DATAMIMIC

DATAMIMIC: Sản Xuất Dữ Liệu Dựa Trên Trí Tuệ Nhân Tạo, Mô Hình Với Xử Lý JSON/XML Tiên Tiến Để Phát Triển Hiệu Quả, Tuân Thủ Quy Định.

Tài liệu: https://docs.datamimic.io

Dự Án Cộng Đồng: https://github.com/rapiddweller/datamimic

Phiên Bản Doanh Nghiệp: https://datamimic.io

DATAMIMIC là bộ công cụ dựa trên trí tuệ nhân tạo và mô hình để sản xuất dữ liệu thử nghiệm một cách hiệu quả và tuân thủ, với khả năng xử lý JSON/XML tiên tiến.

Các tính năng chính của DATAMIMIC bao gồm:

Phương Pháp Dựa Trên Mô Hình: Một khung chương trình dựa trên mô hình có cấu trúc để tạo dữ liệu thử nghiệm một cách chính xác.
Chuyển Đổi Dữ Liệu Linh Hoạt: Trong mô hình DATAMIMIC, tất cả dữ liệu đầu vào được chuyển đổi thành thực thể trừu tượng, cho phép cung cấp linh hoạt vào các định dạng khác nhau như cơ sở dữ liệu SQL, XML, JSON, CSV, EDIFACT và nhiều định dạng khác.
Chuyển Đổi Dữ Liệu Trừu Tượng: DATAMIMIC chuyển đổi các đầu vào khác nhau thành các thực thể linh hoạt cho đầu ra đa dạng như SQL, XML, JSON, CSV và nhiều định dạng khác.
Xử Lý JSON/XML Tiên Tiến: Xử lý chuyên nghiệp các cấu trúc dữ liệu phức tạp.
Ẩn Danh Dữ Liệu và Đổi Tên: Cấu hình một cách dễ dàng sự che dấu tại cấp độ trường đảm bảo sự dễ bảo trì và thích ứng.
Tuân Thủ GDPR: Các tính năng tích hợp đảm bảo quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu.
Sản Xuất Dữ Liệu Được Tăng Cường Bằng Trí Tuệ Nhân Tạo: Các thuật toán tiên tiến và tính năng phân tích dữ liệu để tạo ra các tập dữ liệu thực tế và đa dạng.
Hiệu Suất Cao: Tối ưu hóa để xử lý lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả.
Giao Diện Người Dùng Thân Thiện: Giao diện dễ sử dụng và tài liệu rõ ràng.
Linh Hoạt và Có Thể Mở Rộng: Phù hợp với các kích thước dự án và độ phức tạp khác nhau.
Thư Viện Chức Năng Mở Rộng: Một loạt rộng các bộ tạo và chức năng tích hợp để tạo dữ liệu thực tế.
Tích Hợp Mượt Mà: Tích hợp dễ dàng với môi trường phát triển và kiểm thử hiện có và CI/CD.

Yêu Cầu¶

CE: Python 3.11
EE: Trình duyệt web hiện đại - Giao diện DATAMIMIC có sẵn dưới dạng SaaS hoặc có thể triển khai trên nền tảng trên chỗ (Docker, Podman, Kubernetes, OpenShift)

Ví Dụ Sản Xuất Dữ Liệu UI (EE)¶

Đăng Nhập và Kiểm Tra Cửa Hàng Demo¶

Nhấp vào Sao chép trên ô 'Kịch Bản Cơ Bản' để tạo dự án đầu tiên của bạn.

Tạo Ra Nó¶

Bắt đầu tác vụ DATAMIMIC đầu tiên của bạn bằng cách nhấn nút 'TẠO RA'.
Cửa sổ trạng thái sẽ thông báo về tiến trình xử lý.

Kiểm Tra Nó¶

Nhấp vào 'Xem Trước' để xem trước dữ liệu đang được tạo ra.
Hoặc nhấp vào 'Nhật Ký' để có thông tin chi tiết về tác vụ, tốc độ xử lý, thông lượng và nhiều thông tin khác.
Hoặc điều hướng đến 'Nhiệm Vụ' để có cái nhìn tổng quan về tất cả các tác vụ thực thi và tình trạng của dự án của bạn.

Dễ dàng chuyển đổi giữa các chế độ chính (Biên Tập, Công Việc, Nhiệm Vụ, Cài Đặt) trong thanh dự án.

Tải Xuống¶

Điều hướng đến 'Nhiệm Vụ'.
Nhấp vào biểu tượng 'Tài Liệu' và chọn các tệp đã tạo ra để tải xuống.

Ví Dụ Mô Hình DATAMIMIC¶

Trong DATAMIMIC, mỗi dự án bắt đầu với một mô hình chính dựa trên XML. Các mô hình này có thể được tạo tự động từ cơ sở dữ liệu kết nối, JSON, XML hoặc các loại tệp khác. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ bắt đầu với một ví dụ kịch bản cơ bản để minh họa cách mô hình DATAMIMIC hoạt động.

<setup>
    <generate name="datamimic_user_list" count="100" target="CSV,JSON,XML">
        <variable name="person" entity="Person(min_age=18, max_age=90, female_quota=0.5)"/>
        <key name="id" generator="IncrementGenerator"/>
        <key name="first_name" script="person.given_name"/>
        <key name="last_name" script="person.family_name"/>
        <key name="gender" script="person.gender"/>
        <key name="birthDate" script="person.birthdate" converter="DateFormat('%d.%m.%Y')"/>
        <key name="email" script="person.family_name + '@' + person.given_name + '.de'"/>
        <key name="ce_user" values="True, False"/>
        <key name="ee_user" values="True, False"/>
        <key name="datamimic_lover" constant="DEFINITELY"/>
    </generate>
</setup>

Bên trên là một mô hình DATAMIMIC để tạo một tập dữ liệu có tên "datamimic_user_list." Tập dữ liệu này sẽ chứa 100 bản ghi, và định dạng đích bao gồm CSV, JSON và XML. Hãy cùng phân tích các thành phần chính của kịch bản này:

<setup>: Nút này bao quanh mỗi mô hình DATAMIMIC và có thể được sử dụng cho các cấu hình phức tạp hơn.
<generate>: Nút này xác định tập dữ liệu sẽ được tạo ra, chỉ định tên, số lượng bản ghi và định dạng đích.
<variable>: Ở đây, chúng ta định nghĩa một biến có tên là "person" và liên kết nó với thực thể "Person". Thực thể này được cấu hình để tạo dữ liệu cho cá nhân có độ tuổi từ 18 đến 90, với tỷ lệ nữ 50%.
<key>: Các yếu tố "key" đại diện cho các thuộc tính của mỗi bản ghi. Ví dụ:
"id" được tạo bằng cách sử dụng "IncrementGenerator".
"first_name" được tạo bằng cách sử dụng giá trị given_name từ đối tượng Person được lưu trữ trong <variable\>.
"last_name" được tạo bằng cách sử dụng giá trị family_name từ đối tượng Person được lưu trữ trong <variable\>.
"gender" được tạo bằng cách sử dụng giá trị gender từ đối tượng Person được lưu trữ trong <variable\>.
"birthDate" được tạo bằng cách sử dụng giá trị birthdate từ đối tượng Person được lưu trữ trong <variable\> và được định dạng bằng converter "DateFormat('%d.%m.%Y')".
"email" được tạo bằng một đoạn mã kết hợp "family_name" và "given_name" để tạo địa chỉ email.
"ce_user" và "ee_user" được tạo ra với các giá trị được định trước "True" và "False" được phân phối ngẫu nhiên.
"datamimic_lover" được đặt là giá trị hằng số "DEFINITELY".

Ví dụ đơn giản này minh họa cách DATAMIMIC cho phép bạn định nghĩa và tùy chỉnh các mô hình tạo dữ liệu một cách chính xác và linh hoạt, biến nó thành một công cụ mạnh mẽ để tạo dữ liệu thử nghiệm cho nhiều mục đích khác nhau.

Để biết ví dụ cụ thể hơn bao gồm các <nodes\> và tính năng như kết nối cơ sở dữ liệu, mô hình JSON phức tạp, và các tình huống ẩn danh, bạn có thể xem hướng dẫn Tutorial - User Guide.

Hỗ Trợ Thêm¶

Sẵn Sàng Để Đi Tiếp?

Nếu bạn đã đi đến đây, rõ ràng bạn đang nghiêm túc về quản lý dữ liệu của mình. Đã đến lúc thấy xem DATAMIMIC có thể làm gì cho tổ chức của bạn.

Để hiểu sâu hơn về cách DATAMIMIC có thể biến đổi quá trình phát triển, kiểm thử và đào tạo của bạn, tại sao bạn không đặt lịch buổi trình diễn? Đội ngũ của chúng tôi sẽ chỉ cho bạn trực tiếp cách các tính năng của DATAMIMIC có thể được tùy chỉnh cho nhu cầu độc đáo của bạn.

Đặt Lịch Trình Buổi Trình Diễn

Nếu bạn quan tâm đến hỗ trợ bổ sung và các tính năng cao cấp của chúng tôi, chúng tôi khuyến khích bạn kiểm tra trang web www.datamimic.io. Chúng tôi cung cấp các dịch vụ bổ sung để giúp dự án tạo dữ liệu của bạn thành công và cung cấp các trường hợp sử dụng chi tiết để giúp bạn dễ dàng bắt đầu với các tình huống phức tạp hơn.

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc cần sự làm sáng tỏ về bất kỳ khía cạnh nào của DATAMIMIC, đừng ngần ngại liên hệ với đội ngũ của chúng tôi. Chúng tôi ở đây để đảm bảo trải nghiệm của bạn với DATAMIMIC là một cách mượt mà nhất có thể.

Liên Hệ với Đội Ngũ rapiddweller

Hãy nhớ, hành trình đến việc quản lý dữ liệu mạnh mẽ, hiệu quả và tuân thủ bắt đầu từ một bước duy nhất. Hãy để bước đó là DATAMIMIC - đối tác của bạn trong việc tạo dữ liệu, ẩn danh và di chuyển.