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较小化影响

来源: 发布时间:2024年12月09日

敏捷数据管理平台ADM测试数据管理场景及价值场景:测试环境是数据使用**为频繁的一个场景,涉及到数据交付、数据版本管理、数据安全管控等问题,也是数据治理**容易忽视的一个场景,做好测试数据的管理工作才会使得数据治理方案更加完善。价值:采用ADM实现测试数据管理,可以帮助用户实现测试数据的分钟级交付,提升百倍以上的数据交付能力;同时也可以帮助用户节约十倍以上的存储资源;可以帮助用户实现测试数据的版本管理,杜绝僵尸数据;同时也可以实现测试数据的集中统一管理,降低数据泄露的风险.上讯敏捷数据管理平台ADM产品虚拟数据支持无限副本,几乎不占用额外的存储空间。较小化影响

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企业开发需求更新频繁,对测试环境和测试数据提出了同步变更的要求,ADM的虚拟数据库快照功能解决了测试数据版本迭代的问题,通过对数据库状态进行定时或即时的记录,保留当前虚拟数据库的状态作为测试数据版本,一旦需要调用某个版本时,只需切换到不同时间点的虚拟库快照即可,灵活实现测试数据版本的任意切换,ADM还支持创建和维护虚拟库级联快照,满足回归测试等具体应用场景,通过这一功能明显提升了开发测试效率、升级迭代效率。敏感数据处理规则自定义哪个产品支持向导式的敏感数据处理流程?

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ADM产品生产数据备份恢复与异地容灾对生产数据包括数据库、文件、虚拟化平台、容器、云服务器等进行备份,对带库进行数据归档,支持长久增量备份、数据压缩存储、加密传输、重复数据删除等技术,采用挂载恢复方式,恢复时间为分钟级、恢复粒度为秒级。支持数据远程复制实现异地容灾,对备份数据进行双重保护。

ADM产品备份数据自动化恢复与有效性验证ADM可以对接备份系统如NetBackup、CommVault、NetWorker等,检索备份策略自动恢复备份数据和备份文件,完成验证输出结果。全自动化恢复验证,可以满足用户对当前备份数据的可恢复性验证、恢复后的完整性验证,覆盖备份数据和备份文件的恢复,支持虚拟挂载恢复和物理恢复双重方式。

ADM支持Oracle/MySQL/DB2/SQLServer/PostgreSQL/Informix/达梦/南大通用GBase/人大金仓KingBase/OpenGauss/MogDB/VastBase/丛云/TDSQL/OceanBase/GaussDB(forOpenGauss)/GaussDB(DWS)分布式容灾功能;支持华为云与阿里云的云服务器ECS、云数据库RDS备份恢复;***保护VMware/SmartX/浪潮/华为FC/云宏WinStack/OpenStack/浪潮云InCloudOpenStack等虚拟化平台,支持虚拟化备份和细粒度的挂载恢复,VMware备份无需在虚拟化平台或者各个虚拟机上安装客户端,只需通过VMware代理客户端连接虚拟化平台即可;支持Hadoop等大数据平台的备份恢复;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;上讯ADM产品采用副本数据管理CDM面向数据全生命周期进行数据安全管理。

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上讯信息敏捷数据管理平台(Agile Data Management)简称ADM,是采用基于CDM(副本数据管理)的数据库虚拟化技术,为企业上中下游数据的备份恢复、数据验证、安全***、分发交付提供的面向数据全生命周期的安全管理解决方案,在保证数据安全使用的同时,提高了数据使用效率并降低了数据存储成本。ADM由数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、数据脱敏管理组成,实现了数据复制容灾、数据存储管理和数据流程管理,通过自动化流程任务编排的方式实现了数据使用的成本控制、版本管理与开发利用,充分发挥了数据资产的潜在价值。数据备份产品构建了数据保护的基础防线。金融数据使用

备份数据是一家企业数据资产的来源,要注重安全防护。较小化影响

ADM通过对管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分,将已经数据进行分组管理,从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,使测试数据管理形成数据源----数据中转----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用户提供安全的测试数据管理方案。敏捷数据管理平台ADM提供对虚拟数据库的树状拓扑结构图,可详细了解测试数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器,以及虚拟数据库快照的上下级关系,方便对系统全局的数据使用结构进行预览,帮助用户了解测试网中测试数据的使用关系,完善测试数据的组织结构,优化测试数据的资源分配。较小化影响

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