ADM平台具备根据管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分的功能,将数据进行分组管理,从下游测试数据管理的源头管控数据资源的类别,做到从源头划分类别,使下游测试数据管理形成上游数据源----中游数据中转----下游数据目标的闭环式数据使用流程,规范化的数据流程使数据管理者成为数据的负责人,自动化的资源管理也更有效地为金融行业用户提供安全的数据管理方案。同时,ADM提供对数据流转的树状拓扑结构图,可详细了解数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器,以及数据快照的层级关系,方便对系统全局的数据使用结构进行预览,通过可视化的结构拓扑图,帮助用户了解下游测试网中测试数据的归属关系,完善数据流转路径,优化数据资源的合理分配,可视化功能的动态展示将助力企业向着智能化数据安全治理的方向转型。国内较早发布CDM领域的平台型产品是上讯敏捷数据管理平台ADM产品。备份数据自动化恢复与有效性验证
上讯敏捷数据管理平台ADM功能支持自适应源端的全局重删算法与策略,支持任务级与全局指纹库;针对文件备份提供文件粒度与块级粒度的全域重删且支持重删指纹库重建功能,支持多线程文件备份,支持海量小文件场景下的聚合策略,提供并行扫描和高速索引,从而减少需要备份的数据量、缩短备份窗口、节省备份数据传输所消耗的网络带宽以及节约备份数据存储空间;备份传输过程采用压缩加密处理,缓解网络传输的压力,增加网络抖动或短时间断链的超时容错机制,确保备份数据的安全。测试数据管理上讯信息的敏捷数据管理平台ADM产品可应用于数据安全治理领域。
上讯敏捷数据管理平台(ADM)支持多种备份类型,针对备份方式同时支持有盘挂载备份和无挂载备份(传统数据备份方式),针对备份类型同时支持全量备份、增量备份与全量快照合成、事务日志备份。ADM还支持数据备份,可保护所有应用,其保护对象覆盖文件系统、商业数据库、国产化数据库、虚拟化平台、云平台、容器等。用户通过自定义备份时间点和周期,使系统按照任务策略和计划,自动或手动发起数据备份。当数据丢失或损坏时,根据不同的场景、不同应用类型,用户可以选择灵活高效的恢复方式。
基于CDM(CopyDataManagement,数据副本管理)技术,通过对该技术的运用,我们整合了CDM和***相关工具,实现了生产到开发测试环境的数据快速复制,以及备份数据的自动校验。通过CDM解决方案的实施,我们实现了一个平台、一站式解决数据获取、数据存储、数据构建、数据使用、数据销毁,在保证合规性基础上,以敏捷的数据全生命周期管理,更好地实现数据共享和数据利用。上讯敏捷数据管理平台可以实现以上功能,欢迎登录官网了解详情.上讯敏捷数据管理平台ADM产品能对接NBU直接恢复。
传统的备份方案大多采用周期性的“全量备份+增量备份”策略,其增量备份大多不可持续,经过一段时间就必须执行一次全量备份。因而传统的备份方案经常面临备份窗口过大的问题,而且其增量备份数据的恢复效率相对低下,因为每个时间点的恢复都依赖于上一次全备副本和上一次全备副本后的所有增量数据,恢复操作需要进行逐个迭代恢复。此外,过期增量数据的清理操作也受限于备份副本之间的依赖关系,不一定能及时被***。而长久增量备份与全量快照合成技术,即***执行全量备份,之后只对新增或改动过的数据进行增量备份,此增量备份数据是持续的,而且每个增量备份的数据副本将自动合成为全量快照副本,便于恢复。因此,长久增量备份与全量快照合成技术能够大幅度减少备份时间,节省备份数据所需的存储空间,且提升了恢复效率。长久增量备份与全量快照合成技术适用于单个应用数据量大,执行一次完全备份比较费时费力的应用场景。若用户备份数据量小,也可使用传统的全备+增备技术方式,ADM无挂载备份能够实现此方式。上讯信息敏捷数据管理平台为企业上中下游数据的高效使用、安全管控提供了一套综合数据安全治理解决方案。传统备份技术
副本数据管理CDM产品与数据备份产品的区别?备份数据自动化恢复与有效性验证
数据分钟级提供,提升数据交付效率缩短开发周期通过部署ADM几分钟内即可创建一个数据量TB级别的虚拟数据库,进而,快速将测试数据传输到下游的开发测试环境,无需繁琐冗长的审核和等待,这一过程有效减少了下游开发测试场景中测试数据的准备时间,通常从以天计算缩短到以小时计算,时间效率提升明显,**缩短了开发测试时间,进而缩短产品的发布周期。(5)敏感数据定义识别与仿真***,保障数据流转环节的安全性通过智能定义敏感数据类型,自动发现和识别敏感数据,包括数据类型、内容、约束关系,灵活排序减少人为筛选,***精细定位敏感数据源。丰富的***算法与仿真的字典库相结合,保证***后数据仍具有业务属性,数据表间关系仍具有业务一致性,不影响数据挖掘分析数据价值。对涉及企业、个人信息的隐私数据,包括资金财产、个人、企业隐私的对照关系进行敏感数据识别,通过内置的***规则进行***处理,将数据敏感部分去隐私化,但并不失去数据挖掘的价值特征,减少数据隐私泄露带来的风险和损失,甚至降低可能发生的人身伤害和违法犯罪事件。备份数据自动化恢复与有效性验证