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大量占用

来源: 发布时间:2024年07月13日

上讯敏捷数据管理平台ADM产品为非生产环境中的数据使用提供了大范围的安全性保障。ADM内置了双重敏感数据处理模式,一是通过基于虚拟数据库的方式,实现在虚拟环境中隔离和保护原始数据;二是数据抽取方式,支持从多种数据源中灵活抽取并进行变形处理。此外,ADM能够自动地发现敏感数据,智能定义敏感数据类型,并准确定位敏感数据源。结合丰富的算法和仿真字典库,ADM不仅确保变形后的数据保持业务属性,还保持了数据表间关系的业务一致性。为了集中管理数据使用流程,ADM跟踪数据流向,识别虚拟数据库的使用状态,实时拍摄快照,保留数据版本,实现了测试数据版本的快速回退,从而有助于对数据版本进行有效管理。这些功能共同作用,确保非生产环境数据的安全使用,同时满足企业对于数据安全性和合规性的需求。ADM备份数据恢复验证管理功能实现了跨操作系统平台Unix到Linux的数据恢复。大量占用

大量占用,上讯敏捷数据管理平台ADM

数据孤岛导致企业面临数据碎片化、冗余、不一致等问题,阻碍有效决策和战略规划。它降低团队效率,增加数据安全和合规风险,违反数据保护法规。因此,企业需重视数据孤岛问题,通过整合数据、建立统一标准和管理流程,提升数据质量和组织效率,从而增强竞争力。上讯敏捷数据管理平台(ADM)是采用数据库虚拟化等自有技术面向数据全生命周期的数据安全管理产品,主要由数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据管理四大功能模块组成,用于解决金融、运营商、能源、医疗、事业单位等行业的数据备份与恢复、备份数据自动化恢复与有效性验证、敏感数据处理、测试数据多副本快速交付以及多场景融合下的实际问题,确保在数据安全使用的前提下,提高数据使用效率、降低数据存储成本、减少数据泄露风险,为企业上、中、下游数据的高效使用提供一套综合数据安全治理解决方案。数据审计管理ADM通过提供虚拟数据库作为容灾恢复数据库可快速接管业务,保持业务的连续性。

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通过上讯敏捷数据管理平台(ADM)部署,可以有效解决生产网中数据使用的效率问题,同时,数据不出存储池,也杜绝了多副本管理的安全隐患。在生产网及测试网均部署敏捷数据管理平台,通过生产网中的上讯敏捷数据管理平台(ADM)可以快速创建虚拟数据副本,并对该虚拟副本进行数据脱*,之后将脱*后的副本数据发送到测试网中的敏捷数据管理平台,在测试网中即可实现副本数据的分钟级交付、数据版本的管理及回收等。主要应用的行业领域包括金融、运营商、交通运输等具有大型开发测试场景的企业,主要为开发测试环境快速提供测试数据和迭代测试数据版本。

备份产品通过数据去重、压缩技术减少冗余和文件大小,利用增量和差异备份*备份更改的数据,以及自动化和策略管理来避免不必要的备份,从而有效节省数据存储空间。上讯敏捷数据管理平台ADM通过两大创新技术实现了数据存储成本的倍数级节约。首先,其内置的高效压缩存储池能将数据压缩约3:1,实现存储即压缩,大幅降低备份数据的存储需求。其次,利用数据库虚拟化技术,ADM能从单一基础数据快速生成多个虚拟数据库,这些虚拟库与原始数据高度一致,几乎不占用额外物理空间,*对新增写操作计费。因此,随着数据分发和应用场景的增加,虚拟库数量增长,而存储成本却成倍减少,极大提升了数据存储环节的效能和成本效益。ADM数据备份管理可针对数据库、文件、虚拟机进行备份恢复。

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上讯敏捷数据管理平台(ADM)产品研发从2014年开始,不断探索数据副本管理的模式,并与Gartner合作,从Gartner获取较多关于CDM技术的信息,结合国内市场需求对ADM产品打磨,*终敏捷数据管理平台ADM产品于2016年11月正式通过媒体发布。ADM产品是基于“CDM”技术的平台型数据管理产品,其设计理念为:以“数据”为中心;以“使用”为导向;以“安全”为前提;以“敏捷”为目的。有效性验证的业务增值,是经过传统的数据备份系统多年的数据量累积,数据恢复速度面临严重瓶颈,备份数据的验证变得费时费力,大量备份数据沦为“暗数据”,既没有规范管理形成有效资源,也没有脱*处理存在安全隐患等现象的破冰发展,敏捷数据管理平台ADM产品通过快速对备份数据进行恢复,实现了备份数据恢复有效性验证的增值功能。ADM的静态数据脱*功能是满足数据安全法规的监管要求的脱*平台。数据审计管理

敏捷数据管理平台ADM可提高数据全生命周期的使用效率、降低成本,并保证数据使用安全。大量占用

数据孤岛的形成主要是由于组织内部各部门在收集、存储和使用数据时缺乏统一的标准和流程,导致数据被局限在特定的技术系统或业务部门内,无法在组织内部自由流通和共享。这种情况往往源于技术架构的碎片化、组织结构的分散以及部门间沟通不畅等因素,进而影响了组织的透明度、协作效率和信任度。上讯敏捷数据管理平台(ADM)通过集成以CDM技术提供全生命周期数据管理功能,打破企业内数据孤岛现象,促进数据资源的共享和高效利用。大量占用

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