Testdatenmanagement und Datenbank-Monitoring Redgate rüstet sein DevOps-Portfolio mit KI aus

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Redgate erweitert seine Lösungen für das Testdatenmanagement und das Datenbank-Monitoring: ML-Algorithmen sollen dazu beitragen, die Datenmuster aus echten Anwendungsfällen besser zu simulieren, KI soll das Monitoring erleichtern und dabei helfen, kritische Alerts zu priorisieren.

Datenbankexperten sehen sich zunehmend mit komplexeren Workloads konfrontiert. Sie müssen ihre Effizienz steigern und die eigenen Prozesse optimieren, um den steigenden Wettbewerbsanforderungen gerecht zu werden. Immer mehr Unternehmen setzen daher auch im Datenbankbereich auf KI. Mit dieser Entwicklung sind allerdings auch Risiken verbunden. Redgate habe bei der Einführung seiner neuen KI- und ML-Funktionen besonderes Augenmerk auf die Wahrung der Datensicherheit gelegt.

Verbesserte Generierung synthetischer Daten

Viele Entwicklungsteams, die Testdaten verwenden wollen, haben keinen Zugriff auf Produktionsdaten. Das ist verständlich, da das Risiko besteht, dass sensible Kundeninformationen preisgegeben werden und daher berechtigte Bedenken hinsichtlich der Einhaltung von Compliance-Vorgaben bestehen. Aus diesem Grund müssen sie Daten generieren, die den Produktionsdaten möglichst ähnlich sind – sei es für die Nachbildung bestehender Projekte, für knifflige Einzelfälle oder auch für Pilotprojekte, für die noch keine Daten vorliegen. Genau für diese Situationen verfüge der Redgate Test Data Manager nun über eine Funktion zur KI-basierten Erzeugung synthetischer Daten.

Redgate Test Data Manager nutzt Machine-Learning-Algorithmen, um Muster, Beziehungen und Verteilungsmerkmale in Daten zu erkennen. Auf dieser Grundlage könne er neue Datensätze generieren, die diese Eigenschaften widerspiegeln. Nutzer könnten somit komplexe Datensätze erstellen, die realen Datenmustern sehr ähnlich sind. Auf diese Weise erhielten Entwickler und Tester die passenden repräsentativen Daten, die sie benötigen, ohne dass Daten aus der Produktion kopiert werden oder diese verlassen. Dadurch bleibe der Datenschutz und die Datenintegrität gewährleistet. Bedenken hinsichtlich der Verwendung von Daten zum Trainieren von KI/ML-Modellen oder der Weitergabe von proprietären Daten seien somit hinfällig.

Weitere Automatisierung des Datenbank-Monitoring

Die neue ML-Funktion in Redgate Monitor soll eine Echtzeitüberwachung der Leistung für SQL Server und PostgreSQL ermöglichen. Durch den Einsatz von ML könne Redgate anpassbare Alerts und Diagnosen für Datenbanken verbessern: Die KI helfe den IT-Teams zu erkennen, welche Betriebs- und Performance-Warnungen als normales Hintergrundrauschen eingestuft werden können und welche kritisch sind und daher priorisiert werden müssen. Der Aufwand, den Teams für die manuelle Konfiguration und Pflege von Warnmeldungen aufwenden müssen, werde dadurch reduziert.

Redgate Monitor setzt auf Machine Learning, um dynamische Warnungen auf der Grundlage von Mustern in metrischen Daten auszulösen. Durch die Anpassung der Warnungen an die tatsächliche Nutzung der überwachten Datenbanken werde die Betriebszeit optimiert, die Relevanz der Warnungen erhöht und „Alert Fatigue“ vermieden.

KI mit Vertrauen einführen

Die Einführung der KI-Funktionen basiere auf den eigenen Erfahrungen von Redgate, wo, wann und wie KI sicher und intelligent in die Softwareentwicklung und andere Geschäftsprozesse integriert werden könne, wobei Leitplanken für persönliche und sensible Daten gesetzt würden. Dass andere Unternehmen diese Erfahrungen teilen, zeige eine aktuelle Umfrage von Redgate zum Stand der Datenbanklandschaft. Derzufolge seien Datensicherheit und Datenschutz für 61 Prozent der Befragten das zentrale KI-Thema – ein deutlicher Anstieg gegenüber 41 Prozent in der letztjährigen Umfrage.

„Künstliche Intelligenz und Machine Learning haben großes Potenzial für Unternehmen, allerdings bergen diese Technologien auch Risiken“, gibt Oliver Stein, Geschäftsführer DACH bei Redgate, zu bedenken. „Die von uns in Redgate Monitor und Redgate Test Data Manager eingeführten KI- und ML-Funktionen verringern die Fehlerquote, die durch manuelle Prozesse entstehen, und entlasten Teams. Gleichzeitig sorgen sie durch unsere unverrückbar geltenden Standards für noch mehr Datensicherheit.“

Die KI-Funktion zur Erzeugung synthetischer Daten im Redgate Test Data Manager ist in der Beta-Version verfügbar. Die Markteinführung soll im 1. Quartal 2025 erfolgen.

Die ML-Funktion in Redgate Monitor befinde sich aktuell im Early Access Program (EAP). Auch hier sei eine Markteinführung im 1. Quartal 2025 geplant. Redgate stellt eine voll funktionsfähige kostenlose Testversion zur Verfügung.

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