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

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爆发式增长。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。副本数据管理CDM产品有哪些功能?数据分类分级

数据分类分级,上讯敏捷数据管理平台ADM

敏捷数据管理平台(ADM)产品实现了国产数据库的备份与国产操作系统的兼容,以金融领域为例,近年来国产化基础软件设施替换进程较快,随之配套的数据安全产品出现供应不足的现象,国产化数据库的数据备份、存储、传输、使用面临人工操作流程繁琐的难题,给企业增加了额外的人力成本。敏捷数据管理平台(ADM)产品解决了人工操作、流程重复的难题,结合不同国产数据库的特性采用自动化的数据获取方式,为企业在国产化替换进程中解决配套的信息安全产品问题,实现国产信创的快速推进。明文上讯ADM专注于数据备份与恢复管理。

数据分类分级,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯信息新一代数据备份恢复与管理解决方案是通过部署敏捷数据管理平台ADM产品实现,该产品为自主研发的数据管理平台型产品,兼容市面上常见的国产化数据库,包括GBase8a、达梦、人大金仓、巨杉、OpenGauss、TDSQL、爱可生ACTION、TiDB、OceanBase等,数据获取方式采用全量备份、后续持续增量与全量快照合成、实时日志同步的方式,相较于传统数据获取方式,存储空间得到了明显节约。从信息化时代到如今的数字化时代,数据资产已然成为一项重要的生产要素,企业牢牢把握手中的数据资产充分释放数据要素的价值,是获得核心竞争力的重要武器。国产备份厂商需及时兼容信创环境,为国产化部署提供安全保障,充分调研数据备份恢复业务需求侧的业务变更,解决国产化部署后遇到的实际痛点问题,完成一次备份恢复业务供给侧的华丽转身!

ADM数据备份功能的价值优势在于数据备份采用周期增量备份与全量快照合成的技术,保证了全量数据的时效性,通过挂载恢复的方式快速恢复数据,以验证备份数据的可恢复性、有效性,快速恢复实现了业务应急接管,保证了容灾恢复对RTO 与 RPO的高要求。传统的数据备份技术是将备份数据形成备份集,如果需要恢复则必须做Restore动作才能打开,在大数据量的情况下,Restore耗时较长、耗费资源,因此,企业通常难以验证大数据量的备份数据的可恢复性与可用性。上讯ADM产品采用数据库虚拟化**技术面向数据全生命周期进行数据安全管理。

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备份校验管理是ADM功能模块之一,主要用于对备份数据进行自动化的恢复校验,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,能够覆盖用户现有全部业务系统的备份数据,包括备份集和备份文件,实现跨操作系统平台的数据恢复(如AIX到Linux),达到验证工作的高覆盖率,提高有效性验证的频率。什么产品能对接NBU自动恢复?存储与流转

如何选择CDM产品厂商?数据分类分级

敏捷数据管理平台ADM产品提供一种数据闭环式流转方式,提升了数据交付效率与安全管控效能。通过部署ADM几分钟内即可创建一个数据量TB级别的虚拟数据库,进而,快速将测试数据传输到下游的开发测试环境,这一过程有效减少了下游开发测试场景中测试数据的准备时间,通常从按天计算缩短到按小时计算,时间效率提升明显,直接缩短了开发测试环境搭建工作中测试数据准备的时间。不仅数据库可以分钟级恢复,文件、操作系统和虚拟化平台的副本均可以分钟级提供,还可以进行存储级快照,快速地保留数据副本的状态,实现数据版本的保留,通过跟踪数据流向,识别使用状态,切换数据版本实现测试数据版本的快速回退,有助于对数据版本的良好管理。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,实现集中统一的闭环式管理。数据分类分级

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