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数据存储服务器_有哪些_为什么需要人工智能

时间:2021-04-08 16:29 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

在当今不断创新的模式中,应用程序开发正以闪电般的速度发展。与此同时,越来越多的企业正采用云技术以实现灵活的容量和更高的运营效率,以加快将新产品和服务推向市场的步...

数据存储服务器_有哪些_为什么需要人工智能

在当今不断创新的模式中,应用程序开发正以闪电般的速度发展。与此同时,越来越多的企业正采用云技术以实现灵活的容量和更高的运营效率,以加快将新产品和服务推向市场的步伐应用程序团队利用云的灵活容量和操作效率来提高灵活性。此外,在基于云的较低级别环境中的经验是一个重新设计IT流程和建立安全实践的机会,在需要迁移生产工作负载时增加知识和信心。云计算中appdev的模型各不相同。混合云模型在prem上维护生产工作负载,而非生产开发和测试环境则在云中。"云优先"应用程序团队可以位于单个云服务内,也可以扩展到多云框架中,从而基于特定的工作负载、地理区域或成本结构实现最佳策略。无论应用程序团队是在单云、混合云还是多云模型中工作,DevOps实践经常被评估以避免增加复杂性和开销的过程,为发布序列提供数据的管道也应该是这样DataOps的新兴实践侧重于快速和安全地移动数据,比如DevOps for data。DataOps现代化了测试数据管理,消除了限制发布速度的长期等待状态。这里有5个数据操作的最佳实践,可以提高云内和跨云的CI/CD工作流的效率,并更快地构建更好的软件。1自动化数据交付DevOps团队可以在迭代新代码时快速启动和关闭基于云的测试环境。验证每一个更改都可以提高集成到主节点的速度,并且特性分支可以很快失效。但是当测试数据交付与这个优化的模型不匹配时,敏捷性就会丧失快速移动的放行列车在等待连续售票和人工操作以将数据传送到非生产环境中时会卡住。研究表明,北美80%的企业需要4天或更长时间来提供测试数据。自动化数据交付到CI/CD工具链打破了数据瓶颈,因此持续集成可以真正扩展在多云模型中,这种数据编码必须保持与云无关,以增强可移植性。通过创建可共享代码,无需为跨云集成测试和部署调整逻辑。2使用生产质量数据DevOps团队利用小批量来提高灵活性并保持更紧密的反馈循环。向左移动可以防止缺陷沿着管道向下移动,在那里它们会变得更难和更昂贵。为了更快地在SDLC中发现问题,所使用的测试环境的频谱应该紧密地模拟生产,包括数据出于方便,开发人员通常使用合成数据或子集进行测试,但这会大大削弱结果。数据应反映生产实例,以确保全面的测试覆盖率和提高软件质量。三。版本控制数据破坏性测试需要将数据集恢复到原始状态,这样测试才能继续进行。鉴于这种情况在测试驱动开发中出现的频率,恢复延迟为CI/CD管道带来了另一个瓶颈。像代码一样处理数据可以解决这个问题。版本控制数据创建了一个时间参考点,因此在测试期间或以后复制错误时,数据可以自动回滚到原始状态。将测试数据库的状态与特定的应用程序更改相关联会增加计划工作的流程,因为数据变得和代码一样灵活4集中访问控制企业利用不同的数据源,针对不同的应用程序而定制,这些应用程序位于一组同样不同的环境中,包括内部环境和跨云环境。提供测试数据的竖井式程序导致组织变得"数据盲"——这意味着他们无法清楚地了解自己拥有哪些数据以及谁可以访问这些数据集中治理带来了可见性和标准化控制,无论环境位于何处,谁可以访问哪些数据、何时访问以及访问多长时间。与自动数据交付一样,测试数据的许可不应包括特定于云的逻辑。与云无关的控制导致跨云提供商的基于策略的流程,而基础架构范围的管理为审计和报告创建可跟踪性。5屏蔽敏感数据非生产环境通常不太安全,原因仅仅是成本和方便,这增加了敏感数据暴露的风险。识别和保护敏感数据的集中化策略对于创建跨云一致的防线至关重要保护PII信息需要在分发到较低级别环境之前对数据进行模糊处理。匿名化数据的方法既应删除敏感信息,又应确保数据的行为与测试目的的生产数据类似加密是常见的,但这会删除数据库表之间的逻辑关系,从而限制测试覆盖率。相反,在测试过程中,数据屏蔽用虚构但真实的数据替换真实的数据,以保持其引用的完整性。屏蔽数据对黑客来说是没有用的,它可以确保非生产环境遵守隐私法,如GDPR和CCPA。结束语DataOps实践为测试数据管道带来了移动性和安全性。无论您的生产环境或非生产环境位于何处,创建一个与云无关的测试数据交付和管理策略,都将提高您的CI/CD管道的效率,降低较低级别环境中敏感数据暴露的风险,并且随着云模型的发展,您的软件测试将经得起未来的考验。

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