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

ADM在备份方式上提供了高度的灵活性,通过同时支持有盘挂载备份和无挂载备份(传统数据备份方式),确保了在不同场景下都能实现比较好的数据保护效果。无挂载备份作为经典方式,通过在操作系统层面安装代理来抓取数据,兼容性较好,是保护异构环境中通用文件和系统的可靠选择。而有盘挂载备份则**了更先进的技术路径,它通常在虚拟化或存储层面进行操作,通过将生产卷以只读模式挂载到备份服务器上,直接从中读取数据。这种方式不*避免了因备份任务对生产服务器性能造成的冲击,还能确保获得一个与应用一致的、精确的时间点副本,尤其适合于保护关键业务数据库和运行中的虚拟机。这两种方式互为补充,使得ADM能够根据数据的重要性、系统的敏感度以及对生产环境性能的影响要求,为企业提供**适宜的备份解决方案。上讯ADM产品的公开报价是多少?加载到目标端

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上讯敏捷数据管理平台(ADM)的理念是基于CDM技术,相较于传统的备份产品,有着天生盘活备份数据的能力及优势,让数据使用变得更加简单高效。ADM通过一种端到端的创新技术,把单纯面向恢复的应用场景变成了面向数据使用的应用场景,打破了数据备份和数据使用之间的壁垒。通过副本数据在企业各个业务环节的即时可用,为更多业务场景提供数据支撑,解决诸如查询、测试、分析等场景对数据的需求,且不影响生产系统,在盘活暗数据的同时,实现了业务赋能。企业组织机构在数字化转型阶段对盘活并使用副本数据的需求开始显性呈现,备份恢复应成为CDM技术的基础,企业组织机构亟需技术供应商的帮助以加深数据理解,理顺数据思维,以利用数据实现数据变现,让本来是成本中心的复制数据资源池变成资源中心并产生收益。


合规性海量数据供数于下游开发测试统计分析场景的数据使用需求该如何满足?

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在软件开发测试领域,ADM的数据库虚拟化技术带来了颠覆性的效率提升。传统开发测试环境中,团队经常需要为不同测试目的创建多套**的数据环境,这导致存储成本呈线性增长,且数据准备周期漫长。现在,通过这项技术,团队可以基于同一份高质量的基础数据源,在数分钟内快速拉起数十个完全隔离的虚拟数据库环境。更重要的是,每个虚拟数据库在创建初期*占用极少的存储空间,这使得企业能够在有限的存储预算下支撑更多的并行测试任务。测试团队可以随时获得与生产环境高度一致的数据副本,大幅提升测试覆盖率和产品质量,同时将环境准备时间从数天缩短到数分钟。

ADM通过其先进的基础架构设计,**终为企业构建了一个面向未来的数据管理平台。多节点高可用部署确保了这个平台的**可靠性,让企业可以放心地将关键业务数据托付给系统;Scale-out架构赋予了平台与时俱进的成长能力,确保其能够伴随企业共同发展;存储池弹性扩容则解决了数据存储的资源瓶颈,为长期数据积累和利用提供了无限可能。这三者相辅相成,共同打造了一个既稳定可靠又灵活扩展的数据管理生态系统。在这个平台上,企业不*可以满足当前的数据保护、副本管理和数据交付需求,更能从容应对未来的业务挑战和技术变革,将数据真正转化为驱动业务创新的战略资产,为数字化转型提供持久动力。敏捷数据管理平台可针对数据库,文件、虚拟机进行备份恢复。

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数据交付模块(TDM) 是数据服务节点(CDM Server)中直接面向业务用户、体现敏捷数据管理价值的**环节。它的**使命是解决传统数据交付流程中耗时**长、**影响效率的瓶颈——数据准备与等待时间。TDM模块并不依赖于传统的物理全量拷贝方式,而是充分利用了CDM技术的优势。当接收到一个数据交付请求时,TDM可以基于一份经过BDM校验通过的黄金副本,在数分钟甚至数秒内,通过建立虚拟副本或写时重定向(Redirect-on-Write)等技术,快速生成一个**的、可写的数据库实例。这意味着开发人员无需再等待数小时或数天来获得一个测试数据库,分析师也可以立即基于一个近乎实时的数据快照开展工作。这种“即时交付”的能力,极大地加速了业务迭代和创新周期,是ADM平台提升企业整体数据使用效率的**直接体现。上讯ADM通过数据备份后获取到的黄金副本开启数据开发利用的创新流程,充分发挥数字资产价值。匹配度降序排列

ADM平台主要包括数据备份与备份校验管理,数据副本管理与数据脱敏管理四大模块。加载到目标端

ADM敏捷数据管理平台产品的敏感数据管理功能,有力保障了企业数据安全使用。可实现敏感数据的定义识别与仿真处理,保障数据流转环节的安全性。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,准确定位敏感数据源。丰富的变形算法与仿真的字典库相结合,保证变形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,通过内置的变形规则进行处理,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。


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