10 formas de garantizar que TDM siga el ritmo con el estilo de vida moderno de las aplicaciones.
El Desarrollo de aplicaciones y los ciclos de prueba son demasiado frecuentes, complicados procesos utilizados para gestionar y entregar datos de prueba. De hecho, estimaciones recientes sugieren que la entrega de datos de prueba para Fortune 500 para las empresas se mide mejor en días o semanas, en lugar de minutos u horas.
Sin embargo, los mejores departamentos de TI de su clase están descubriendo nuevas formas de superar estas ineficiencias. A través de esfuerzos enfocados para implementar la gestión de datos de prueba (TDM).
Las mejores prácticas combinadas con una nueva generación de herramientas, los negocios pueden seguir mejor el ritmo del ciclo de vida actual de las aplicaciones en evolución.
Las directrices representan un punto de partida para las organizaciones que buscan avanzar en sus Prácticas TDM hacia estándares modernos.
01 Reducir el tiempo de actualización.
Los datos a menudo se vuelven obsoletos en entornos que no son de producción, lo que afecta la calidad de las pruebas y resultando en costosos errores de última generación. Los equipos de TDM deben apuntar a reducir el tiempo que lleva actualizar entornos de prueba en todas las etapas, lo que hace que los datos de prueba más recientes sean más accesibles.
Los datos de producción más recientes deben estar disponibles en cuestión de minutos en caso de que se necesiten para la clasificación.
02 Permitir la recuperación de datos granulares.
TDM puede convertirse en un desafío cuando se requieren múltiples conjuntos de datos a partir de un punto específico en el tiempo para pruebas de integración. Por ejemplo, probar un proceso de compra a pago puede requerir datos que son federado en CRM, gestión de inventario y aplicaciones financieras.
Un enfoque TDM debería permitir el aprovisionamiento de múltiples conjuntos de datos en el mismo punto para validar rápidamente complicados escenarios de pruebas funcionales.
03 Dimensione correctamente sus conjuntos de datos de test.
Los desarrolladores y testers a menudo deben trabajar con subconjuntos de datos de prueba que dan como resultado un caso de prueba perdido, valores atípicos lo que aumenta los costos del proyecto debido a errores relacionados con los datos.
Sin embargo, la tecnología de virtualización de datos permite el aprovisionamiento de copias de datos de prueba en una fracción mínima del espacio de los subconjuntos de datos. Como resultado, los equipos de TDM pueden reducir los costos operativos, tanto en términos de preparación de datos como de resolución de errores y reducir tanta frecuencia.
04 Elimine los procesos manuales.
Los conjuntos de herramientas de software modernas ya incluyen tecnologías para automatizar los procesos de creación, la fuente, gestión de código y pruebas de regresión. Sin embargo, las organizaciones a menudo carecen de herramientas equivalentes para entregar copias de datos de prueba con el mismo nivel de facilidad.
Un enfoque TDM simplificado elimina los procesos manuales, por ejemplo, la inicialización de la base de datos de destino, los pasos de configuración y comprobaciones previas, al proporcionar un enfoque basado en API de bajo contacto para hacer frente a nuevos entornos de datos.
05 Utilice un conjunto de herramientas con todo integrado.
Un enfoque TDM eficiente une heterogéneos de tecnologías que interactúan con subconjuntos de datos de prueba a lo largo de la tubería de entrega, incluido el enmascaramiento de datos. Esto requiere compatibilidad entre herramientas y API con mecanismos de integración. Un enfoque similar a una fábrica para TDM que combina herramientas en un sistema cohesivo que promueve mayores niveles de automatización.
06 Proporcionar acceso a la API.
Al iniciar niveles suficientes de automatización e integración del conjunto de herramientas, los usuarios finales pueden ejecutar pruebas, entrega de datos directamente a través de API.
Los usuarios finales pueden tomar ventaja de las interfaces especialmente diseñadas para sus necesidades. Los controles API deberían extenderse no solo a los datos de entrega, sino también para controlar los datos de prueba. Por ejemplo, los desarrolladores o testers deberían poder marcar y restablecer, archivar o compartir copias de datos de prueba sin involucrar a los equipos de operaciones.
07 Introducir enmascaramiento continuo End to End.
El enmascaramiento de datos es el estándar para proteger los datos de prueba, pero muchas organizaciones no logran implementar con éxito el enmascaramiento porque la sobrecarga del proceso adicional los disuade de aplicar en todas partes donde se necesita.
Sin embargo, las soluciones con capacidades listas para usar para orquestar un proceso de enmascaramiento completo: identificación de datos confidenciales, aplicación de enmascaramiento a esos datos y auditar el conjunto de datos de prueba resultante puede minimizar los esfuerzos de coordinación y configuración.
08 Integrar enmascaramiento y distribución.
Los procesos de enmascaramiento de datos deben estar estrechamente relacionados con un mecanismo de entrega de datos. En vez de confiar en flujos de trabajo separados para datos enmascarados y datos no enmascarados, un enfoque integrado se presta a una mayor estandarización del enmascaramiento como medida de seguridad y ayuda a garantizar que los datos se pueden entregar donde sea que se necesiten.
Por ejemplo, muchas organizaciones se beneficiarán de un enfoque que les permite enmascarar datos en una zona segura y luego fácilmente entregar esos datos seguros a entornos que no son de producción.
09 Consolidar copias de datos a través de la virtualización.
No es raro que las organizaciones mantengan entornos que no sean de producción en los que el 90% de los datos son redundantes. Las herramientas modernas de TDM hacen posible que las organizaciones reduzcan los costos de almacenamiento al compartir datos comunes entre entornos, incluidos los que se usan no solo para las pruebas, sino también para desarrollo, informes, soporte de producción y otros casos de uso.
10 Impulsar la utilización del entorno.
La mayoría de las organizaciones de TI serializan proyectos como resultado de la disputa por los entornos. Paradójicamente, los entornos a menudo se subutilizan debido al tiempo para poblar un entorno con nuevos datos de prueba. La última ola de soluciones TDM desacopla datos de bloques de recursos informáticos a través del uso inteligente de «marcadores».
Los conjuntos de datos marcados se pueden cargar en entornos bajo demanda, lo que facilita a los desarrolladores y evaluadores el uso efectivo de entornos de tiempo compartido.
Como resultado, un conjunto de herramientas TDM optimizado puede eliminar la contención y lograr hasta un 50 % más aprovechamiento de los ambientes.
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