
❌ Datenmodernisierung ❌ Umfangreiche, sichere und schnelle Datenmigration von Legacy-Dateien und Datenbanken ❗
Aber eigentlich ist dies nur die jüngste Inkarnation eines viel älteren Trends: der Wunsch der Unternehmen, ihre IT-Infrastruktur zu modernisieren. Damit soll nicht die Relevanz oder Nützlichkeit der Cloud geschmälert werden, sondern die Datenmodernisierung soll in einen angemessenen Kontext gestellt werden, eben in ein modernes Umfeld. In einem sehr realen Sinne fungiert die Datenmodernisierung, wie sie üblicherweise verwendet wird, als notwendiger Vorläufer für die Cloud-Migration und besteht darin, Ihr System so in Ordnung zu bringen, dass es gegebenenfalls in die Cloud migriert werden kann und ansonsten gut mit Ihren Cloud-Systemen funktioniert.
Letztendlich werden die meisten Bemühungen zur Datenmodernisierung im Jahr 2022 auf die eine oder andere Weise auch Cloud-Migrationen umfassen und umgekehrt, und dass beide Bereiche, auch wenn sie prinzipiell getrennt sind, als miteinander verbunden betrachten werden müssen.
Für unsere Zwecke ist das oben Gesagte jedoch nur ein Rahmen für die Beiträge, die ein bestimmter Datenmanagement-Anbieter, der sich immer wieder mit "Lift and Shift"-Arbeiten im Zusammenhang mit Altlasten befasst, heute zu Datenmigrations- und Modernisierungsprojekten leistet – nämlich IRI Inc.
Wie bereits erwähnt, sind Migrations- und Modernisierungsbemühungen oft Teil desselben übergreifenden Vorgangs, weshalb es sinnvoll ist, beide gleichzeitig zu diskutieren. Die Betrachtung von Cloud-Migrationen, Datenmigrationen und Datenmodernisierung als immer größer werdende, ineinander verschachtelte Kategorien hilft auch dabei, die Seriosität des Unternehmens zu belegen, insbesondere im erstgenannten Bereich. Schließlich begann IRI in den späten 1970er Jahren mit der Unterstützung von Mainframe-Migrationen. Das Unternehmen kann also auf eine lange Geschichte im Bereich der Datenmigration und -modernisierung zurückblicken, einschließlich der Konvertierung von Datentypen und Dateiformaten sowie ETL-Operationen.
Heute bietet IRI mehrere Produkte und Tools zur Unterstützung von Migrations- (und damit Modernisierungs-) Bemühungen an. Zunächst einmal gibt es IRI NextForm, das spezielle Angebot des Unternehmens für die Migration von Daten, Dateien und Datenbanken. Unterstützt wird es von IRI Workbench, dem Eclipse-Front-End für die Erstellung von Aufträgen für NextForm im Besonderen und für IRI insgesamt, einschließlich anderer strukturierter Datenverarbeitungsaufträge, die die Zuordnung von Daten nach Typ, Format, Datenbank usw. beinhalten. NextForm sowie verschiedene andere IRI-Angebote – namentlich CoSort, FieldShield, RowGen und die Voracity-Plattform, die sie umfasst – werden durch SortCL, die Datenverarbeitungssprache der vierten Generation (mit anderen Worten, die 4GL), die ihnen zugrunde liegt, gestärkt. SortCL kann unter anderem auch Datentransformation, Validierung, Bereinigung, Maskierung, Subsetting, Neuformatierung und Reporting durchführen und kombinieren.
Darüber hinaus enthält die Voracity-Plattform jetzt einen Assistenten für die Datentypzuordnung, der bei der Lösung von Diskrepanzen zwischen den Datentypen von Datenbanken und den internen Typdeklarationen von SortCL hilft. Diese Zuordnungen sind in mehreren Assistenten in Voracity nützlich, einschließlich Datenbank-Migration, Datenbank-Subsetting, Datenintegration/ETL, Testdaten-Generierung und Multi-Tabellen-Maskierung (bei Verwendung unterschiedlicher Quell- und Ziel-Datenbanken).
IRI Ripcurrent ist ein weiteres neues Feature in Voracity: ein Echtzeit-Datenbank-Ereignisverarbeitungsmodul, das eine inkrementelle Datenreplikation ermöglicht, indem es Änderungen an relationalen Datenbanktabellen in Echtzeit erkennt und darauf reagiert. Dies funktioniert durch die Überwachung von Log-Ereignissen für Einfügungen, Aktualisierungen, Löschungen und Schema-Strukturänderungen, dann Mapping der Daten on-the-fly und/oder Ausgabe von Warnungen.
Transformationen (wie z. B. Maskierung) sind optional verfügbar und werden konsistent angewendet. Auf diese Weise können Sie nachgelagerte und vorgelagerte Datenquellen miteinander synchronisieren, d.h. Sie können Daten an einem Ort aufnehmen und an einem anderen Ort bearbeiten – was z.B. für den Aufbau einer zentralen Abfrageumgebung praktisch ist. Ripcurrent erreicht dies durch die Integration mit Debezium, einer Open-Source-Plattform für die Erfassung von Änderungsdaten. Beachten Sie auch, dass Ripcurrent nur dann aktiv wird, wenn Daten in einer überwachten Datenbank geändert, gelöscht oder hinzugefügt werden, obwohl es auch andere Datenbankereignisse überwacht und aufzeichnet.
Schließlich bietet IRI jetzt ein alternatives Front-End für Voracity über eine API- und Metadaten-Integration mit der DataSwitch-Plattform für Datentechnik und -modernisierung. Die Idee ist es, die No-Code-Web-Oberfläche von DataSwitch zu nutzen, die unter anderem über KI-Funktionen verfügt, um eine etwas weniger technische und leichter zugängliche Alternative zu IRI Workbench zu bieten, die dennoch alle leistungsstarken Back-End-Funktionen von Voracity für Datenintegration, Modernisierung und Governance nutzt.
Dies bedeutet, dass die beiden individuell leistungsstarken Front- und Backend-Technologien kombiniert werden können, um sowohl von geschäftlichen als auch von technischen Anwendern genutzt zu werden, um Datenmanagement-Aufgaben, einschließlich Datenmigrationen, einfach und schnell durchzuführen. Darüber hinaus verspricht diese Kombination ein Self-Service-Datenmanagement, die Demokratisierung von Daten und eine höhere Effizienz bei Datenaufgaben im Allgemeinen.
Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.
Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.
JET-Software entwickelt und vertreibt seit 1986 Software für die Datenverarbeitung für gängige Betriebssysteme wie BS2000/OSD, z/OS, z/VSE, UNIX & Derivate, Linux und Windows. Benötigte Portierungen werden bei Bedarf realisiert.
Wir unterstützen weltweit über 20.000 Installationen. Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.
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❌ CDR- und UDR-Daten ❌ Direkte Datenverarbeitung und Datenmaskierung von nativen ASN.1 CDRs – ohne vorherige Vermittlung ❗
Dies ist der erste in einer Reihe von fünf Artikeln über das Dateiformat und das umfassende neue Data Engineering, das Sie mit ASN.1-Dateien unter Verwendung der IRI-Software durchführen können.
Jede Datei wird durch eine ASN.1-Spezifikationsdatei (auch als Schema bezeichnet) beschrieben, die in der Regel die Erweiterung .asn hat. Diese für den Menschen lesbare Metadaten-Datei definiert jedes Feld in der Nachricht und wird automatisch in SortCL-kompatiblen Jobs in der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform und ihren Komponentenprodukten (CoSort für Big Data Manipulation, NextForm für Datenmigration, FieldShield für Datenmaskierung und RowGen für Testdatengenerierung) verarbeitet.
ASN.1 CDRs: Jeder Festnetz- oder Mobiltelefonanruf, der über ein Public Land Mobile Network (PLMN) getätigt wird, erzeugt einen oder mehrere Anrufdatensätze. Diese Call Detail Records (CDRs) oder Usage Detail Records (UDRs) werden von der Mobilvermittlungsstelle (MSC) generiert – dem primären GSM/CDMA-Dienstleistungsknoten, der für die Weiterleitung von Sprachanrufen, SMS und anderen Diensten zuständig ist.
CDRs enthalten Informationen, die der Netzbetreiber für die Teilnehmeridentifizierung, die Abrechnung von Anrufen, die in Anspruch genommenen Dienste, die Anrufweiterleitung usw. verwendet. Nachdem ein "Datensammler" in der Netzvermittlungsstelle die CDRs erfasst hat, werden sie in der Regel von einem "Vermittlungssystem" von einem binären Format in ein Flat-File-format umgewandelt.
CDRs werden in der Regel in einem Format kodiert, das einem Standard namens ASN.1 (Abstract Syntax Notation One) entspricht. ASN.1 ist ein flexibles Rahmenwerk für die Darstellung von Datenstrukturen in Telekommunikations- und Computernetzwerken, das in gewissem Umfang auch für Fahrzeugverkehrs- und Finanztransaktionsprotokolle verwendet wird. Ein Beispiel für ein standardisiertes ASN.1-Schema ist TAP3, dem viele CDRs folgen.
Flat CDRs werden von nachgelagerten Abrechnungs- und Analyseanwendungen verwendet, die diese Daten nutzen müssen. Voracity und die meisten Datenintegrations- (ETL) und Telco Application Service Provider (ASP)-Operationen sind in der Tat auf Mediation angewiesen, um die Daten zunächst zu konvertieren und anzureichern, da sie die rohen, binären ASN.1-Formate nicht selbst verarbeiten können. Der Grund dafür ist, dass ASN.1 darauf ausgelegt ist, maschinell erzeugte Daten für die Übermittlung an einen unspezifischen, nachgeschalteten Prozessor streng zu kodieren. Die Vermittlung ist notwendig, weil die Prozessoren unbekannt sind und weil die Datensätze strukturiert, mit Makros versehen und nicht für den Menschen lesbar sind.
In Rohform können CDR-Daten im Allgemeinen mehr als 700 Felder enthalten, die im tatsächlichen Laufzeitstrom erscheinen können oder auch nicht. Aber auch hier sind die Zeichenketten und Werte in Oktetten kodiert, die für Menschen nicht lesbar sind.
Bis jetzt! CoSort bietet die direkte Unterstützung für die Verarbeitung jeder ASN.1 kodierten Datei im Sort Control Language (SortCL) Datenmanipulationsprogramm des Unternehmens. Dies ermöglicht SortCL-kompatiblen Programmbenutzern (in Voracity, CoSort, FieldShield, NextForm und RowGen), Daten wie native ASN.1 CDRs direkt zur Laufzeit zu verarbeiten – ohne vorherige Vermittlung.
Alle technischen Detals sind hier im Blog von IRI zu finden, wir helfen Ihnen gerne bei Fragen!
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❌ Commvault ❌ Oracle Datenbank via Commvault klonen und mit Datenmaskierung sofort schützen ❗
Nachdem Sie eine Oracle-Datenbank geklont haben, können Sie die Commvault-Software mit unserer Datenmaskierung via Plug-In ausführen lassen. Die Commvault-Software ist bei unserem IRI FieldShield integriert. Die Anleitung finden Sie direkt bei Commvault V11 Service Pack 17 unter: "Configuring Third-Party Data Masking for Oracle Database Clones"
Was ist FieldShield? IRI FieldShield® ist eine leistungsstarke und kostengünstige Software zur Datenerkennung und –maskierung von PII in strukturierten und semistrukturierten Quellen, groß und klein. Die FieldShield-Dienstprogramme in Eclipse dienen zur Profilierung und De-Identifizierung von Daten im Ruhezustand (statische Datenmaskierung) und das FieldShield SDK wird zur Sicherung von Daten in Bewegung (dynamische Datenmaskierung) verwendet.
Zusätzlich lassen sich die verwandten Produkte IRI CellShield (für PII-Schutz in Excel) und IRI DarkShield (für den Schutz von/in Dark Data wie unstrukturierte Text-, Dokumenten- und Bilddateien) zusammen mit FieldShield ebenfalls kostenlos in den Abonnements der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform integrieren.
Was macht FieldShield? FieldShield klassifiziert, durchsucht und schützt Feldwerte in DBs und Flat-Files mit den branchenweit umfangreichsten Funktionen zur Datenmaskierung und Anonymisierung. FieldShield misst statistisch die Wahrscheinlichkeit, dass Quasi-Identifikatoren jemanden neu identifizieren können. Und FieldShield erstellt umfangreiche Audit-Protokolle zur Überprüfung der Compliance!
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❌ Push von Splunk ❌ Datenverarbeitung vor der Indizierung in Splunk für höhere Leistung mit Datenmaskierung für End-to-End Datenschutz ❗
Der Vorteil ist ein nahtloser, gleichzeitiger operativer Daten-zu-Informationsfluss von der schnellen Vorbereitung und dem Schutz großer und kleiner Datenquellen durch Voracity bis hin zu den leistungsstarken Visualisierungen und dem adaptiven Response-Framework von Splunk.
In einem einzigen Durchgang durch mehrere Eingaben können Voracity-Jobs Daten für Analysen transformieren, filtern, bereinigen, neu formatieren und in ein Stadium (Wrangling) bringen und die darin enthaltenen PII für Compliance- und Datenverletzungen zu de-identifizieren!
Die Anwendung nimmt Daten, die von IRI-Jobs erzeugt werden die in den 4GL (*.cl)-Job-Skripten von "SortCL"-kompatiblen Produkten in Voracity definiert sind – einschließlich CoSort, NextForm, FieldShield und RowGen – und indexiert deren Ergebnisse automatisch in festgelegten Intervallen in Splunk.
Diese IRI-App für Splunk ist auch in der Lage, zusätzliche Befehlszeilenargumente auszuführen, die diesen Jobs zur Verfügung stehen, wie z.B. /WARNINGSON, /STATISTICS und zusätzliche /OUTFILE-Ziele.
Splunk ist ein robustes Analysetool für eine Vielzahl von Datenquellen. Splunk kann jedoch keine Dark Data auf umfassende Weise aufnehmen und es fehlt ihm an den Datenschutzfunktionen, die Compliance-orientierte Datenwissenschaftler benötigen. Mit IRI-Software und solchen Splunk-Kombinationen wie diesen können Sie noch viel mehr tun:
1. Splunk sofort mit vorbereiteten und geschützten Daten indizieren: Mit dem neuen IRI-Add-on für Splunk können Sie die extrem schnellen Datenaufbereitungs– und Schutzfunktionen von IRI Voracity aus Splunk heraus nutzen. Integrieren und maskieren Sie Rohdatensätze in einer Vielzahl von Formaten, um sie sofort über den Speicher in Splunk-Indizes zu übertragen.
2. Unstrukturierte Datensätze für Splunk vorbereiten: Der Dark Data Discovery Wizard in der IRI Workbench GUI kann Daten in MS Office Dokumenten, E-Mail Repositories und .pdf,.rtf und.xml Dateien auf einmal suchen und strukturieren. Es kann auch forensische Metadaten über jede Datenquelle mit einem Element entdecken, das dem Suchmuster des Benutzers entspricht.
Die resultierende Flat-File enthält alle Daten (und optionale Metadaten), die Splunk leicht indizieren kann…. und sogar in der gleichen GUI mit Ihren Datenaufbereitungs- und Verwaltungsaktivitäten anzeigen kann, siehe weitere Details in unserem Blog hier.
3. Schutz der Daten für Splunk, mit oder ohne Reversibilität: Splunk hat eine Reihe von Datenverschlüsselungsszenarien identifiziert, bietet aber nicht die formaterhaltende Verschlüsselung von IRI FieldShield (einzeln verfügbar in der gleichen GUI oder als Teil eines Voracity-Abonnements), die Realismus bei der Dateneingabe oder referentielle Integrität bei der Datenabgabe gewährleistet. Verwenden Sie das IRI-Add-on für Splunk, um ein FieldShield (od er IRI RowGen Testdatengenerierung) Job-Skript auszuführen, um diese Daten in Splunk zu indizieren, wenn sie geschützt (oder produziert) sind.
Da sich die Datenschutzfunktionen von IRI auf Feldebene befinden, sind sie sicherer; wenn (im Gegensatz zu Splunk) ein Verschlüsselungscode offenbart wird, sind andere Felder mit anderen Schlüsseln oder Algorithmen noch sicher, siehe mehr Details in unserem Blog hier.
4. Senden Sie die Protokolle der IRI-Datensicherheitssoftware an Splunk: Darüber hinaus können alle statischen IRI-Datenmaskierungsprodukte – FieldShield, DarkShield und CellShield EE – Audit-Trail-Ausgaben erzeugen, die für Spunk Enterprise Security (ES) SIEM/SOC-Umgebungen geeignet sind. Dazu gehört auch die Möglichkeit, adaptive Antworten und Splunk Phantom Playbooks zu erstellen, um direkt auf die identifizierten Daten einzuwirken.
In diesem Blog-Artikel unseres Partners finden Sie ein Beispiel für Splunk ES, das die DarkShield Dark Data Suche und das Maskieren von Logs visualisiert!
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❌ Push von Adabas und Natural ❌ 6x schnellere Datentransformation via Plug’n’Play Sort für nahtlose Prozessbeschleunigung ❗
NATURAL Sort-Ersatz: Der Schnellerer Weg, um große Datensätze direkt zu sortieren!
IRI CoSort enthält eine Plug’n’Play-Sortierbibliothek für Benutzer von Natural unter Unix. Ohne Benutzereingriff und einen einfachen Makefile-Link kann die CoSort Engine in Natural bis zu sechsmal schneller sortieren als die native Sortierung. Eine vollständige Anleitung zur Verwendung von CoSort und einer externen Sortierung finden Sie in der Installationsdokumentation der Software AG Natural unter "Re-Linking a Natural Nucleus".
CoSort erschwingliche, bequeme und schnellere Möglichkeit zur Verarbeitung und Berichterstattung großer Dateien, während Sie große Arbeitsdateien von und nach Natural beschaffen und gezielt einsetzen. Schließlich kann es erforderlich sein, dass CoSort Daten in Adabas-Quellen und -Zielen manipuliert, maskiert, repliziert, von ihnen berichtet oder anderweitig damit arbeitet!
Zusätzlich zu diesem Drop-In-Sortierersatz kann das Datei-Transformations- und Berichtsprogramm SortCL von CoSort direkt aus Natural aufgerufen werden: CALL shcmd $COSORT_HOME/bin/sortcl /spec=job.scl wobei die /INFILE(s) in und /OUTFILE(s) von SortCL natürliche Arbeitsdateien sein können. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität beim Entladen von hochvolumigen Dateibearbeitungen und bei der Neuformatierung von Aufträgen nach SortCL. SortCL-Funktionen schützen auch gefährdete Felddaten.
CoSort und Natural werden auch in der von Tetrad Systems entwickelten Legacy-Anwendungsumgebung "Operational Processing for Unix" (OPX) eingesetzt. OPX lässt sich problemlos in die Tools der Software AG Natural integrieren und verfügt über eine SORT-Wrapper-Schnittstelle zu CoSort, um die JCL-Sortierfunktionalität neu zu hosten und zu erweitern.
CoSort und seine metadatenfähigen Produkte IRI NextForm für Daten- und Datenbankmigration, Replikation und Reporting und IRI FieldShield zur Datenmaskierung, Verschlüsselung und anderen Schutzmaßnahmen auf Feldebene können nun auch über Partnertreiber direkt mit Daten in Adabas-Repositories in der grafischen IDE der IRI Workbench, die auf Eclipse™ basiert, verarbeiten.
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❌ Excel für BI ❌ Schnellere Datenverarbeitung von einem oder mehreren Excel-Arbeitsblättern zusammen mit Tabellen, Flat-Files und Streaming-Daten ❗
- IRI CoSort, für schnelles Sortieren, Umwandeln und Berichten
- IRI NextForm, für Mapping, Migration und Replikation
- IRI RowGen, für die zufällige Auswahl oder Generierung von realistischen Testdaten
- IRI FieldShield, für die Maskierung sensibler Daten
- IRI Voracity, für alle oben genannten Funktionen sowie für ETL, Datenbereinigung und -aufbereitung für Analysezwecke
und zum Zurückschreiben der resultierenden Daten in diese oder andere Ziele, einschließlich eines oder mehrerer Blätter.
Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Operationen und die Syntax des SortCL-Programms, das mit IRI CoSort Version 10.5 eingeführt wurde, um Excel-Daten in den alten und neuen Microsoft-Tabellenkalkulationsdateiformaten direkt zu verarbeiten.
Im nächsten Artikel dieser vierteiligen Serie werden wir uns mit der Verwendung dieser Jobskripte zur Verarbeitung von XLS- und XLSX-Dateien befassen und anhand von Beispielen verschiedene Anwendungsfälle, Datentypen und -orte sowie die Syntaxoptionen für unterschiedliche Szenarien vorstellen.
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❌ Testdaten für CI/CD ❌ Sichere, realistische Testdaten in einer CICD-Pipeline erstellen und verwenden ❗
Das Wachstum von DevOps: DevOps ist ein Begriff, den viele, wenn nicht sogar alle von uns gehört haben, wenn es um die neuesten Trends und Bewegungen in der Technologiebranche geht. DevOps kombiniert die Softwareentwicklung (Dev) und den IT-Betrieb (Ops), um den Lebenszyklus der Systementwicklung zu beschleunigen und eine kontinuierliche Bereitstellung qualitativ hochwertiger Software zu gewährleisten.
DevOps-Prozesse sind ein integraler Bestandteil des Produktlebenszyklus-Managements für große Unternehmen, die neue Versionen von Quellcode freigeben. So stellt Amazon beispielsweise alle 11,7 Sekunden Code für die Produktion bereit, Netflix stellt tausende Male pro Tag bereit, und Fidelity spart mit seinem neuen Release-Framework 2,3 Millionen US-Dollar pro Jahr.
Ein gängiges Beispiel aus der Praxis für DevOps CI/CD sind die häufigen, iterativen Bereitstellungen von APIs (Application Programming Interface). In den letzten Jahren sind APIs für das Wachstum und den Umsatz von Unternehmen entscheidend geworden. Salesforce erzielt 50 % seines Umsatzes über APIs, Expedia 90 % und eBay 60 %.
Was ist CI/CD? In DevOps steht CI/CD für Continuous Integration und Continuous Delivery/Continuous Deployment.
Die Phasen von CI/CD können folgendermaßen erklärt werden:
- Continuous Integration ist die Methode, mit der Softwareentwickler regelmäßig iterative Codeänderungen in einem Repository bereitstellen. Ein CI-Dienst erstellt dann automatisch die neuen Änderungen im Repository und führt entsprechende Tests durch.
- Continuous Delivery beginnt nach CI. Der Code wird in einer Test- oder Produktionsumgebung bereitgestellt. In dieser Phase können automatisierte Tests durchgeführt werden. Wenn alle Tests erfolgreich sind, kann der Code manuell zur Aktualisierung in der Produktionsumgebung freigegeben werden.
- Continuous Deployment unterscheidet sich von Continuous Delivery dadurch, dass die Bereitstellung für die Produktion ohne manuelle Freigabe erfolgt.
Zusammenfassung des Verfahrens: In diesem Artikel wurde gezeigt, wie die Ausführung von IRI-Aufträgen zur Erzeugung von Testdaten aus einer GitLab CI/CD-Pipeline automatisiert werden kann. Mit SSH können alle IRI-Auftragsskripte, die über die Befehlszeile ausgeführt werden können, von der Pipeline aus ausgeführt werden.
IRI RowGen-Aufträge synthetisieren Testdaten, während echte Daten von unsicheren Umgebungen ferngehalten werden. Alternativ dazu finden und maskieren IRI FieldShield-Auftragsskripte sensible Daten auf Feldebene, so dass viele echte Daten, die aus Produktionsumgebungen kopiert wurden, sicher in Testumgebungen verwendet werden können.
Die IRI-Jobskripte in dieser Demonstration lieferten sichere Daten für Tests nach der Bereitstellung. Die in dieser Demonstration eingesetzte API würde später diese neu generierten Datenzeilen aus der AWS-Testdatenbank (DATASOURCE1) als Teil des Testprozesses nach der Bereitstellung abrufen.
Wenn GitLab nichts für Sie ist, gibt es zahlreiche Alternativen für CI/CD-Pipelines, die IRI-Job-Skripte auf ähnliche Weise ausführen können. Auch wenn sich die Syntax leicht unterscheidet, unterstützen Amazon CodePipeline, Azure DevOps, BitBucket Pipelines & Bamboo, CircleCI, GitHub Actions, Jenkins und Travis CI Pipelines alle SSH.
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❌ Datenschutz in NoSQL ❌ Automatische Datenmaskierung von sensiblen Informationen in Elasticsearch wie CSV- oder JSON-Dateien ❗
Würden jedoch alle PII oder andere sensible Informationen in diesen DBs maskiert, wären erfolgreiche Hacks und Entwicklungskopien unter Umständen unproblematisch. Der Zweck von IRI DarkShield ist es, diese Informationen in der Produktion oder im Test mit Hilfe von Anonymisierungsfunktionen, die dem Datenschutzrecht entsprechen, zu sperren.
Der Such- und Maskenassistent Elasticsearch in der grafischen IDE der IRI-Workbench für IRI DarkShield verwendet die gleichen Werkzeuge wie die in diesem Artikel beschriebenen MongoDB- und Cassandra-Konnektoren. Dieser Assistent kann verwendet werden, um PII und andere sensible Informationen in Elasticsearch-Sammlungen zu klassifizieren, zu lokalisieren und zu de-identifizieren oder zu löschen und um Such- und Prüfergebnisse zu erzeugen.
Wenn Sie keinen Elasticsearch-Cluster haben mit dem Sie sich verbinden können, können Sie einfach einen lokalen Cluster erstellen, indem Sie Elasticsearch von hier herunterladen und der Anleitung folgen.
Für unsere Demonstration dieses Assistenten verwenden wir einen einzelnen Index, der "customers" auf einem lokal gehosteten Cluster genannt wird. Dieser Index speichert grundlegende Kundeninformationen, die normalerweise in einem Konto zu sehen wären und ein reichhaltiges Ziel für Vergehen darstellen. Dazu gehören: E-Mail, Name und Telefonnummer.
Sehen Sie im Blog-Artikel alle weiteren Details zum Set-Up und zur PII-Suche und Maskierung.
Lokaler & Cloud-Schutz: Egal, ob die PII auf Ihrem Desktop, in S3 oder an einem beliebigen Ort in Ihrem Netzwerk liegen, DarkShield schützt sie. DarkShield findet und maskiert sensible Informationen in mehreren unstrukturierten DB- und Dateiformaten in mehreren Silos gleichzeitig.
Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.
Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.
JET-Software entwickelt und vertreibt seit 1986 Software für die Datenverarbeitung für gängige Betriebssysteme wie BS2000/OSD, z/OS, z/VSE, UNIX & Derivate, Linux und Windows. Benötigte Portierungen werden bei Bedarf realisiert.
Wir unterstützen weltweit über 20.000 Installationen. Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.
JET-Software
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
Telefax: +49 (6073) 711-405
https://www.jet-software.com
Telefon: 06073-711403
Fax: 06073-711405
E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
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❌ Schnelle Datentransformation ❌ Wachsendes Data Warehouse bewältigen = ohne zusätzlicher Hardware, Spark oder Hadoop ❗
- eine teure Parallelverarbeitungs-Edition
- Entnahme von Datenbank- oder Systemressourcen von Dritten
- eine komplexe, schwer zu wartende Hadoop-Umgebung
- eine 6 oder 7-stellige Hardware-Appliance oder Server-Upgrades
- das Problem auf eine noch teurere Datenbank zu übertragen
Es sind die großen Sortier-, Joint- und Aggregationsaufträge, die zu lange dauern können. Auch nachfolgende Aufgaben wie das Laden, Analysieren oder BI-Displays leiden. Und diese E-, T- und L-Schritte werden typischerweise in separaten Schritten, I/O-Durchgängen, Produkten oder ständig wechselnden Cloud-Konfigurationen durchgeführt.
Lösungen: Wenn Sie andere ETL- oder ELT-Software verwenden, können IRI-Extraktions- und Transformationsprogramme wie FACT oder CoSort – oder die IRI Voracity ETL- und Datenmanagement-Plattform, die sie unterstützt – innerhalb anderer ETL-Tools ausgeführt werden, die auf Unix-, Linux- oder Windows-Hardware laufen.
Optimieren Sie Sortier-, Joint- und Aggregationstransformationen in Inormatica, DataStage, Talend, Pentaho, ODI und anderen Tools mit der SortCL-Engine im CoSort Produkt oder der Voracity-Plattform. Viele SortCL-Aufträge können auch nahtlos in Hadoop ausgeführt werden und werden mit anderen Tools auf API- oder Skriptebene aufgerufen, z.B. in Kalido, ETI, Software AG Natural, SAS und TeraStream.
Verwenden Sie die Metadaten und Workflows die Sie haben und rufen Sie die IRI-Software einfach von Ihrem Tool aus auf, um die Geschwindigkeit zu erhöhen und/oder Entladen, Datentransformationen und Operationen wie:
- Sortierungen
- Joins
- Aggregate
- Lookups
- Perl-kompatible reguläre Ausdrücke
- Datentyp- und Dateiformatkonvertierungen
- Feld-/Spaltenverschlüsselung und Maskierung
- Detail-, Delta- (CDC) und Summenberichte
- Pivoting von Zeilen und Spalten
- Slowly Changing Dimensions
- Generierung von Testdaten
Sie können IRI-Jobs auch von der Shell aus (als Batch-Ausführung oder ETL-Tool-Befehl) über API oder Eclipse GUI aufrufen und Daten bei Bedarf über Dateien, Pipelines oder Prozeduren hin und her fließen lassen. In der GUI-Umgebung der IRI Workbench können Sie die einzelnen Job-Spezifikationen oder komplette ELT- oder ELT-Flüsse erstellen, die CoSort (und FACT) mit Ihren Quellen und Zielen verbinden.
Erwin (AnalytiX DS) und Meta Integration Model Bridge (MIMB) Software oder Dienste können auch Metadaten, die in gängigen ETL-Tools (wie Informatica’s.xml und DataStage.dsx Repositories) definiert sind in gleichwertige Voracity-Daten- (und/oder Job-) Spezifikationen konvertieren, wenn Sie diese Mappings in Voracity umplatzieren möchten um Geld und Zeit zu sparen. Diese automatische Metadatenreplikation bewahrt Ihre bestehenden Designinvestitionen, erleichtert die Schaffung von Arbeitsplätzen und reduziert die Migrationskosten.
Kontaktieren Sie uns gerne für einen gezielten Benchmark von Ihrer benutzerdefinierten Umgebung!
Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.
Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.
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Wir unterstützen weltweit über 20.000 Installationen. Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.
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❌ Cubeware ❌ Push von Datenintegration und optional GDPR-anonymisierte Daten für BI-Analysen in Cubeware Cockpit ❗
In früheren Artikeln im Business Intelligence (BI)-Abschnitt haben wir beschrieben, wie der Umgang mit Daten mit der SortCL-Engine im Datenmanipulationsprodukt IRI CoSort und der Datenverwaltungsplattform Voracity die Zeit bis zur Datenvisualisierung und damit zu verwertbaren Erkenntnissen in BI-Tools verkürzt. In diesem Artikel werden die Vorteile des Data Wranglings hervorgehoben, die Voracity für Analysen in der Cubeware-Plattform bietet.
Voracity ist zwar sehr schnell im Umgang mit Daten und verfügt über ein breites Spektrum an Datenmanipulations- und Datenschutzfunktionen, es fehlt jedoch ein Onboard-Visualisierungs- und Dashboarding-Tool. Hier kommt Cubeware ins Spiel. Umgekehrt steigert Voracity für Anwender von Cubeware Software den Wert ihres Importer-Prozesses durch schnelle, konsolidierte Datentransformation, Bereinigung und Maskierung.
Cubeware bietet mit dem Importer ein grafisches ETL-Tool zur Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellsystemen mit umfassenden Transformationsprozessen an, das viele Funktionalitäten mit Voracity gemeinsam hat.
Warum brauche ich dann Voracity? Für mehr Geschwindigkeit bei der Vorbereitung von großen Big Data Dateien, zusätzliche Datenqualitätsmerkmale und datenzentrische Sicherheitsfunktionen (PII-Klassifizierung, Discovery und Maskierung) zur Einhaltung der GDPR etc.
Zunächst verwendet Voracity die SortCL-Engine, um Daten schneller zu integrieren und zu verarbeiten als der Cubeware Importer und die meisten ETL-Tools auf dem Markt. SortCL ist ein schnelles, aufgabenkonsolidierendes Datenverarbeitungsprogramm für strukturierte und halbstrukturierte Quellen, das Speicher, Threads und E/A optimiert. Es läuft auf Windows- und Linux/Unix-Befehlszeilen lokal oder in der Cloud.
SortCL-Jobs werden in einfachen 4GL-Job-Skripten spezifiziert, die auch in einer freien grafischen IDE namens IRI Workbench, die auf Eclipse™ basiert, entworfen und verwaltet werden können. SortCL-Programme sind nicht nur leicht verständlich, sondern unterstützen auch eine Vielzahl von Datenmanipulations-, Mapping-, Munging-, Maskierungs- und Mining-Funktionen für Hunderte von Anwendungsfällen in den Bereichen Datenverarbeitung, Schutz, Prototyping und Präsentation.
SortCL kann Voracity eine Vielzahl von Datenqualitätsfunktionen unterstützen! Die Datenvalidierungsfunktionen können die Datenqualität verbessern, z. B. durch die Schaffung von Bedingungen zum Testen auf leere Werte, groß- oder kleingeschriebene Werte, alphabetische und numerische Werte, druckbare Werte und vieles mehr. Es kann auch Datensätze filtern, die bestimmte Bedingungen, Bereiche oder Mengenschwellen erfüllen. GDPR-Konformität kann durch SortCL-unterstützte Daten-‚Schilde‘ erreicht werden, die PII wie Löschung, Verschlüsselung, Schwärzung und Pseudonymisierung usw. maskieren.
Vor allem aber können alle oben genannten Aktivitäten, die mit ETL, Datenqualität und Maskierung zu tun haben, gleichzeitig und im selben Job-Skript und E/A-Durchlauf durchgeführt werden, was zu einer erheblichen Zeitersparnis bei der Entwicklung und Ausführung von Jobs führt. SortCL kann auch benutzerdefinierte 2D-Detail- und Zusammenfassungsberichte erstellen, um einen schnellen Überblick über die Daten zu bieten und sicherzustellen, dass alles korrekt erscheint, bevor Cockpit mit den Übergaben gefüttert wird, die es für die schnelle Anzeige benötigt.
Fazit: Der größte Vorteil von Voracity ist die schnelle und robuste Verarbeitung von Flat-Files. Wenn es in der Lage ist, einen großen Prozentsatz von Datensätzen aus einer sehr großen Datei herauszufiltern, kann sein SortCL-Programm einen schnellen Datentransfer von Datei zu Datenbank ermöglichen. Datentransformation, Validierung, Bereinigung, Maskierung und Neuformatierung sind alles unterstützte Funktionen, die in einem SortCL-Skript und E/A-Durchlauf kombiniert werden können.
Im Allgemeinen würden SortCL-Skripte von Datei zu Datenbank beim Schreiben einer großen Anzahl von Datensätzen in die Datenbank zu langsameren Ergebnissen führen als Cubeware. SortCL kann jedoch die Eingabe von Flat-Files schneller verarbeiten und sie dann auf viel kleinere Untermengen von Datensätzen filtern, die für eine Datenbank gebunden sind.
Beim Lesen aus einer Datenbank und beim Schreiben in eine Flat-File kann die SortCL-Engine einige Geschwindigkeitsvorteile bieten. Ein von Cubeware zur Verfügung gestellter Benchmark ergab einen Durchschnitt von 5m:32s, um ähnliche Filterungen und Transformationen durchzuführen, die SortCL in 2m:11s durchführte. Die Eingabe für diesen Benchmark war Microsoft SQL Server, und die Ausgabe war eine durch Semikolon getrennte Textdatei.
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