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DataOps: Entwicklungshilfe für Apps

| Autor / Redakteur: Minas Botzoglou, Executive Sales DACH, Delphix / Tina Billo

Mit dem Einsatz einer DevOps-Lösung lassen sich Migrationsprojekte optimieren und Entwicklungs- sowie Testprozesse beschleunigen.
Mit dem Einsatz einer DevOps-Lösung lassen sich Migrationsprojekte optimieren und Entwicklungs- sowie Testprozesse beschleunigen. (Bild: Delphix)

Unternehmen müssen schnell digitale Angebote erstellen. Sollen ihre Software-Entwickler Qualität abliefern, müssen sie Produktivdaten nutzen. Das ist teuer und fördert oft die Inflation von Testsystemen. Eine Alternative stellt der Einsatz einer agilen, sicheren und durchgängigen Datenplattform dar, die aus verschiedenen Quellen stammende virtuelle Datenkopien schnell, preiswert und sicher bereitstellt.

Ein digitales Angebot sollte möglichst unter realitätsnahen Bedingungen entstehen. Hierfür benötigen Software-Experten "echte" Daten. Das bedeutet jedoch Aufwand, kostet Speicherressourcen und damit letztlich Geld. Um beispielsweise ein Produktivsystem mit Daten für zwei Entwicklungsprojekte einzurichten, sollte man einen Speicherbedarf kalkulieren, der dem sechsfachen der Produktivdaten entspricht. Denn neben den Testsystemen sind noch Abnahme- und Reporting-Umgebung zu implementieren.

Viele Unternehmen stecken somit in folgendem Dilemma: Entweder verzichten sie bei der Entwicklung neuer digitaler Angebote auf den Einsatz echter Daten. Das aber geht zu Lasten der Präzision und der Qualität der Produkte. Oder sie nehmen in Kauf, dass es mehrere Stunden oder gar Tage dauern kann, bis große Datenbestände Entwicklern, Testern und anderen Fachleuten zur Verfügung stehen.

Noch gar nicht berücksichtigt ist hierbei, dass Unternehmen nicht nur an Applikationen und Services für ihre Kunden arbeiten, sondern auch die eigenen Anwendungen aktuell halten müssen. Das führt zu einer inflationären Zunahme an Testumgebungen und damit der Datenbestände. In großen Unternehmen sind teilweise Dutzende von Testsystemen im Einsatz, die unabhängig voneinander arbeiten.

Arbeiten mit virtueller Datenkopie

Sind viele separate und isolierte Systeme vorhanden, ist es schwierig, Entwicklern die Daten in der erforderlichen Güte und Geschwindigkeit bereitzustellen, die Informationsbestände abzusichern und parallel dazu eine Maskierung sensibler Daten durchzuführen. Unter letzterem versteht man deren Anonymisierung, um Vorgaben wie die neue EU-Datenschutzgrundverordnung (GDPR) einzuhalten. Entwickler würden so mit echten Daten des Produktionssystems arbeiten, ohne Datenschutzbestimmungen zu unterlaufen.

Ein Ansatz beruht nun darauf, Datenkopien für das Erzeugen virtueller Datenumgebungen zu nutzen. Dadurch entstehen sogenannte "Data Pods", die auf den Produktivdaten basieren und sich in beliebiger Menge bedarfsgerecht erstellen lassen. Als gewünschter Effekt tritt ein, dass Reibungsverluste und Unschärfen verschwinden, die der Einsatz von synthetischen "Dummy-Daten" zwangsläufig mit sich bringt.

Zusätzlich benötigt jeder dieser virtuellen Datenkopien nur 30 Prozent des Speicherbedarfs der physischen Version. Das spart Bandbreite, wenn die Datenkopie über ein Netzwerk transportiert oder in die Cloud geladen werden muss.

Schneller auf Daten zugreifen

Data Pods lassen sich mit einer DataOps-Plattform erstellen. Den Entwicklern verschafft die zugrundeliegende Technologie über Schnittstellen den schnellen Zugriff auf Daten aus unterschiedlichen Quellen. Dies können Datenbanken sein wie Oracle, DB2, SQL Server oder Postgres, aber auch Geschäftsanwendungen wie SAP, Oracle EBS und Peoplesoft.

Prinzipiell handelt es sich bei einer DataOps-Lösung um eine Software, die auf allen gängigen Virtualisierungsplattformen installiert werden kann und mit unterschiedlichsten Speicher- und Serversystemen harmoniert. Außerdem lässt sich eine DataOps in einem Unternehmensrechenzentrum, in eine Public Cloud oder in eine Hybrid-Cloud-Umgebung implementieren.

Ganz gleich, wo die Plattform angedockt wird: sie synchronisiert fortlaufend die Kopie der Produktivdaten mit den Datenquellen, wobei nur an Datensätzen und Applikationen vorgenommene Änderungen gesichert werden. Der wesentliche Unterschied zu den üblichen Storage-Technologien: dies funktioniert auch für Datenbanken – und zwar bei vollständiger Konsistenz.

Effizienter Entwickeln und Testen

Mithilfe einer DataOps-Plattform lassen sich Entwicklern, Testfachleuten und Big-Data-Spezialisten auf den Produktivdaten basierende Data Pods innerhalb weniger Minuten bereitstellen. Ein aufwändiges Hochfahren voluminöser Test- und Entwicklungsumgebungen entfällt. Dies beschleunigt Entwicklungs- und Testprojekte in erheblichem Maße – oft sparen die Entwickler bis zu 50 Prozent ihrer wertvollen Arbeitszeit, denn die unproduktiven Verwaltungsprozesse schrumpfen auf ein Minimum.

Ein Software-Fachmann kontrolliert seinen Data Pod über eine Self-Service-Funktion. Alle Änderungen, die ein Nutzer an diesen Datenbeständen vornimmt, lassen sich erfassen und protokollieren, von Stunden bis in den Bereich von Millisekunden. Administratoren wiederum können die virtuellen Datenkopien von einer zentralen Konsole aus aktualisieren. Auch das Replizieren solcher Datenumgebungen in eine Cloud-Umgebung ist möglich – sogar zweistufig, also von einer lokalen Testumgebung beispielsweise auf eine vollständig datenschutzkonform maskierte Cloud-Kopie für externe Entwickler.

Eine Besonderheit ist die Bookmark-Funktion, mit der Nutzer den Status eines Datenbestandes gewissermaßen "einfrieren" können. Ausgehend von diesem Zeitpunkt können Test-Experten/innen beispielsweise Prüfläufe einer Software durchführen, welche die zugrundeliegenden Datensätze verändern. Nach Abschluss dieser Tests lässt sich die virtuelle Datenkopie wieder in den Ursprungszustand zurückzuversetzen. Dies dauert nur wenige Minuten und funktioniert wie das Zurückspulen einer Videoaufnahme. Der Vorteil: Entwicklungs- und Testprozesse sind schneller und öfter durchführbar.

Gute Testdaten, weniger Fehler

DataOps liefert Testdaten in hoher Qualität. Da zahlt sich bei der Fehlerbehebung aus, denn je früher ein Fehler im Software-Entwicklungsprozess gefunden wird, desto einfacher und preiswerter lässt er sich beseitigen. In der Praxis stellen sich die Kosten so dar: Wird ein Fehler in einer Software frühzeitig entdeckt, kostet seine Beseitigung nur einen Bruchteil der Summe, die bei Nacharbeiten während der Produktionsphase anfallen würde. Ein Beispiel: Ein Software-Release enthält 100 Bugs, von denen 20 Prozent, also 20 Bugs, auf Datenfehler zurückzuführen sind. Setzt man für die Beseitigung eines Fehlers jeweils eine Stunde an, so entsteht für den Entwickler ein Arbeitsaufwand von zweieinhalb Manntagen (20 Stunden).

Eine amerikanische Hypothekenbank, die eine DataOps-Lösung von Delphix einsetzt, konnte die Zahl der Software-Bugs, die durch Datenfehler bedingt waren, von 15 bis 20 Prozent auf weniger als 5 Prozent reduzieren. Das entspricht einem Aufwand von fünf Stunden für den Entwickler, wenn pro Bug eine Stunde veranschlagt wird. Die Zeitersparnis beim Einsatz einer DataOps-Lösung beträgt somit etwa 15 Stunden – pro Release wohlgemerkt, denn die Einsparungen durch höhere Produktqualität sind noch nicht mitgerechnet.

Unverzichtbare Virtualisierungstechnologie

Die DataOps-Technologie virtualisiert keine Rechner- oder Speicherressourcen, sondern Datenbanken, Applikationen und Dateisysteme. Zu den wichtigsten Vorzügen des DataOps-Ansatzes zählt, dass vielen Anwendern deutlich schneller verwertbare Daten zur Verfügung stehen. Das dennoch weniger Speicherkapazität benötigt wird, ist ein zusätzlicher Vorteil. Zudem sind keine aufwändigen Batch-Jobs unter Windows erforderlich.

Davon profitieren nicht nur Entwickler, sondern auch Mitarbeiter, die auf Auswertungen großer Datenbestände angewiesen sind, Stichwort "Big Data & Analytics". Nutzer können zudem so viele Kopien von Datenbeständen wie nötig erstellen und für spezielle Analysen verwenden. Insgesamt eröffnet dies Unternehmen die Möglichkeit, schneller auf neue Kunden- und Marktanforderungen zu reagieren.

* Minas Botzoglou ist Executive Sales DACH bei Delphix

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