ADM系统在技术实现层面展现出了***的创新性和实用性。系统的敏感数据识别引擎采用多维度分析策略,既能基于预定义的数据特征模式进行匹配,又能通过机器学习算法不断优化识别准确率。在***处理环节,系统提供了包括替换、扰乱、泛化、加密等在内的多种***算法,并支持根据不同的业务场景灵活配置处理规则。特别...
CDM产品方案的选择建议:自动化,在涉及副本数据使用的各个流程,需要做到自动化,包括数据获取、数据存储、数据安全处理、数据交付使用与管理、数据回收与销毁等,尽量减少人为的干预。安全性,CDM作为数据副本存放的介质,其自身的安全性关系到数据副本的安全,所以在选择CDM方案的时候需要考虑到其方案的容错性,是否可以双机部署,或者是否有其他的容错机制。平台化,CDM作为解决副本数据使用痛点的解决方案,要照顾到副本数据使用的各个环节,并且能够处理好各个环节中遇到的问题,做到副本数据的全生命周期管理,并且将整个管理流程平台化,真正解决副本数据使用及其相关的各类问题,能够建设成为综合的副本数据管理平台。上讯ADM产品的可管理性体现在对交付数据使用方的数据可以进行集中式管理,可控制版本,可控制使用周期。备份恢复原理

ADM敏感数据管理功能的价值优势在于采用安全的方式有效降低了数据泄露风险、丰富的算法规则实现了仿真处理、自动化的处理流程满足了数据安全监管要求、数据变形后逻辑保持一致保证了数据变形后的价值属性。通过集成数据获取和变形功能,实现数据采集、数据存储、数据处理和数据分发的端到端自动化,从而降低人力成本和时间成本。彻底隔离生产业务系统进行处理任务的执行。采用数据从源端抽取、转换、加载到目标端的流程,对数据进行中间不落地的变形、替换,支持数据库子集处理,保证敏感数据管理的灵活性,适应用户多种数据使用场景。个人身份信息为信创而生的新一代数据备份管理解决方案。

ADM数据副本管理功能的价值优势在于可实现测试数据多副本快速交付、测试数据存储压缩节约成本、测试数据版本管理灵活、满足回归测试场景、数据管理流程集中统一、数据拓扑结构可视化、采用高可用部署架构保证副本数据的高可用性。通过数据库虚拟化技术的应用,直接利用网络远程映射技术将所需数据库对外进行一对一、一对多的映射,映射的方式避免了数据库文件的物理拷贝,具有点对点连接、速度快的特点,通常几分钟内可完成一对一的映射。
ADM 构建的双重敏感数据处理模式在行业内排名靠前,在保证处理性能优势的前提下,兼容通用关系型数据库、分布式数据库、文本文件,支持不同数据库间的异构处理,支持 FTP 和 SFTP 的远程文件处理,支持即时与定时处理,支持 Windows/Linux/Unix 等操作系统平台,支持 IPV4/IPV6 网络协议,提供灵活的敏感数据处理策略参数设置及定制化开发变形规则。ADM 的敏感数据处理引擎既可以封装在敏捷数据管理流程的中间环节,也可以单独作为敏感数据处理的抽取系统,两种模式满足了当前用户对敏感数据处理的全部需求。上讯ADM产品能解决数据备份恢复、备份数据恢复验证、敏感数据处理、测试数据多副本快速交付等问题吗?

传统的数据备份技术是将备份数据形成备份集,如果需要恢复则必须做Restore动作才能打开,在大数据量的情况下,Restore耗时较长、耗费资源,因此,企业通常难以验证大数据量的备份数据的可恢复性与可用性,这就导致在企业构建的数据备份体系中存在大量的“暗数据”,这些数据长期积累,既没有过期删除释放存储资源,也没有进行敏感数据处理存在安全隐患。敏捷数据恢复验证是保障备份数据恢复可用性的创新手段,由于敏捷数据备份的数据格式同原始数据格式一致,因此,当备份数据需要恢复时,只需虚拟化为副本直接挂载至原主机或者应急备用目标机,连接启用副本数据库即可实现恢复,由于采用网络远程挂载的方式,以TB量级的数据库为例恢复时间可以是分钟级的,因此,每一份备份数据都可以做到快速地恢复验证,每一份备份数据都可以是活跃的、可用的“活数据”。上讯ADM产品数据库虚拟化技术是什么意思?备份恢复原理
哪个产品能解决软件开发测试部门的供数需求?备份恢复原理
ADM基于自主研发的数据库虚拟化技术,拥有包括从数据的获取、传输、存储、恢复、管理、创建、使用、回收等多项**技术,对多类型数据进行集中统一的全生命周期管理,实现数据使用的高效敏捷化。采用数据库虚拟化技术解决了交付业务数据的速度和频率问题,数据的快速和多次提供必然导致数据存储资源的大量占用,因此数据库虚拟化底层必须采用一种节约存储的方式来缓解存储容量的压力。存储虚拟化技术能够完全满足这一需求,创建的虚拟数据库实例与原始数据库保持数据的一致性和完整性,不占用存储空间,在初始的虚拟数据库实例中进行增删改查的操作后,才会产生极少的存储空间占用,这部分空间相比于原始数据库总容量,几乎接近于0。备份恢复原理
ADM系统在技术实现层面展现出了***的创新性和实用性。系统的敏感数据识别引擎采用多维度分析策略,既能基于预定义的数据特征模式进行匹配,又能通过机器学习算法不断优化识别准确率。在***处理环节,系统提供了包括替换、扰乱、泛化、加密等在内的多种***算法,并支持根据不同的业务场景灵活配置处理规则。特别...