter Verwendung des Servernamens und des Instanznamens (z. B. Windocks\Instance10002).
Dieses Bild zeigt die bereinigten Daten, die sich nach der Instanziierung eines Containers ergeben, der IRI-Jobs über eine Stapeldatei aufruft, die aus IRI Workbench exportiert werden kann.
Erschwingliche Datenbankvirtualisierung mit IRI ist da
Datenbankvirtualisierung wird von IBM und anderen Anbietern von Legacy-Lösungen angeboten, ist jedoch mit einem hohen Anschaffungspreis verbunden und erfordert erhebliche Ressourcen für die Einführung. Die in diesem Artikel hervorgehobene Lösung ist über einen Software-Download oder vorkonfigurierte VM-Images in der Cloud verfügbar, sodass Auswertungen innerhalb von Minuten einsatzbereit sind.
Die Datenbankvirtualisierung von Windocks ist ebenfalls einzigartig auf dem Markt, da sie die vorhandene Infrastruktur, einschließlich Active Directory, und Unternehmensspeichersysteme unterstützt. Neben der Ermöglichung einer größeren Datenagilität mit automatisierten Testzyklen, die in Sekunden gemessen werden, werden die Datensicherheit und -verwaltung gegenüber der herkömmlichen Datenbankbereitstellung verbessert.
Der Zugriff auf Produktionsdatenbankumgebungen lässt sich ebenfalls leicht in nahezu Echtzeit erreichen, wobei Datenbankabbilder mit differenziellen oder Transaktionsprotokollsicherungen aktualisiert werden. Die Kosten für die Entwicklungs-/Testinfrastruktur können ebenfalls um die Hälfte oder mehr reduziert werden, mit einer 5- bis 10-fachen Reduzierung der VMs und einer Reduzierung der Speicherkosten um 99 %.
Erkundigen Sie sich entweder bei Windocks oder IRI, um auf eine unterstützte, kostenlose Bewertung zuzugreifen. Alles, was benötigt wird, ist ein Windows Server (2012 r2, 2016 oder 2019) mit mindestens 2 vCPU-Kernen und 4 GB RAM. Besuchen Sie www.windocks.com oder www.iri.com, um weitere Informationen zu den hier beschriebenen Technologien zu erhalten, und senden Sie eine E-Mail an [email protected], wenn Sie sich für eine Evaluierung vor Ort oder ein Cloud-basiertes Pilotprojekt registrieren und die Lösung testen möchten.
