Redgate erweitert seine Lösungen für das Testdatenmanagement und Datenbank-Monitoring mit zwei neuen KI- sowie ML-Funktionen. Zukünftig werden Machine-Learning-Algorithmen dazu beitragen, die Datenmuster aus echten Anwendungsfällen besser zu simulieren. Außerdem erleichtert KI ab sofort das Monitoring und hilft dabei, 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 künstliche Intelligenz. Mit dieser Entwicklung sind allerdings auch Risiken verbunden.
Redgate hat bei der Einführung seiner neuen KI- und ML-Funktionen besonderes Augenmerk auf die Wahrung der Datensicherheit gelegt. Diese KI-Innovationen bieten daher einen größtmöglichen Mehrwert, ohne die etablierten Sicherheitsstandards für die Nutzung und das Teilen von Geschäftsdaten zu vernachlässigen.
Verbesserte Generierung synthetischer Daten mit dem Redgate Test Data Manager
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 bietet der Redgate Test Data Manager 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 und generiert auf dieser Grundlage neue Datensätze, die diese Eigenschaften widerspiegeln. Nutzer können somit komplexe Datensätze erstellen, die realen Datenmustern sehr ähnlich sind.
Auf diese Weise erhalten Entwickler und Tester die passenden repräsentativen Daten, die sie benötigen, ohne dass Daten aus der Produktion kopiert werden oder diese verlassen. Dadurch bleibt der Datenschutz und die Datenintegrität gewährleistet. Bedenken hinsichtlich der Verwendung von Daten zum Trainieren von KI/ML-Modellen oder der Weitergabe von proprietären Daten sind somit hinfällig.
Weitere Automatisierung des Datenbank-Monitoring
Gleichzeitig wird eine neue ML-basierte Funktionalität in Redgate Monitor eingeführt, die eine Echtzeitüberwachung der Leistung für SQL Server und PostgreSQL ermöglicht.
Durch den Einsatz von ML verbessert Redgate anpassbare Alerts und Diagnosen für Datenbanken: Die KI hilft 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.
Da jedes Unternehmen unterschiedliche Anforderungen an seine Datenbanken stellt, reduziert diese Funktion den Aufwand, den Teams für die manuelle Konfiguration und Pflege von Warnmeldungen aufwenden müssen.
Da Datenbankbestände zu kompliziert für einen einheitlichen Überwachungsansatz werden, setzt Redgate Monitor 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 wird die Betriebszeit optimiert und die Relevanz der Warnungen erhöht, wodurch sogenannte „Alert Fatigue“ vermieden wird.
KI mit Vertrauen einführen
Die Einführung der KI-Funktionen basiert auf den eigenen Erfahrungen von Redgate, die aufzeigen, wo, wann und wie KI sicher und intelligent in die Softwareentwicklung und andere Geschäftsprozesse integriert werden kann, wobei Leitplanken für persönliche und sensible Daten gesetzt werden.
Dass andere Unternehmen diese Erfahrungen teilen, zeigt auch die jüngste Umfrage von Redgate zum Stand der Datenbanklandschaft. Diese belegt, dass Datensicherheit und Datenschutz für 61 % der Befragten das zentrale KI-Thema ist – ein deutlicher Anstieg gegenüber 41 % 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 ab sofort in der Beta-Version verfügbar. Unternehmen, die SQL Server, MySQL oder PostgreSQL vor Ort einsetzen, sind eingeladen, an dem Programm teilzunehmen, um die Funktion kennenzulernen und vor der Markteinführung im ersten Quartal 2025 wertvolles Feedback sammeln zu können. Weitere Informationen unter www.red-gate.com/TDM-AI.
Die ML-Funktion in Redgate Monitor befindet sich aktuell im Early Access Program (EAP); die Markteinführung ist im ersten Quartal 2025 geplant. Unternehmen können auf eine voll funktionsfähige kostenlose Testversion von Redgate Monitor zugreifen und sich für das Redgate Update anmelden, um über die Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben.