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AIを活用する企業は日々膨大な基幹データを生成しています。例えば金融業界において、ファンド、証券会社、銀行などの機関は、トレーディングシステム、顧客向けプラットフォーム、リスク管理システム、価格評価・清算基盤、投資調査アプリケーションの裏で常時稼働するデータベースに大きく依存しています。
データ異常の発生、テスト環境の陳腐化、開発チームがタイムリーな本番同等データを入手できない状況は、製品リリース効率、リスク管理能力、さらに業務全体の継続性に直接悪影響を及ぼします。
同時に、金融業界全体のデジタルトランスフォーメーションが加速する中、多くのファンド会社がアジャイル開発、継続的なイテレーション、DevOps手法を導入しています。テスト実施頻度が大幅に増加したことで、「週に1回テスト用データベースを更新する」という従来の手法では、高頻度テスト、迅速な検証、継続的デリバリーといった現代の要件に対応できなくなりました。
しかし金融機関はテストデータ管理において長年の課題を抱えています。
企業は検証・テストのため実際の本番データを必要とする一方、機密情報の絶対的な安全性を確保しなければなりません。
特に『データ安全法』『個人情報保護法（PIPL）』、各種金融コンプライアンス規定といった規制がますます強化される状況下、テスト環境からのデータ漏洩リスクは業界全体の重大な懸念事項となっています。そのため、本番データの自動同期、ホスト間をまたいだデータベースリカバリ、リカバリ後のデータマスキングを自動化する機能は、現代の金融データ運用における重要なコア機能となりつつあります。
多くの金融企業では、テスト環境の更新作業に依然として旧式の業務フローを採用しています。例えば本番データベースのバックアップ完了後、管理者が手動でバックアップセットを選択し、ホスト間リカバリを実行し、SQLマスキングスクリプトを実行し、リカバリ結果を検証した上で開発者にテスト開始を通知するといった流れです。
この方式は小規模環境では通用するものの、データ量の増大、データベースの多種多様化、テスト頻度の上昇、コンプライアンス規制の強化に伴い、スクリプトに依存した従来運用の限界が顕著になってきました。
多くのITチームはShell、Python、SQL、Crontabを活用して独自の自動リカバリ・マスキングスクリプトを作成しています。しかしデータベース環境は常に変化しており、Oracleバージョンアップ、スキーマ変更、国産OSへの移行、データベースパッチ適用、新規業務フィールドの追加などが発生するたび、既存スクリプトが動作不良を起こします。
その結果、運用チームはスクリプトのデバッグ、ロジック修正、パラメータ調整、障害対応に多大な時間を費やすことになります。時間が経つにつれスクリプト数は増え続け、保守業務はますます複雑化します。
最終的に多くの金融機関CIOは、運用負荷軽減を目的として作成したスクリプトが、新たな運用負担となってしまった現実に直面しています。
従来のリカバリ方式では復旧手順が複雑なため、企業は毎日テスト環境を更新することが困難です。週1回の更新、大型リリース前のみ更新、完全手動によるリカバリといった運用が一般的です。
これにより以下の問題が発生しやすくなります。
特にファンド業界では、取引データ、価格評価データ、市場情報は刻々と変化します。テスト環境に古いデータを使い続けると、多くの実務上の課題を事前に発見することができません。
これは金融業界における最も重大な課題の一つです。本番データベースには以下の機密情報が多く格納されています。
これらのデータをそのままテスト環境に復旧すると重大なセキュリティリスクが生まれます。
実際、多くの組織では簡易なSQL UPDATE文のみで「マスキング」を実施していますが、この手法には以下の重大な問題が存在します。
例えばCRM関連レコードをそのままに携帯番号だけランダムに書き換えると、テスト時に業務システムがエラーを引き起こす可能性があります。
金融機関にとってデータマスキングは単なるフィールドの書き換えではなく、データ整合性、可用性、規制コンプライアンスを考慮したシステムレベルの課題です。
スクリプトに依存した従来のリカバリ方式には以下の運用リスクが伴います。
データ漏洩、リカバリ失敗、テスト環境異常などのトラブルが発生した際、原因調査に多大な手間を要します。
金融機関には強固な運用追跡性が求められます。企業はデータ復旧機能だけでなく、以下の情報を明確に把握する必要があります。
これが多くの金融企業が自動化テストデータ管理（TDM）プラットフォームに注目する要因の一つです。
近年、世界の主要データ保護ベンダーはテストデータ管理（TDM）分野に積極的に進化しており、最新のバックアップデータ複製を活用し、テスト環境の自動更新と安全なデータ管理を実現する機能に注力しています。
従来のリカバリ手法と比較し、最新のTDMプラットフォームはバックアップの成否だけでなく、以下の点を重視しています。
このため多くの金融機関は、自動化されたテストデータ提供基盤をデータインフラの重要な一部と位置づけ始めています。
ファンド業界のテスト環境データ管理が抱える根本的な課題に対応するため、Info2softは総合的な製品ソリューションを提供しています。代表的な例として、最新版i2Backup V9には復旧ポリシーに基づいた自動テストデータ供給機能が搭載されています。
本機能の主な目的は、テスト環境更新の業務フローを手動スクリプト運用からプラットフォームによる自動管理へ転換することです。
自動復旧ポリシー、スケジュールタスクオーケストレーション、復旧後スクリプト、データ検証機能、統合ログ監査を活用し、i2Backup V9は完全自動化されたクローズドループフローを実現します。
本番バックアップ → 自動リカバリ → データマスキング → テスト環境更新
従来手法と異なり、企業は大量のスクリプトを保守したり、リカバリ作業に手動で介入したりする必要がなくなります。
金融環境において、開発・テストチームは毎日最新の本番データを必要とするケースが多いです。例えば一部企業では以下の要件が定められています。
従来の方式では、運用担当者が毎日待機して対応する必要がありました。しかしInfo2softの統合ソリューションを活用すれば、管理者は復旧ポリシーを一度設定するだけで、システムが自動的に以下の処理を実行します。
一連の処理は完全に無人で稼働し、企業は毎日のテストデータ自動更新を実現できます。
開発チームにとって、本機能は以下の点を大幅に改善します。
これは大規模な金融データベース環境において特に重要です。
実際、企業のデータベース基盤は高度に複雑化しており、Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、さらにダモン、OceanBase、TiDB、GaussDB、TDSQLといった国産データベース、幅広い国産ITエコシステムが混在しています。
i2Backup V9はこうした環境に対応するため開発されており、主要なデータベースおよび国産ハードウェア・ソフトウェア環境をサポートし、以下の機能を提供します。
これらの機能により、大規模な金融データ運用に最適なソリューションとなっています。
金融機関にとって、データ復旧は第一段階に過ぎず、テスト環境の機密データをどのように保護するかがより重要な課題です。
従来は管理者が復旧完了後に手動でマスキングスクリプトを実行する必要があり、手間がかかる上に漏れが発生しやすい状況でした。
Info2softの最新ソフトウェアでは復旧後スクリプトオーケストレーション機能によりこのプロセスを改善しています。データベースの復旧完了後、システムが事前定義されたSQLマスキング手順を自動的に呼び出します。
具体的な処理例は以下の通りです。
一連のマスキング処理は完全自動で実行され、管理者が手動でデータベースにログインする必要はありません。
同時にシステムは以下の情報を保存します。
これにより金融企業はより充実したデータセキュリティ管理基盤を構築できます。
過去、企業がバックアップソフトを評価する基準は、バックアップとリカバリが正常に実行できるかどうかが中心でした。
現在、企業は以下の要件を満たすデータ基盤を重視するようになっています。
この変化はデータ保護業界全体の進化を反映しています。
従来のバックアップソフトから、総合的なデータレジリエンス管理へと移行しています。
自動化テストデータ供給機能は、現代の金融データ基盤における重要なコア機能として急速に普及しています。
金融機関の開発サイクルが加速し、AIによるデータ量が爆発的に増加する状況下、手動バックアップリカバリ、スクリプトによるデータ供給、手動マスキングといった従来手法は大きな課題に直面しています。
人に依存した運用では現代のデータ運用要件に対応しきれなくなったため、多くの金融機関は以下の次世代機能に注目しています。
Info2softはi2Backup V9をはじめ、バックアップ、災害復旧、データマスキング、リアルタイムレプリケーション、データレジリエンス管理ソリューションをラインナップしており、以下の機能を通じて金融企業により安全で効率的、スマートなデータ運用システムを構築する支援を提供します。
金融業界全体のデータセキュリティ要件がますます強化される中、リアルタイムデータ抽出、自動テストデータ供給、データレジリエンス管理といった機能は、AI時代の企業向けデータ基盤の標準搭載機能となっていきます。
