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

具体到以银行业为首的金融机构在数据使用方面一直在不断探索,而基于CDM技术的敏捷数据管理方案,在针对银行内部生产数据经过共享交换区域实现闭环式数据发布与共享的场景有较好的效果,且在多家大型金融客户现场部署并长时间稳定运行,比较适用于金融行业的数据使用管理。数据资产在未来金融科技创新发展中处于重要地位,金融数据全生命周期管理体系需要更加完备,数据安全和个人隐私需要具备有效的隐私保护手段,综合以上要求,针对外部组织提供数据或进行数据交换时,可采用数据管理与敏感数据处理的联合方案,贯穿组织内部到外部的数据安全发布与使用。上讯ADM专注于全流程的数据保护和测试数据敏感处理后的交付,完成全生命周期的数字资产管理。资料外泄

资料外泄,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。自动识别哪个产品支持向导式敏感数据处理流程?

资料外泄,上讯敏捷数据管理平台ADM

ADM平台的两种典型使用方案既解决了数据使用的效率问题,也保证了数据的安全问题:生产网数据使用方案。通过ADM平台部署,可以有效解决生产网中数据使用的效率问题,同时,数据不出ADM存储池,也杜绝了多副本管理的安全隐患。测试网数据使用方案。在生产网及测试网均部署ADM平台,通过生产网中的ADM可以快速创建虚拟数据副本,并对该虚拟副本进行数据变形处理,之后将变形后的副本数据发送到测试网中的ADM,在测试网中即可实现副本数据的分钟级交付、数据版本的管理及回收等。该方案中,所有数据副本的生成及流转都未出ADM平台,既保证了安全,又提升了效率。

ADM压缩保存源端数据库的数据,并保留时间线,方便恢复任意时间点数据。ADM备份全量快照无需格式转换和IO拷贝,直接挂载到应急主机上,快速拉起应用恢复,即采用创新专利技术——数据库虚拟化技术实现了通过获取一份数据快照作为基础数据生成黄金副本,快速创建多个虚拟副本。挂载恢复的方式缩短了数据恢复的时间,通常业务RTO时间由小时级甚至天级,缩短到分钟级;挂载恢复降低了数据恢复所占用的存储空间,只对新写入的数据计入存储池空间占用;由于虚拟恢复速度快增加了数据恢复演练的频率,提高了备份数据有效性验证的工作效率。什么产品能针对开发测试场景快速提供测试数据?

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应用敏捷数据管理平台ADM产品后,数据存储成本倍数级节约,提升了数据存储环节的效能。数据备份面临存储成本高的问题,敏捷数据管理平台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,同时,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,因此拉起时不占用额外的物理存储空间,只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,虚拟数据库的份数越来越多,而存储成本将会呈倍数级节约,即10份虚拟数据库可以节约存储成本接近原始容量的10倍,节约数据存储环节的资源和成本。CDM是指副本数据管理。自服务

有人知道IT领域的CDM是指什么吗?资料外泄

敏捷数据管理平台ADM产品的敏感数据管理功能可实现敏感数据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。资料外泄

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