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...
ADM数据库虚拟化技术的优势在于多份虚拟数据库之间的读写操作互不影响,完全满足测试环境多场景同步测试的需求,ADM内置的智能读写缓存机制,能够满足压力测试的性能要求,高效的虚拟数据库管理功能,通过可视化的虚拟数据库拓扑结构图对系统全局数据使用关系进行预览,有助于完善测试数据的组织关系,优化测试数据的资源分配;通过虚拟数据库资源的分组管理实现了同组人员的操作权限共享。通过可视化的数据使用流程拓扑跟踪数据流向,识别虚拟数据库使用状态,实时在线或定时拍摄快照,保留数据版本,通过对数据版本的灵活管理,满足回归测试等业务场景。CDM是指副本数据管理。密码有效期设置

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。数据备份解决方案数据备份承载着企业的一手数据资产。

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。
上讯信息敏捷数据管理平台(ADM)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,不仅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,实现备份数据周期性、自动化地恢复校验。唤醒大量沦为暗数据的备份数据,让数据备份即可用。

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。上讯ADM产品采用数据库虚拟化**技术面向数据全生命周期进行数据安全管理。自动化发现
上讯ADM荣获网信自主创新“尖锋榜”产品奖。密码有效期设置
将ADM旁路式部署在生产业务网络中,采用全量备份、后续持续增量备份与全量快照合成、实时日志同步相结合的方式,将生产业务数据实时捕获到ADM平台,达到持续数据保护的目的,备份接口采用第三方应用提供的官方接口实现数据备份。采用数据库虚拟化**技术在生成数据快照的基础上提供一个可读写的副本作为恢复数据库,由此可以使原有TB量级的数据库在几分钟内恢复完成,缩短了备份数据应急恢复的时间,实现了生产业务的应急接管保证业务的连续性。密码有效期设置
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...