Datos protegidos y fiables para entornos no productivos
Desarrollo, QA y preproducción necesitan datos que se comporten como los de producción. Copiarlos resuelve el problema técnico y crea uno de seguridad.
Cuatro copias de producción son cuatro riesgos
Para QA, DevOps y arquitectura de datos.
Menos controles que producción
Los entornos de desarrollo suelen tener más usuarios con acceso, menos auditoría y credenciales compartidas.
Datos que no sirven
Los scripts de enmascaramiento rompen las claves foráneas y el equipo recibe un dataset que no reproduce el comportamiento real.
Semanas de espera
Pedir datos de prueba es un ticket que depende de una persona, y los releases se retrasan por ello.
Volumen innecesario
Un entorno de QA rara vez necesita la copia íntegra de producción, pero la recibe porque un subconjunto coherente es laborioso.
Los datos llegan cuando el pipeline los pide
Saber qué hay antes de copiar nada
Cada campo con información personal queda identificado, con su nivel de riesgo.
Transformar sin romper el modelo
Los datos se sustituyen por otros realistas y las relaciones entre tablas se mantienen, así que las pruebas siguen funcionando.
Entregar solo lo necesario
Subconjuntos a medida de cada entorno, entregados por calendario o en cada despliegue.
Preguntas de los equipos de QA y DevOps
¿En qué se diferencia de un script de enmascaramiento?
Un script transforma columnas de forma aislada, así que las claves foráneas dejan de coincidir. Con diccionario, Gigantics da el mismo sustituto a un mismo valor en todas las tablas, y el dataset sigue reproduciendo el comportamiento del modelo.
¿Necesita mi equipo de QA acceso a producción?
No. El dataset transformado se entrega en el entorno de destino desde la plataforma, de modo que quienes trabajan en desarrollo, QA o preproducción no necesitan credenciales del origen.
¿Puedo generar entornos más pequeños que producción?
Sí. Puedes limitar el volumen por número de registros o porcentaje y filtrar por condiciones, para que cada entorno reciba solo lo que necesita.
Deja de copiar producción a tus entornos de prueba
Te enseñamos el ciclo completo sobre una arquitectura como la tuya.