Steigende Anforderungen an Test/Dev im Jahr 2019

Data-Management-Automatisierung als Antwort?

| Autor / Redakteur: Roland Stritt * / Stephan Augsten

Damit infrastrukturelle Ressourcen die Softwareentwickler nicht einengen, greifen ihre Abteilungen oft bedarfsgerecht auf Public-Cloud-Ressourcen zurück.
Damit infrastrukturelle Ressourcen die Softwareentwickler nicht einengen, greifen ihre Abteilungen oft bedarfsgerecht auf Public-Cloud-Ressourcen zurück. (© Visions - stock.adobe.com)

Automatisiertes Datenmanagement unterstützt die Umsetzung von DevOps. Test/Dev-Umgebungen werden damit generell dynamischer und fit für die Hybrid-Cloud-Ära gemacht, wie wir im Folgenden zeigen.

Egal ob in der Automobilbranche, im Maschinenbau oder in der Finanzwirtschaft, die Softwareentwicklung nimmt in immer mehr Unternehmen eine zentrale Rolle ein. Entwickler sind dabei auf den schnellen und einfachen Zugriff auf Daten angewiesen.

Um Zeit zu sparen und kostbare Ressourcen in der IT-Abteilung zu entlasten, sind effiziente Lösungen gefragt. Umgebungen, in denen Daten für die Entwickler automatisiert zur verfügbar gemacht werden, sind das Gebot der Stunde.

Wie sieht solch eine Test/Dev-kompatible Datenmanagementumgebung in Zukunft aus? Welche Rolle spielt dabei Cloud Data Management? Und warum ist die Automatisierung des Datenmanagements unverzichtbar?

DevOps ist das zukunftsweisende Modell

DevOps wird als revolutionärer kultureller Wandel im Unternehmen empfunden und dürfte 2019 noch stärker in Erscheinung treten. Das ganzheitliche Konzept lenkt die optimierte Zusammenarbeit von Entwicklungs- und Betriebsteams auf gemeinsame Ziele, um Projekte zu rationalisieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Obgleich die Umsetzung eine Herausforderung ist, gilt DevOps derzeit als der Schlüssel, um sich im globalen Wettbewerb besser behaupten zu können. Erforderlich ist jedoch ein Umdenken, es müssen kulturelle und organisatorische Veränderungen stattfinden. Dieser Prozess kann sich schwierig erweisen. Unternehmen müssen reif sein für den Wandel und den Agile-Ansatz verinnerlichen.

Viele Unternehmen scheuen große Umbrüche. DevOps liefert jedoch überzeugende Argumente, dass die Vorteile die Herausforderungen überwiegen. Derzeit stehen die Strategien „DevOps First“ und „Cloud First“ oft in Wettbewerb zueinander. Den Spielraum für entweder/oder gibt es jedoch nicht. Entscheidend ist die Kombination der beiden Strategien, um Synergien zu nutzen.

Um sich in der heutigen Welt einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, muss jedes größere Unternehmen zu einem Software-, Cloud- und DevOps-Unternehmen werden. Gerade der DevOps-Prozess, der aus der Entwicklungsperspektive heraus enormes Potenzial birgt, kann für die IT jedoch zunächst eher belastend sein.

Daher sind für 2019 effiziente Ansätze erforderlich, die den DevOps-Wandel mittragen. Da zugleich das Tempo des Geschäftsbetriebs weiter zunimmt, werden schlankes Datenmanagement und weitreichende Automatisierung immer wichtiger.

Weniger Komplexität, mehr „On Demand“

Ein Schlüsselelement von DevOps ist die Fähigkeit, Entwicklungsumgebungen schnell zur Verfügung zu stellen, um den Entwicklungs-, Test- und Release-Zyklus zu beschleunigen. Die Erstellung und Verwaltung des Lebenszyklus von Entwicklungsumgebungen ist komplex und kostenintensiv. Es gilt, ...

  • Repositories, Anwendungsserver, Entwicklungsserver und zugrundeliegende Daten für Dutzende oder sogar Hunderte von Entwicklungsteams bereitzustellen,
  • den Lebenszyklus der Umgebungen zu verwalten, einschließlich der Aktualisierung der Daten, bis hin zum Entziehen der Zugriffsrechte auf die Ressourcen, sowie
  • sicherzustellen, dass die Hardwareinfrastruktur die erforderlichen Rechen-, Netzwerk- und Speicherkapazitäten liefert.
  • Hinzu kommt aufwändiges Datenmanagement: Daten gilt es hinzuzufügen, zu ersetzen und zu migrieren.

IT-Umgebungen wurden mit der Zeit immer komplexer, um diese vielfältigen Prozesse bewältigen zu können. Unter solchen Umständen nun eine Produktionsumgebung in einer Testumgebung möglichst realistisch nachzuahmen, ist nicht gerade einfach. Hinzu kommt, dass für Test und Entwicklung oftmals nicht die gleichen Ressourcen wie für die Produktion verfügbar sind.

Die Softwareentwickler sollen aber wiederum nicht durch begrenzte infrastrukturelle Ressourcen ausgebremst werden. Immer mehr Entwicklungsabteilungen greifen daher bedarfsgerecht auf Public-Cloud-Ressourcen zurück.

Einfach gesagt liefert eine Cloud, egal ob öffentlich oder privat, auf dynamische Weise Speicher-, Netzwerk- und Rechenressourcen nach dem „On Demand“-Prinzip und eignet sich daher ideal für dynamische Workloads wie bei Test/Dev. Einschließlich der richtigen Tools ist es den Entwicklern somit möglich, vordefinierte Umgebungen auf Anfrage abzurufen.

Ein Hybrid-Cloud-Modell vereinfacht die Dinge weiter, indem Test/Dev-Umgebungen entweder vor Ort oder in einer Cloud bereitgestellt werden und dann verschoben werden können, wie es die Ressourcen und Kosten vorgeben. Ein flexibles Management dieser hybriden Test/Dev-Umgebung erleichtert den Spagat zwischen On-Premise- und Cloud-Ressourcen.

Das Potenzial von Backup-Daten nutzbar machen

Cloud Data Management (CDM) ist hier ein erfolgsversprechender Ansatz, der 2019 an Bedeutung gewinnen dürfte. Als Pionier in diesem Segment setzt Rubrik auf eine „API first“-Architektur, die Funktionen für automatisierte Datensicherung, Self-Service-Dateiwiederherstellung, Analytik – und eben auch – Test/Dev bereitstellt.

Eine solche Plattform macht das Potenzial der üblicherweise vernachlässigten Backup-Daten nutzbar. Diese werden aufwändig vorgehalten, benötigen Speicherplatz und Ressourcen – und alles nur für den Fall, dass eine Wiederherstellung erforderlich ist.

Eine konvergierte CDM-Plattform macht nicht nur Backup-Daten besser nutzbar, sondern zudem Backup-Software überflüssig. So stehen deduplizierter Speicher, Katalogmanagement und Datenorchestrierung in einer einzigen Scale-out-Fabric zur Verfügung. Dies ermöglicht schlanke, aber im Bedarfsfall überaus effektive Backup- und Desaster-Recovery-Funktionen in einer einzigen Appliance, die linear skalierbar ist.

Als vorteilhaft erweist sich hierbei die sofortige Wiederherstellung von zeitpunktspezifischen Daten mittels einer Live-Mount-Funktion. Dabei lassen sich skalierbare Ressourcen auch mehrerer CDM-Appliances nutzen, um die Entwicklungsdaten zu hosten, anstatt sie in das Produktionsspeichersystem zurück zu übertragen, wo sie sich Ressourcen mit den für das Tagesgeschäft wichtigeren Produktions-Workloads teilen müssen.

Im Fall von VMware beispielsweise ist es möglich, eine CDM-Appliance als NFSv3-Datenspeicher für den ESXi-Host bereitzustellen, auf dem sich die Sicherungskopie der VM hochfahren lässt. Somit stehen für Tests stets die neuesten Produktionsdaten oder Daten nahe an der Produktion zur Verfügung, ohne für das Hosting dieser Datensätze auf produktive Ressourcen zurückgreifen zu müssen. Dies beugt auch Performanceproblemen vor.

Wird eine Testanwendung als VM hochgefahren, kann sie auf den Domain Name Server oder das Active Directory der Testinfrastruktur zugreifen. Insgesamt wird der Zugriff auf die Entwicklungs- und Testumgebung erleichtert.

Noch stärkere Automatisierung in Test/Dev-Umgebungen

Das Hochfahren und Herunterfahren von Test/Dev-Umgebungen erweisen sich immer wieder als kritische Phasen. Cloud Data Management unterstützt Entwickler hier durch eine einfachere Handhabung der Datenumgebung und Verwaltung des Datenlebenszyklus.

Insgesamt wird die Test/Dev-Automatisierung 2019 dazu beitragen, Ressourcen schneller bereitzustellen, Fehler zu reduzieren und dadurch die Servicequalität zu verbessern und Verzögerungen zu vermeiden. Dadurch ist eine höhere Produktivität in vielen Entwicklungsabteilungen zu erwarten.

Der gesamte Hardware- und Software-Stack lässt sich, unter einer einheitlichen RESTful-API abgebildet, automatisiert steuern. Der Entwickler kann jederzeit eine neue Umgebung einrichten. Das System fährt eine Kopie der Anwendung oder des Datensatzes hoch, ändert die Netzwerkeinstellungen auf der VM und integriert diese in die Testumgebung. Bei Bedarf lassen sich Variablen ändern und Entwickler erhalten eine Mitteilung, dass die Umgebung betriebsbereit ist.

All diese Prozesse erfolgen vollständig automatisiert ohne jegliche Interaktion mit dem Infrastrukturteam. Daraus geht letztlich Infrastructure-as-Code hervor, ein Konzept zur Automatisierung der Infrastruktur, das sich 2019 durchsetzen wird. Dieses basiert auf konsistenten, wiederholbaren Prozessen für die Bereitstellung, Konfiguration und Verwaltung der Infrastruktur.

Änderungen erfolgen mithilfe von Konfigurationsdateien, etwa in YAML, gefolgt von unbeaufsichtigten Prozessen, über ein ebenfalls automatisiertes Setup von Konfigurationsservertypen. Ebenso möglich ist es, den Provisioning-/De-Provisioning-Prozess und damit die Erstellung und Stilllegung von Entwicklungsumgebungen vollständig zu automatisieren.

Roland Stritt
Roland Stritt (Bild: Rubrik)

Hierfür stehen eine Vielzahl von Drittanbieter-Tools wie Ansible, Chef, Packer, Puppet oder Terraform zur Verfügung, die Infrastruktur so behandeln können, als würde es sich um Software und Daten handeln. Diese Anwendungen ermöglichen es IT-Teams, „Rezepte“ für Infrastrukturen zu erstellen und sie bei Bedarf entweder lokal oder in der Cloud dynamisch zu initiieren.

Dadurch sind automatisiertes Testen, Versionierung und die Orchestrierung der Infrastrukturbereitstellung möglich. Zudem lassen sich in Kombination mit Cloud Data Management auch neuere Ansätze wie Continuous Integration, Continuous Delivery (CI/CD) und Test-driven Development (TDD) umsetzen, die 2019 neben DevOps ebenfalls häufiger aufgegriffen werden dürften.

Roland Stritt ist Director Channels EMEA bei Rubrik.

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