Das Tool basiert auf einem modernen Technologie-Stack und seine Open-Source-Natur ermöglicht es Organisationen, die Logik der Datengenerierung tiefgreifend anzupassen. Das Front-End basiert auf Next.js für das serverseitige Rendering, kombiniert mit Tailwind CSS, um ein responsives Layout zu gewährleisten; das Back-End ist containerisiert und wird über Docker bereitgestellt und unterstützt die Skalierung von Kubernetes-Clustern. Zu den wichtigsten Technologiekomponenten gehören:
- Plug-in-DatenquellenBranchenspezifische Daten (z. B. Medicare HICN-Codes) können durch das Schreiben von Faker-Erweiterungen unterstützt werden.
- Verteilte Aufgaben-WarteschlangenDurch die Verwendung von Redis zur Verarbeitung umfangreicher Datenerzeugungsanforderungen kann ein einzelner Knoten 10 Millionen Datensätze parallel erzeugen.
- PrüfpfadMetadaten für die Protokollierung aller Generierungsvorgänge, die mit der GDPR und anderen Compliance-Anforderungen konform sind
Typische Beispiele für Anpassungen für Geschäftsanwender sind: Bankinstitute, die Regelwerke zur Bekämpfung der Geldwäsche hinzufügen, um sicherzustellen, dass die generierten Transaktionsdaten verdächtige Muster enthalten; Bildungseinrichtungen, die LMS-Systeme integrieren, um die generierten Datensätze direkt in die Laborumgebungen der Studenten zu pushen. Die MIT-Lizenz ermöglicht kommerzielle Anwendungen ohne Lizenzgebühren.
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