Die Verwaltung von Testdaten findet nicht mehr nur auf einem einzigen Server statt. Ihre Messdaten erstrecken sich über ASAM ODS-Repositories, Data Lakes, Legacy-Datenbanken und Cloud-Speicher. Ihre Analysen laufen auf lokalen Workstations, dedizierten Servern und elastischen Cloud-Ressourcen. Ihre Tools müssen sich mit all diesen Ressourcen verbinden. Aus diesem Grund bieten wir Cloud Testdatenverwaltung an.
Wir entwerfen und implementieren Architekturen, die diese Teile zusammenführen. Föderierter Zugriff ohne Datenmigration. Containerisierte Dienste, die mit der Nachfrage skalieren. Integration mit den Analysetechnologien, die Ihre Teams bereits verwenden. Alles basiert auf offenen Standards, so dass Sie die Kontrolle über Ihre Infrastrukturentscheidungen behalten. Wir nennen es Janus Test Data Management Platform.
Cloud-Testdatenverwaltung eines Testmanagementsystems mit HighQSoft-Komponenten.
Unsere Plattformen laufen als containerisierte Dienste auf Docker und Kubernetes. Stellen Sie sie auf AWS, Azure, GCP oder Ihrer privaten Cloud bereit. Skalieren Sie die Dienste unabhängig von der Arbeitslast. Eine zustandslose Architektur bedeutet elastische Skalierung ohne komplexe Sitzungsverwaltung. Produktionsbereit für moderne Infrastrukturen.
Janus virtualisiert verschiedene Datenquellen hinter einer einzigen ASAM ODS 6 API. Klassische ODS-Repositories, PLM-Systeme, Data Lakes, Legacy-Datenbanken und benutzerdefinierte APIs erscheinen in einer einheitlichen Ansicht. Keine Datenmigration erforderlich. Ihre vorhandenen Tools arbeiten weiter, während Sie einen föderierten Zugriff auf Ihre gesamte Datenlandschaft erhalten.
Verbinden Sie Ihre Testdaten direkt mit Analyseplattformen. Apache Spark für groß angelegte Verarbeitung. Elasticsearch für schnelle Suche und Indizierung. Python und MATLAB für die technische Analyse. Merlin orchestriert automatisierte Arbeitsabläufe für alle diese Plattformen. Eine Datengrundlage, viele Analysepfade.
Alle HighQSoft-Plattformen werden als Docker-Images ausgeliefert, die für den Einsatz in Kubernetes bereit sind. Helm-Charts übernehmen die Konfiguration. Die Dienste lassen sich je nach Bedarf horizontal skalieren. Stellen Sie dieselben Container auf jedem Kubernetes-Cluster bereit, unabhängig davon, ob es sich um verwaltete Cloud-Services oder eine lokale Infrastruktur handelt.
Ein zustandsloser Service bedeutet keine klebrigen Sitzungen oder komplexe Ausfallsicherung. Erhöhen Sie die Kapazität, wenn sich die Analyseaufträge stauen. Verringern Sie die Kapazität, wenn die Nachfrage sinkt. Bezahlen Sie für Ressourcen, wenn Sie sie brauchen. Janus und Merlin unterstützen beide von Haus aus elastische Architekturen.
OAuth-Integration für die Identitätsverwaltung. Rollenbasierte Zugriffskontrolle, die von Ihrem Unternehmensverzeichnis übernommen wird. Durchgehend verschlüsselte Verbindungen. Audit-Protokollierung für Compliance-Anforderungen. Die Cloud-Bereitstellung bedeutet nicht, dass Sie bei der Governance Kompromisse eingehen müssen.
Migrieren Sie von einer veralteten Infrastruktur, ohne den Betrieb zu unterbrechen. Janus virtualisiert alte Quellen, während neue Systeme online gehen. Legen Sie alte Datenbanken nach und nach still, während die Daten auf moderne Speicher übertragen werden. Keine Big-Bang-Migration erforderlich.
Entwicklungszentren an mehreren Standorten benötigen Zugriff auf gemeinsame Testdaten. Janus bietet einheitliche Ansichten über verteilte Repositories hinweg. Jeder Standort behält seine lokale Leistung bei und nimmt gleichzeitig an unternehmensweiten Abfragen teil.
Bewahren Sie sensible Daten vor Ort auf und nutzen Sie Cloud-Ressourcen für Spitzenkapazitäten. Janus föderiert über Standorte hinweg. Merlin verteilt Aufträge an Mitarbeiter, wo auch immer sie ausgeführt werden. Sichere Verbindungen gewährleisten die Kontrolle und ermöglichen Flexibilität.
Einige Analyseaufgaben übersteigen die Möglichkeiten einzelner Server. Flottenweite Vergleiche über Millionen von Messungen. Training von Modellen des maschinellen Lernens mit jahrelangen Testdaten. Statistische Analysen, die ganze Produktgenerationen umfassen. Wir integrieren Apache Spark für die verteilte Verarbeitung unter Beibehaltung der ODS-Rückverfolgbarkeit.
Elasticsearch bietet schnelle Indizierung und Suche in großen Messsammlungen. Finden Sie relevante Tests in Sekunden, nicht in Stunden. Nutzen Sie die Indizierung, um Discovery-Workflows über Jahre von Daten und große Flotten hinweg zu unterstützen.
Merlin orchestriert Arbeitsabläufe in Python, MATLAB, Java und Spark. Lösen Sie Analysen aus, wenn neue Daten eintreffen, planen Sie wiederkehrende Aufträge und verketten Sie Verarbeitungsschritte, wobei die Zwischenergebnisse verfolgt werden. Die Ergebnisse fließen mit vollständiger Rückverfolgung zurück zu ODS.
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