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...
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数据脱*支持敏感数据定义识别与仿真脱*,保障数据流转环节的安全性。数据使用关系

近年来,随着大数据、云计算、移动互联网等信息技术的不断深入,数据作为企业无形资产的潜在价值得到提升,虚拟化、云化的不断应用,带来了业务系统及数据的性增长。新技术的不断创新与应用,促使着数据使用场景不断增多,如何能将数据全生命周期的使用效率提高,同时降低成本,并使安全性得以保证,成为当下亟待解决的问题。基于上述问题的考虑,迫切需要一种既可以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,又可以做到对数据的采集、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数据管理平台,由此ADM敏捷数据管理平台应运而生。上讯ADM产品通过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。

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。
上讯敏捷数据管理平台(ADM)通过核*专*技术——数据库虚拟化技术为金融用户提供创新的备份方式、快速的数据恢复能力、高效的数据压缩存储技术以及数据分钟级交付流程。在数据采集环节,通过原格式备份获取具有应用一致性的黄金副本,采用*次全量备份、持续增量备份与全量快照合成、实时日志同步的方式,保证备份数据的一致性和完整性。解决了金融行业为充分发挥数据要素价值而面临的数据安全治理问题,聚焦备份数据再利用的安全与效率,通过闭环式数据流转流程,提供了集数据备份、数据存储、数据复制传输、数据分发交付、数据版本管理为一体的全*金融数据管理解决方案,为金融用户推进数字化转型提供兼顾数据安全与发展的实践应用和技术指导。ADM内置独有的高效压缩存储池,存储即压缩。

敏捷数据存储对数据处理环节中的数据存储部分进行了创新,采用独特的压缩存储池存放备份数据,将单独的卷管理器和文件系统角色结合在一起,由文件系统掌握磁盘的基础结构,传统文件系统一次只能在单个磁盘上创建,如果有两个磁盘,则必须创建两个单独的文件系统,而卷管理器和文件系统的组合解决了这个问题,它允许创建许多共享可用存储池的文件系统。该存储池的优势之一是对磁盘物理布局的控制,当将其他磁盘添加到池中时,现有文件系统可以自动增长,而新空间可用于所有文件系统,即可以通过添加硬盘来增大池的存储容量,进行分区和格式化.高效的数据副本管理功能,通过可视化的虚拟数据副本拓扑结构图可对系统全局数据使用关系进行预览。虚拟化平台
ADM数据备份管理可对文件备份提供文件粒度与块级粒度的全域重删。数据使用关系
敏捷数据管理平台ADM是一款基于数据库虚拟化技术的拷贝数据管理产品,通过ADM的数据库虚拟化模块为用户提供快速、便捷、高效的数据部署;同时,为了防止敏感信息的外泄,敏感数据可以通过ADM的***模块进行***后提供;对于ADM提供的数据使用,可以通过ADM的运维管理模块进行数据运维,也可以通过ADM的数据审计模块进行数据使用的审计。对于数据使用的整个流程,ADM提供了数据库虚拟化、数据脱敏、数据运维、数据审计的功能,满足用户在数据使用时的所有需求。主要功能服务:敏捷数据管理ADM,采用数据库虚拟化技术获取保存一份物理拷贝数据,且快速高效地提供无限多份虚拟拷贝数据用于备份/恢复、容灾、开发/测试、QA等目的,从而达到节约存储、简化流程的目标,同时自动***处理外发数据,降低数据被窃取和泄露的风险。数据使用关系
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...