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

上讯信息新一代数据备份恢复与管理解决方案凭借快速的数据恢复能力,完成了备份数据使用与管理的业务增值,这是传统备份方式无法达到的目标。首先,通过对备份数据进行即时的虚拟副本挂载,快速恢复一份副本数据,通过预设的验证脚本进行备份数据的有效性与可用性验证,保证数据备份即可用,实现了备份数据有效性的自动化验证,增加了数据恢复演练的频率;其次,在生产域创建一份虚拟副本,自动调用敏感数据变形工具,完成每日变形数据的自动准备,通过虚拟副本的快照机制将变形后的数据传输至测试域,再次利用虚拟副本的分钟级挂载能力,实现一份数据同时在线交付到多个测试场景,充分发挥备份数据的利用价值。上讯ADM产品的灵活性体现在异构引擎可以将大数据中心数据抽取至多类型数据库,输出格式多样化。基础备份数据存储成本

基础备份数据存储成本,上讯敏捷数据管理平台ADM

基于CDM技术的敏捷数据管理方案,通过一份原始数据副本,可快速创建出多个虚拟数据副本,这些虚拟数据副本相对原始存储几乎不占用任何存储空间,且整个发布动作可以在分钟级完成。也就是说,该方案在通过获取一份生产数据作为黄金副本的情况下,可对外发布多份虚拟数据用于准生产、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,并且是可读写的,数据在经过变更后,可通过快照进行状态保存,多个快照之间可以任意切换,这种数据发布方式比传统拷贝的方式,方便快捷、耗时短,且虚拟数据集中存放在数据存储池中,通过数据挂载方式交付给目标环境使用,实现了数据快速交付与管理,并且实现了数据的集中管控。CommVault恢复校验如何选择CDM产品厂商?

基础备份数据存储成本,上讯敏捷数据管理平台ADM

ADM备份校验功能的价值优势在于备份数据的恢复资源集中统一管理、备份数据的使用简单高效、备份数据的恢复实现自动化、备份数据的有效性验证实现自动化、盘活备份数据实现跨平台恢复。备份校验管理可以满足用户对当前备份数据的可恢复性验证、恢复后的完整性验证两方面的需求,能够覆盖用户现有全部业务系统的备份数据,包括备份集和备份文件,实现跨操作系统平台的数据恢复(如AIX到Linux),达到验证工作的高覆盖率,提高有效性验证的频率。

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。CDM是指副本数据管理。

基础备份数据存储成本,上讯敏捷数据管理平台ADM

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。上讯信息敏捷数据管理平台ADM获评“产品奖”。数据备份恢复与管理方案

敏捷数据管理平台ADM产品实现了国产数据库的备份与国产操作系统的兼容。基础备份数据存储成本

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。基础备份数据存储成本

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