불확실성의 시기에 애플리케이션 현대화를 앞당기는 방법

불확실성의 시기에 애플리케이션 현대화를 앞당기는 방법 자세히 보기(IBM 외부 링크)

분석 및 애플리케이션 개발 가속화

프로덕션 데이터베이스가 비즈니스를 실행하는 데 매우 중요하므로, 너무 많은 요청 때문에 이에 과부하가 걸리리 않도록 하는 것이 반드시 필요합니다. 이와 동시에, 사용자는 비즈니스 성과를 도출하기 위해 해당 데이터를 이용해야 합니다. IBM InfoSphere® Virtual Data Pipeline을 통해 사용자는 즉시 가상 데이터베이스 사본을 프로비저닝함으로써 데이터 분석, 애플리케이션 테스트, AI 모델 교육 및 테스트, 그리고 데이터 가상화를 위해 거의 실시간 데이터로 작업할 수 있습니다.

우선순위가 높은 워크로드에 영향을 주거나 데이터 보안 및 개인정보 보호를 손상시키지 않고 프로덕션 데이터에 대한 사용자 액세스를 제공합니다. 분석을 가속화하고 애플리케이션을 현대화할 수 있도록 InfoSphere Virtual Data Pipeline을 시작합니다.

-> 솔루션 개요 읽기(PDF, 810KB)

자동화된 셀프 서비스 데이터로 애플리케이션 현대화

시장 출시 시간 단축

DevOps 및 테스트 데이터 관리를 위한 데이터 자동화 툴을 제공하며, 팀에게 데이터를 전달함으로써 새로운 소프트웨어 릴리스를 고객에게 더욱 빠르게 제공할 수 있습니다.

소프트웨어 개발 비용 감소

데이터 센터, 원격 사무실 및 클라우드에서 상당한 스토리지 절감을 보장할 수 있는 스토리지 효율적 가상 사본의 이점을 활용할 수 있습니다.

소프트웨어 품질 향상

개발 라이프사이클의 초기에 심각한 버그를 찾음으로써 제품 품질과 예측성을 상당히 개선할 수 있습니다.

소프트웨어 릴리스 안정성 향상

프로덕션급 데이터 세트의 전체 가상 사본에 대해 개발자별 단위 테스트, 자동화된 빌드 테스트와 기능 및 회귀 테스트를 수행할 수 있습니다.

민감한 데이터 보호

역할 기반 액세스 제어 및 자동화된 마스킹과 함께 하나의 골든 이미지로 노출을 줄일 수 있습니다.

테스트 커버리지 확장

보다 유연하고 손쉬운 관리를 위해 다중 애플리케이션과 데이터베이스의 단일 플랫폼에서 추가적인 포인트 툴과 인프라 사일로를 피할 수 있습니다.

InfoSphere Virtual Data Pipeline의 주요 기능

거의 즉각적인 다중 사본

최소한의 스토리지 사용으로 프로덕션 데이터베이스의 거의 즉각적인 수십 개의 가상 사본을 제공합니다.

데이터 갱신

개발자와 테스터가 자동화된 갱신으로 프로덕션 데이터 세트의 최신 사본을 테스트할 수 있도록 합니다.

셀프 서비스 액세스

개발자와 QA 엔지니어에게 허용된 데이터베이스의 "마스킹된" 데이터 세트만 제공하는 셀프 서비스 액세스를 통해 IT 직원과 DBA에 대한 부담을 제거합니다.

클라우드에서 테스트

온프레미스 데이터 세트의 마스킹된 사본을 원격 위치나 클라우드 환경에 제공하여 신속하게 필요한 곳에서 개발과 테스트가 가능하도록 합니다.

환경 간에 구현

IBM Cloud Pak® for Data용 IBM InfoSphere Virtual Data Pipeline 서비스는 분석을 수행하고 AI 모델과 애플리케이션을 개발할 수 있도록 사용자를 프로덕션 데이터 소스의 읽기/쓰기 가상 복제본에 연결합니다.

Call Out

관심을 가질만한 내용

IBM InfoSphere Optim Test Data Management

애자일 개발과 테스트를 위한 온디맨드 워크플로우와 서비스가 완비된 테스트 데이터 관리 프로세스를 최적화하고 자동화합니다.

IBM InfoSphere Optim Test Data Orchestrator

정의하기 쉬운 규칙을 사용하여 테스트 케이스에 대한 정확한 요구사항을 충족하는 데 필요한 테스트 데이터 값을 계산하고 추출합니다.

IBM InfoSphere Optim Data Privacy

다양한 기능을 사용하여 애플리케이션, 데이터베이스 및 운영 체제에서 민감한 정보를 제거함으로써 개인 정보를 보호하고 규제 준수를 지원합니다.

IBM Cloud Object Storage

업계 최고의 오브젝트 스토리지를 통해 AI 워크로드를 작동시키고 기본/보조 빅데이터 스토리지를 통합합니다.