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...
敏捷数据备份采用旁路式接入方式备份数据库或文件,借助数据库自身官方的备份接口,例如中兴GoldenDB可通过xtrabackup/mysqldump等方式,进行全量备份、后续持续增量备份、实时日志同步,三者结合进行全量快照的合成,保障每一次恢复均为完全恢复,缩短数据恢复的时间,同时,采用日志校验技术,保证了同步数据和生产数据的完整性和一致性。在数据备份方面,敏捷数据备份更注重备份功能的稳定性,减少对生产业务系统的影响和干扰,因此,越是成熟稳定的技术越容易被应用。上讯ADM专注于数据备份与恢复管理。敏感数据处理任务作业进度

上讯信息作为传统的信息安全厂商,致力于数据安全领域十余年,长期专注于信息安全技术的自主创新研发,针对国产数据库的推广落地,上讯信息提出了新一代的数据备份恢复与管理解决方案,不仅能够解决国产化数据库备份与恢复的刚性需求,也能够解决备份数据高效管理的长期需求。传统的国外备份系统因不支持国产库类型无法完成备份,不能满足国产数据库的备份需求。传统的备份实现方式大多针对数据库的数据集进行备份,好处是备份功能稳定,弊端是在做数据恢复时需要经历时间较长的restore recovery过程,企业也往往因为恢复耗时长、步骤繁琐而无法完成定期的恢复校验,导致长期的备份数据未得到有效的验证,一旦故障发生,存在一定的数据恢复不成功风险,同时,传统的备份方式采用定期全量备份、周期性增量备份,备份数据存储资源需求较高,企业存储成本居高不下。查验备份数据上讯ADM产品的报价是多少?

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。
Gartner对CDM的解释是:它从生产环境通过快照技术获取有应用一致性保证的数据,在非生产存储上生成“黄金副本”(Golden Image),这个“黄金副本”数据格式是原始的磁盘格式,可再虚拟化成多个副本直接挂载给服务器,分别用于备份恢复、容灾或开发测试。Gartner《Hype Cycle for Storage and Data Protection Technologies, 2020》报告指出,CDM技术已经度过了早期的技术讨论期,目前处于“泡沫化的低谷期”(trough of disillusionment),这从侧面说明一些客户开始在非关键性业务场景集中部署这项技术,而且Gartner也预测CDM技术将在未来5-10年内进入“实质生产的高峰期”(plateau of productivity)。上讯ADM包括生产数据备份、备份恢复校验、敏感数据处理、数据副本管理四大功能模块。

ADM产品对数据全生命周期的管理主要基于数据虚拟化**技术,在数据收集和使用上,通过获取一份具有应用一致性保证的“黄金副本”,分钟级虚拟化为多个副本直接挂载使用,数据使用效率明显得到提升;在数据存储和传输上,这些虚拟数据副本相对原始存储几乎不占用存储空间(约为0),且ADM产品将全部数据集中存放在统一的存储池中,既保证了数据传输流转的闭环管控,又降低了数据的存储成本;在数据加工上,数据脱离生产环境之前增设了敏感数据处理环节,保障数据公开后的隐私安全,防止核心数据泄露;在数据的提供和公开上,虚拟数据副本可用于准生产、测试环境等场景的数据交付,每一份虚拟数据都是互不影响的,并且可读可写,数据在经过变更后可标记快照,多个快照之间可以任意切换实现数据版本的管理。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?备份通道数量
上讯ADM产品高效压缩存储池,节省大量存储资源。敏感数据处理任务作业进度
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。敏感数据处理任务作业进度
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...