ADM的数据复制容灾模块,其技术**在于其底层高效的数据块增量复制功能。该机制极大地优化了网络带宽利用和复制效率。在初始阶段,系统执行***全量复制传输,将源数据的完整副本同步到容灾站点,为后续的容灾保护奠定基础。在此之后,模块进入高效的运营模式,*进行后续长久增量复制。这意味着,只有那些发生变化的...
一个强大的备份系统必须有一个同样强大且灵活的存储后端。ADM的数据备份管理模块在存储支持上展现出高度的灵活性和开放性。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。这意味着企业可以根据性能、成本和架构需求自由选择:高性能的SSD DAS用于存放需要频繁快速恢复的热数据;稳定可靠的FC-SAN用于核心数据库备份;而成本低廉、容量巨大的对象存储则完美适配长期归档的冷数据。更重要的是,它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,这一特性赋予了平台较强的扩展能力。企业可以轻松地将阿里云OSS、AWS S3等公有云存储或私有化部署的对象存储无缝集成,构建一个近乎无限容量、按需付费的备份数据湖,从容应对数据的式增长。敏捷数据管理平台包括数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据管理四大功能模块。上讯敏捷数据备份恢复验证解决方案

从技术实现层面来看,数据远程复制功能建立了一套完善的技术架构和管理机制。该功能深度依赖于数据备份任务和虚拟副本任务的执行结果,将这些任务产生的数据统一汇聚到本地ADM的存储池中进行集中管理。系统通过在分布式节点间建立稳定可靠的远程复制链路,并支持根据不同的业务需求配置多样化的远程复制策略。这些策略可以精细控制数据同步的频率、带宽占用以及传输优先级等参数,确保在满足业务需求的同时,优化网络资源的使用效率。整个技术架构体现了智能化、自动化的特点,能够根据数据的重要性和紧急程度,自动调整复制策略,实现数据安全与传输效率的比较好平衡。
后续持续增量与全量快照合成敏捷数据管理平台可实现磁盘、磁带、存储池的数据归档。

敏捷数据管理平台功能:快速交付ADM是国内**早的副本数据管理(CDM)产品,采用数据库虚拟化技术对原始数据库副本(黄金副本)快速生成多个虚拟数据库作为测试数据副本,满足开发测试场景的测试数据快速供应。Ø100倍数据交付效率提升10TB的数据恢复时间由原来的小时级缩短至分钟级;Ø10倍工作效率提升在开发、测试环境中,使用者可随时对虚拟库做快照标记,快照对应着不同时间的数据版本。数据版本管理可进行任意标记的快照切换,降低数据导入或恢复产生的时间成本,大幅提升工作效率。Ø10倍存储空间节省首先内置存储池存储即压缩的机制可实现约3:1的数据存储压缩,同时交付的多个虚拟数据库由于共享于一份原始数据,因此基本不占用额外的存储空间,随着交付虚拟数据库的数量增加,节约的存储空间会成倍增加,实际应用场景中至少为用户节约10倍的存储空间。
在高效恢复的同时,ADM在存储资源利用上也展现了极高的经济性,这主要得益于其独特的存储资源占用机制。传统的完整数据恢复需要占用与原始数据量等同的存储空间。而ADM的虚拟副本在创建初期,*对新写入的数据计入资源占用。因为所有虚拟副本都共享一份数据快照作为基础数据的黄金副本,只有当某个副本发生了数据写入或修改时,系统才会为这些变更的数据块分配新的存储空间(这是一种写时复制的技术)。例如,一个1TB的数据库,即使同时挂载了5个虚拟副本用于不同团队,其初始占用的额外存储空间也近乎为零。这种机制使得企业可以毫无顾虑地频繁创建数据环境,用于恢复、测试或分析,而无需担心存储成本会式增长,实现了数据利用的“降本增效”。数据备份承载着企业的一手数据资产,因此充分利用备份数据是企业数据资源的价值方向。

数据异地容灾系统在数据保护范围上实现了前所未有的全面性,其容灾的数据类型包括存储池中的全部备份数据和虚拟副本数据。这意味着不仅是对原始生产数据的直接备份进行保护,还包括了通过各种数据管理任务生成的虚拟副本数据。从数据全生命周期的视角来看,这种设计确保了数据在各个阶段的安全——无论是刚刚完成备份的原始数据,还是正在支撑开发测试、数据分析的虚拟副本,都能在异地得到同步保护。这种***的数据覆盖策略有效防止了因单点故障导致整个数据服务链条中断的风险,为企业构建了一个真正意义上的***、立体化的数据保护网络,使得数据在任何形态、任何使用状态下都能获得持续可靠的保护。敏捷数据管理平台对恢复资源进行统一集中化调度,自动化完成数据恢复任务。验证结果
敏捷数据管理平台对数据版本进行灵活管理,满足回归测试等业务场景。上讯敏捷数据备份恢复验证解决方案
部署敏捷数据管理平台ADM产品可实现数据资源的可视化管理,有效满足上中下游数据的政策合规。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,将处理过的数据进行分组管理,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。
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