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测试数据版本迭代管理,提升开发测试业务的变更效率企业开发需求更新频繁,对测试环境和测试数据提出了同步变更的要求,ADM的虚拟数据库快照功能解决了测试数据版本迭代的问题,通过对数据库状态进行定时或即时的记录,保留当前虚拟数据库的状态作为测试数据版本,一旦需要调用某个版本时,只需切换到不同时间点的虚拟库快照即可,灵活实现测试数据版本的任意切换,ADM还支持创建和维护虚拟库级联快照,满足回归测试等具体应用场景,通过这一功能明显提升了开发测试效率、升级迭代效率。ADM的静态数据脱*功能内置丰富的仿真脱*算法。存储即压缩
上讯敏捷数据管理平台(ADM)支持增量备份与全量快照合成技术,传统的备份方案大多采用周期性的“全量备份+增量备份”策略,其增量备份大多不可持续,经过一段时间就必须执行一次全量备份。因而传统的备份方案经常面临备份窗口过大的问题,而且其增量备份数据的恢复效率相对低下,因为每个时间点的恢复都依赖于上一次全备副本和上一次全备副本后的所有增量数据,恢复操作需要进行逐个迭代恢复。此外,过期增量数据的清理操作也受限于备份副本之间的依赖关系,不一定能及时被清理。而增量备份与全量快照合成技术,即首先执行全量备份,之后只对新增或改动过的数据进行增量备份,此增量备份数据是持续的,而且每个增量备份的数据副本将自动合成为全量快照副本,便于恢复。因此,增量备份与全量快照合成技术能够大幅度减少备份时间,节省备份数据所需的存储空间,且提升了恢复效率。失败问题排查敏捷数据管理平台ADM可提高数据全生命周期的使用效率、降低成本,并保证数据使用安全。
敏捷数据管理平台(Agile Data Management)简称ADM,是采用基于CDM(副本数据管理)的数据库虚拟化技术,为企业上中下游数据的备份恢复、数据验证、敏感数据处理、分发交付提供的面向数据全生命周期的安全管理解决方案,在保证数据安全使用的同时,提高了数据使用效率并降低了数据存储成本。ADM由数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据处理管理组成,实现了数据复制容灾、数据存储管理和数据流程管理,通过自动化流程任务编排的方式实现了数据使用的成本控制、版本管理与开发利用,充分发挥了数据资产的潜在价值。
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。上讯信息敏捷数据管理平台ADM包括PDM、BDM、SDM、CDM四大功能模块。
《中华人民共和国数据安全法》中明确指出数据处理,包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全,是指通过采取必要措施,确保数据处于有效保护和合法利用的状态,以及具备保障持续安全状态的能力。当前,有效的保障数据安全的方式仍然是数据备份,即企业针对生产业务的数据、文件制定备份策略生成备份数据,一旦业务数据发生丢失或损坏,则恢复备份数据提供业务访问,传统的数据备份方案并未提供数据的恢复验证手段,因此企业在发生数据丢失时,启用备份数据恢复失败的案例屡见不鲜,这也给各行业客户造成了巨大的经济损失和不良的社会影响,为满足法律的合规性要求,备份数据的恢复验证成为备份恢复解决方案的必要需求,但由于备份数据量巨大、涉及业务系统繁多、专业人员数量有限,定期的备份数据恢复验证仍然是一道难题,上讯敏捷数据备份恢复验证解决方案为备份数据的恢复验证提供了创新的技术手段,包括备份数据的分钟级快速恢复、秒级可用性验证、按计划周期性定时自动恢复验证,保障了备份数据的可恢复性与可用性.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、数据脱敏管理四位一体的数据管理产品。测试网
ADM主要由数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、数据脱*管理四大功能模块组成。存储即压缩
在典型的重复数据删除技术中,根据不同的数据备份场景选择适合的重删策略与粒度方案。在确定重删策略与粒度后,会根据输入侧不同粒度(卷级、文件级、块级)的数据采取不同的数据切分策略,并依据任务级与全局指纹库提供自适应源端的全局重删算法与策略,当前支持源端块级、文件级重删和并行重删技术。源端重删是采用基于内容的可变长数据切分算法,通过对数据块进行哈希算法的***标记,即指纹(Fingerprint),在指纹库中寻找相同的指纹。如果存在相同指纹,则表示已保存了相同的数据块,ADM则不再保存此数据块,而是引用已存在的数据块,从而节省更多的备份空间。该算法还可以智能识别已修改的数据和未修改的数据,从而避免因修改数据位移而导致的未修改数据切分到新数据块中的问题,比较大限度地提升重删性能和重删率,为避免数据备份过程中冗余网络传输与存储开销,在源端设置粗粒度前置数据校验可以明显缩小备份传输过程中的数据冗余,目的在于不备份任意一个冗余数据。存储即压缩