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

敏捷数据管理平台备份数据有效性验证场景及价值:场景:备份数据是数据安全一道防线,大部分用户在生产网络中已部署了如NBU、Commvault等常见备份系统,为了保证备份数据的可恢复性及可用性,需要经常对备份数据做恢复校验,而手动恢复校验比较耗时耗力,因此导致了做备份数据恢复校验的频率不够。价值:采用ADM实现备份数据的恢复校验,可以将NBU、Commvault等备份系统的备份策略导入到ADM平台中,并根据备份策略创建不同的恢复任务,且恢复任务可以进行恢复排期,帮助用户实现自动化的周期性的备份数据恢复校验,节约了大量的人力成本,且增加了备份数据恢复的频率,为备份数据的可恢复性可用性提供了更好的保障。国内较早发布CDM领域的平台型产品是上讯敏捷数据管理平台ADM产品。配套

配套,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯敏捷数据管理平台ADM产品是一款企业级CDM产品,通过以数据为中心,以安全为前提,以使用为导向,以敏捷为目的的产品理念,为企业提供一套面向上中下游数据高效使用与安全管控的数据安全治理解决方案,在保证数据安全使用的同时,提高数据使用效率、降低数据存储成本。ADM产品的应用解决了数据开发利用需求下,数据使用流转环节遇到的安全性和效率问题,为企业在开发测试场景中快速供应测试数据提供了一种新的解决方案,主要应用于开发测试部门中对开发测试团队的功能测试、回归测试等具体的测试场景提供灵活的测试数据版本,通过一键切换立即调取适用于当前业务版本的数据版本,明显缩短了业务开发的测试周期.数据使用区域CDM主要应用于金融、运营商、能源、交通、卫生、事业单位等行业。

配套,上讯敏捷数据管理平台ADM

l变化数据块跟踪技术块修改跟踪技术(BlockChangeTracking)简称BCT,Oracle数据库通过BCT技术可以只备份新增的或变化的数据块,VMware通过内置的CBT技术获取新增或变化的虚拟磁盘数据块,从而提升增量备份效率。l备份数据传输压缩加密ADM支持AES256和SM4加密算法,用户可根据实际情况,灵活选择。在数据传输过程中,通过加密算法对备份数据进行加密处理,确保抓包、***攻击、钓鱼等恶意方式所截获的备份数据无法被解析,从而有效避免数据泄露等安全问题。

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ADM产品的高效性体现在数据从上游生产环境到下游使用环境通过虚拟副本创建实现分钟级交付。

配套,上讯敏捷数据管理平台ADM

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.副本数据管理CDM产品与数据备份产品的区别?约束关系

上讯ADM产品是集数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据处理四位一体的数据管理产品。配套

通过智能定义敏感数据类型,自动发现和识别敏感数据,包括数据类型、内容、约束关系,灵活排序减少人为筛选,定位敏感数据源。丰富的算法与仿真的字典库相结合,保证处理后数据仍具有业务属性,数据表间关系仍具有业务一致性,不影响数据挖掘分析数据价值。对涉及企业、个人信息的隐私数据,包括资金财产、个人、企业隐私的对照关系进行敏感数据识别,通过内置的规则进行处理,将数据敏感部分去隐私化,但并不失去数据挖掘的价值特征,减少数据隐私泄露带来的风险和损失,甚至降低可能发生的人身伤害和违法犯罪事件。配套

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