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...
数据资源可视化管理,有效满足上中下游数据的政策合规ADM平台具备根据管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分的功能,将***过的数据进行分组管理,从下游测试数据管理的源头管控数据资源的类别,做到从源头划分类别,使下游测试数据管理形成上游数据源----中游数据中转----下游数据目标的闭环式数据使用流程,规范化的数据流程使数据管理者成为数据的负责人,自动化的资源管理也更有效地为金融行业用户提供安全的数据管理方案。同时,ADM提供对数据流转的树状拓扑结构图,可详细了解数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器,以及数据快照的层级关系,方便对系统全局的数据使用结构进行预览,通过可视化的结构拓扑图,**帮助用户了解下游测试网中测试数据的归属关系,完善数据流转路径,优化数据资源的合理分配,可视化功能的动态展示将助力企业向着智能化数据安全治理的方向转型。ADM脱*功能支持保留原有数据含义的仿真型脱*规则,支持中文字典库与编码字典库。敏感数据的扫描

数据闭环式流转与安全管控,保证全生命周期数据资产管理ADM贯穿数据收集、数据存储、数据加工、数据传输、数据使用、数据提供、数据回收的各个环节,集中管理存储资源、服务器资源,实现闭环式自动化管理流程,统一授权和全程监控,节省大量人力资源开销,减少了数据恢复的重复性工作,自动化流程任务编排降低了人为因素导致的数据泄露风险。基于数据库虚拟化技术,ADM实现了对数据库、文件、虚拟机等副本的分钟级创建,通过存储级快照快速保留数据副本的状态,实现数据版本的保留,跟踪数据流向。同时,数据副本支持时效性设置,当数据副本超出使用期限,ADM平台会自动停止使用或回收资源,实现对数据资产的全生命周期统一管理。测试数据多副本快速交付ADM数据脱*支持库到库、库到文件、文件到库、文件到文件多种数据脱*转换方式。

并行重删技术是在多个不同的节点上构建指纹库,并将指纹并行分布于多个节点,采用内存级指纹库进行重删,所有指纹读写全部保存于内存中,从而提升指纹查询和处理效率,并且减少了因磁盘中指纹库增大所导致的随机IO压力。以此识别并消除数据备份过程中数据源中重复的数据,该技术适用于不同平台中的文件、数据库、虚拟机等不同应用类型的数据,可以大幅度减少需要传输的数据量,从而极大地节省数据传输带宽,解决单点性能和存储空间压力。
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.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。

l异地数据容灾(远程复制)数字化时代,企业进行数据保护,不仅希望能够实现本地数据保护,也要有灾备中心进行异地数据保护。如此,即便本地数据中心遭遇地震、火灾等重大自然灾害或人为操作失误等事故,导致本地备份数据或生产数据发生损坏或丢失时,能够通过异地数据灾备,确保数据可恢复。ADM支持通过远程复制技术,将本地数据同步到异地灾备中心,实现异地数据容灾。基于备份任务,将生产数据备份到本地的存储池,基于远程复制任务,将本地存储池中的备份数据同步到异地存储池中,从而为生产数据提供双重保护,当本地生产数据、或备份数据丢失、损坏时,通过预先设置的容灾策略,在容灾端进行应急接管。ADM是对数据的采集、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。开发测试CDM
ADM的静态数据脱*功能内置丰富的仿真脱*算法。敏感数据的扫描
备份是一个长期的过程,恢复往往只在事故发生后进行,且备份数据的可恢复性、可用性在很大程度上依赖于备份数据的完整性。为了保证备份数据的可用性,很多企事业单位会定期进行数据库备份的恢复演练,也就是从备份数据中恢复出一套完整的数据库。执行备份数据的恢复操作,需要备份系统管理人员或者数据库管理人员(DBA)对数据的备份恢复实现原理有深入的了解,并周期性地对备份数据进行恢复操作,以保证备份数据的可恢复性与可用性。这种长期机械性、重复性的备份、恢复及验证工作,无疑会占用DBA大量的时间和精力。在DBA界还流传着这么一句话:“故障一定会发生,只是早晚的问题!”。作为一名DBA,只有时刻记得进行备份和恢复校验,才能避免某一天事故发生时出现难以挽回的悲剧.
敏感数据的扫描
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...