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

敏感数据的仿真度替换在保障数据安全的同时,也满足了企业在数据分析、测试和开发等场景中对数据的需求。此外,ADM的敏感数据处理功能还提供了丰富的角色权限配置管理选项,确保不同用户只能访问其权限范围内的敏感数据,进一步增强了数据的安全性。同时,系统支持自定义敏感数据处理规则,企业可以根据自身业务需求灵活调整敏感数据处理策略,满足多样化的数据处理需求。尤其针对金融、医疗行业对个人隐私数据的保护不仅要求变形替换,也要求仍旧符合真实的数据属性要求,以便于能够满足数据校验条件,通过验证符合各种数据使用的环境和场景。ADM脱*功能具备灵活的数据抽取组合方式与自助式向导脱*流程,有效降低脱*工作的复杂度。文件敏感数据处理

文件敏感数据处理,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯信息敏捷数据管理平台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,**终实现备份数据周期性、自动化地恢复校验。


国产化备份恢复上讯ADM产品参加2023年度数据安全优*案例评选活动取得“标准化安全产品类优*案例”证书。

文件敏感数据处理,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。


上讯敏捷数据管理平台(ADM)特别适合企业数据运维和软件开发测试部门,在自动化闭环取数供数和快速交付测试数据等典型场景中发挥作用。其内置的高效压缩存储池可以显*降低存储成本,而数据库虚拟化技术能够在不占用大量物理存储空间的情况下,快速创建多个虚拟数据库副本,大*节约资源。此外,ADM通过远程挂载实现快速数据恢复,优化了数据交付效率,满足了多种业务场景的需求。它还提供高级功能,如独*的读写操作、智能缓存机制、可视化管理和数据流监控,以支持高效的数据版本管理和测试环境。ADM支持多线程文件备份,支持海量小文件场景下的聚合策略进行文件备份。

文件敏感数据处理,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯敏捷数据管理平台(ADM)既能达到解放业务系统的效果,又可同时降低成本,并使安全性得以保证,在做到对数据的采集、传输、存储、使用、流转、管理等关键环节进行效率和安全双重保障的同时,解决数据在使用流转过程中每个阶段遇到的具体痛点,综合考虑了阶段问题的解决、数据的流动性等因素,提出了面向企业上中下游数据的高效使用、安全管控、综合治理的方案,在保证数据安全的同时,充分发挥了数据的价值。该平台是副本数据管理领域重要的产品转化与实践应用,为副本数据的管理提供了具体的解决方案。ADM内置的智能读写缓存机制满足测试环境多场景同步测试的需求,能够满足压力测试的性能要求。通用数据特征库

ADM数据副本拓扑结构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。文件敏感数据处理

数据库虚拟化技术是一种创新的数据库管理解决方案,数据库虚拟化技术通过创建一个虚拟层,使得多个虚拟数据库能够共享相同的基础物理数据源。这意味着可以在不复制实际数据的情况下,为不同的业务需求提供服务。在测试环境中,这种技术可以迅速生成一个或多个虚拟数据库实例,每个实例都可以模拟真实数据库的行为,但实际上只占用极小的存储空间。例如,一个具有10TB数据量的虚拟数据库在创建时可能只需要1GB的存储空间,这降低了存储成本,并缩短了部署时间。文件敏感数据处理

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