3 mejores prácticas para la gestión de datos de prueba en el desarrollo de aplicaciones basadas en la nube

La capacidad de programación en la nube les proporciona a los equipos de DevOps una flexibilidad incomparable en el desarrollo de aplicaciones. Cuando la infraestructura es código y los conductos de CI/CD están automatizados, los equipos de desarrollo empresarial pueden establecer procesos de entrega de software repetibles para optimizar los flujos de trabajo y mejorar la productividad.

Sin embargo, la gestión de datos de prueba permanece estancada en una época pasada de cascada, lo que dificulta la velocidad de lanzamiento. El desarrollo de aplicaciones en la nube añade obstáculos únicos que sobrecargan aún más las prácticas heredadas de datos de prueba, que incluyen:

• Diversos almacenes de datos. Una arquitectura de microservicios basada en la nube reemplaza el almacén de datos monolítico tradicional con múltiples bases de datos adaptadas a su propósito. Cada microservicio tiene su propio tren de lanzamiento, la infraestructura y el almacenamiento están personalizados y el acceso es exclusivo para cada servicio.

• Ubicaciones de datos distribuidos. Los datos de producción no están necesariamente en la misma ubicación donde se configuran los entornos de prueba. Una pila de aplicaciones empresariales tendrá fuentes de datos locales y en múltiples nubes, con implementaciones de IaaS y PaaS.

• Demanda de entornos de prueba. Cuando los equipos de DevOps de alta velocidad trabajan en entregables más pequeños en una cadena de herramientas de CI/CD automatizada, la necesidad de entornos de prueba crece exponencialmente. Los equipos de aplicaciones luchan por crear entornos al ritmo requerido.

• Entornos de prueba no compatibles. Una nueva encuesta de Pulse muestra que al 81% de los ejecutivos de TI empresariales les resulta difícil mantener la seguridad y el cumplimiento de los datos en entornos de prueba basados en la nube. Esto no es sorprendente dada la continua expansión de las regulaciones de privacidad y los procesos manuales para anonimizar los datos confidenciales.

La actualización de los procesos de gestión de datos de prueba garantiza que la entrega de datos y la seguridad satisfagan las necesidades del desarrollo de aplicaciones modernas en la nube. Estas son las mejores prácticas esenciales:

Mejor práctica n° 1: Automatizar la entrega de datos

Seguir el ritmo de los flujos de trabajo de CI/CD
Esperar incluso unos minutos para que se entreguen los datos de prueba rompe la eficiencia de los microservicios. La automatización de la entrega de datos de prueba mejora los plazos para todo el ciclo de vida del software, lo que reduce los estados de espera de semanas, o incluso meses, a solo minutos.

Contener los costos con entornos de prueba efímeros
Agregar una sola llamada a la API para el aprovisionamiento de datos cuando se utilizan entornos de prueba efímeros aumenta la productividad y ayuda a controlar los costos de la nube. El setenta y cinco por ciento de los ejecutivos de TI dice que una de las mayores ventajas del desarrollo de aplicaciones en la nube es el ahorro de costos porque los entornos de prueba se pueden desconectar cuando no están en uso.

Mejorar la calidad del software con datos de prueba de calidad de producción
La automatización de la entrega proporciona un flujo continuo de datos de calidad de producción hacia los entornos de prueba. La calidad del software se ve afectada cuando los equipos usan datos obsoletos o recurren a subconjuntos solo para mantener el tren de lanzamiento en movimiento. La investigación de la IDC sobre los clientes de Delphix mostró que desplazar a la izquierda con datos de calidad de producción redujo los errores que se filtran a la producción en un 70 %.

Mejor práctica n° 2: Virtualizar los datos de prueba

Establecer la portabilidad de datos dentro y entre las nubes
La abstracción de datos de la infraestructura de almacenamiento subyacente proporciona una solución de datos de prueba muy ágil. Los clones virtuales livianos se pueden transportar fácilmente cuando los entornos de producción y no producción no están ubicados en el mismo lugar. Además, las bases de datos virtuales pueden compartir bloques de datos subyacentes para contener la expansión de datos en la nube y reducir la huella de datos en 10 veces.

PProporcionar un control independiente de bases de datos virtuales
Los desarrolladores tienen conjuntos de datos de lectura/escritura independientes que pueden marcar, rebobinar y controlar la versión de datos como el código. Asociar el estado de la base de datos con los cambios de código también ayuda a la hora de clasificar los problemas de producción, lo que facilita el análisis de la causa raíz para un MTTR más rápido.

Sincronizar las bases de datos heterogéneas para pruebas de integración
Probar las transacciones que atraviesan una aplicación empresarial puede ser un desafío, y miles de microservicios en las nubes solo aumentan la complejidad de la integración. Dondequiera que se encuentren los datos, las fuentes de datos heterogéneas virtualizadas se sincronizan fácilmente en el mismo punto en el tiempo para aumentar la precisión de las pruebas y mejorar la calidad del software para la arquitectura poco acoplada.

Mejor práctica n° 3: Eliminar el riesgo de cumplimiento en entornos de prueba

Identificar y anonimizar automáticamente los datos confidenciales
La creación de perfiles y la anonimización de datos confidenciales para su uso en entornos que no son de producción son componentes clave de un programa holístico de gobierno de datos. El enmascaramiento basado en API aprovecha la regulación o los algoritmos específicos de la aplicación para desidentificar datos con precisión mientras se mantiene la integridad referencial para pruebas exhaustivas.

Conclusión

El desarrollo de aplicaciones en la nube aporta velocidad y agilidad al ciclo de vida de la entrega de software, pero una arquitectura en la nube también presenta desafíos nuevos y en evolución para entregar datos de manera eficiente en entornos de prueba. La modernización de la gestión de datos de prueba y el establecimiento de las mejores prácticas garantizan el acceso continuo a datos seguros con calidad de producción que se mantienen al día con un ritmo de DevOps acelerado.

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