在数据存储的初始环节,ADM通过其内置高效的压缩存储池,从根本上改变了备份数据的存储密度。该存储池采用了先进的实时压缩算法,能够在数据写入磁盘的瞬间完成压缩处理,实现存储即压缩的工作模式。经大量实际场景验证,其平均压缩比约为3:1,这不****降低了备份数据对物理硬盘空间的占用,还间接减少了数据中心...
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.上讯ADM产品通过虚拟数据秒级分发功能实现测试数据的同时在线交付,缩短了数据交付的时间。批量交数

功能节点统一管理,支持弹性扩展ADM采用多节点高可用部署架构,保障数据服务高可用,并消除单节点故障导致的业务不可用问题,确保数据服务连续性。采用Scale-out架构,根据业务发展规模,按需扩展集群节点,无需停止服务,灵活满足业务需求。同时,ADM支持存储池容量的弹性扩充,满足不断增长的数据存储需求。(2)数据存储成本倍数级节约,提升数据存储环节的效能首先,数据备份面临存储成本高的问题,ADM采用内置高效的压缩存储池存放数据,压缩比约为3:1,存储即压缩,***降低了备份数据的存储成本;其次,通过ADM的数据库虚拟化技术,一份基础数据即可快速拉起多份虚拟数据库,由于虚拟数据库90%的数据均与原始数据相同,因此拉起时几乎不占用额外的物理存储空间,*对新增的写操作计入容量占用,因此,随着数据分发使用的场景和频率增加,虚拟库的数量越来越多,而存储成本将会呈倍数级节约,例如针对同一份数据创建N个虚拟库,传统方法需要N倍的存储空间占用,而通过ADM只需要占用近乎0TB的存储空间,**节约了数据存储环节的资源和成本。东海证券选择哪家的CDM上讯信息敏捷数据管理平台ADM包括PDM、BDM、SDM、CDM四大功能模块。

l核心专利技术—数据库虚拟化(1)ADM内置独有的高效压缩存储池,压缩比高达3:1,存储即压缩,***降低了基础数据源获取的存储成本与持续增长的副本数据存储成本。(2)ADM的数据库虚拟化技术,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,虚拟数据库拉起时几乎不占用物理存储空间,在实验室测试环境下拉起一个10TB数据量的虚拟数据库,*占用1GB左右的存储空间,明显节约了存储成本和时间周期,因此针对开发测试场景,需要对同一份数据创建N份副本数据时,存储成本节约近乎N倍。
上讯信息敏捷数据管理平台的备份数据管理模块,突破了传统备份理念,基于特有的CDM数据库虚拟化技术,不*可以实现对数据库的实时性持续备份以及本机、异机的快速恢复,还可以同时对备份数据的有效性进行验证。对于已经部署了NBU/CommVault等备份系统的用户,可以对接备份系统,实现存储空间、恢复服务器和恢复任务的自动调度,从而实现备份数据有效性验证的全自动化,并根据验证结果生成详细的恢复验证报告。在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,以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周期性地循环运转.CDM主要应用于金融、运营商、能源、交通、卫生、事业单位等行业。

《数据安全法》第七条提出了国家鼓励数据依法合理有效利用,保障数据依法有序自由流动的权益,即在高度重视数据安全的前提下,也要获取数据合理利用带来的价值,充分发挥数据作为关键要素的作用机制。数据的依法有序自由流动涉及数据处理的各个阶段,包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等,各个阶段构成了数据活动的全生命周期,维护数据安全就是要维护数据从产生到销毁的全生命周期各项处理活动的安全性.维护数据安全与促进数据开发利用是相辅相成、互相促进的关系,通过开展数据安全治理能够为数据开发利用提供安全基础保障,进而保障公民个人信息、组织的合法权益以及国家的安全,助力我国数字经济发展。通过对接第三方备份系统进行备份数据的自动化恢复校验有什么产品?国产化CDM备份
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。批量交数
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。批量交数
在数据存储的初始环节,ADM通过其内置高效的压缩存储池,从根本上改变了备份数据的存储密度。该存储池采用了先进的实时压缩算法,能够在数据写入磁盘的瞬间完成压缩处理,实现存储即压缩的工作模式。经大量实际场景验证,其平均压缩比约为3:1,这不****降低了备份数据对物理硬盘空间的占用,还间接减少了数据中心...
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