Autor: Firma JET-Software
❌ Datenbank Performance ❌ Regelmäßiger DB-Reorg für mehr Platz, beste Verfügbarkeit + schnellsten Datenzugriff/Abfrageantwort ❗

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Datenbank Reorgs: Warum sie wichtig sind und was der Unterschied zwischen Online- und Offline-Betrieb ist! Datenbankreorgs werden durchgeführt, um Datenplatz zu sparen und die Effizienz und Leistung der Datenbank zu verbessern. Dieser Artikel erklärt, warum. Im nächsten Artikel wird gezeigt, wie mehrere Tabellen und Datenbanken in Eclipse neu sortiert werden können.

Daten in großen RDBMS-Tabellen werden mit der Zeit fragmentiert. Die Größe der Tabellen und Indizes nimmt zu, wenn die Datensätze auf mehr Datenseiten verteilt werden. Mehr Lesezugriffe auf Seiten und Zeilen in Non-Join-Reihenfolge während der Abfrageausführung verlangsamen die Abfrageantworten. Um den vergeudeten Platz zurückzugewinnen, die Datenbank-Betriebszeit zu verbessern und den Datenzugriff (Abfrageantworten) zu beschleunigen, sollten Sie eine Strategie zur Reorganisation Ihrer Datenbankobjekte in Betracht ziehen. Datenbank-Reorgs bestehen aus zwei Typen von Tabellen-, Index- und Tablespace-Objekten: online (in place) und offline (classic).

Die Online-Datenbank sortiert die Arbeit inkrementell neu, indem Zeilen innerhalb der vorhandenen Tabelle verschoben werden, um die Clusterbildung wieder herzustellen, freien Speicherplatz zurückzugewinnen und Überlaufzeilen zu beseitigen. Objekte sind nur für eine kurze Zeit gegen Ende nicht verfügbar, nicht während der Neulade- und Neuaufbau-Phase, die sich bei großen Objekten in die Länge ziehen kann. Sie ermöglichen es Anwendungen, eine Verbindung zur Datenbank herzustellen, verlangsamen aber oft ihre Leistung und können zu diesem Zeitpunkt Wartezeiten erzeugen.

Die Offline-Datenbankreorgs sind schneller, können aber die Datenbank offline nehmen (wenn das Datenbankreorg-Utility verwendet wird). Bei dieser Methode werden Daten aus der Datenbank in eine Dump-Datei exportiert (Entladen). Die Datenbankobjekte werden auf der Grundlage des Extrakts gesichert und normalerweise neu geordnet (Sortierung). Sie werden dann in denselben Tablespace zurückgeführt (load), wo die Indexes implizit wiederhergestellt werden (rebuild).

Leistungsbewusste DBAs verwenden IRI FACT (Fast Extract) zum Entladen, das eine portable Flat-File erstellt, die (mit IRI CoSort) auf dem primären Indexschlüssel der reorganisierten Tabelle sortiert werden kann!

Mit diesem Ansatz können weitere Transformations- und Berichtsoperationen durchgeführt werden, und die Datenbank bleibt online. Vorab sortierte, direkte Pfadladungen umgehen auch die Sortierung (Overhead) des Datenbank-Laders. All diese Operationen werden im Offline-Reorg-Assistenten der IRI-Workbench automatisiert.

Das Halten einer "Schatten"-Kopie der Daten im Dateisystem für jede Tabelle sollte nicht übermäßig belastend sein, denn sobald die Flat-File sortiert und neu geladen ist, kann sie gelöscht werden. Gleichzeitig ermöglicht die Auslagerung der Reorg-Daten und ihre Verfügbarkeit für CoSort auch die Möglichkeit anderer Verwendungen der Daten, einschließlich Archivierung, Berichterstellung, Schutz und Migration zu anderen Datenbanken, BI-Tools und Anwendungszielen. Der Vorbehalt besteht natürlich darin, dass während des Entladens andere Systembenutzer den Tabellenbereich lesen und aktualisieren können, so dass jegliche Aktualisierungen während dieser Zeit das erneute Laden verpassen und Inkonsistenzen im Ziel erzeugen könnten. Es wird daher empfohlen, Offline-Reorgs durchzuführen, wenn keine Aktualisierungen stattfinden.

IRI bietet eine Offline-Reorg-Lösung an, die hier beschrieben und gezeigt wird.

Weltweite Referenzen:
Seit über 40 Jahren nutzen weltweit Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Lufthansa, Mercedes Benz,.. unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer Referenzen hier mit detaillierten Use Cases.

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 besitzt die Vertriebsrechte für diese Produkte für ganz Deutschland. Hier finden Sie weitere Informationen zu unserem Partner IRI Inc.

Über JET-Software

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.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

JET-Software
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
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❌ Push + Schutz von Microsoft Power BI ❌ 2- bis 20-fache Beschleunigung mit PII-Datenschutz ❗

❌ Push + Schutz von Microsoft Power BI ❌ 2- bis 20-fache Beschleunigung mit PII-Datenschutz ❗

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Die Power von Power BI: Power BI ist ein immer beliebteres Self-Service-Business Intelligence-Tool von Microsoft. Es kann individuell gestaltete Dashboards und Berichte erstellen, die für die Web- oder mobile Darstellung vorbereitet sind. Das Paket ermöglicht es Endanwendern Berichte und Dashboards ohne Unterstützung der IT-Abteilung zu erstellen. Das PC Magazin zeichnete Power BI im Sommer 2018 mit der Editor’s Choice Auszeichnung aus: "für seine beeindruckende Benutzerfreundlichkeit, seine erstklassigen Datenvisualisierungsfunktionen und seine hervorragende Kompatibilität mit anderen Microsoft Office Produkten". Einfache Datenwrangling-Aufträge wie Sortierung und Aggregation vor und nach der Anzeige der Daten können sich jedoch ziehen oder abstürzen, wenn sie mit "großen Datenquellen" versorgt werden.

Power BI mit mehr Power: Wenn Sie mehrere oder hochvolumige Datenquellen erfassen, integrieren, bereinigen oder maskieren müssen, sollten Sie dies außerhalb der BI-Schicht tun! Das Programm SortCL im IRI CoSort Paket oder die Datenmanagement-Plattform IRI Voracity wickelt schnell und kostengünstig große, rohe Datenquellen im Dateisystem (nicht im SQL Server) ab. Durch die Zentralisierung der Vorverarbeitungsarbeit von Sortier-, Joint- und Aggregattransformationen in SortCL wird dieser Overhead aus Power BI entfernt und die Zeit bis zur Anzeige und Einsicht drastisch verkürzt.

Überzeugen Sie sich selbst: Blog > Business Intelligence > Beschleunigung in Power BI

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❌ Push + Schutz von MySQL & MariaDB ❌ Schnellste Un-Loads, Reorgs + Transformationen mit PII-Schutz + sichere Testdaten ❗

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Herausforderungen

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.

Beschleunigung der 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.

Beschleunigung der 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.

Beschleunigung der 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.

SQL-Transformationen auslagern: 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.

Datenbanken migrieren und replizieren: 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.

Daten in MySQL-Spalten maskieren: 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.

Testdaten generieren: 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.

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❌ SAP Sybase DBMS ❌ Datenmigration, Datenbereinigung und Datenmaskierung von Sybase IQ + ASE-Tabellenlisten ❗

❌ SAP Sybase DBMS ❌ Datenmigration, Datenbereinigung und Datenmaskierung von Sybase IQ + ASE-Tabellenlisten ❗

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Als SAP Sybase IQ oder ASE DBA können Sie mit einem oder mehreren dieser Performance- oder Schutzprobleme konfrontiert sein:

  • Entladen und Laden von großen Sybase-Tabellen
  • Langsame Hilfsoperationen (z.B. Reorgs) oder Abfragen
  • Ungeschützte personenbezogene Daten (PII)
  • Lästige Datenbankmigration oder -replikation
  • Generierung von oder Zugriff auf Testdatensätze

Auch spezifische Leistungsdiagnosen und -abstimmungen brauchen Zeit und können andere Benutzer betreffen. Spezielle Tools zur Datenmaskierung und zum Testdatenmanagement sind teuer und zu schwer zu bedienen. Schließlich können gespeicherte SQL-Prozeduren auch ineffizient programmiert werden, müssen optimiert werden und dauern dann immer noch zu lange.

Beschleunigung der Sybase-Entladung: IRI FACT (Fast Extract), um Transaktionstabellen parallel zu Flat Files auszugeben. FACT unterstützt Sybase IQ und ASE, OCS 15 und höher. FACT ist um ein Vielfaches schneller als andere Extraktionsmethoden und wird in der IRI Workbench für den eigenständigen Einsatz oder mit anderen IRI-Operationen wie ETL, Reorg und Migration unterstützt.

Geschwindigkeitstransformationen, Abfragen und Laden von Daten: Verwenden Sie das Programm SortCL im Produkt IRI Cosort oder in der IRI Voracity-Plattform, um die Extrakte parallel zu filtern, zu sortieren, zu verbinden und zu aggregieren. Das Sybase SQL Server Referenzhandbuch empfiehlt eine externe Vorsortierung, um die Indexerstellung beim Laden der Datenbank zu beschleunigen. Mehrere Tabellen, die schnell in der Abfrage-Indexreihenfolge erstellt werden, sollten helfen, Abfragen zu beschleunigen.

Beschleunigung der Sybase-Reorgs: Beschleunigen Sie Reorgs, indem Sie sie offline ausführen, d.h. verwenden Sie das Dateisystem, anstatt die Datenbank zu belasten. Der Offline-DB-Reorganisationsassistent, der den Benutzern von FACT und CoSort (oder der Plattform Voracity) in der IRI Workbench zur Verfügung steht, kombiniert FACT, CoSort und bcp in Batch-Operationen, die Sie innerhalb oder außerhalb der Workbench-GUI planen und ausführen können.

Migration und Replikation von Sybase-Datenbanken: Verschieben Sie Daten in und aus Sybase und anderen Datenquellen mit IRI NextForm DB Edition oder der Plattform Voracity. Führen Sie komplexe ETL-, Change Data Capture– und Replikationsoperationen in Voracity durch.

PII-Maskierung in Sybase: Finden und klassifizieren Sie PII mithilfe integrierter Tools zur Datenerkennung und Profilerstellung. Erstellen Sie dann statische Datenmaskierungsaufträge für Sybase, SAP HANA und andere mit JDBC und ODBC verbundene Quellen mit dem eigenständigen IRI FieldShield-Paket oder der Voracity-Plattform. Sie können auch das Risiko einer erneuten Identifizierung anhand der verbleibenden Quasi-Identifikatoren in Ihrem Datensatz bewerten. Für die dynamische Datenmaskierung rufen Sie die FieldShield-Funktionen im SDK auf.

Generierung & Population von Sybase Testdaten: Um Sybase schnell mit sicheren Testdaten zu füllen, verwenden Sie den hochvolumigen Testdatengenerator IRI RowGen, der mit Hilfe Ihrer Datenmodelle die Testdaten für eine gesamte Datenbank mit referentieller Integrität automatisch generiert und ebenfalls in die Voracity-Plattform integriert ist.

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❌ Synthetische Testdaten + TDM ❌ Schwierige DevOps + DW/DV bewältigen und Big Data + VLDB-Ziele umsetzen ❗

❌ Synthetische Testdaten + TDM ❌ Schwierige DevOps + DW/DV bewältigen und Big Data + VLDB-Ziele umsetzen ❗

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Intelligente und sichere Testdaten synthetisch erstellen und verwalten!

Brauchen Sie einen einfacheren Weg für:

  • Erstellen von Test-DBs mit referentieller Integrität
  • Simulation und Freigabe von Datei- und Berichtslayouts
  • Entwicklung und Stresstest von Anwendungen
  • Benchmarking neuer Hard- und Software
  • Durchführung von Data Warehouse ETL-Tests

mit Ihren Datenmodellen und Metadaten, aber nicht mit Produktionsdaten?

Tabellenansichten, Indexreihenfolgen, Schlüsselbeziehungen sowie Datei- und Berichtsinhalte müssen die Realität widerspiegeln, um beim Testen nützlich zu sein. Das Erzeugen realistischer Werte und Formate mit sicheren Daten in idealen Bereichen – und das Befüllen großer Ziele – kann mit anderen Tools oder Programmen sehr lange dauern.

Wir bieten vier Methoden zur Erzeugung sicherer, intelligenter Testdaten in DBs, Flat-File, semi-strukturierten Dateien und formatierten Berichtszielen:

1. Produktionsdatenmaskierung/Vertauschung via FieldShield oder Voracity

2. DB-Subsetting & Maskierung via FieldShield oder Voracity

3. Synthetische Testdatenerstellung (über Zufallsgenerierung/-auswahl) via RowGen oder Voracity

4. Eine Kombination der obigen Techniken in Voracity 

Oder nutzen Sie unseren Service, schicken Sie uns einfach die DDL oder die Layout-Informationen für die von Ihnen benötigten Daten zusammen mit allen komplexen Geschäftsregeln, und wir bieten Ihnen einen stundenweisen Service an, um diese Daten für Sie zu synthetisieren:

  • DB, Data Warehouse und Data Vault-Prototypen
  • Application Stresstests und DevOps
  • Software oder Hardware Benchmarks
  • Produktdemonstrationen
  • outgesourcte Entwickler

Datenziele können bei uns erstellt und per E-Mail oder S/FTP gesendet, in einem Cloud-Service bereitgestellt oder direkt in Ihre Ziele durch Remote-Login in Ihr(e) überwachte(s) System(e) unter NDA eingepflegt werden. Wir arbeiten auch mit den Software-Test- und Qualitätssicherungsexperten von Cigniti zusammen. Cigniti’s weltweite Präsenz und Kenntnisse unserer Software, wenn Sie Testdaten auf Anfrage in einen bereits laufenden Anwendungs-Workflow integrieren müssen.

Datenmaskierungsfunktionen:

Verwenden Sie eines der statischen Softwareprodukte zur Datenmaskierung, die in der IRI Datenschutz Suite enthalten sind oder kostenlos in der IRI Voracity-Plattform enthalten sind:

  • IRI FieldShield für strukturierte Dateien und Datenbanken
  • IRI DarkShield für unstrukturierte Text-, Dokumenten- und Bilddateien
  • IRI CellShield für Excel-Tabellenkalkulationen

um Daten in Produktionssystemen zu entdecken (profilieren, suchen und klassifizieren), zu de-identifizieren (verschlüsseln, pseudonymisieren, verwischen, bearbeiten, etc.) und anonymisiert in unteren Entwicklungs-, Test- und QA-Umgebungen zu replizieren.

Funktionen der Datensynthese:

RowGen kann strukturell und referenziell korrekte Testdaten für jedes gängige RDBMS mit definierten Einschränkungen sowie Testdaten in benutzerdefinierten Berichtslayouts oder gängigen Datei-/Feedformaten wie diesen erstellen:

  • Record, Zeilen, oderr variabel sequentiell
  • COBOL index (MF ISAM, Vision)
  • CSV, LDIF, JSON, und XML
  • Fixed position text und Mainframegeblockt
  • HDFS
  • MQTT und Kafka Themen
  • BIRT (via ODA) und KNIME (Analyse- und Visualisierungsknoten) in Eclipse

RowGen kann auch Daten aus Set-Dateien auf Feldebene zufällig auswählen. Dies, zusammen mit benutzerdefinierten/zusammengesetzten Datenwerten, Wertebereichen und Verteilungen, verbessert den Realismus der Testdaten.

Die Unterstützung von Standard- und komplexen Datentransformationen, Set-Dateien und bedingter Auswahl trägt ebenfalls zum Wert von RowGen bei der Simulation von Produktionstabellen und Dateiformaten für eine Vielzahl von Anwendungen bei.

Für Datenbankbenutzer nutzt RowGen die DDL-Informationen für Oracle, DB2 UDB, SQL Server, Sybase, Teradata und andere Plattformen, um realistische Tabellen mit struktureller und referentieller Integrität zu erstellen. Verwenden Sie RowGen, um ein komplettes Test Enterprise Data Warehouse (EDW) oder DataVault zu füllen.

Wenn Sie IRI Voracity verwenden, können Sie die enthaltenen RowGen-Synthese- und FieldShield-Datenmaskierungsfunktionen verwenden, um Daten zu finden, zu klassifizieren, zu unterteilen und zu maskieren und diese Daten für die statische Entwicklung in niedrigeren Umgebungen oder für die virtuelle Nutzung in Live-Testumgebungen zu integrieren.

Berücksichtigen Sie unsere Beratung zum Management von Testdaten, wenn Sie Ihre Anforderungen ausarbeiten und Ihre Strategie planen und lesen Sie diese Links für weitere Informationen über die Verwendung sicherer Testdaten für:

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❌ Snowflake DB ❌ Daten integrieren, bereinigen + maskieren UND direkt in Zieltabellen für Analyse bereitstellen ❗

❌ Snowflake DB ❌ Daten integrieren, bereinigen + maskieren UND direkt in Zieltabellen für Analyse bereitstellen ❗

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Herausforderungen: Möglicherweise sind Sie mit einem oder mehreren dieser zeitaufwendigen Probleme bei der Arbeit mit Snowflake konfrontiert:

  • Datensuche, -profilierung und/oder -klassifizierung
  • Integration oder Daten-Wrangling für DW/BI-Ops
  • Datenbewegung/Migration zu/von Tabellen
  • Transformieren oder Laden großer Tabellen
  • Datenerfassung oder -replikation ändern
  • Clustering oder Abfrage der Performance
  • Generierung intelligenter und sicherer Testdaten
  • Maskierung sensibler Daten

Auch spezifische Leistungsdiagnosen und -abstimmungen brauchen Zeit und können andere Benutzer betreffen. Schließlich können gespeicherte SQL-Prozeduren auch ineffizient programmiert werden und erfordern eine Optimierung und dauern dann immer noch zu lange.

Daten in Ordnung halten: IRI CoSort um Flat-Files für Bulk-Ladungen und Inserts vorzusortieren. Dies entfernt den Overhead dieser Arbeit von Snowflake, wenn es notwendig ist und verbessert die Leistung von Clustering und häufig ausgeführten Abfragen.

SQL-Transformationen auslagern: IRI CoSort um die Datenbank von den Verarbeitungskosten zu entlasten. Nutzen Sie die Vorteile von Dateisystem-I/O, Multithreading und der bewährten Datentransformationskraft und Konsolidierung des CoSort SortCL-Programms.

Migration und Replikation: IRI NextForm Database Edition zum Erfassen, Neuzuordnen, Formatieren und Erstellen/Befüllen neuer Tabellen während der Migration von und nach Snowflake. Sie können auch NextForm oder das Programm SortCL in CoSort verwenden, um Daten in Snowflake neu zuzuordnen und zu konvertieren, benutzerdefinierte Berichte, Kopien und föderierte Ansichten von Daten zu erstellen.

Datenmaskierung: IRI FieldShield zur Maskierung sensibler Daten in Snowflake, wie persönlich identifizierbare Informationen (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI). FieldShield wendet Maskierung, Verschlüsselung und andere de-identifizierende Funktionen auf eine oder mehrere Spalten gleichzeitig an. Verwenden Sie FieldShield zur Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie HIPAA, PCI DSS, FERPA und GDPR.

Testdaten generieren: IRI RowGen, um Snowflake-Operationen schnell mit sicheren Testdaten zu bestücken. RowGen verwendet Ihre Datenmodelle, um die Testdaten automatisch für eine gesamte Datenbank mit referentieller Integrität zu generieren.

Alle Funktionen sind einzeln, oder integriert in der IRI Voracity-Plattform verfügbar!

Mehr Informationen zum Thema Snowflake finden Sie direkt hier bei uns, das wird sich lohnen!

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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 besitzt die Vertriebsrechte für diese Produkte für ganz Deutschland. Hier finden Sie weitere Informationen zu unserem Partner IRI Inc.

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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.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

JET-Software
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
Telefax: +49 (6073) 711-405
https://www.jet-software.com

Ansprechpartner:
Amadeus Thomas
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Fax: 06073-711405
E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
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Für die oben stehende Story ist allein der jeweils angegebene Herausgeber (siehe Firmenkontakt oben) verantwortlich. Dieser ist in der Regel auch Urheber des Pressetextes, sowie der angehängten Bild-, Ton-, Video-, Medien- und Informationsmaterialien. Die United News Network GmbH übernimmt keine Haftung für die Korrektheit oder Vollständigkeit der dargestellten Meldung. Auch bei Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit. Die Nutzung von hier archivierten Informationen zur Eigeninformation und redaktionellen Weiterverarbeitung ist in der Regel kostenfrei. Bitte klären Sie vor einer Weiterverwendung urheberrechtliche Fragen mit dem angegebenen Herausgeber. Eine systematische Speicherung dieser Daten sowie die Verwendung auch von Teilen dieses Datenbankwerks sind nur mit schriftlicher Genehmigung durch die United News Network GmbH gestattet.

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❌ PII-Schutz in komplexen JSON- oder XML-Dateien ❌ PII automatisch lokalisieren, de-identifizieren + maskieren ❗

❌ PII-Schutz in komplexen JSON- oder XML-Dateien ❌ PII automatisch lokalisieren, de-identifizieren + maskieren ❗

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Wenn Sie PII in komplexen JSON- oder XML-Dateien haben, brauchen Sie einen zuverlässigen Weg um diese zu lokalisieren und zu de-identifizieren! DarkShield automatisiert beides auf die schnellste Weise, durch eine eingebaute Suchfunktion!

Persönlich identifizierbare Informationen (PII) wie Namen, Sozialversicherungsnummern, Wohnadressen, etc. werden in mehreren Quellen und Silos gespeichert, einschließlich halbstrukturierter Dateien im JSON- und XML-Format. Diese Formate sind durch Schlüssel-Werte-Paare gekennzeichnet, die Datenelemente identifizieren; diese Identifikatoren können nun zum Auffinden und Maskieren von PII-Werten in der DarkShield Software verwendet werden.

Beachten Sie, dass FieldShield bereits PII in strukturierten (Flat) JSON- und XML-Formaten finden und maskieren konnte. Aber DarkShield verarbeitet komplexere, semi- und unstrukturierte Dokumente und kann durch eine neue Methode (Path Filters) mehr Zeit im Suchprozess sparen.

In diesem Artikel wird insbesondere der Speicherort und die Behebung von PII in semistrukturierten Dateien über diese Schlüssel- oder Elementnamen behandelt. Dies kann in Verbindung mit "Search Matchers" in DarkShield verwendet werden, wie z. B. Musterabgleiche, Wertesuchvorgänge und NER-Modelle, um eine schnellere und zuverlässigere Methode zum Auffinden von PII in semistrukturierten Dateien zu bieten.

Als Beispiel nehmen wir an, dass wir eine XML-Datei haben, die eine Liste von Rechnungen mit Vor- und Nachnamen sowie anderen PII enthält, die in frei fließenden Textelementen versteckt sind, die möglicherweise dazu verwendet werden könnten, die Identität des Kunden aufzudecken. Wir möchten diese PII überall dort maskieren, wo wir sie in den Rechnungen finden, aber die Kundeninformationen in anderen Teilen des Dokuments beibehalten.

DarkShield unterstützt diesen Anwendungsfall durch die Verwendung von Filtern, das sind dateiartspezifische Objekte, die an Suchabgleiche angehängt sind. DarkShield unterstützt die Verwendung von XPaths, einer Abfragesprache, die durch XML-Dateielelemente und -attribute navigieren und einen Wert zurückgeben kann, der sich auf das angegebene Element bezieht. DarkShield kann auch JSON-Pfade verwenden, um durch Schlüssel in einer JSON-Datei zu filtern.

Weitere Details und eine Anleitung finden Sie hier im ausführlichen Blog unseres Partners IRI.

Weltweite Referenzen:
Seit über 40 Jahren nutzen weltweit Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Lufthansa, Mercedes Benz,.. unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer Referenzen hier mit detaillierten Use Cases.

Partnerschaft mit IRI:
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❌ Migration von Mainframe Adabas + Natural ❌ Schnellster Plug’n’Play Sort für Linux, Unix + Windows (LUW)❗

❌ Migration von Mainframe Adabas + Natural ❌ Schnellster Plug’n’Play Sort für Linux, Unix + Windows (LUW)❗

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Herausforderungen: Sie benötigen einen schnelleren Weg, um große Datensätze direkt aus Software AG Natural zu sortieren; die native Sortierfunktion hat möglicherweise nicht die gewünschte Effizienz.

Möglicherweise benötigen Sie auch eine 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.

Lösungen: 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".

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.

kann nun auch über Partnertreiber direkt mit Daten in Adabas-Repositories in der grafischen IDE der IRI Workbench, die auf Eclipse™ basiert, gearbeitet werden.

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❌ Big Data Wrangling + PII Schutz in nur einem I/O ❌ Auch für PostgreSQL, EnterpriseDB, Amazon Redshift,… ❗

❌ Big Data Wrangling + PII Schutz in nur einem I/O ❌ Auch für PostgreSQL, EnterpriseDB, Amazon Redshift,… ❗

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Big Data Wrangling und Datenschutz in über 150 Datenquellen! Voracity kombiniert Datenbereinigung, Extraktion, Transformation, Load, Maskierung, Reporting und sogar synthetische Testdatengenerierung – im gleichen Job-Skript und multi-threaded I/O-Pass in Ihrem bestehenden Dateisystem!

Voracity ist die einzige Datenmanagement-Plattform die Big Data 3x billiger, 6x schneller und 9x einfacher verarbeitet, schützt, präsentiert und sogar synthetische Testdaten geniert! Eine einzige, intuitive und preisgünstige Plattform basierend auf Eclipse™ für:

Data Discovery (Profiling, Klassifizierung, ERDs, Dark Data)
Datenintegration (ETL, CDC, SCD, TDM)
Datenmigration (Dateien, DBs, Datentypen, Datensatzlayouts)
Data Governance (Maskieren, Bereinigen, MDM, EMM)
Analytics (Integrierte BI & Datenaufbereitung)
Testdaten (synthetische & intelligente Testdatengenerierung)

Voracity verbindet sich lokal und in der Cloud mit rund 150 verschiedenen Datenquellen und Zielen – strukturiert, semi- und unstrukturiert! Dazu gehören auch Legacy-Dateien, Daten- und Endian-Typen sowie gängige Flat- und Dokumentenformate, jede RDB und neuere große Daten- und Cloud/SaaS-Quellen! Einen Blog-Artikel gezielt zu PostgreSQL, EnterpriseDB und Amazon Redshift mit Anleitung finden Sie hier bei unserem Partner!

Voracity ist die einzige organisch gewachsene und vollständig integrierte Datenlebenszyklus-Management-Plattform und Manipulationskraftpaket für große und kleine Datenmengen! DW/BI, DB/Test und Compliance (z.B. GDPR) Architekten in jeder Branche verwenden Voracity, um Daten zu klassifizieren, zu suchen, zu transformieren, zu bereinigen, zu maskieren, zu verschieben, zu berichten, zu analysieren und für die syntethische und intelligente Testdatengenerierung!

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☑️ Oracle Datenbank via Commvault erst klonen ➕ via Plug-In dann sensible Daten direkt maskieren ❗

☑️ Oracle Datenbank via Commvault erst klonen ➕ via Plug-In dann sensible Daten direkt maskieren ❗

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FieldShield maskiert sensible Daten in der geklonten Datenbank, bevor dann die Daten für die Entwicklung und Qualitätssicherung zur Verfügung stehen!

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 FieldShield integriert. Die Anleitung finden Sie direkt bei Commvault V11 Service Pack 17 unter: "Configuring Third-Party Data Masking for Oracle Database Clones"

FieldShield für datenzentrierten Schutz: Die Einzellösung FieldShield (auch integriert in der End-to-End Datenmanagementplattform Voracity) ist genau das richtige Tool zur Datenmaskierung, wenn Sie PII in Datenbanken oder Flat Files auf einem eigenständigen oder in ETL/Migration/Reporting-Workflows integrierten System finden und de-identifizieren müssen. Wir haben hier ein neues 4-Minuten Video, die Zeit lohnt sich!

Risiko-Daten finden und schützen: Machen Sie Datenschutzverletzungen zunichte, indem Sie PII in Ihren DBs und Dateien maskieren. Automatisch finden und klassifizieren, verschlüsseln, pseudonymisieren, schwärzen und mehr, während die referenzielle Integrität erhalten bleibt.

Datenschutzgesetze einhalten: FieldShield de-identifiziert Daten, die CIPSEA, DPA, FERPA, DSGVO, GLBA, HIPAA, PCI, POPI usw. unterliegen. Es hilft Ihnen auch bei der Überprüfung der Einhaltung von XML-Prüfprotokollen und der Wiedererkennung von Risiko-Scores.

Schützen Sie Daten während ihres gesamten Lebenszyklus: Sichern Sie Ihre Daten in jeder Phase, indem Sie FieldShield-Funktionen in IRI Voracity-Operationen anwenden. Anonymisierung während Datenintegration (ETL), Federation, Replikation, Test und Analyse.

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