Belirsizlik zamanlarında uygulama modernizasyonunu nasıl hızlandırabilirsiniz?

Belirsizlik zamanlarında uygulama modernizasyonunu nasıl hızlandırabilirsiniz? Web seminerini izleyin (bağlantı IBM dışındadır)

Analitiği ve uygulama geliştirmeyi hızlandırın

Üretim veritabanları, bir şirketin işletilmesi bakımından kritik önem taşır, bu nedenle bunların çok fazla taleple aşırı yüklenmemesi çok önemlidir. Aynı zamanda, kullanıcılar iş sonuçları elde etmek için bu verilere erişmeye gereksinim duyarlar. Kullanıcılar, IBM InfoSphere® Virtual Data Pipeline ile veri analitiği, uygulama testleri, yapay zeka modeli eğitimi ve testleri ve veri sanallaştırma için gerçek zamanlıya yakın verilerle çalışmak üzere sanal veritabanı kopyalarını anında tahsis edebilirler.

Öncelikli iş yüklerini etkilemeden veya veri güvenliğinden ve gizliliğinden taviz vermeden kullanıcıların üretim verilerine erişmelerine olanak sağlayın. Analitiği hızlandırmak ve uygulamaları modernize etmek için InfoSphere Virtual Data Pipeline ile çalışmaya başlayın.

-> Çözüm özetini okuyun (PDF, 810 KB)

Otomatikleştirilmiş self servis verileriyle uygulamaları modernleştirin

Daha kısa sürede piyasaya çıkarın

DevOps ve test verisi yönetimi için veri otomasyonu araçları sağlayarak, ekiplere yeni yazılım yayınlarını müşterilere daha hızlı götürmeleri için gereken verileri sunun.

Yazılım geliştirme maliyetini düşürün

Veri merkezlerinde, uzak ofislerde ve bulut üzerinde önemli ölçüde depolama tasarrufu sağlayabilecek, depolama bakımından verimli sanal kopyalardan yararlanın.

Yazılım kalitesini artırın

Kritik hataları geliştirme yaşam döngüsünün erken aşamalarında yakalayarak ürün kalitesini ve öngörülebilirliğini önemli ölçüde artırın.

Yazılım yayını güvenilirliğini artırın

Üretim benzeri veri setlerinin tam sanal kopyaları üzerinde geliştiriciler tarafından birim testleri, otomatikleştirilmiş derleme testleri ve işlevsellik ile regresyon testleri gerçekleştirin.

Hassas verileri koruyun

Rol tabanlı erişim denetimleri ve otomatikleştirilmiş maskelemenin yanı sıra tek altın görüntü ile riskleri azaltın.

Test kapsamını genişletin

Daha kolay ve daha esnek sistem yönetimi için çok sayıda uygulamaya ve veritabanına yönelik tek platform sayesinde, ek nokta araçlarından ve altyapı silolarından kaçının.

InfoSphere Virtual Data Pipeline - temel özellikler

Neredeyse anında birden çok kopya

Asgari depolama tüketimiyle, üretim veritabanlarının düzinelerce neredeyse anında sanal kopyasını tahsis edin.

Veri yenileme

Otomatikleştirilmiş yenileme ile geliştiricilerin ve test personelinin en güncel üretim veri seti kopyaları üzerinde test yapmalarını sağlayın.

Self servis erişim

Geliştiricilere ve kalite güvence mühendislerine, yetkili oldukları veritabanlarının yalnızca "maskelenmiş" veri setlerini sağlayan self servis erişim vererek BT personelinin ve veritabanı yöneticilerinin iş yükünü azaltın.

Bulutta test edin

Uzak lokasyonlara veya bulut ortamlarına şirket içi veri setlerinin maskelenmiş kopyalarını tahsis ederek gerektiği yerde geliştirme ve test yapılmasını hızlı bir şekilde sağlayın.

Ortamlar genelinde uygulayın

IBM Cloud Pak® for Data'ya yönelik IBM InfoSphere Virtual Data Pipeline hizmeti, analiz yapmak ve yapay zeka modelleri ve uygulamaları geliştirmek için kullanıcıları üretim verisi kaynaklarının kendi okuma/yazma sanal klonlarına bağlar.

Call Out

İlginizi çekebilecek diğer ürünler

IBM InfoSphere Optim Test Data Management

Çevik geliştirme ve testler için iş akışları ve isteğe bağlı hizmetler dahil olmak üzere test verisi yönetimi sürecini optimize edin ve otomatikleştirin.

IBM InfoSphere Optim Test Data Orchestrator

Test senaryolarının gereksinimlerini tam olarak karşılayacak test verileri değerlerini hesaplamak ve çıkarmak için kolay tanımlanabilecek kurallar kullanın.

IBM InfoSphere Optim Data Privacy

Hassas bilgileri uygulamalar, veritabanları ve işletim sistemleri genelinde anonim hale getirmek için kapsamlı yeteneklerden yararlanarak gizliliği koruyun ve uyumluluğu destekleyin.

IBM Cloud Object Storage

Endüstri lideri nesne depolaması ile yapay zeka iş yüklerinin işlenmesini sağlayın ve birincil ve ikincil büyük veri depolamasını birleştirin.