上讯敏捷数据管理平台ADM基本参数
  • 品牌
  • InforCube
  • 型号
  • ADM
  • 软件类型
  • 数据管理软件
  • 版本类型
  • 网络版
  • 语言版本
  • 简体中文版
  • 软件名称
  • 上讯敏捷数据管理平台
  • 产地
  • 中国
  • 厂家
  • 上海上讯信息技术股份有限公司
上讯敏捷数据管理平台ADM企业商机

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。敏捷数据管理平台ADM可解决业务系统,对备份数据进行合理利用提升备份数据使用价值。结果预览

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l应用数据一致性保障ADM主要应用原生备份接口获取具有应用一致性保障的数据,如针对Oracle,利用OracleRMAN和归档日志来保障备份数据库数据的一致性;针对VMware虚拟化,利用VMwareSnapshot技术来保障备份虚拟机数据的一致性。l事务日志同步技术支持数据库的事务日志备份,事务日志是数据库中已发生的所有修改和执行每次修改的事务的一连串记录,事务日志备份可将数据恢复到精确的故障点。例如:Oracle支持归档日志备份和删除,MySQL数据库支持redo日志备份和删除等。l文件系统数据保护ADM支持备份非结构化的文件系统。支持全量备份和长久增量备份与全量快照合成,备份策略采用定时执行备份任务,恢复策略支持细粒度恢复,**小粒度为恢复单个文件。支持跨文件系统恢复,例如恢复到EXT3、EXT4、NTFS等文件系统。支持过滤不需要变形的数据吗ADM提出集云、物理、虚拟为一体的,面向结构化、非结构化、虚拟化的数据副本分发与交付管理解决方案。

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近年来,证券业务快速发展,信息系统变更日益频繁,敏捷开发、快速迭代已经成为支持业务创新的必要条件。数据库作为信息系统运行的重要支撑,数据准备和交付的自动化程度对系统开发、测试效率有大的影响。Gartner对CDM的定义是,它从生产环境通过快照技术获取有应用一致性保证的数据,在非生产存储上生成“黄金副本”(GoldenImage),这个“黄金副本”数据格式是原始的磁盘格式,可再虚拟化成多个副本直接挂载给服务器,分别用于备份恢复、容灾或开发测试等.

通过部署敏捷数据管理平台ADM产品的数据副本管理模块,实现了测试数据版本迭代管理,提升了数据使用过程中的应用效率。随着移动互联网技术的不断革新,移动应用业务不断扩张,企业面临着前台业务频繁更新升级的现状,为保证既有业务稳定,需要对新提出的升级需求开展仿真测试与回归测试,因此亟需一套能够对测试环境的测试数据进行版本灵活切换的解决方案,便于测试数据版本的即时调用,迅速适应不同业务程序提供不同版本的测试数据。ADM的虚拟数据库快照功能解决了这一问题,通过对数据库状态进行定时或即时的记录,管理和维护当前虚拟数据库的数据,使用人员可以随时通过记录的虚拟数据库快照提供一个版本的测试数据,经过测试后保存当前的数据库使用状态,便于开发测试的数据版本迭代,通过这一功能明显提升了程序升级测试、版本迭代的效率.ADM的副本数据管理功能对数据版本进行灵活管理,满足回归测试等业务场景。

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敏捷数据管理平台是国内较早发布的副本数据管理(CDM)产品,纯国产化技术自主研发,**国内CDM厂商率先应用在大型头部金融机构和运营商企业,在金融、能源、运营商、交通、物流等行业拥有***的实践。与众多银行用户建立全方位、多层次的深度合作,结合不同国产数据库的特性采用自动化的数据获取方式,为银行在国产化替换进程中解决配套的信息安全产品问题,在实现金融服务质效提升的同时,帮助银行实现数字化、智能化发展,实现国产信创的快速推进,促进以数据为关键要素的数字经济发展.ADM贯穿数据收集、数据存储、数据加工、数据传输、数据使用、数据提供、数据回收的各个环节。完整性测试

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。结果预览

在典型的重复数据删除技术中,根据不同的数据备份场景选择适合的重删策略与粒度方案。在确定重删策略与粒度后,会根据输入侧不同粒度(卷级、文件级、块级)的数据采取不同的数据切分策略,并依据任务级与全局指纹库提供自适应源端的全局重删算法与策略,当前支持源端块级、文件级重删和并行重删技术。源端重删是采用基于内容的可变长数据切分算法,通过对数据块进行哈希算法的***标记,即指纹(Fingerprint),在指纹库中寻找相同的指纹。如果存在相同指纹,则表示已保存了相同的数据块,ADM则不再保存此数据块,而是引用已存在的数据块,从而节省更多的备份空间。该算法还可以智能识别已修改的数据和未修改的数据,从而避免因修改数据位移而导致的未修改数据切分到新数据块中的问题,比较大限度地提升重删性能和重删率,为避免数据备份过程中冗余网络传输与存储开销,在源端设置粗粒度前置数据校验可以明显缩小备份传输过程中的数据冗余,目的在于不备份任意一个冗余数据。结果预览

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