जब 2 x 3 = 2, या डेटा वर्चुअलाइजेशन के बारे में एक बार फिर से

सभी को नमस्कार! क्या आपने बाडर-मेन्होफ घटना के बारे में कुछ सुना है? यह एक अजीब संज्ञानात्मक विकृति है, जो, जैसा कि यह निकला, उदाहरण के लिए निरीक्षण करना काफी दिलचस्प है। 2016 में, डेबेक्स तकनीक के बारे में एक समीक्षा लेख हैबे पर प्रकाशित किया गया था। किसी भी अच्छे सिद्धांत की तरह, जो आप जानते हैं कि हर दिन टन में खपत होती है, आप इसे अभ्यास में डाले बिना पूरी तरह से लगभग 80 प्रतिशत भूल जाते हैं। यह मेरे साथ भी हुआ - मैं उस पोस्ट और डेल्फीक्स के बारे में जल्दी से भूल गया, लगभग एक साल पहले तक, मेरी सेवा के परिणामस्वरूप, मैं उत्पाद और उत्पाद के लेखकों के पार आया। विषय का अध्ययन करने का अवसर नहीं है, लेकिन व्यवहार में, LANIT इस तकनीक में इतनी गहराई से डूबा है कि इस लेख में मैं प्राप्त ज्ञान को व्यवस्थित करना और प्राप्त अनुभव का विश्लेषण करना चाहूंगा।

यैंडेक्स खोज परिणामों की छवि शिष्टाचार।

डेल्फीक्स क्या है?

डेल्फीक्स एक सॉफ्टवेयर है जो सोलारिस ओएस के साथ एक वर्चुअल मशीन पर चल रहा है, जिसे ठीक से काम करने के लिए आपको डेटाबेस की प्रतियां संग्रहीत करने के लिए स्टोरेज सिस्टम को कनेक्ट करना होगा। सॉफ्टवेयर वर्चुअल मशीन (आभासी उपकरण) की तैयार छवि के रूप में दिया जाता है। छवि को VmWare पर या AWS / Azure क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर में तैनात किया जा सकता है। परीक्षण के लिए, सिद्धांत रूप में, आप इसे अपने कार्य केंद्र पर स्थानीय स्तर पर उठा सकते हैं।

यदि बहुत दृढ़ता से और बहुत संक्षेप में संक्षेपित किया जाता है, तो डेल्फ़िक्स डेटा का वर्चुअलाइजेशन करता है और तैयार डेटाबेस प्रदान करता है जिसके साथ आप काम कर सकते हैं। वह स्रोत डेटाबेस से एक प्रति लेता है (जिसे dSource कहा जाता है) और इसे अपने स्टोरेज (स्थानीय VM विभाजन, जो बाहरी संग्रहण से जुड़ा है) में रखता है। एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, यह इस प्रतिलिपि की मात्रा को 60% (डेटा प्रकारों के आधार पर, निश्चित रूप से) कम कर देता है। फिर, एक ही कॉपी से, आप कुछ ही मिनटों में अन्य डेटाबेस पर इस डेटाबेस को तैनात कर सकते हैं। ऐसे डेटाबेस को वर्चुअल डेटाबेस - VDB कहा जाता है। डेटाबेस फ़ाइलों को एनएफएस के माध्यम से मेजबानों को लक्षित करने के लिए माउंट किया जाता है, और इसलिए उन पर जगह नहीं लेते हैं। अर्थात्, 500 जीबी प्रति 5 वीएसडीबी और 5 वीडीबी होने से, स्टोरेज पर इस मामले में कब्जा कर लिया गया कुल स्थान लगभग 350 जीबी (या ऐसा) होगा।

क्या यह एक समय की प्रतिलिपि प्रक्रिया है?

डेल्फ़िक्स पास स्रोत डेटाबेस के इनिशियलाइज़ेशन और बूटस्ट्रैप चरण के बाद, डेल्फ़िक्स इंजन आपके द्वारा चुनी गई नीति के आधार पर इस डेटाबेस के साथ निरंतर सिंक्रनाइज़ेशन रखता है, उदाहरण के लिए, दैनिक या हर घंटे, या लेनदेन के कुछ समय बाद सिंक्रनाइज़ेशन।
डेटाबेस की पहली प्रति बनाने की गति सीधे स्रोत डेटाबेस और डेल्फीक्स के बीच नेटवर्क बैंडविड्थ पर निर्भर करती है, क्योंकि बैकअप नेटवर्क पर प्रसारित होता है।

स्रोत डेटाबेस के लिए बाध्य करने के बाद, डेल्फ़िक्स स्रोत डेटाबेस के तथाकथित टाइमफ़्लो (टाइम मशीन) का समर्थन करता है, संस्करण नियंत्रण के समान कार्यक्षमता। इस समय अंतराल के भीतर डेटाबेस के किसी भी संस्करण को लक्ष्य डेटाबेस से जोड़ा जा सकता है। क्यों? उदाहरण के लिए, घटनाओं की जांच करना।

चित्र 1: किसी भी समय VDB को तैनात करने की क्षमता ...

चित्र 2: ... या तो मैन्युअल रूप से बनाए गए डेटाबेस स्नैपशॉट पर

VDB एक सामान्य स्तर पर हैं, इसलिए न तो उपयोगकर्ताओं और न ही प्रशासकों को अतिरिक्त भंडारण संसाधनों की आवश्यकता होती है।

आप इस VDB के किसी भी संस्करण को लक्ष्य डेटाबेस से जल्दी से जोड़ सकते हैं। VDB एक दूसरे से स्वतंत्र हैं और रीड-राइट मोड में हैं। VDB में किए गए नए परिवर्तन डेल्फ़िक्स स्टोर पर नए ब्लॉकों को लिखे गए हैं।

आप एक और VDB के आधार पर VDB बना सकते हैं और इसे अपडेट कर सकते हैं या आवश्यकतानुसार वापस रोल कर सकते हैं।

आवेदन इस पर क्या प्रतिक्रिया देगा?

आप ऐसे VDBs के साथ काम कर सकते हैं जैसे "एक नियमित डेटाबेस के साथ"। एप्लिकेशन कुछ भी नोटिस नहीं करेगा। यह स्पष्ट है कि DBMS बायनेरिज़ को पहले से ही इन सर्वरों पर स्थापित किया जाना चाहिए, क्योंकि केवल डेटाबेस फाइलें स्वयं क्लोन की जाती हैं।

ऐसे VDB का उपयोग मुख्य रूप से कार्यात्मक परीक्षण के लिए या सैंडबॉक्स के रूप में किया जाता है। ज्यादातर मामलों में, यह VDB पर लोड को चलाने के लायक नहीं है, क्योंकि NFS के माध्यम से डेटाबेस के कनेक्शन के कारण, ऐसे लोड परीक्षण के परिणामों की व्याख्या करना काफी समस्याग्रस्त होगा। यद्यपि यदि आपके पास प्रोम में एक डेटाबेस है, तो एनएफएस के माध्यम से भंडारण के साथ काम करता है, तो, संभवतः, आप कर सकते हैं।

गारंटी, आप स्थिर ऑपरेशन पर भरोसा कर सकते हैं यदि आप ओरेकल का उपयोग कर रहे हैं (जिसमें मल्टीटैनेंट और आरएसी सपोर्ट वाले हैं), एमएस एसक्यूएल, एसएपी एएसई, आईबीएम डीबी 2, ओरेकल ईबीएस, एसएपी हाना। ऐसे कॉन्फ़िगरेशन विक्रेता द्वारा समर्थित हैं।

इसके अलावा, आप नियमित फ़ाइलों को वर्चुअलाइज कर सकते हैं (किसी भी डेटाबेस पर विचार करें, लेकिन कार्यक्षमता में कुछ सीमाओं के साथ)। उदाहरण के लिए, आंतरिक परीक्षणों के लिए एक सबूत के रूप में, हमने अपनी एक परियोजना के पोस्टग्रेक्यूएल उदाहरणों का वर्चुअलाइजेशन किया। मैंने यह नहीं कहा कि एक या दो बार क्या हुआ, लेकिन अंत में PostgreSQL के साथ योजना ने काम किया, हालांकि विक्रेता वर्तमान में PostgreSQL का आधिकारिक समर्थन नहीं करता है।

यदि स्टोरेज सिस्टम में समान कार्यक्षमता निर्मित है तो यह आवश्यक क्यों है?

यह बिना कहे चला जाता है कि भंडारण प्रणाली में स्नैपशॉट के लिए एक कार्यक्षमता है और लंबे समय तक पतला प्रावधान है। हालांकि, अगर एक उत्पादक डेटाबेस और स्टैंड विभिन्न विक्रेताओं के भंडारण प्रणालियों पर स्थित हैं, तो ऐसा समाधान काम नहीं करेगा। और सभी स्टोरेज सिस्टम ऐसा नहीं कर सकते।

डेल्फीक्स का उपयोग करते हुए, आप तकनीकी रूप से अप्रचलित और पुरानी भंडारण प्रणालियों पर परीक्षण वातावरण को सफलतापूर्वक तैनात कर सकते हैं जो कि डिकॉम्पीशन किया गया है। नतीजतन, हम परीक्षण डेटा संग्रहीत करने की लागत को काफी कम कर देते हैं।

इस स्नैपशॉट से डेटाबेस की एक भौतिक प्रतिलिपि प्राप्त करना भी संभव है, उदाहरण के लिए, स्टैंडबाय बनाने या डेटाबेस को किसी अन्य संग्रहण प्रणाली में स्थानांतरित करने के लिए।

एक महत्वपूर्ण घटक स्वयं सेवा है। डेल्फीक्स जेटस्ट्रीम जीयूआई का उपयोग करते हुए, यहां तक ​​कि अप्रशिक्षित डेवलपर्स / परीक्षक अपने स्टैंड के डेटाबेस के संस्करणों को अपने दम पर वापस रोल / अपडेट कर सकते हैं और प्रशासकों को सप्ताह में कई बार नहीं खींच सकते हैं।

चित्रा 3. जेटस्ट्रीम का उपयोग करना, आंकड़ा VDB के मुख्य संस्करण के ब्रंच जीवनकाल को दर्शाता है, इन स्नैपशॉट के लिए संस्करण के स्नैपशॉट और किकबैक के एक जोड़े का निर्माण करता है।

डेल्फ़िक्स VDB के निरंतर सिंक्रोनाइज़ेशन का समर्थन करता है जो एक उत्पादक डेटाबेस के साथ संग्रह / लेन-देन लॉग फ़ाइलों का उपयोग करता है। भंडारण के आधार पर एक समान कार्यान्वयन के लिए, आपको करना होगा ... प्रति दिन बीस स्नैपशॉट।

जैसे ओरेकल एंटरप्राइज मैनेजर डेटाबेस को क्लोन करना भी जानता है

हाँ, यह कर सकता है, लेकिन इसमें केवल Oracle DBMS का समर्थन किया गया है। इसलिए, इसका उपयोग बाकी DBMS के लिए नहीं किया जा सकता है।

महत्वपूर्ण सवाल यह है कि यह लाभ क्यों कमाता है?

सबसे पहले, आइए जानें कि किसकी वजह से और किस वजह से डेल्फीक्स फायदेमंद हो सकता है। लाभ इस प्रकार है:

• नए स्टैंड के लिए अनुमोदन पर खर्च समय की कमी,
• परीक्षण खड़ा करने के लिए उपयोग की गई भंडारण स्थान की कमी,
• विभिन्न विक्रेताओं से गैर-विशिष्ट भंडारण प्रणालियों का उपयोग करने की क्षमता,
• आधार की तैनाती के लिए समय की कमी,
• स्टैंड पर डेटाबेस को अपडेट करने के लिए समय की कमी।

अब संक्षेप में प्रत्येक आइटम के लिए।

नए स्टैंड के लिए समन्वय पर खर्च किए गए समय में कमी। हां, जिन कुछ कंपनियों के साथ हमने काम किया, उनमें एक नए बूथ को तैनात करने पर सहमति बनने में दो सप्ताह लग गए। और अगर संसाधनों की कोई आवश्यक राशि नहीं है या संगठन बहुत ठोस और उच्च नौकरशाही के दायरे में आता है, तो, आइए ध्यान से कहें, शर्तों को "एक महीने से" कहा जाता है।

परीक्षण बेंच के लिए कम भंडारण स्थान। हार्डवेयर विक्रेताओं के अनुसार, भंडारण पर 1 टीबी डेटा सेवित करने की लागत प्रति वर्ष 800 यूरो से है। संख्या अनुमानित है, लेकिन आदेश है। यदि आपके पास 2 टीबी का उत्पादक डेटाबेस है और VDB के साथ 3 परीक्षण बेंच हैं, तो delfix द्वारा कब्जा की गई कुल मात्रा लगभग 2 टीबी होगी। इस तरह के संकेतक इस तथ्य के कारण प्राप्त किए जाते हैं कि सभी परीक्षण डेटाबेसों के लिए केवल एक सामान्य सेवा की आवश्यकता होती है, जो सामान्य मामले में, अधिक उत्पादक डेटाबेस पर कब्जा नहीं करेगा। बेशक, यह सभी परीक्षण डेटाबेस में किए गए परिवर्तनों की संख्या पर निर्भर करता है। अधिक परिवर्तन - स्टोरेज डेल्टास के भंडारण के कारण "प्रफुल्लित" होंगे। इसकी कल्पना करने के लिए, आप आभासी मशीनों के स्नैपशॉट के साथ आरेख की कल्पना कर सकते हैं।

एक डेल्फीक्स उदाहरण के लिए संभावित जुड़े डेटाबेस (स्रोत डेटाबेस और परीक्षण डेटाबेस सहित) की कुल संख्या लगभग 300 है।

आधार को स्टैंड पर तैनात करने का समय कम करना। एक स्टैंड पर एक निश्चित संस्करण के बैकअप को रोल करने के कई घंटों के रूटीन ऑपरेशन के बजाय, आपको 3 बटन दबाने की आवश्यकता है। उन लोगों के लिए जो कंसोल में काम करने के लिए या एक शक्तिशाली एपीआई का उपयोग करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, क्रमशः सीएलआई और एपीआई दोनों हैं।

स्टैंड पर डेटाबेस को अपडेट करने का समय कम करना। डेल्फ़िक्स इंजन स्रोत डेटाबेस के साथ निरंतर सिंक्रनाइज़ेशन का समर्थन करता है (डेटाबेस के संग्रह लॉग / लेनदेन लॉग्स का उपयोग करके), और इस डेटाबेस से सभी परिवर्तनों को जुड़े VDBs के लिए प्रचारित किया जा सकता है।

इसे तकनीकी रूप से कैसे लागू किया जाता है?

डेल्फ़िक्स फ़ाइल सिस्टम में डेटा ब्लॉक (चित्र में सबसे निचला स्तर) होता है। डेल्फ़िक्स बी-ट्री इंडेक्स बनाता है जो इन डेटा ब्लॉकों को इंगित करता है। इसके अलावा, इंडेक्स का रूट ब्लॉक (सबसे ऊपर वाला) निर्णायक होता है। यह समय t0 पर सिस्टम की स्थिति है।


अब कल्पना करें कि संशोधित डेटा ब्लॉक b 'और c' आ चुका है, और सिस्टम ने राज्य t1 में संक्रमण कर लिया है।

डेल्फ़िक्स पुराने डेटा ब्लॉकों को पीसता नहीं है, लेकिन नए ब्लॉक को एक साथ बनाता है। उन्हें एक्सेस करने के लिए, एक नया रूट इंडेक्स ब्लॉक बनाया जाता है जो नए डेटा ब्लॉक को इंगित करता है।


सूचकांकों के लिए धन्यवाद, सिस्टम के दो संस्करण हैं, जिनमें से प्रत्येक को अनुक्रमणिका t0 या t1 के संबंधित रूट ब्लॉक से जोड़कर संचालित किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, जब t1 इंडेक्स ब्लॉक से जुड़ा होता है, तो सिस्टम इस तरह दिखेगा:


जब डेल्फीक्स एक स्रोत डेटाबेस से बैकअप लेता है, तो यह अपने अंदर ऐसे इंडेक्स बनाता है। यह स्वचालित रूप से वृद्धिशील बैकअप को मूल पर लागू करता है, लेकिन ब्लॉकों को रगड़ता नहीं है, लेकिन उन्हें पक्ष में लिखता है और सूचकांक के नए रूट ब्लॉक बनाता है।

इसलिए, समय में एक विशिष्ट बिंदु पर एक डेटाबेस स्नैपशॉट प्राप्त करना और उसमें से एक VDB को तैनात करना हमेशा संभव होता है।

जोनाथन लुईस (ओरेकल के शीर्ष पायदान अनुकूलन / ऑप्टिमाइज़र और अच्छे लागत-आधारित ओरेकल फंडामेंटल बुक और कई उपयोगी पुस्तकों के लेखक के प्रदर्शन के मुद्दों) द्वारा समझाते हुए यूट्यूब पर एक वीडियो है ।

कस्टम समाधान (स्क्रिप्ट, उदाहरण के लिए) की तुलना में यह कितना अधिक सुविधाजनक है?

पर्याप्त लोगों, समय, धन और धैर्य के साथ, आप स्क्रिप्ट के साथ कुछ भी लिख सकते हैं। हालांकि, इसके समर्थन और कई अन्य बारीकियों की लागत सीधे इस तरह के निर्णय की जटिलता पर निर्भर करेगी। एक कंपनी जिसके साथ हम काम करते हैं और दोस्त हैं, पेशेवरों और विपक्षों का वजन किया, अपने आईटी विभाग की ताकत का मूल्यांकन किया और स्क्रिप्ट और जेडएफएस पर स्वतंत्र रूप से डेल्फीक्स एनालॉग लिखने का फैसला किया। यह एक विकल्प है, अगर आपको किसी एक प्रणाली के लिए एक विशेष समाधान की आवश्यकता है, तो आप अपनी क्षमताओं में विश्वास रखते हैं। हां, यह पहले से ही है, हम खुद स्क्रिप्ट लिखना पसंद करते हैं ...

कहीं ऊपर, मास्किंग के बारे में, यह क्या है?

डेल्फ़िक्स कोर कार्यक्षमता में एक अतिरिक्त डेटा मास्किंग टूल जोड़ा जा सकता है। यह आपको व्यक्तिगत डेटा एन्क्रिप्ट करने की अनुमति देगा, उदाहरण के लिए, क्रेडिट कार्ड नंबर, नाम, उपनाम, आदि। बैंकों और 149-the और 152-the की सभी आवश्यकताओं को पूरा करने वालों के बीच एक बहुत लोकप्रिय कार्य है।

आमतौर पर, डेवलपर्स को ऐसा होने पर उत्पादक डेटाबेस से डेटा की आवश्यकता होती है:

• एक नया अनुप्रयोग विकसित करना,
• आवेदन का समर्थन या सुधार,
• परीक्षण बेंच पर कार्यात्मक परीक्षण।

किसी को सीधे औद्योगिक डेटाबेस से सीधे कनेक्ट करना अच्छा नहीं है, लेकिन आपको किसी तरह काम करने की जरूरत है और किसी तरह हर किसी को प्रदान करने की आवश्यकता है जो औद्योगिक डेटा संरचना और औद्योगिक डेटा वॉल्यूम के साथ काम करने का अवसर प्रदान करते हैं। अधिक महत्वपूर्ण बात, डेटा के एक औद्योगिक "प्रोफाइल" के साथ। यह देखते हुए कि उत्पादक डेटा में अक्सर गोपनीय जानकारी होती है, जिसमें व्यक्तिगत डेटा शामिल है, इसे परीक्षण क्षेत्र में स्थानांतरित करना या डेवलपर्स को देना आमतौर पर एक असंभव कार्य है।

आप इसके बारे में एक अलग विस्तृत लेख लिख सकते हैं, लेकिन यदि संक्षेप में, डेटा मास्किंग विकल्प डेटा छुपाता है या संशोधित करता है जिसे औद्योगिक सर्किट के नियंत्रित क्षेत्र से बाहर नहीं ले जाया जा सकता है और आपको विकास और परीक्षण वातावरण के लिए पहले से ही मास्क किए गए डेटा को स्थानांतरित करने की अनुमति देता है।

मास्किंग इंजन (मास्किंग इंजन) संरक्षित जानकारी को हटाता है या संशोधित करता है और डेटा का एक एनालॉग छोड़ता है, जिससे डेवलपर्स और परीक्षकों को समान डेटा के साथ काम करने की अनुमति मिलती है। डेटा मास्किंग डेल्फीक्स मास्किंग इंजन घटक द्वारा कार्यान्वित किया जाता है।

आईबीएम ऑप्टिमाइज़ेशन / ओरेकल मास्किंग / एनालॉग्स का उपयोग मास्किंग के रूप में क्यों नहीं किया जाता है?

बेशक, ऐसे अन्य समाधान हैं जिनकी समान कार्यक्षमता है। उदाहरण के लिए, Oracle Masking, Informatica Masking, आदि। साथ ही, डेल्फीक्स के मामले में, आप अपनी स्वयं की मास्किंग स्क्रिप्ट लिख सकते हैं। हालांकि, एक महत्वपूर्ण सामान्य दोष यह है कि बड़ी संख्या में अधिक महंगे लाइसेंस / अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर खरीदने की आवश्यकता है।

• ओरेकल के लिए, यह प्रत्येक सर्वर को मास्किंग के साथ लाइसेंस दे रहा है (यह गैर-ओरेकल डेटाबेस के लिए मास्किंग और डेटाबेस गेटवे का लाइसेंस है)।
• Informatica में PowerCenter ETL, Designer, और Lifecycle Management हैं। और अगर आप इसे एसएपी को फास्ट करना चाहते हैं, तो आपको अभी भी इसके लिए भुगतान करना होगा।
• लिपियों - लिपियों के साथ यह सब आपके विश्वास में और आपके नेतृत्व में विश्वास पर निर्भर करता है।

पाठ को अधिभार नहीं देने के लिए, हम एक अलग लेख में मास्किंग फ़ंक्शन के सिद्धांतों का अधिक विस्तृत चित्रण छोड़ देंगे।

यदि आप अपने द्वारा ज्ञात अन्य मास्किंग टूल का उदाहरण दे सकते हैं जो आपने अभ्यास में इस्तेमाल किया था और जो समस्या को हल करते हैं, तो टिप्पणी में उनके बारे में आपसे कुछ शब्द देखना बहुत अच्छा होगा।

मैं अभी भी अपनी मास्किंग स्क्रिप्ट लिखना चाहता हूं ...

स्व-लिखित एक का उपयोग करना संभव है, लेकिन किसी को यह समझना चाहिए कि 5 टीबी में, कहने वाले 5 टीबी की एक परीक्षण डेटाबेस पर स्क्रिप्ट चलाने की संभावना के उच्च स्तर के साथ, बहुत लंबा समय लगेगा। और स्वयं एल्गोरिदम और स्क्रिप्ट का लेखन भी लंबे समय तक चल सकता है।

जब यह जल्दी से और गारंटी से एक नई समस्या को हल करने के लिए आवश्यक है और "एक घड़ी की तरह" काम करना चाहिए, तो डेल्फ़िक्स के लिए "बॉक्स से बाहर" मास्किंग काम करेगा। स्क्रिप्ट, सबसे अधिक संभावना है, एक नए कार्य (डेटा संरचना, डेटाबेस का प्रकार, आदि) के लिए "समाप्त" होना होगा।

ठीक है। मुझे पहले ही एहसास हो गया कि हमें डेल्फीक्स की जरूरत है। लंबे समय के लिए परिचय करने के लिए? प्रक्रिया क्या दिखती है?

कार्यान्वयन एक पायलट प्रोजेक्ट के साथ शुरू होता है। सबसे पहले, एक साक्षात्कार ग्राहक के साथ आयोजित किया जाता है, और यहां पूर्ण बातचीत के लिए हमें केवल एक जिम्मेदार इंजीनियर (डीबीए या सिस्टम प्रशासक) की आवश्यकता होगी। हमारे पास एक विशेष प्रश्नावली प्रश्नावली है जो ग्राहक के कंप्यूटिंग वातावरण की विशेषताओं का पता लगाने में मदद करती है।

हमें उन प्रणालियों पर भी जानकारी की आवश्यकता होगी जो वर्चुअलाइजेशन के लिए उम्मीदवार हो सकते हैं (या तो अलग डेटाबेस या पूरे एसएपी / डायनेमिक्स सिस्टम)। साथ में, हम एक संवाद मोड में परीक्षण मानदंड, सफलता मानदंड और पायलट परियोजना के समय का निर्धारण करते हैं। इसके अलावा, जब ग्राहक पायलट के लिए बुनियादी ढांचा तैयार कर रहा है, तो हमें विक्रेता से एक परीक्षण लाइसेंस प्राप्त होता है।

हमारे इंजीनियर ग्राहक की साइट पर आते हैं, इंजन सेट करते हैं और स्रोत डेटाबेस को उससे जोड़ते हैं। सूचना सुरक्षा के बारे में ग्राहक के आंतरिक नियमों के आधार पर, कौन सा स्रोत जुड़ा हुआ है और इसकी तकनीकी टीम की उपलब्धता, प्रारंभिक तैनाती और कॉन्फ़िगरेशन हमारे द्वारा नहीं, बल्कि ग्राहक की अपनी आईटी टीम द्वारा, हमारी देखरेख में या विक्रेता के निर्देशों के अनुसार किया जा सकता है। हमारी सलाह।

इसके अलावा, यदि ग्राहक को अपनी टीम को पंप करने की इच्छा है (और आमतौर पर ऐसी कोई इच्छा है), तो हम बुनियादी ढांचे के प्रशासकों और डीबीए के लिए प्रशिक्षण आयोजित करते हैं। प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए, हम उनके साथ एक या एक से अधिक वर्चुअल डेटाबेस तैनात करते हैं और सभी स्क्रिप्ट चलाते हैं।

आमतौर पर, पायलट 2 से 4 सप्ताह तक रहता है, अगर ग्राहक की आंतरिक प्रक्रियाएं आवश्यक बुनियादी ढांचे को जल्दी से तैयार कर सकती हैं। एक नियम के रूप में, वास्तविक प्रणालियों पर इस समय के दौरान सॉफ्टवेयर की सभी कार्यात्मकताओं का परीक्षण करना और परिणामी लाभों की सीमा का मूल्यांकन करना संभव है।

परीक्षण के परिणामों के आधार पर, एक रिपोर्ट संकलित की जाती है जिसमें सभी पायलट प्रक्रियाओं का विश्लेषण किया जाता है, आंकड़े "यह-यह बन गए" दिए गए हैं और एक दीर्घकालिक संबंध की सलाह पर निष्कर्ष दिया गया है। यदि प्रबंधन एक सकारात्मक निर्णय लेता है, तो "औद्योगिक पटरियों पर संक्रमण" की प्रक्रिया कई घंटों का मामला है, जैसा कि पायलटिंग प्रक्रिया के दौरान, मुख्य कठिनाइयों को आमतौर पर दूर किया जाता है, और "पेबैक" और "परियोजना का प्रभाव" सचमुच अगले दिन शुरू होता है।

क्या कोई नकारात्मक बिंदु हैं? क्या पसंद नहीं है?

सच कहूं, तो उत्पाद सस्ता नहीं है। यह टॉरेंट पर काम नहीं करेगा, और समाधान का उपयोग करने के लिए, आपको विक्रेता को एक वार्षिक शुल्क देना होगा। लाइसेंसिंग योजना - वर्चुअलाइज्ड डेटा की मात्रा के लिए।

डेल्फ़िक्स का उपयोग करने से अधिकतम लाभ तब प्राप्त होता है जब आपको विभिन्न डेटाबेस स्रोतों (डेटाबेस स्रोतों की संख्या> = 1) के बड़े संस्करणों की बड़ी संख्या में प्रतियां बनाने की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए, विश्लेषकों के लिए विशिष्ट स्टैंडों का एक गुच्छा बनाने के लिए, एक परीक्षण सेवा, दोषों के साथ खेलने के लिए एक समर्थन सेवा। उत्पादन, आदि, जहाँ आपको मास्क वाले डेटा के साथ या तो एक कॉम्बैट बेस की प्रतियां चाहिए, या बहुत बड़े टेस्ट बेस की प्रतियां, और जल्दी और अपेक्षाकृत कम समय के लिए (एक क्लोन बनाया, एक समस्या को हल किया, एक क्लोन को मार दिया, नया बनाया) आदि)।

यदि यह आपका मामला है, तो TCO पर विचार करें (हम इसे सही करने में मदद कर सकते हैं) और यह तय करें कि यह आपको सूट करता है या नहीं। अन्यथा, यह वास्तव में एक बहुत ही दिलचस्प बॉक्सिंग है (यह महत्वपूर्ण है!) उपकरण जो कार्यों को हल करता है जो तकनीकी दृष्टिकोण से काफी समझ में आता है।


अंत में, हम यह समझने के लिए एक छोटा सा सर्वेक्षण करना चाहेंगे कि यह उपकरण आपके लिए कैसे उपयोगी हो सकता है।