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...
l数据压缩存储ADM支持同步数据压缩,自动化地将同步数据按照3:1的比例压缩,系统存储空间显示已压缩的容量大小,存储即压缩。l自助式数据服务ADM不仅可以灵活地提供任意时间点的数据,还可以对虚拟数据库进行图形化、自助式的管理。l虚拟数据库集中管控虚拟数据库集中管控是对虚拟数据库在使用过程中的状态进行管理,包括如下功能:①虚拟数据库版本管理②虚拟数据库共享管理③虚拟数据库记录查询l敏感信息智能扫描ADM内置敏感信息匹配库,对数据库的敏感信息进行智能定义扫描,成功发现后自动匹配成敏感类型,以匹配度和敏感信息类型进行灵活排序,避免漏扫。l关联关系保持一致支持对数据库中表间和表内的约束信息和索引信息进行***,支持视图、序列、触发器、存储过程等数据对象的抽取,保持***前后数据关系的一致。上讯敏捷数据管理平台ADM产品支持仿真的敏感数据处理。产业数字化

敏捷数据管理平台ADM测试数据管理场景及价值场景:测试环境是数据使用**为频繁的一个场景,涉及到数据交付、数据版本管理、数据安全管控等问题,也是数据治理**容易忽视的一个场景,做好测试数据的管理工作才会使得数据治理方案更加完善。价值:采用ADM实现测试数据管理,可以帮助用户实现测试数据的分钟级交付,提升百倍以上的数据交付能力;同时也可以帮助用户节约十倍以上的存储资源;可以帮助用户实现测试数据的版本管理,杜绝僵尸数据;同时也可以实现测试数据的集中统一管理,降低数据泄露的风险.提交线程数ADM是纯国产化的CDM产品。

备份校验管理是上讯敏捷数据管理平台ADM功能模块之一,主要用于对接第三方备份系统进行备份数据的自动化恢复校验,保证备份数据的可恢复性、完整性。通过对接备份系统(如NetBackup、Commvault、NetWorker等)集中管理存储资源、恢复服务器资源和恢复任务,实现存储空间、恢复服务器和恢复任务的自动调度,从而完成备份数据有效性验证的全自动化。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,能够覆盖用户全部业务系统的备份数据恢复验证需求,自动化实现跨操作系统平台Unix到Linux的数据恢复,实现验证工作的高覆盖率,提高备份数据有效性验证的频率。
上讯敏捷数据管理平台适用场景:数据交付速度慢的开发测试部门企业通过交付生产数据辅助第三方业务决策,如开发/测试环境、统计分析、准业务系统环境搭建等,交付生产数据的方式是通过生成业务系统数据副本,而副本的准备通常需要几小时,甚至几天不等,严重拖延了项目进度。
备份数据的有效性验证效率低的运维部门,大部分企业对其**业务系统进行了数据备份,为了检验备份数据的有效性,以及满足相关法律法规的要求,企业对备份数据采取周期性的恢复验证;由于企业的业务系统繁多,而人员相对紧缺,验证工作需要大量重复性动作,成为企业当前面临的一大挑战。
数据副本分散存放难以管理的数据中心数据副本一旦被交付使用,就**存在于使用环境中,随着数据使用场景的日益增多,数据副本在非生产环境中逐渐累积,**分散的存放方式导致副本的辨识度不高,后续使用与销毁难度明显增大。同时,重复存放现象严重造成了存储资源的浪费。u隐私数据泄露风险高的用户无论是通过生产数据库导出,还是通过备份系统恢复,都能够直接获取到企业的**生产数据,其中包含企业内部机密数据和客户个人隐私信息,一旦发生泄露将带来严重后果,不仅影响企业的名誉,也会造成一定的经济损失。 ADM的数据远程复制主要解决数据全生命周期管理中数据传输流转的安全问题,实现数据安全跨域传输的目标。

l数据库数据保护ADM采用图形化向导式操作,无需用户手动执行备份和恢复脚本,简化了备份恢复的难度。既支持传统的无挂载备份,也支持***全量备份、后续长久增量备份与全量快照合成、事务日志同步相结合的方式。数据库备份的基本流程如下:通过管理控制中心(Master)的Web管理页面推送客户端(Client)软件到需要保护的生产服务器上,自动完成客户端软件的安装和注册,与Server服务器端保持通讯。客户端将识别生产服务器中的数据库数据,并通过备份API读取数据库数据,然后将其传输至数据服务节点完成备份。管理控制中心(Master)负责向客户端软件和服务节点发送控制信息,管理整个备份任务的运行。例如:Oracle数据库采用RMAN接口进行多通道并行备份,备份粒度支持整个实例备份,恢复粒度支持细化到选定表恢复。ADM支持自适应源端的全局重删算法与策略,支持任务级与全局指纹库。新老版本并行
ADM支持全库脱*与子集脱*,支持异构数据库脱*,保证核*生产数据中间不落地。产业数字化
《数据安全法》第七条提出了国家鼓励数据依法合理有效利用,保障数据依法有序自由流动的权益,即在高度重视数据安全的前提下,也要获取数据合理利用带来的价值,充分发挥数据作为关键要素的作用机制。数据的依法有序自由流动涉及数据处理的各个阶段,包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等,各个阶段构成了数据活动的全生命周期,维护数据安全就是要维护数据从产生到销毁的全生命周期各项处理活动的安全性.维护数据安全与促进数据开发利用是相辅相成、互相促进的关系,通过开展数据安全治理能够为数据开发利用提供安全基础保障,进而保障公民个人信息、组织的合法权益以及国家的安全,助力我国数字经济发展。产业数字化
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...