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敏感信息扫描后以匹配度和敏感信息类型进行排序

来源: 发布时间:2024年09月06日

敏捷数据管理平台(ADM)在设计之初就明确了产品的目标价值:以数据为基础、以使用为导向、以安全为前提、以敏捷为目的,力争做理解用户数据使用痛点的产品。结合数据在使用流转过程中每个阶段的具体痛点,综合考虑了阶段问题的解决、数据的流动性等因素,提出了面向企业上中下游数据的高效使用、安全管控、综合治理的方案,在保证数据安全的同时,充分发挥了数据的价值。ADM通过四大功能管理模块:数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据管理实现了高效数据备份、数据快速交付、数据安全处理以及数据集中管控,在保证数据使用安全的同时,提高了数据使用效率并降低了数据存储成本,通过自动化、闭环式的方式实现了数据备份以及副本数据管理的成本控制、灵活管理与高效应用。


ADM达到了快速交付副本数据、灵活管理副本数据版本、集中管理副本数据存储与流转的目标。敏感信息扫描后以匹配度和敏感信息类型进行排序

敏感信息扫描后以匹配度和敏感信息类型进行排序,上讯敏捷数据管理平台ADM

数据备份验证的重要性不容忽视,它通过对备份数据的严格测试和检查,确保数据的完整性和可恢复性,从而在面对数据丢失或突发灾难时,我们能够迅速、准确地恢复数据,避免业务中断和损失。这一*程是数据保护策略中不可或缺的一环。上讯敏捷数据管理平台ADM的备份校验管理功能强大而全*,它能够自动对接多种第三方备份系统(如NetBackup、Commvault、NetWorker等),实现备份数据的自动化恢复校验,确保数据的可恢复性和完整性。通过集中管理存储资源、恢复服务器资源和恢复任务,并自动调度这些资源,该平台能够全自动化完成备份数据的有效性验证。此外,备份校验管理还能满足用户对备份数据的可恢复性和恢复后完整性的验证需求,支持跨操作系统平台的数据恢复,并实现验证工作的高覆盖率和频率,为用户的业务系统提供全*而可靠的备份数据恢复验证支持。工商银行CDM应用敏捷数据管理平台 ADM是采用数据库虚拟化等核*技术面向数据全生命周期的数据安全管理产品。

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上讯信息是国内较早开展CDM解决方案市场教育工作的技术供应商,其于2016年率先发布的国内CDM产品——敏捷数据管理平台(ADM)在金融、能源等多个行业打造了测试数据快速交付与版本管理的较优实践,在2021年以66.1%同比增长速度,成为该市场上值得关注的企业之一。IDC认为:数据备份以及副本数据管理除了面临多冗余、成本高的问题之外,还存在着诸如速度慢、效率差、安全性差、管理难等问题。企业不仅需要满足为不同环境快速交付数据的需求,还必须通过集中管控和敏感数据处理等技术,防范数据泄露和安全风险。如何在保持业务在线和数据一致性的同时,实现数据的安全备份、有效管理和利用是数据复制与保护的进阶目标,也是CDM解决方案落地的实际价值。




随着我国数字化转型的深入,云计算、大数据、AI、5G等新技术、新产品被广泛应用,工业互联网、车联网等新模式、新场景不断涌现。数字化转型使物理世界与数字世界链接与融合,在提高全社会劳动生产率的同时,也使得数据安全的重要性愈发凸显。敏捷数据管理平台 ADM 产品,是以“数据” 为中心,以“安全”为前提,以“敏捷”为目的的一套上中下游数据统一管控的平台型解决方案,解决金融用户面临的数据交付周期长、存储资源消耗较大、数据孤岛难以管理等痛点问题,帮助用户实现数据使用的高效性与安全性,并在银行、证券等金融单位中得到***认可。敏捷数据管理平台ADM为企业上、中、下游数据的高效使用提供了一套综合数据安全治理解决方案。

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在数字化转型的大环境下,生产数据作为金融单位的**资产,为了更大限度的发挥数据价值,其生产数据副本被频繁应用在准生产环境、测试环境、统计分析环境、培训环境等, 如何更加安全、高效的使用业务数据,是金融单位所面临的一大挑战。数据使用中遇到这些痛点问题有,数据交付的时间周期较长、数据使用时的存储资源消耗较大、数据孤岛难以管理。上讯信息针对金融用户所面临的数据使用的痛点问题,结合实际应用场景,研发了一款集数据备份、备份数据自动化恢复验证、敏感数据脱敏和测试数据快速交付于一体的数据全生命周期管理产品——敏捷数据管理平台(Agile Data Management,ADM),可以完美解决。虚拟数据库技术是通过获取一份基础数据源,快速拉起多份虚拟数据库挂载给目标业务使用。工商银行CDM应用

敏捷数据管理平台ADM的核*专*技术——数据库虚拟化技术。敏感信息扫描后以匹配度和敏感信息类型进行排序

数据库虚拟化技术是一种创新的数据库管理解决方案,数据库虚拟化技术通过创建一个虚拟层,使得多个虚拟数据库能够共享相同的基础物理数据源。这意味着可以在不复制实际数据的情况下,为不同的业务需求提供服务。在测试环境中,这种技术可以迅速生成一个或多个虚拟数据库实例,每个实例都可以模拟真实数据库的行为,但实际上只占用极小的存储空间。例如,一个具有10TB数据量的虚拟数据库在创建时可能只需要1GB的存储空间,这降低了存储成本,并缩短了部署时间。敏感信息扫描后以匹配度和敏感信息类型进行排序