Wie kann man die Anwendungsmodernisierung in unsicheren Zeiten beschleunigen?

Wie kann man die Anwendungsmodernisierung in unsicheren Zeiten beschleunigen? Webseminar ansehen (Link führt zu Seite außerhalb von IBM)

Schnellere Analyse-und Anwendungsentwicklung

Produktionsdatenbanken sind entscheidend für den Betrieb eines Unternehmens. Daher sollten sie nicht mit Anfragen überladen werden. Gleichzeitig benötigen die Benutzer Zugriff auf diese Daten, um Geschäftsergebnisse erzielen zu können. Mit IBM InfoSphere® Virtual Data Pipeline können Benutzer sofort virtuelle Datenbankkopien bereitstellen, um mit nahezu Echtzeitdaten für Datenanalysen, Anwendungstests, KI-Modellschulungen und -tests sowie Datenvirtualisierung zu arbeiten.

Gewähren Sie Benutzern Zugriff auf Produktionsdaten, ohne prioritäre Workloads oder Datensicherheit und Datenschutz zu beeinträchtigen. Starten Sie mit InfoSphere Virtual Data, um Analysen zu beschleunigen und Anwendungen zu modernisieren.

-> Lösungsüberblick lesen (PDF, 810 KB)

Modernisierung von Anwendungen mit automatisierten Self-Service-Daten

Schnellere Markteinführung

Stellen Sie Datenautomatisierungstools für DevOps und Testdatenmanagement zur Verfügung und geben Sie damit Teams die notwendigen Daten, um Kunden neue Software-Releases schneller bereitstellen zu können.

Reduzierte Kosten für die Softwareentwicklung

Profitieren Sie von speichereffizienten virtuellen Kopien, die für erhebliche Speichereinsparungen in Rechenzentren, entfernten Niederlassungen und der Cloud sorgen können.

Höhere Softwarequalität

Fangen Sie kritische Fehler frühzeitig im Entwicklungslebenszyklus ab, wodurch die Produktqualität und Vorhersagbarkeit deutlich verbessert werden.

Höhere Zuverlässigkeit des Software-Releases

Lassen Sie Komponententests durch Entwickler, automatisierte Build-Tests sowie Funktions- und Regressionstests für vollständige virtuelle Kopien produktionsähnlicher Datasets ausführen.

Schutz sensibler Daten

Reduzieren Sie die Gefährdung durch ein einziges Golden Image zusammen mit rollenbasierten Zugriffskontrollen und automatisierter Maskierung.

Erweiterte Testabdeckung

Vermeiden Sie zusätzliche Punkttools und Infrastruktursilos mit einer zentralen Plattform für mehrere Anwendungen und Datenbanken – im Interesse einer vereinfachten, flexibleren Verwaltung.

Schlüsselfunktionen von InfoSphere Virtual Data Pipeline

Praktisch direkte Mehrfachkopien

Stellen Sie Dutzende von praktisch direkten virtuellen Kopien von Produktionsdatenbanken mit minimalem Speicherverbrauch bereit.

Datenaktualisierung

Ermöglichen Sie Entwicklern und Testern, die neuesten Kopien von Produktionsdatasets mit automatisierter Aktualisierung zu testen.

Self-Service-Zugriff

Sorgen Sie für eine Entlastung der IT-Mitarbeiter und DBAs – durch den Self-Service-Zugang, mit dem Entwickler und QA-Ingenieure nur „maskierte“ Datasets freigegebener Datenbanken erhalten.

Test in der Cloud

Stellen Sie maskierte Kopien von On-Premises-Datasets für ferne Standorte oder Cloudumgebungen bereit, damit Entwicklung und Test schnell erfolgen können, wo es erforderlich ist.

Umgebungensübergreifende Implementierung

Der IBM InfoSphere Virtual Data Pipeline-Service for IBM Cloud Pak® for Data verbindet Benutzer mit ihren eigenen virtuellen Lese-/Schreib-Klonen von Produktionsdatenquellen, mit denen sie Analysen durchführen und KI-Modelle und Anwendungen entwickeln.

Call Out

Sie interessieren sich vielleicht auch für

IBM InfoSphere Optim Test Data Management

Optimieren und automatisieren Sie den Testdaten-Verwaltungsprozess mit Workflows und Services nach Bedarf – für agile Entwicklung und Tests.

IBM InfoSphere Optim Test Data Orchestrator

Verwenden Sie einfach zu definierende Regeln, um die Testdatenwerte zu berechnen und extrahieren, die Sie für die Erfüllung der exakten Anforderungen von Testfällen brauchen.

IBM InfoSphere Optim Data Privacy

Schützen Sie die Privatsphäre und unterstützen Sie die Einhaltung von Vorschriften durch umfassende Funktionen zur Anonymisierung vertraulicher Informationen über Anwendungen, Datenbanken und Betriebssysteme hinweg.

IBM Cloud Object Storage

Verarbeitung von KI-Workloads und Konsolidierung primärer und sekundärer Big-Data-Datenspeicher mit leistungsfähigem Objektspeicher.