Представьте: вы разработчик, и вам нужно протестировать новую фичу. Но вместо чистого листа вы сталкиваетесь с тестовыми данными, которые похожи на настоящие, но не совсем. Проблемы с конфиденциальностью, производительностью и согласованностью данных – все это может свести на нет вашу работу.
Вот почему:
Важность тестовых сред, максимально приближенных к продакшену: Чем ближе тестовая среда к реальности, тем точнее результаты тестирования.

Проблемы использования реальных данных в тестовых средах: Конфиденциальность, производительность, согласованность – все это под вопросом при использовании реальных данных.

Что делать?

Обзор методов обезличивания данных:
Профилирование: определяем конфиденциальную информацию в базах-источниках
Маскирование: Скрываем конфиденциальную информацию, оставляя структуру данных неизменной.
Перемешивание: Меняем местами данные, чтобы нарушить связи между ними.
Синтетические данные: Создаем искусственные данные, максимально приближенные к реальным, если их нельзя подменить
Замена в тексте: Определяем и меняем данные прямо в большом тексте

Рекомендации по внедрению процесса обезличивания в DevOps-практики:
Начните с малого – выберите небольшой проект и попробуйте разные методы обезличивания.
Автоматизируйте процесс обезличивания, чтобы сэкономить время и силы
Работайте вместе с командой безопасности, чтобы обеспечить защиту данных, а мы расскажем как это делается