組織は、品質テスト データの不足と、ソフトウェア テストおよび品質保証 (QA) のプロビジョニング プロセスの遅さという問題に直面しています。さらに悪いことに、個人情報 (PII) を含むデータセットはプライバシー リスクを生み出します。コンプライアンスにはデータのマスキングが不可欠であり、調整されたテスト データ管理 (TDM) は状況を大きく変える可能性があります。
TDM ツールは、安全なテスト環境を構成し、データ プライバシー法に準拠した合成テスト データを生成するのに役立ちます。これにより、テスト データの取得が自動化され、プライバシー リスクが排除されます。信頼性の高いソフトウェアにより、テスターと QA エキスパートは、コンプライアンスを確保し、データ アクセスを制限しながら、より多くのテスト シナリオをカバーするために必要なデータセットを生成できます。
この記事では、現代のソフトウェア開発と QA における効率的な TDM の重要性について説明します。また、トップクラスのデータ管理ツールによってテスト範囲を広げ、プライバシー リスクを回避し、製品全体の品質を向上させる方法についても説明します。
TDM ソフトウェアの重要な機能と機能を紹介します。最適なソフトウェアを選択できるように、市場で最も人気のある TDM ソフトウェア ソリューションのいくつかを分析しました。しかし、まずは基本。
Synthoガイド
合成データ生成のガイド
テストデータ管理とは何ですか?
テスト データは、ソフトウェアのテストと品質保証のために手動または自動で生成されたデータで構成されます。アプリケーションの機能、ユーザー インターフェイス、パフォーマンスを検証するのに役立ちます。企業はソフトウェア全体の品質を向上させるためにこのデータを必要としています。
また、テストデータは個人を特定できる情報を除外し、人工データで置き換えるか補足する必要があります。通常、テスト インフラストラクチャは運用環境ほど安全ではありません。適切に管理しないと、プライバシーのリスクや懸念が生じ、罰金、違反、データ漏洩につながる可能性があります。
テスト データ管理 (TDM) は、テスト チームに本番環境と同様の高品質で関連性の高いデータを提供するプロセスです。堅牢なテスト データ管理プロセスを備えた組織は、厳格な技術的要件と法的要件を満たすデータセットをタイムリーに提供できます。
効果的なテスト データ管理には、テスト データの作成、管理、配布を自動化するソフトウェアが必要です。TDM ツールを適切に実装すると、ソフトウェア開発ライフサイクルを強化できます。
テストデータ管理が重要なのはなぜですか?
テスト データ管理により、企業はシフト レフトが可能になり、テスト フェーズをソフトウェア開発の初期段階に移行できます。これにより、企業は潜在的なソフトウェアの問題をより早く特定し、バグ修正コストを削減して、最終製品の品質を向上させることができます。
戦略的なテスト データ管理プロセスの利点について説明します。
自動テストデータ配信
従来の手動テスト データのプロビジョニングは、アジャイル プラクティスには時間がかかりすぎます。継続的インテグレーションと継続的デプロイメント (CI/CD) に統合された TDM は、このプロセスを自動化します。手動でデータを要求して処理する代わりに、既存のデータにアクセスし、必要に応じて新しいデータセットを合成できます。つまり、データ生成が高速化され、要求がキューに入れられず、ビジネス ロジックがより正確に表現されます。
テスト範囲の拡大
DevOps および QA の専門家は、ソフトウェア システムの想定される動作の範囲外にある、より多くのコード パスと予期しないユース ケースを調査できます。テスト範囲が拡大すると、ソフトウェア開発の品質が向上し、展開後の潜在的な問題が軽減されます。
規制遵守の向上
確立された TDM プロセスにより、GDPR、CPRA、HIPAA などのデータ プライバシー規制に準拠しないリスクが軽減されます。データ マスキングや合成データ生成などの技術を使用すると、個人を特定できる情報や知的財産権を侵害することなくテスト データを作成できます。これは、データ漏洩や法的罰金のリスクが減少することを意味します。
ソフトウェアセキュリティの強化
効果的な TDM は、DevSecOps (ソフトウェア開発ライフサイクルに自動セキュリティ チェックを組み込む実践) にとって重要です。豊富で多様なテスト データにより、セキュリティ機能とプロトコルの包括的なテストにより、より多くのセキュリティ脆弱性を修復できます。現実的なデータセットは運用環境を正確に反映しており、現実世界の脅威をより効果的にシミュレーションできるため、最終製品をリスクやエクスプロイトからより適切に保護できます。
テスト データ管理戦略は、高品質なソフトウェア開発の基本的な部分です。ただし、組織がこれらのメリットを活用できるようにするには、適切なツールが必要です。
企業がテストデータ管理ツールを使用するのはなぜでしょうか?
適切な TDM ツールを組み込むことで、企業はソフトウェア開発ライフサイクルを強化できます。組織がこれらを採用する主な理由は、次の機能によってテストを容易にできるためです。
- セルフプロビジョニングテストデータ: TDM ツールを使用すると、ユーザーはテストに関連するデータに独立してアクセス、管理、生成できます。これにより、フィードバック ループが高速化され、開発プロセスが加速されます。
- テスト環境の作成: TDM ソフトウェアで動的なテスト環境を作成できるため、テスト インフラストラクチャのセットアップと維持に必要な時間とリソースが大幅に削減されます。このツールはオンプレミス環境とクラウド環境をサポートし、さまざまなテスト シナリオを可能にします。
- データのサブセット化によるストレージ統合: データのサブセット化は、データセットを、特定のシナリオに合わせてより小さく管理しやすいサブセットに変換します。この方法では、データ量と複雑さが軽減され、テスト用にストレージを無駄にせずに済みます。
- データの上書きを防止する: TDM ソフトウェアはテスト データセットに一意の識別子、タイムスタンプ、ラベルを割り当てるため、いつでも変更を追跡して元に戻すことができます。さらに、データの改ざんを防ぐためにユーザーにアクセス許可を設定できます。
- 準拠データ生成: 匿名化された合成データ作成機能を使用すると、個人を特定できる情報や企業の機密データを含まないデータセットを作成できるため、漏洩や規制上の罰金のリスクが軽減されます。
- テストデータセットの再利用性: データを保存、バージョン管理し、繰り返しのテスト、回帰目的、またはその他の開発プロジェクトのために再利用できます。これは、以前に特定されたバグの修正を検証する場合に特に役立ちます。
テスト データ管理の機能を詳しく調べた後、チームに適切なソフトウェアを選択する方法を理解することが重要です。
テストデータ管理ソフトウェアはどのように選択しますか?
TDM ツールの選択は、ビジネス ニーズ、統合機能、データ プライバシー要件によって異なります。組織はそれぞれ異なりますが、ここでは TDM ソフトウェアを選択するための重要な基準について説明します。
互換性
TDM ツールはシステムと連携して動作する必要があります。 複数のデータベースからの互換性のあるテストデータを統合する そしてサービス。チームが CI/CD パイプラインに統合するのに役立つオープン API とドキュメントを提供する必要があります。適切な統合により、チームはテスト環境でデータをセルフプロビジョニングして生成できるため、開発が加速されます。
スケーラビリティ
選択する テストデータ管理ツール 増大するデータ量、データ品質要件、運用ニーズに対応できるスケーラブルなテスト データ ツールが必要です。スケーラブルなテスト データ ツールは、データ負荷に基づいてリソースの使用率を調整し、一貫したパフォーマンスを保証します。信頼性を確保するには、さまざまな負荷やシナリオでソフトウェアが実行できる能力を評価する必要があります。
ユーザーエクスペリエンス
視覚的なダッシュボードと理解しやすいメニューを備えた直観的なインターフェイスは生産性にとって不可欠であり、TDM ソフトウェアにはビデオ ガイドやマニュアルが含まれることがよくあります。今日のペースの速い開発環境では、汎用性、使いやすさ、スピードが最も重要です。これらの品質を兼ね備えた TDM ツールは、データの構成と生成を効率的に行うことに優れています。これらにより、チームはテスト プロセスを合理化し、開発サイクルを加速することができ、最終的にはソフトウェア製品の市場投入までの時間の短縮につながります。
データの識別
ツールがシステム内のさまざまなデータ タイプを識別して分類できることを確認します。 高度な TDM システム 機密データセットを自動的に識別する組み込みの PII スキャナーがあります。テスト目的でどの機密データを置き換えるかをカスタマイズできる必要があります。
データマスキング
データ マスキングのアプローチには、機密情報を架空のデータに置き換える機能が含まれています。たとえば、元のデータの形式を保持して利用しますが、顧客名を次のように置き換えることができます。 合成情報.
合成データの生成
この合成データ タイプは、実際のデータの構造と形式を模倣した人工的に作成されたデータを指しますが、必ずしも実際の情報を反映しているわけではありません。これにより、開発者は、本物のデータ、プライベート データ、機密データを使用せずに、そして最も重要なことに、実際のデータに依存せずに、アプリケーションがさまざまな入力とシナリオを処理できることを保証できます。企業は、高品質のテスト データを迅速に作成する必要がある場合に、合成データ生成に依存しています。
一貫したマッピング
データセットの生成中に、TDM ツールは次のことを行う必要があります。 参照整合性を維持する データ間の差異。より正確なテスト結果を得るには、データセットが実際の状況を反映し、運用データを可能な限り正確に反映している必要があります。
支払いモデル
ニーズに合った支払いモデルと価格体系を持つツールを選択してください。柔軟なツールは、アクティブなチーム メンバーや生成されるデータの量に基づいて拡張できます。 信頼できるベンダーには隠れた手数料はありません、データ超過や追加ユーザーに対する料金など。
サポートとメンテナンス
ベンダーは定期的にセキュリティ更新プログラムと機能改善を提供する必要があります。信頼できるベンダーは、ソフトウェアの統合、技術的な問題への対処、チームへのドキュメントとトレーニングの提供も支援します。
PeerSpot、Capterra、G2 などのオンライン レビュー プラットフォームは、適切な TDM ツールの選択に役立ちます。機能や価格モデルを比較したり、他のユーザーからのフィードバックを読むことができます。
テストデータ管理ツールのトップ7
以下のソフトウェアは、トップクラスのテスト データ管理に不可欠な機能を備えています。さまざまなビジネス ニーズと機能要件に対応し、DevOps チームと QA チームのテスト データ管理をはるかに効率的に行うことができます。
1. Syntho TDM ツール
Synthoのテストデータ管理ツール は、より高速で高品質なテストプロセスを求める組織に包括的なソリューションを提供します。の データのサブセット化機能 リレーショナル データベースのより小さな代表的なサブセットの作成が可能になり、データの整合性を損なうことなく効率的なテストが保証されます。組織は、ルール、制約、ロジック、その他のパラメーターを調整することで、特定のシナリオのデータを生成することもできます。 ルールベースの機能.
AI搭載 PII スキャナー 機密情報を自動的に識別して置き換えることにより、追加のセキュリティ層を提供し、プライバシー侵害やコンプライアンス違反から保護します。
Syntho は、次の機能により効率的なテスト データ管理を可能にします。
- 匿名化と合成: 代表的なシナリオでの包括的なテストと開発のために、運用データを反映したテスト データを生成します。
- ルールベースの合成データ: 事前定義されたルールと制約を使用して、現実世界またはターゲットのシナリオを模倣する合成データを生成します。
- サブセット化: 参照整合性を維持しながら、レコードを削減して、リレーショナル データベースのより小さな代表的なサブセットを作成します。
全体として、Syntho で作成されたデータセットは完全に準拠しており、実際のデータセットのように動作するため、テスト データ管理プロセスに適しています。
2. K2view TDMツール
K2View テスト データ管理を一元化する運用データ プラットフォームです。組織は複数のデータ ソースとテーブルにわたってテスト データを調整できます。参照整合性を維持しながらデータをサブセット化できます。
このTDMソフトウェアでは、 匿名化する データを読み込んで人工データセットを生成します。直感的なインターフェースのおかげで、プログラミングの専門知識のないユーザーでもこのツールにアクセスできます。
ただし、トレーニング リソースとドキュメントが限られているため、K2View の学習には時間がかかります。また、プロバイダーの支援なしで導入するのは中程度の困難です。
3. DATPROF TDM ツール
ダットプロフ チームは、GDPR、PCI、HIPAA などのプライバシー規制に準拠したテスト データをプロビジョニングできます。このツールは汎用性が高く、Oracle、Microsoft SQL Server、MySQL など、幅広いデータベースをサポートしています。この幅広い互換性により、さまざまな IT 環境に統合できます。
このプラットフォームの機能は、匿名化、合成データ生成、データのサブセット化まで拡張されています。また、暗号化によってデータ送信を保護し、役割ベースの制御を実装して不正アクセスを防ぎます。
欠点としては、データのマスキングが少し面倒なことです。構成を簡単に複製することはできないため、さまざまなユースケースに合わせてルールを手動で適用する必要があります。
4. Delphix TDM ツール
デルフィックス 高度な仮想化テクノロジーを活用して、ソフトウェアのテストと QA のためのデータベース コピーのプロビジョニングを効率化します。DevOps に不可欠なポイントインタイム リカバリのためにデータを完全に更新できます。
このプラットフォームには、高度なアルゴリズムを使用してデータを匿名化する、完全に統合されたデータ マスキング機能が備わっています。テスト プロセス中にコンプライアンス法に違反したり、機密情報を漏洩したりするリスクはありません。
確かに、Delphix の価格は高額です。また、環境間でデータを複製および共有するときにエラーが発生する場合もあります。さらに、一部のシステムでは統合の問題が発生する可能性があります。
5. インフォマティカ TDM ツール
情報 データの検出、作成、サブセット化を可能にします。この製品は水平方向と垂直方向の両方に拡張でき、DevOps CI/CD パイプラインと統合されます。
このプラットフォームは、コンプライアンスを確保するために生の本番データのデータ マスキングを提供します。包括的なドキュメントと迅速なテクニカル サポートのおかげで、オンボーディング プロセスはスムーズです。
このサポートは、複雑な初期セットアップ中に間違いなく害を及ぼすことはありません。さらに、大規模なデータセットでは、データのサブセット化プロセスが耐え難いほど遅くなる可能性があります。そして、それほど大きな欠点ではありませんが、インターフェイスは少し不格好で時代遅れに感じます。
6. YData TDMツール
Yデータ データ中心のプラットフォームは、トレーニング データセットの品質を向上させることで、AI アプリケーションの開発と ROI を可能にします。データ チームは、自動化されたデータ品質プロファイリングを使用し、最先端の合成データ生成を活用してデータセットを改善できます。
7. ほとんどが AI
この ほとんどAI 合成データ プラットフォームを使用すると、企業はデータのロックを解除、共有、修正、シミュレーションできるようになります。実際のデータに似ていますが、その合成データは貴重な詳細レベルの情報を保持しながら、個人情報は確実に保護されます。
堅牢なデータ テスト ソフトウェアでソフトウェア テストを強化
テストデータ管理ツール ソフトウェア開発と QA の需要にとって、これは非常に重要です。管理上のボトルネックをほとんどまたはまったく発生させることなく、さまざまなテスト ケースで高品質で多様なデータ セットをチームが取得できるようになります。その結果、セキュリティの脆弱性を減らし、高品質のソフトウェアをより迅速に提供できるようになります。
際立った機能は、次の機能です。 人工データを生成する合成データ モジュールを備えた TDM ソフトウェアを使用すると、チームはデータ プライバシーのリスクをゼロにして、大量の準拠テスト データを作成できます。
適切な TDM ツール プロバイダーを選択すると、堅牢でコンプライアンスに準拠した効率的な開発が保証されます。当社のプラットフォームは、無制限の数のシナリオで品質テスト データを生成、匿名化、共有するのに役立ちます。医療、金融、製造など、さまざまな業界の企業が TDM のニーズに Syntho を選択しています。
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