
❌ TDM mit Windocks-Container ❌ Sichere, konforme und realistische Testdatenbankumgebungen = GDPR-konforme Testdaten ❗
Innovative Routines International (IRI), Inc., ein führender Anbieter von Big Data Management und datenzentrierter Sicherheit, und Windocks, ein führender Anbieter von Datenbank-Containern und -Virtualisierung, haben ein gemeinsam entwickeltes, Container-basiertes Testdaten-Repository angekündigt. Das integrierte "Test Data Repo" liefert in Sekundenschnelle IRI-maskierte, subsettierte oder synthetisierte Datenbank-Images für Softwaretests, QA und andere Unternehmensanforderungen und reduziert gleichzeitig die Kosten für die Entwicklungs-/Testinfrastruktur um durchschnittlich 50 bis 70 %.
Container werden in DevOps-Prozessen bevorzugt eingesetzt!
Die IRI-Windocks-Lösung nutzt die Geschwindigkeit und Sicherheit von Containern für das Testdatenmanagement. Das IRI-Windocks Testdaten-Repo bietet sichere testfertige Datenbank-Klone auf Abruf, für Container, konventionelle Instanzen und Workstations, on-premise oder in der Cloud.
Datenbank-Subsetting, PII-Maskierung mit IRI FieldShield oder Testdatensynthese mit IRI RowGen werden in der Datenmanagement-Plattform IRI Voracity durchgeführt. Passende Assistenten in einer gemeinsamen Eclipse-IDE (IRI Workbench) fragen die Jobdefinitionen der Benutzer ab und serialisieren die Konfigurationen in explizite Task- oder Batch-Skripte, die Windocks vor, während oder nach dem Klonen ausführen kann.
Die Testdaten-Repos enthalten die IRI-gesicherten Daten in realistischen und referenziell korrekten Abbildern, die von einer einzelnen Datenbank bis hin zu einer Vielzahl von Datenbanken skalieren können. Windocks sichert diese Datenbankklone zusätzlich mit rollenbasierten Zugriffskontrollen und Audit-Protokollen.
Die gemeinsame Lösung kann innerhalb von Minuten in den wichtigsten Public Clouds und mit Software-Downloads für den On-Premise-Einsatz pilotiert werden. Kunden erzielen im Durchschnitt eine 50- bis 70-prozentige Reduzierung der Kosten für die Testdateninfrastruktur, wobei bis zu 100 Datenbankumgebungen auf einer einzigen VM betrieben werden können, die jeweils weniger als 40 MB verbrauchen.
"In der Softwareentwicklung werden heute Container, APIs und Microservices eingesetzt, um ein neues Maß an Automatisierung und Effizienz bei der Softwarebereitstellung zu erreichen", sagt David Friedland, Senior Vice President von IRI. "Unsere Partnerschaft mit Windocks bietet das gleiche Maß an Effizienz im Testdatenmanagement, und das mit einer offenen, erschwinglichen und einfach zu implementierenden Lösung."
"Unternehmen befassen sich zunehmend mit Datensicherheit und Testdatenautomatisierung im selben Projekt. Windocks freut sich, mit IRI zusammenzuarbeiten, um diese kombinierten Anforderungen zu erfüllen", sagt Paul Stanton, Windocks-Mitbegründer und Vice President. "Unser gemeinsames Testdaten-Repo bietet Unternehmen eine einzigartig erschwingliche, branchenführende Lösung für sichere On-Demand-Datenbanken, die sich für Tests und andere Nicht-Produktionsszenarien eignen."
Hier finden Sie die technischen Details und die Anmeldung zum Pilotprojekt!
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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❌ RPC API für Datenschutz ❌ Sichere Datenmaskierung von unstrukturierten Streams (aka Datenströme) und Dateien ❗
IRI DarkShield Version 4 verfügt über ein Remote Procedure Call (RPC) Application Programming Interface (API) für die Suche und Maskierung von unstrukturiertem Text. Die API ermöglicht die Verwendung von DarkShields Suchmatchern und Maskierungsregeln außerhalb des Kontexts von Dateien.
Diese "Basis-API" ist auch die zugrundeliegende Technologie, die von der DarkShield Files API verwendet wird, um Such- und Maskierungsoperationen speziell in Freiformtext, CSV/TSV, JSON/XML, PDF und Bilddateien durchzuführen.
Die DarkShield-API ist als Plugin auf der IRI Web Services Plattform (Codename Plankton) aufgebaut, so dass der Benutzer selbst entscheiden kann, welche Dienste er benötigt, während er die gleichen Hosting-, Konfigurations- und Protokollierungsfunktionen nutzt, die über die Plattform bereitgestellt werden.
Dieser Artikel behandelt die wichtigsten Such- und Maskierungsfunktionen der API und enthält einige Beispiele!
Die DarkShield RPC-API ist durch ein OpenAPI-Dokument dokumentiert, eine json/yaml-basierte deklarative Spezifikation der verschiedenen von der API unterstützten Endpunkte, der Schemata der Request-Payloads und der erwarteten Antworten, sowie Beispiele, die gegen jeden Endpunkt ausgeführt werden können.
Die in diesem Artikel verwendeten Screenshots sind HTML-gerenderte Ansichten des OpenAPI-Dokuments von DarkShield. Standardmäßig verwenden alle Plankton-Dienste Swagger-UI, um die OpenAPI-Dokumente unter dem Endpunkt /docs zu rendern, was eine nützliche Schnittstelle für die Ausführung von Beispielen darstellt.
In einigen Fällen werden wir auch Redoc-gerenderte Versionen zeigen, um die Übersichtlichkeit zu erhöhen (bestimmte OpenAPI V3-Konzepte wie Diskriminatoren werden in Swagger-UI nicht richtig modelliert).
Für die dateibasierte Suche und Maskierung stellen wir ein zusätzliches Plugin zur Verfügung, die IRI DarkShield Files API. Das Dateien-Plugin verwendet dieselben Such- und Abgleichkontexte, die in der in diesem Artikel besprochenen Basis-API definiert sind. Daher empfehlen wir, dass Sie zuerst diesen Artikel lesen, bevor Sie mit dem Dateien-Artikel fortfahren.
Alle weiteren Details wie Ausführen der API, Erstellen von Suchkontexten, Suchabgleiche, Text durchsuchen, Erstellen von Maskenkontexten, Regel-Abgleicher, Regeln maskieren, Text maskieren und Suchen und Maskieren von Text sind hier im Blog-Artikel zu finden!
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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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❌ Microsoft SharePoint ❌ Zugriff auf Daten in SharePoint-Verzeichnissen/Directories für Datenmanagement und Datenschutz ❗
In diesem Artikel wird erklärt, wie man sich mit SharePoint-Sites verbindet und Daten von SharePoint-Sites – unter Verwendung des Dateisystems über OneDrive – für Operationen in IRI Workbench-unterstützter Datenmanagement-Software verwendet. Diese Software umfasst die IRI Voracity-Plattform und ihre Komponentenprodukte: CoSort, NextForm, RowGen, FieldShield, DarkShield und CellShield EE.
Die IRI-Softwareprodukte für Datenmanagement und -schutz arbeiten mit einer Vielzahl von Datenquellen und -formaten. Der Zugriff auf Daten in SharePoint-Verzeichnissen war jedoch bisher unmöglich, da diese Dateien online gehostet werden.
Genauer gesagt gab es keine Möglichkeit auf sie zuzugreifen, ohne sie in das Dateisystem herunterzuladen, es sei denn, die Dateidaten wurden gestreamt. Das schloss die Manipulation von Daten in Dateiformaten wie .XLSX, dem mittlerweile weit verbreiteten Format von Microsoft Excel aus, da Streams von nicht-textuellen Dateiformaten nur schwer direkt im Stream-Format geändert werden können.
Es gibt jedoch eine andere Methode, mit der ein Benutzer direkt vom Dateisystem aus auf Dateien in SharePoint zugreifen kann, während die Synchronisierung mit den Dateien der Online-SharePoint-Site weiterhin sofort erfolgt. Indem man sich in SharePoint anmeldet und auf der Seite "Dokumente" die Schaltfläche "Synchronisieren" auswählt, kann ein OneDrive-Hook zwischen SharePoint eingerichtet werden.
Das bedeutet, dass IRI-Produkte auf alle SharePoint-Webseitendateien zugreifen können, die für die Synchronisierung ausgewählt wurden und diese Daten praktisch in Echtzeit verarbeiten können.
Zu den unterstützten Aktivitäten gehören Datenermittlung, Integration (ETL), Migration, Governance (bereinigen, maskieren, testen) und Analysen.
Die Details dieser Verbindungsmethode werden im Folgenden beschrieben.
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❌ Testdatenmanagement ❌ Eine praktikable und überprüfte TDM-Strategie ist der beste Weg, damit genügend realistische Testdaten zur Verfügung stehen ❗
Testdaten-Management: Für Qualität, Sicherheit und Nutzen!
Wie Ihnen jeder, der mit den Herausforderungen von "healthcare.gov" vertraut ist, bestätigen kann, erfordert die Entwicklung komplexer Anwendungen einen angemessenen Zeitraum für formale Tests und umfassende Testdaten. Je besser und umfangreicher Ihre Testdaten sind, desto zuverlässiger können Ihre neuen Lösungen und Abläufe sein.
Ziel des Testdatenmanagements (TDM) ist es, die Erzeugung von Testdaten zu systematisieren und deren Qualität, Sicherheit und Nutzen zu verbessern. TDM ist zu einem IT-Imperativ geworden. Laut dem InfoSys-Whitepaper "Test Data Management, Enabling Reliable Testing through Realistic Test Data:
"Testteams müssen nicht nur exakte Testmethodiken befolgen, sondern auch die Genauigkeit der Testdaten sicherstellen. Sie müssen auch sicherstellen, dass die Tests die Produktionssituationen korrekt widerspiegeln, sowohl funktional als auch technisch."
Die richtigen Testdatensätze zu haben, ist in vielen Situationen wichtig – zum Beispiel:
- Anwendungen und Softwareprogramme benötigen Daten, mit denen ihre Funktionalität validiert und ihre Kapazität unter Stress getestet werden kann
- Neue Hardware- und Software-Plattformen benötigen konsistente Datensätze zum Benchmarking ihrer Leistung
- Für den Betrieb von sehr großen Datenbanken (VLDB) und Enterprise Data Warehouse (EDW)-Prototypen werden Testdaten benötigt, die die Produktionsstrukturen und -beziehungen beibehalten, um Last- und Abfrageszenarien richtig zu simulieren
Regressionstests in diesen Umgebungen erfordern Testdaten, die:
- bereit sind, an den richtigen Stellen und in den richtigen Formaten
- sicher sind, so dass sie den Datenschutzgesetzen entsprechen
- vollständig sind, d. h. gute, schlechte und ungültige Datenwerte enthalten
- realistisch aussehen und transformationsfähig sind
- groß, für Simulationen von "Big Data"-Anwendungen
- richtig verteilt, um natürliche Vorkommnisse zu reflektieren
- referenziell korrekt, um die Abfrageintegrität zu wahren
Eine praktikable, gut überprüfte TDM-Strategie ist der beste Weg, um sicherzustellen, dass die realistischsten Testdaten zur Verfügung stehen. Die Artikel in dieser Serie umreißen strategische Überlegungen, die den meisten Anwendern dienlich sein werden und verweisen auf Taktiken im IRI RowGen-Paket zur Testdatenerzeugung.
Dies ist der Eröffnungsartikel, dem eine 4-stufige Serie folgt. Klicken Sie hier für den nächsten Artikel, Schritt 1: Zielsetzung und Teambildung
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❌ Splunk Datenverarbeitung ❌ Big Data vor der Indizierung verarbeiten und maskieren für höhere Leistung und 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, u m 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 sowie die IRI Chakra Max Datenbank-Firewall für DAM/DAP und dynamische Datenmaskierung – Audit-Trail-Ausgaben erzeugen, die für Spunk Enterprise Security (ES) SIEM / SOC-Umgebungen geeignet sind.
In dem 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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❌ SAP DB-Inhalte ❌ Big Data Mapping und zusätzliche sichere Datenmaskierung mit Data Munging von SAP HANA-Daten ❗
Es gibt eine Reihe von Performance-Problemen, die mit sehr großen Datenbankumgebungen (VLDB) verbunden sind, einschließlich:
- Suchen, Profilieren und Klassifizieren von Daten
- Anfragebeantwortung
- Extraktion
- Reorgs
- Bulk loads
- Maskierung von Daten (PII)
- Überwachung, Schutz und Auditierung
- Migration und Replikation
- Testen mit großen Datenmengen
Bevor Sie sich für eine neuere DB-Version oder einen neuerer Server, ein DB- oder ELT-Gerät, SSD oder Hadoop, In-Memory-Datenbanken, DB-spezifische Spaltenverschlüsselung, ein Megavendor-Maskierungs- oder TDM-Produkt entscheiden – Probieren Sie die weniger invasiven, kostengünstigeren, weniger komplizierten und bewährten Ansätze von IRI aus!
Die IRI-Softwareprodukte unterstützen alle HANA-Datenbanken mit JDBC- und ODBC-Treibern oder Flat-File-Extrakten und -Importen aus ihrer üblichen, kostenlosen Eclipse-Jobdesign-IDE (IRI Workbench):
- IRI Voracity – die gesamte Datenmanagement-Plattform für Datenerfassung, Integration, Migration, Governance und Analytik. Voracity umfasst auch IRI CoSort, NextForm, FieldShield, DarkShield und RowGen:
- IRI CoSort – für schnelle, vorsortierte Ladungen in HANA sowie externe Datentransformationen und Reports (schneller als SQL)
- IRI NextForm – für die Migration von Daten in Spalten in und aus SAP HANA und anderen Datenquellen
- IRI FieldShield – für die Klassifizierung, Erkennung und Anonymisierung (statische/dynamische Datenmaskierung) von PII in HANA-Tabellen
- IRI DarkShield – für die Klassifizierung, Entdeckung und statische Datenmaskierung von schwimmenden PII in HANA-Spalten
- IRI RowGen – für die Erstellung und Population sicherer, referenzkorrekter, von Grund auf neu generierter HANA-Tabellentestdaten
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❌ Schutz vor Credential Stuffing ❌ Datenpanne schon im Vornherein verhindern, mittels Datenmaskierung von PII, PAN oder PHI ❗
Ungesicherte Daten können den Ruf Ihres Unternehmens schädigen und Millionen von Bußgeldern verursachen. Die preisgekrönte datenzentrische ("Startpunkt") Sicherheitssoftware von IRI hat sich in einer Vielzahl von Umgebungen zur Aufhebung von Verstößen, Einhaltung des Datenschutzes und DevOps (Testdaten) wiederholt bewährt. Verwenden Sie zweckmäßige IRI-Datenschutzprodukte oder die umfassende IRI Voracity-Plattform, um sensible Daten zu finden und zu maskieren – egal in welcher Form und wo sie sich befinden – und um zu beweisen, dass Sie sie geschützt haben.
IRI FieldShield: Finden, klassifizieren, maskieren und risikobehaftete PII über Legacy-Dateien, relationale und NoSQL-Datenbanken, Cloud-Anwendungen usw. mit AES-256 FPE, Hashing, Redaktion, Pseudonymisierung, Tokenisierung usw. Details hier.
IRI CellShield: Finden, Berichten, Maskieren und Überprüfen von PII in einer oder mehreren Excel®-Tabellen auf einmal. Details hier.
IRI DarkShield: Erkennen, Bereitstellen und Löschen vertraulicher Informationen in unstrukturierten Textdateien, PDFs und mehr. Details hier.
Oder Alles integriert in der End-to-End Datenmanagement-Plattform IRI Voracity: Erhalten Sie Datenmaskierung und Testdatenmanagement innerhalb einer umfassenden Datenlebenszyklus-Management-Plattform, die große Datenerfassungs-, Integrations-, Migrations-, Governance- und Analysefunktionen vereint. Zusätzlich zu FieldShield enthält Voracity IRI RowGen, so dass Sie auch intelligente Testdaten von Grund auf für DB/ETL-Prototyping, PII-Fertigung und Anwendungs-Stresstests erstellen können. Details hier.
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❌ MySQL & MariaDB ❌ Schnellere und sichere Datenbank dank bewährter Lösung für zeitaufwendige Probleme ❗
Sie können mit einem oder mehreren dieser zeitaufwendigen Probleme bei der Arbeit mit MySQL konfrontiert werden:
- Datenermittlung: Profilerstellung, Klassifizierung, ERDs
- Be- und Entladen großer Tabellen
- Routinemäßige Versorgungsoperationen (Reorgs)
- Komplexe Abfragen
- Migration oder Replikation
- Maskierung sensibler Daten
- Generierung intelligenter und sicherer Testdaten
Auch spezifische Leistungsdiagnosen und -abstimmungen brauchen Zeit und können andere Benutzer betreffen. Schließlich können gespeicherte SQL-Prozeduren auch ineffizient programmiert werden, erfordern eine Optimierung und dauern dann immer noch zu lange.
Beschleunigen Sie die Entladung: IRI FACT (Fast Extract) zur Beschleunigung der MySQL-Entladung. Verwenden Sie die SQL-Syntax in FACT’s CLI oder GUI, um Tabellendaten in Flat-Files zu übertragen. Geben Sie SELECT * aus der Tabelle an, damit Sie das Entladen nicht mit Kennzeichen wie "distinct", "order by" und "group by" belasten. Aber sobald sich diese Daten in der Flat-File befinden, verwenden Sie das Programm SortCL in IRI CoSort, um die Extrakte viel schneller zu deduplizieren, zu sortieren, zu verbinden, zu gruppieren (und zu berichten)…. parallel, außerhalb der Datenbank.
Beschleunigen Sie die Ladungen: IRI CoSort um Flat-Files für den Massen-BCP-Import vorzusortieren. Erstellen Sie zuerst den geclusterten Index und sortieren Sie die Eingabedateien (auf dem primären Indexschlüssel) vor, um den Schritt mit der Index-Erstellung zu verkürzen. Verwenden Sie die Option "SORTED_DATA" beim Erstellen von Indizes um zu zeigen, dass CoSort die langsamere Sortierung in bcp umgangen hat.
Beschleunigen Sie die Reorgs und Abfragen: Offline Reorg Wizard in der IRI Workbench, um die Kombination der oben genannten schnellen Extraktions-, Sortier- und Rückladevorgänge für klassische (Offline-)MySQL-Reorgs zu kombinieren und zu automatisieren, die die Pflege Ihrer Tabellen in optimaler Abfragereihenfolge erleichtern.
Lagern Sie die SQL-Transformationen aus: IRI CoSort um die Datenbank von Verarbeitungsaufwand zu entlasten. Nutzen Sie die Vorteile von Dateisystem-I/O, Multithreading und der bewährten Datentransformationskraft und Konsolidierung des CoSort SortCL-Programms.
Migrieren und replizieren Sie die Datenbanken: IRI NextForm-Datenbank-Edition um neue Tabellen während der Migration zu und von MySQL zu erwerben, neu abzubilden, neu zu formatieren und zu erstellen/zu füllen. Sie können auch IRI NextForm oder das Programm SortCL in IRI CoSort verwenden, um Daten in MySQL neu zuzuordnen und zu konvertieren, benutzerdefinierte Berichte, Kopien und föderierte Ansichten von Daten zu erstellen.
Maskieren Sie Daten in MySQL-Spalten: IRI FieldShield um sensible Daten in MySQL zu maskieren, wie personenbezogene Daten (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI), wendet FieldShield Maskierung, Verschlüsselung und andere De-Identifizierungsfunktionen auf eine oder mehrere Spalten gleichzeitig an. Verwenden Sie FieldShield, um die Datenschutzgesetze wie HIPAA, PCI DSS, FERPA und GDPR einzuhalten.
Generieren Sie synthetische Testdaten: IRI RowGen um MySQL-Operationen schnell mit sicheren Testdaten zu füllen. RowGen verwendet Ihre Datenmodelle, um die Testdaten für eine gesamte Datenbank mit referentieller Integrität automatisch zu generieren.
In dem Blog unseres Partners IRI finden Sie ausführliche verschiedene technische Artikel!
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: +49 (6073) 711403
Fax: 06073-711405
E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
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❌ Einfache interoperable Metadaten ❌ Versteckte, kryptische und binäre Metadaten in Plattformen für Datenverwaltung sind schwer zu interpretieren ❗
IT- und Datenabteilungen sind auf Metadaten angewiesen, um ihre eigenen Systeme zu verstehen und ihre Tools und Prozesse aufeinander abzustimmen. Einige Tools verwenden jedoch:
- kryptische Metadaten, die nicht leicht verständlich sind
- versteckte Metadaten, so dass sie nicht geändert werden können
- binäre Metadaten, die andere Tools nicht verwenden können
Die Metadaten, die im IRI CoSort-Paket, in der IRI-Voracity-Datenmanagement-(und ETL)-Plattform und ihren zweckmäßigen Teilprodukten (IRI NextForm für befreiende Datenkonvertierung, IRI FieldShield für datenzentrierte Sicherheit und IRI RowGen für synthetische Testdatengenerierung) verwendet werden, befinden sich in einem vertrauten und selbstdokumentierenden 4GL für die Datendefinition, Manipulation (Transformation, Maskierung, Bereinigung, etc.) und Zuordnung (Umformatierung und Reporting) namens SortCL.
Benannt nach seinen Wurzeln im Jahr 1992 nach der "Sort Control Language" von VMS, profitiert SortCL seitdem von der Klarheit, Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Erweiterbarkeit dieser Syntax. Und heute wird die SortCL-Syntax und das Auftragsmanagement in der kostenlosen Eclipse IDE für alle IRI-Produktbenutzer, der IRI Workbench, vollständig unterstützt.
SortCL ermöglicht es Anwendungs-, DW-, Geschäfts- und Data Governance-Teams, Ihre strukturierten Datenquellen, Manipulationen und Berichte in einer einfachen, gemeinsamen Sprache zu beschreiben. SortCL reduziert die Komplexität von Definitionen und die Notwendigkeit einer aufwändigen Metadatenpflege durch eine einfache, gemeinsame Syntax, die in Textdateien und Eclipse verwaltet wird, in der Cloud gemeinsam genutzt werden kann und mit Mapping-Automatisierungs- und Metadatenkonvertierungstechnologien von AnalytiX DS (jetzt Erwin) und MITI (MIMB) kompatibel ist.
SortCL definiert das Layout und die Manipulation Ihrer Datenquellen, Prozesse und Ziele für eine Vielzahl von Anwendungen und IRI-Softwareprodukten. Unabhängig davon, ob Sie IRI-Software verwenden, um Datentransformation, Migration, Schutz oder Reporting durchzuführen, zu beschleunigen und/oder zu kombinieren, SortCL-Metadaten definieren dies.
SortCL-Datendefinitionsdateien (.DDF) definieren die Struktur und das Aussehen von Quelldateien und Datenbanktabellen. SortCL-Spezifikationsdateien (.SCL) oder Jobskripte beziehen sich auf die.DDF-Layouts. .SCL-Dateien verwenden die Quellfeldnamen als symbolische Referenzen für die Manipulation und Zuordnung von Zielfeldern.
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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❌ PII in strukturierten Flat-Files ❌ Sensible personenbezogene Daten automatisch klassifizieren, finden und schützen ❗
Benutzer von PII-Maskierungswerkzeugen wie FieldShield für strukturierte Flat-Files, DarkShield für semi/unstrukturtierte Datenquellen und CellShield für gezielte Datenmaskierung in Microsoft Excel®-Tabellen können ihre Daten katalogisieren und durchsuchen – und Datentransformations- und Schutzfunktionen als Regeln anwenden – unter Verwendung der integrierten Datenklassifizierungsinfrastruktur in ihrer gemeinsamen Front-End-IDE, IRI Workbench, die auf Eclipse™ aufbaut.
Die Multi-Source-Datenerkennungsfunktionen (Suchfunktionen) in IRI Workbench können die von Ihnen definierten Datenklassen nutzen oder Ihnen dabei helfen, Ihren Daten auf der Grundlage Ihrer Suchergebnisse, Geschäftsregeln und/oder Domänenontologien Datenklassen oder Datenklassengruppen zuzuordnen.
Sie können Ihre Datenklassenbibliothek in wiederverwendbaren Feldregeln (z. B. Datenmaskierung) verwenden. Und Sie können diese Regeln auch bei der automatischen Klassifizierung von Daten zuweisen. Diese Funktionen bieten Datenarchitekten und Governance-Teams Komfort, Konsistenz und Compliance-Funktionen. In diesem Artikel finden Sie ein durchgängiges Beispiel für die Verwendung von Datenklassen zum konsistenten Suchen und Maskieren von Daten über mehrere Tabellen in RDB-Schemata.
Dieser Artikel beschreibt, wie Sie diese Klassen definieren können, während mehrere andere im Blog ihre Anwendung in verschiedenen (meist Datenmaskierungs-) Kontexten behandeln. Einen vollständigen Index dieser Artikel finden Sie in diesem Abschnitt der IRI-Software-Selbstlernseite.
Lernen Sie weitere Details hier kennen, wie Sie erst Datenklassen und -gruppen erstellen und via dem "Data Classification Source Wizard" die Daten in Ihren ausgewählten Quellen klassifizieren!
Die Datenklassenzuordnungen verwenden Verweise auf die Datenklassen und Felder, weshalb die Bibliothek neben der Zuordnung selbst auch die Quellen und Datenklassen speichert. Durch das Löschen einer Quelle oder Datenklasse werden auch alle zugehörigen Datenklassen-Maps entfernt, die auf dieses gelöschte Element verweisen. Wenn Sie auf Entfernen klicken, wird eine Warnung angezeigt, um Sie daran zu erinnern. Der Vorgang kann für die anderen enthaltenen Quellen wiederholt werden, und es können jederzeit weitere Quellen hinzugefügt werden.
Die Klassifizierungsergebnisse dieser Bibliothek können nun verwendet werden, um Feldregeln auf diese Datenquellen anzuwenden. Der Vorgang wird im nächsten Artikel über das Anwenden von Feldregeln mithilfe der Klassifizierung erläutert.
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.
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