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...
国内在CDM(Copy Data Management,拷贝数据管理)技术上的发展较为迅速,涌现出几家领*的厂商。其中,上讯信息、爱数和鼎甲是三家备受关注的国产备份厂商,它们已从传统的数据备份领域成功扩展到CDM领域。这些厂商在提供全*数据管理解决方案方面表现出色,通过采用先进的快照技术和数据虚拟化技术,实现了数据的高效备份、恢复和快速分发,满足了不同行业在数字化转型过程中的数据管理需求。上讯信息更是以其基于CDM技术的测试基准数据快速交付方案而知*,特别适用于银行业软件开发测试中心,解决了测试环境搭建中数据准备与交付的瓶颈问题。ADM数据资源可视化管理,有效满足上中下游数据使用的政策合规。国产化数据库厂商

CDM本质是针对数据拷贝管理的技术,可以极大的缩减拷贝数据对存储空间造成的资源浪费,为用户节省了高额的存储成本。通过数据虚拟化技术,用户可以即时创建出生产数据的副本,并可以即时挂载到开发或测试环境中,而不用再搭建新的环境,从生产环境拷贝数据,这节省了大量的时间,提高了数据的使用效率。上讯敏捷数据管理平台ADM作为企业级副本数据管理(CDM)产品,为应对当前复杂的IT环境,ADM提出集云、物理、虚拟为一体的,面向结构化数据库、非结构化数据、虚拟化和云平台的数据副本分发与交付管理方案,为企业上中下游数据的备份恢复、数据验证、分发交付提供的面向数据全生命周期的安全管理解决方案。虚拟库ADM的高效压缩存储池显*降低了基础数据源获取的存储成本与持续增长的副本数据存储成本。

上讯敏捷数据管理平台(ADM)通过一种端到端的创新技术,把单纯面向恢复的应用场景变成了面向数据使用的应用场景,打破了数据备份和数据使用之间的壁垒。通过副本数据在企业各个业务环节的即时可用,为更多业务场景提供数据支撑,解决诸如查询、测试、分析等场景对数据的需求,且不影响生产系统,在盘活暗数据的同时,实现了业务赋能。因此,通过部署和应用上讯敏捷数据管理平台(ADM)可以为拥有开发测试场景的行业提供快速、高效地便捷式取数供数流程,相较于传统的数据拷贝方式,ADM数据流转方式具有效率和安全双重优势。
通过上讯敏捷数据管理平台(ADM)部署,可以有效解决生产网中数据使用的效率问题,同时,数据不出存储池,也杜绝了多副本管理的安全隐患。在生产网及测试网均部署敏捷数据管理平台,通过生产网中的上讯敏捷数据管理平台(ADM)可以快速创建虚拟数据副本,并对该虚拟副本进行数据脱*,之后将脱*后的副本数据发送到测试网中的敏捷数据管理平台,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。主要应用的行业领域包括金融、运营商、交通运输等具有大型开发测试场景的企业,主要为开发测试环境快速提供测试数据和迭代测试数据版本。虚拟数据库技术是通过获取一份基础数据源,快速拉起多份虚拟数据库挂载给目标业务使用。

上讯敏捷数据管理平台(ADM)的理念是基于CDM技术,相较于传统的备份产品,有着天生盘活备份数据的能力及优势,让数据使用变得更加简单高效。ADM通过一种端到端的创新技术,把单纯面向恢复的应用场景变成了面向数据使用的应用场景,打破了数据备份和数据使用之间的壁垒。通过副本数据在企业各个业务环节的即时可用,为更多业务场景提供数据支撑,解决诸如查询、测试、分析等场景对数据的需求,且不影响生产系统,在盘活暗数据的同时,实现了业务赋能。企业组织机构在数字化转型阶段对盘活并使用副本数据的需求开始显性呈现,备份恢复应成为CDM技术的基础,企业组织机构亟需技术供应商的帮助以加深数据理解,理顺数据思维,以利用数据实现数据变现,让本来是成本中心的复制数据资源池变成资源中心并产生收益。
通过ADM备份数据恢复验证管理功能对接第三方备份系统进行的恢复验证更加简单高效。数据备份解决方案
ADM的静态数据脱*功能是满足数据安全法规的监管要求的脱*平台。国产化数据库厂商
上讯敏捷数据管理平台(ADM)的备份校验管理模块是专为确保备份数据质量和可靠性而设计的关键组件。该模块与第三方备份系统(如NetBackup、Commvault、NetWorker等)无缝对接,实现对存储资源、恢复服务器和任务的集中管理。它自动化执行备份数据的恢复和校验流程,确保每次备份都能顺利恢复,维护数据的完整性和可恢复性。此外,它还支持跨平台的数据恢复,自动清理恢复环境和资源调配,大幅提升了数据备份校验的效率和安全性,满足了企业对高效、自动化备份管理的需求。国产化数据库厂商
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...