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

上讯敏捷数据管理平台ADM对接用户现有集中式备份系统服务器,实现恢复服务器、数据恢复策略、数据验证策略和存储资源的集中管理,包括:(1)存储池自动准备存储空间、自动调度创建恢复服务器;(2)按照参数设置恢复策略、自动执行恢复计划、自动验证恢复数据;(3)恢复验证任务结束后,自动清理恢复环境,释放存储资源和恢复服务器资源,用于下一个恢复验证任务的使用,使整个数据备份恢复验证工作能够高效节能地循环利用,达到集中统一的安全管理。上讯信息敏捷数据管理平台ADM产品的数据存储池采用压缩存储、加密传输。数据治理

数据治理,上讯敏捷数据管理平台ADM

用户提出数据管理产品的上线既要满足云技术的部署带来数据迁移和历史备份数据接管的要求,又要对用户系统更新迭代导致副本数据使用管理需求增加、测试场景需求增加的问题予以解决,因此用户对CDM的部署方式提出了要求:即适应混合多云环境,支持BaaS和订阅的模式部署。敏捷数据管理平台(ADM)产品具备灵活的部署模式,既支持单机部署,也支持高可用部署、多云混合部署,且每个功能均支持在线扩展,具备扩展的便捷性。在混合多云环境中,只需要将ADM在每朵云中进行部署,即可实现备份数据、副本数据的多云间统一管理,并支持在每朵云中创建虚拟数据,实现数据的分钟级快速交付;在云环境中的测试环境,可以利用云主机的快照功能及ADM的虚拟数据功能,达到整个测试环境的版本管理(包括系统、数据),达到数据使用及管理的便利性.对敏感数据保护的解决方案上讯敏捷数据管理平台ADM产品高效压缩存储池,节省大量存储资源。

数据治理,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯敏捷数据管理平台(ADM)支持增量备份与全量快照合成技术,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,不一定能及时被清理。而增量备份与全量快照合成技术,即首先执行全量备份,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,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。

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。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。

数据治理,上讯敏捷数据管理平台ADM

数据备份管理是上讯敏捷数据管理平台ADM功能模块之一,主要用于实现云环境、物理环境、虚拟化平台下的数据保护。包括支持各种主流平台下的系统、数据库及文件数据的保护,支持主流的虚拟化平台、国产化云服务器以及容器的保护,并可对物理服务器及虚拟化平台下的备份数据进行即时挂载恢复,提供业务应急的能力和数据快速恢复能力;针对数据备份的存储资源类型,ADM支持DAS(包括SSD/HDD)、SAN(包括IP-SAN/FC-SAN)、对象存储等存储资源。支持接入第三方云存储、对象存储等作为大容量数据存储池,具备较强的扩展能力。上讯ADM产品的公开报价是多少?招商银行采购的哪个厂商的CDM

上讯敏捷数据管理平台ADM产品的合规性体现在通过数据申请审批流程使用数据,严格控制数据外流。数据治理

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,定位敏感数据源。丰富的算法与仿真的字典库相结合,保证处理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。数据治理

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